Wat zijn de verschillende intentcategorieën voor AI-zoekopdrachten? Proberen gebruikersgedrag te begrijpen

Goede vraag. Ik deel graag het kader dat wij gebruiken:

AI Zoekintentie Categorieën:

Belangrijkste verschillen bij AI:

1. Vragen zijn langer – Gemiddeld 25+ woorden vs 6 bij traditioneel
2. Intenties worden vaak gecombineerd – “Vertel me over X EN doe Y”
3. Verwachtingen zijn hoger – Gebruikers willen antwoorden, geen links
4. Funnel is samengeperst – Bewustwording → Beslissing in één sessie

Wat dit betekent voor content: Je moet voldoen aan de directe intentie ÉN vervolgvragen voorzien.

Het inzicht over funnelcompressie is enorm belangrijk. Ik licht het toe:

Traditionele zoekfunnel:

• Bewustwording: “Wat is projectmanagementsoftware?”
• Overweging: “Beste projectmanagementtools”
• Vergelijking: “Monday vs Asana”
• Beslissing: “Asana prijzen”
• Actie: Naar Asana.com gaan

Elke stap is een aparte zoekopdracht. Andere content voor elke stap.

AI-zoekfunnel:

• Eén vraag: “Wat is de beste projectmanagementtool voor een marketingteam van 20 personen, met vergelijking van functies en prijzen?”

AI biedt:

• Uitleg (bewustwording)
• Aanbevelingen (overweging)
• Vergelijking (evaluatie)
• Prijzen (beslissingsondersteuning)

Alles in ÉÉN antwoord.

Wat betekent dit voor content:

Oude aanpak: Eén pagina per funnelstap Nieuwe aanpak: Eén pagina die ALLE stappen behandelt

Het voordeel van uitgebreide content: Content die de volledige reis bedient (van “wat is X” tot “waar koop ik X”) heeft meer kans om geciteerd te worden.

Ik licht de AI-eigen intentietypen toe:

1. Generatieve Intentie “Maak een afbeelding van…” “Schrijf een beleid voor…” “Stel een e-mail op over…”

Deze bestaan niet bij traditionele zoekopdrachten. Gebruikers willen dat AI CREËERT, niet alleen vindt.

Contentimplicatie: Sjablonen, voorbeelden en frameworks worden geciteerd als startpunt.

2. Conversatie-/Vervolgintentie “Vertel me nu meer over punt 2” “En voor kleine bedrijven?” “Kun je dat anders uitleggen?”

Contextafhankelijke vragen die verwijzen naar eerder gesprek.

Contentimplicatie: Uitgebreide content die meerdere invalshoeken behandelt wint, omdat AI verschillende delen kan gebruiken voor vervolgvragen.

3. Agentachtige Intentie (in opkomst) “Reserveer een tafel bij…” “Plan een afspraak met…” “Bestel dit voor mij”

Gebruiker wil dat AI actie onderneemt, niet alleen informatie geeft.

Contentimplicatie: Maak je bedrijf “oproepbaar” – API’s, integraties, gestructureerde data waarop AI kan handelen.

4. Geen-intentie Interacties “Dankjewel” “Oké” “Ik snap het”

Bijna 50% van AI-interacties is conversatie zonder expliciete intentie.

Contentimplicatie: Minder relevant voor optimalisatie, maar toont dat AI steeds meer gesprekspartner wordt in plaats van alleen zoektool.

Zo optimaliseer je content voor elke AI-intentie:

Informatieve Intentie:

• Begin met direct antwoord
• Biedt volledige diepgang
• Voeg expertreferenties toe
• Onderbouw met data/statistieken

Vergelijkingsintentie:

• Gebruik vergelijkingstabellen
• Pro’s/con’s per optie
• Wees evenwichtig (AI waardeert objectiviteit)
• Behandel prijzen, functies, gebruikssituaties

Probleemoplossende Intentie:

• Stapsgewijze opzet
• Nummer de stappen
• Voeg troubleshooting tips toe
• Voorzie veelgemaakte fouten

Transactionele Intentie:

• Duidelijke prijsinformatie
• Volgende stappen/CTA’s
• Maak actieroute helder
• Voeg vertrouwenssignalen toe

Generatieve Ondersteuningsintentie:

• Bied sjablonen
• Voeg voorbeelden toe
• Toon voor/na
• Maak content aanpasbaar

Contentstructuur voor multi-intentie:

1. Direct antwoord (directe intentie)
2. Context (achtergrond)
3. Vergelijking/opties (indien relevant)
4. Volgende stappen (actie-intentie)
5. Gerelateerde overwegingen (voorbereiding vervolg)

Deze structuur dekt de funnel in één stuk.

Wat data over AI-vraagpatronen:

Distributie van vraaglengte:

Intentieverdeling in AI-vragen:

Inzicht: Generatieve intentie is de op één na grootste categorie – uniek voor AI.

Multi-intentie vragen: ~30% van AI-vragen bevat meerdere intenties in één vraag.

Wat dit betekent: Je content moet complexiteit aankunnen. Pagina’s met slechts één intentie missen kansen.

Een praktisch kader voor contentplanning:

Stap 1: Koppel je onderwerp aan waarschijnlijke intenties

Voorbeeld: “Projectmanagementsoftware”

Stap 2: Maak uitgebreide content

Eén lang stuk dat ALLE intenties behandelt:

• Definitie (informatief)
• Vergelijkingstabel (commercieel)
• How-to sectie (probleemoplossing)
• Prijssectie (transactioneel)

Stap 3: Structureer voor extractie

Elke sectie:

• Begin met duidelijke kop (vraagvorm)
• Start met direct antwoord
• Voeg ondersteunende details toe
• Moet op zichzelf kunnen staan

Stap 4: Volg per intentie

Gebruik Am I Cited om te zien voor welke querytypen je wordt geciteerd. Zo weet je voor welke intenties je scoort.

Dit is precies wat ik nodig had. Mijn nieuwe kader:

Intentcategorieën die ik ga gebruiken:

1. Informatief – “Wat is X?”
2. Vergelijking – “X vs Y” of “Beste X voor…”
3. Probleemoplossend – “Hoe X” of “Los X op”
4. Transactioneel – “Koop/Krijg/Meld je aan voor X”
5. Generatief – “Creëer/Schrijf/Stel X op”
6. Vervolg – Contextafhankelijke vragen

Veranderingen in contentstrategie:

Voorheen:

• Eén pagina per smalle intentie
• Korte, op zoekwoorden gerichte stukken
• Gescheiden content voor elke funnelstap

Nu:

• Uitgebreide pagina’s voor meerdere intenties
• Langere, gestructureerde content
• Elke sectie is te extraheren/zelfstandig
• Tabellen voor vergelijkingsintenties
• Stapsgewijs voor how-to-intenties

Volgplan:

• Gebruik Am I Cited om te zien voor welke intenties onze content wordt genoemd
• Breng gaten in kaart (intenties waarvoor we NIET verschijnen)
• Maak content om de gaten te vullen

Het belangrijkste inzicht: Traditionele intentcategorieën gelden nog, maar worden vaak gecombineerd in AI-vragen. Uitgebreide, goed gestructureerde content wint omdat het meerdere intenties in één antwoord kan bedienen.

Bedankt iedereen!