Heeft iemand ooit een AI-contentaudit uitgevoerd? Wat heb je daadwerkelijk geleerd?

Ik heb AI-contentaudits uitgevoerd voor meer dan 15 klanten. Dit is wat ze daadwerkelijk inhouden:

Kernelementen:

1. Beoordeling van merkrepresentatie

• Stel AI-platforms vragen over jouw bedrijf
• Documenteer wat ze zeggen
• Identificeer onjuistheden of verouderde informatie
• Vergelijk met hoe concurrenten worden gepresenteerd

2. Content discovery-audit

• Welke van jouw content verschijnt in AI-antwoorden?
• Welke contenttypes worden het meest geciteerd?
• Wat ontbreekt dat er wel zou moeten zijn?

3. Controle van nauwkeurigheid & actualiteit

• Is geciteerde content actueel?
• Trainen oude artikelen de AI met verouderde info?
• Geeft actuele content het huidige profiel weer?

4. Check van autoriteitssignalen

• Zijn auteurreferenties zichtbaar?
• Is er experttoeschrijving aanwezig?
• Derde partij validatiesignalen?

5. Audit structurele optimalisatie

• Extractievriendelijke opmaak?
• Schema markup geïmplementeerd?
• Duidelijke, te parseren koppen?

De typische bevinding:

De meeste bedrijven hebben veel legacy-content die AI traint met verouderde of onjuiste informatie over hun merk.

Wij hebben 6 maanden geleden een uitgebreide AI-audit gedaan. Dit is wat we daadwerkelijk ontdekten:

Verrassende bevinding #1:

Een blogpost uit 2019 was onze meest geciteerde content in ChatGPT. Het probleem? Het beschreef een productfunctie die we in 2021 hebben uitgefaseerd. AI was prospects actief aan het misleiden.

Verrassende bevinding #2:

Onze “Over ons”-pagina had zwakke entity-signalen. Wanneer mensen ChatGPT vroegen naar ons bedrijf, was de omschrijving vaag en deels onjuist.

Verrassende bevinding #3:

Concurrenten met recentere content werden geciteerd waar wij zouden moeten verschijnen, ondanks dat wij meer autoriteit in het vakgebied hebben.

Wat we hebben gedaan:

1. 45 verouderde artikelen geüpdatet of verwijderd
2. Over ons-pagina herstructureren met duidelijke entity-definities
3. Nieuwe content gemaakt gericht op zoekvragen waar concurrenten domineerden
4. Schema markup toegevoegd op belangrijke pagina’s

Resultaten na 6 maanden:

• 60% toename in juiste AI-merkvermeldingen
• 3 concurrenten overtreffen ons niet meer in AI
• Legacy-misinformatie grotendeels gecorrigeerd

Procesperspectief op AI-contentaudits:

Hoe wij de audit structureren:

Week 1: Ontdekking

• AI-monitoringtools instellen
• Lijst met kernvragen maken (50-100 vragen)
• Basistests uitvoeren op AI-platforms
• Huidige situatie documenteren

Week 2: Contentinventarisatie

• Alle door AI geciteerde content identificeren
• Verouderde content markeren (>2 jaar oud)
• Nauwkeurigheid van geciteerde content beoordelen
• Merkrepresentatie checken

Week 3: Analyse

• Vergelijken met concurrenten
• Gaten en kansen identificeren
• Issues prioriteren op impact
• Aanbevelingen opstellen

Week 4: Actieplan

• Content die geüpdatet moet worden
• Content verwijderen/redirecten
• Nieuwe content creëren
• Technische aanpassingen

Tijdsinvestering:

Voor een site met 500+ pagina’s: 40-60 uur totaal Voor kleinere sites: 15-25 uur

De moeite waard? Absoluut. De inzichten zijn direct toepasbaar en de risico’s van het niet doen zijn echt.

Technisch SEO-perspectief op AI-audits:

Technische elementen om te beoordelen:

Schema markup:

• Article-schema met auteur, datums
• FAQPage-schema voor Q&A-content
• Organization-schema voor entity-duidelijkheid
• HowTo-schema voor instructiecontent

Crawlbaarheid:

• AI-bots kunnen alle belangrijke content bereiken
• robots.txt blokkeert AI-crawlers niet
• Pagina’s laden snel
• Content in HTML (niet alleen JavaScript)

Structurele optimalisatie:

• Duidelijke koppenstructuur
• Korte alinea’s (40-60 woorden)
• Bulletpoints en lijsten
• Tabellen voor vergelijkingen

Wat we vaak vinden:

60-70% van de sites heeft schema-issues 40% heeft content die AI-bots niet goed kunnen bereiken De meeste content is niet gestructureerd voor AI-extractie

De technische audit alleen al levert vaak snelle winst op.

