Is E-E-A-T eigenlijk belangrijker voor AI-zoekopdrachten dan traditionele SEO? Onze high-E-E-A-T content domineert AI-citaties

Jouw hypothese klopt met wat we in onderzoek zien. Hier wat context:

Waarom E-E-A-T belangrijker is voor AI:

Traditionele Google-zoekopdrachten gebruiken E-E-A-T als één van vele signalen in een complex algoritme. Soms kun je zwakke E-E-A-T compenseren met sterke backlinks of technische SEO.

AI-systemen zijn anders. Ze moeten:

1. Informatie synthetiseren tot antwoorden
2. Instaan voor de juistheid van die antwoorden
3. Hallucinaties en desinformatie vermijden

Dit zorgt voor een sterkere afhankelijkheid van E-E-A-T omdat:

• AI kan niet zomaar linken – het doet uitspraken op basis van die content
• Citeren van onbetrouwbare bronnen = AI maakt fouten = slechte gebruikerservaring
• AI-bedrijven zijn aansprakelijk voor verkeerde informatie, in tegenstelling tot Google met links

Onderzoeksresultaat:

52% van de AI Overview-bronnen komt uit de top 10 resultaten. Maar WELKE van die top 10 worden geciteerd? Die met de sterkste E-E-A-T-signalen.

Jouw zorgresultaten zijn logisch:

YMYL is waar dit het meest telt. AI-systemen zijn extreem voorzichtig bij gezondheid, financiën en juridische content. Sterke E-E-A-T is niet alleen nuttig – het is bijna vereist om geciteerd te worden in deze sectoren.

Financieel perspectief – zie exact hetzelfde patroon.

Onze E-E-A-T-aanpak:

• CFP- en CFA-gekwalificeerde auteurs
• Echte klantenscenario’s (geanonimiseerd)
• Toetsing op naleving van regelgeving
• Duidelijke disclaimer statements
• Links naar primaire bronnen (SEC-filings, Fed-data)

Onze resultaten:

• AI-citatiepercentage voor beleggingsvragen: 68%
• Concurrent met generieke “financeteam” vermelding: 29%
• Concurrent zonder auteursvermelding: 18%

Het specifieke signaal dat het meest lijkt te tellen:

Auteurskwalificaties die extern verifieerbaar zijn.

Toen ik LinkedIn-profielen en links naar beroepscertificeringen toevoegde aan auteurs-bio’s, steeg ons citatiepercentage merkbaar binnen enkele weken.

Mijn theorie:

AI-systemen doen een cross-check op auteurs. Als “John Smith, CFP” op onze site overeenkomt met een echte CFP in certificeringsdatabases, is dat een sterk vertrouwenssignaal.

Niet-verifieerbare kwalificaties = minder vertrouwen = minder citaties.

Niet-YMYL-perspectief – tech/SaaS-sector.

Interessante bevinding:

E-E-A-T telt zelfs buiten YMYL, maar de signalen verschillen.

Wat bij ons citaties in tech drijft:

1. Ervaring > Kwalificaties

   • “Ik heb dit in productie geïmplementeerd” wint van “Ik heb een CS-diploma”
   • Codevoorbeelden, echte architectuurdiagrammen, daadwerkelijk uitgerolde cases

2. Praktijkautoriteit > Academische autoriteit

   • Actieve GitHub-bijdragers worden vaker geciteerd
   • Engineers schrijven over wat ze werkelijk bouwen

3. Recente ervaring > Historisch

   • “Ik doe dit momenteel bij [bedrijf]” wint van “Vijf jaar geleden deed ik dit”
   • Tech verandert snel – recentheid van ervaring telt

Het patroon:

In tech blijft E-E-A-T belangrijk, maar “Ervaring” en “Expertise” wegen zwaarder dan “Autoriteit” vergeleken met zorg/financiën.

AI lijkt te snappen dat verschillende sectoren verschillende geloofwaardigheidsmarkers hebben.

Ik deel graag het implementatiekader dat wij gebruiken voor E-E-A-T-optimalisatie:

De E-E-A-T Audit Checklist:

Ervaringssignalen:

• Eerstehands betrokkenheid beschreven in content
• Echte voorbeelden en casestudy’s toegevoegd
• Persoonlijke anekdotes waar relevant
• “Ik heb dit echt gedaan”-taal aanwezig

Expertisesignalen:

• Auteurskwalificaties duidelijk vermeld
• Kwalificaties extern verifieerbaar
• Content toont diepgaande kennis
• Technische juistheid geverifieerd
• Consistente expertise over alle content

Autoriteitssignalen:

• Externe citaties van je content
• Auteur genoemd in vakpublicaties
• Spreken op conferenties, podcastoptredens
• Wikipedia/knowledge graph aanwezigheid
• Brancheprijs of erkenning

Betrouwbaarheidssignalen:

• Duidelijke auteursvermelding op alle content
• Transparante contactinformatie
• Gedocumenteerd factcheckingproces
• Bronnen en citaties opgenomen
• Correctiebeleid en updates zichtbaar
• HTTPS en basisbeveiliging

Score:

• 80%+ aangevinkt = Sterke E-E-A-T, grote kans op citatie
• 60-80% = Gemiddelde E-E-A-T, citatie mogelijk
• Minder dan 60% = Zwakke E-E-A-T, kleine kans op citatie bij competitieve zoekopdrachten

De meeste klanten starten rond 40-50%. Naar 80%+ gaan vergt gerichte inspanning maar verbetert zichtbaarheid in AI drastisch.

Auteursautoriteit – mijn specialiteit:

Waarom E-E-A-T op auteur-niveau steeds belangrijker wordt:

AI-systemen worden steeds beter in entity-resolutie. Ze kunnen koppelen:

• Auteur op artikel
• LinkedIn-profiel
• Twitter-aanwezigheid
• Spreekbeurten op conferenties
• Publicatiegeschiedenis
• Podcastoptredens

Wat dit betekent:

Een artikel van “Dr. Sarah Johnson, MD, hoofd cardiologie bij [ziekenhuis]” met verifieerbare credentials op meerdere platforms wint ALTIJD van “Geschreven door het team” of “Door de marketingafdeling”.

Mijn advies:

1. Bouw auteursentiteiten – Maak je experts vindbaar en verifieerbaar
2. Cross-platform consistentie – Zelfde naam, titel, bio overal
3. Verzamel signalen – Spreken, publiceren, professionele aanwezigheid
4. Schema markup – Person-schema koppelen aan andere profielen

De investering:

Auteursautoriteit opbouwen kost tijd maar werkt door. Een auteur met sterke E-E-A-T-signalen tilt elk stuk content dat hij/zij schrijft.

Eén sterke auteur kan het AI-bereik van een heel contentprogramma vergroten.

Bureauperspectief op E-E-A-T op schaal:

De uitdaging:

De meeste klanten hebben geen artsen of CFP-auteurs. Hoe bouw je E-E-A-T voor “gewone” bedrijven?

Onze aanpak:

1. Vind interne experts – Elk bedrijf heeft kennishouders. Identificeer ze.

2. Bouw hun aanwezigheid uit – Help ze publiceren, spreken, vermeld worden

3. Benut hun expertise – Laat ze content schrijven of reviewen

4. Documenteer hun kwalificaties – Professionele ervaring telt ook, niet alleen diploma’s

5. Creëer validatie – Branche-interviews, casestudy’s, erkenning

Voorbeeld:

Klant verkoopt productie-software. Geen PhD’s. Maar de implementation lead heeft 20 jaar ervaring met systemen.

Wij:

• Maakten hem tot auteur van technische content
• Lieten hem optreden in branchepodcasts
• Dienden casestudy’s in bij vakmedia
• Bouwden zijn LinkedIn-profiel uit

Resultaat: Zijn content wordt nu 3x vaker geciteerd dan generieke “team”-content.

Het inzicht:

E-E-A-T vereist geen academische diploma’s. Het vereist aantoonbare expertise in je vakgebied.

Operationeel perspectief – hoe schaal je E-E-A-T:

De bottleneck:

Expert-auteurs zijn duur en langzaam. Je kunt je arts niet elk artikel laten schrijven.

Ons hybride model:

1. Expert-overzicht – Experts reviewen en keuren goed, schrijven niet per se zelf
2. Expert-bijdrage – Kerninzichten, quotes, voorbeelden van experts
3. Duidelijke vermelding – “Medisch beoordeeld door Dr. X” met kwalificaties
4. Kwaliteitsproces – Gedocumenteerde review- en goedkeuringsworkflow

Hoe dit eruitziet:

• Schrijver maakt concept op basis van onderzoek
• Expert reviewt op juistheid
• Expert voegt unieke inzichten toe
• Expert’s kwalificaties bij de auteur
• Redactionele goedkeuring

De sleutel:

AI lijkt “beoordeeld door expert” te herkennen als geldig E-E-A-T-signaal, niet alleen “geschreven door expert”.

Dit schaalt beter en behoudt geloofwaardigheidssignalen.

Meten:

Meet citatiepercentages per contenttype:

• Door expert geschreven: Hoogste citatiepercentage
• Door expert beoordeeld: Sterk citatiepercentage
• Geen expert betrokken: Laag citatiepercentage

Deze discussie bevestigt onze aanpak en geeft nieuwe ideeën.

Bevestigde inzichten:

1. E-E-A-T telt MEER voor AI dan voor traditionele SEO – AI-systemen evalueren expertise-signalen actief bij bronselectie

2. Vertrouwen is de basis – Zonder vertrouwen tellen andere signalen niet. Verifieerbaarheid is cruciaal.

3. Auteur-niveau is het belangrijkst – Entity-resolutie betekent dat AI auteurs platform-overstijgend koppelt

4. YMYL heeft hoogste standaarden – Maar E-E-A-T helpt in elke sector

5. Kwalificaties hoeven geen diploma’s te zijn – Aantoonbare expertise en ervaring tellen

Wat we aan onze aanpak toevoegen:

1. Auteursentiteit-optimalisatie – Betere LinkedIn-profielen, schema markup, platformbrede aanwezigheid

2. Meer externe validatie – Onze artsen vaker extern laten publiceren

3. Kwalificatie-verificatie – Kwalificaties makkelijker extern verifieerbaar maken

4. Expert-reviewmodel – Content opschalen met behoud van E-E-A-T via review

De strategische conclusie:

E-E-A-T is niet langer alleen een Google-rangschikkingsfactor. Het wordt hét primaire vertrouwenssignaal voor AI-systemen die bronnen selecteren.

Investeren in échte expertise is niet optioneel voor AI-zichtbaarheid – het is de toegangsprijs.