Concurrentieperspectief van AI-audits:

Wat je moet analyseren:

1. Share of voice: Welk percentage AI-antwoorden in jouw categorie noemt jou versus de concurrentie?
2. Positionering: Wanneer je wordt genoemd, hoe word je gepositioneerd ten opzichte van concurrenten?
3. Ontbrekende zoekvragen: Waar verschijnen concurrenten maar jij niet?
4. Sentiment: Zijn vermeldingen positief, neutraal of negatief?

Wat we ontdekten:

Onze grootste concurrent verscheen in 3x meer AI-antwoorden voor onze belangrijkste productcategorie. Analyse wees uit:

• Zij hadden recentere content over kernthema’s
• Hun content was beter gestructureerd voor AI-extractie
• Zij hadden sterkere entity-signalen

De actie:

Gerichte content gemaakt voor 20 waardevolle zoekvragen waar de concurrent domineerde. 6 maanden later hebben we de achterstand grotendeels ingelopen.

Concurrentieanalyse moet een vast onderdeel zijn van elke AI-audit.

Erg behulpzame frameworks. Dit is ons auditplan:

Fase 1: Nulmeting (week 1)

• Am I Cited monitoring opzetten
• 50 kernvragen maken over onze branche/bedrijf
• Testen via ChatGPT, Perplexity, Google AI
• Huidige situatie documenteren

Fase 2: Contentinventarisatie (week 2)

• Content identificeren die wordt geciteerd
• Verouderde/onjuiste content markeren
• Risico’s van legacy-content beoordelen
• Merkrepresentatie controleren

Fase 3: Technische review (week 3)

• Schema markup-audit
• AI-crawlbaarheid controleren
• Contentstructuur beoordelen
• Extractievriendelijkheid evalueren

Fase 4: Concurrentieanalyse (week 3)

• Share of voice-beoordeling
• Gapanalyse
• Positioneringsvergelijking

Fase 5: Actieplan (week 4)

• Geprioriteerde lijst met updates
• Content verwijderen/redirecten
• Nieuwe contentkansen
• Technische aanpassingen

Verwachte uitkomsten:

• Duidelijk beeld van AI-zichtbaarheid
• Direct toepasbare verbeterlijst
• Data over concurrentiepositie
• Basislijn voor het meten van voortgang

Bedankt allemaal voor de uitgebreide adviezen.

ROI-perspectief op AI-contentaudits:

Kosten van de audit:

• Intern: 40-60 uur van het team
• Extern (consultant): meestal $5.000-$15.000

Waarde van de bevindingen:

Onze berekening:

We ontdekten dat verouderde content ons actief schaadde bij prospects die AI gebruikten voor onderzoek. Het salesteam rapporteerde meerdere gevallen van prospects die verward waren door AI-gegenereerde verouderde informatie.

De audit heeft zichzelf binnen 2 maanden terugverdiend door vermeden verkoopfrictie.

De vraag is niet of je je een AI-audit kunt veroorloven. Het is of je het je kunt veroorloven om het niet te doen.

Perspectief op doorlopende audit:

De eerste audit is slechts het begin.

Het AI-landschap verandert snel. Wat vandaag waar is, kan over 3 maanden anders zijn.

Aanbevolen frequentie:

• Uitgebreide audit: Elk kwartaal
• Monitoring: Continu (geautomatiseerd)
• Snelle checks: Wekelijks (15 min)

Wat je tussen audits moet volgen:

• Citaatpatronen (Am I Cited)
• Bewegingen van concurrenten
• Veranderingen in merkrepresentatie
• Prestaties van nieuwe content

De evolutie:

Je eerste audit legt de basislijn vast. Latere audits volgen:

• Hebben de aanpassingen gewerkt?
• Wat is er veranderd?
• Waar liggen nieuwe kansen?
• Welke nieuwe issues zijn er ontstaan?

Maak de audit onderdeel van je reguliere contentoperatie. Het is geen eenmalig project.