Maakt zoekwoordoptimalisatie nog uit voor AI-zoekopdrachten, of draait het nu allemaal om onderwerpen?

De relatie tussen zoekwoorden en AI is genuanceerd. Laat me het verduidelijken.

Zoekwoorden zijn nog steeds belangrijk, maar op een andere manier.

Oud model: Zoekwoord → Pagina geoptimaliseerd voor dat zoekwoord → Scoren op zoekwoord

Nieuw model: Onderwerp → Uitgebreide content over onderwerp → AI herkent autoriteit → Citaat bij gerelateerde zoekopdrachten

Waar zoekwoorden passen:

1. Onderwerp identificatie Zoekwoorden helpen je te begrijpen welke onderwerpen je moet behandelen. “Beste CRM-software” geeft aan dat er vraag is naar content over CRM-beoordelingen.

2. Begrip van intentie Zoekwoorden onthullen gebruikersintentie. “Wat is CRM” is informatief. “Beste CRM voor kleine bedrijven” is commercieel. Verschillende content nodig.

3. Vraagmapping AI-zoekopdrachten zijn conversatiegericht (gemiddeld 10-11 woorden). Zoekwoorden helpen de vragen van gebruikers te identificeren.

Wat is veranderd:

Exacte optimalisatie is minder relevant. AI begrijpt:

• “beste projectmanagement software”
• “top PM tools”
• “wat is de beste tool voor projectbeheer”

…zijn allemaal dezelfde intentie. Je hebt geen aparte pagina’s nodig.

Thematische dekking is belangrijker. In plaats van 10 pagina’s voor 10 zoekwoorden presteert één uitgebreide pagina die het onderwerp volledig behandelt beter voor AI.

De synthese:

Gebruik zoekwoorden om te begrijpen wat je moet behandelen. Maak content voor onderwerpen, niet voor individuele zoekwoorden. Bouw uitgebreide autoriteit op, niet zoekwoordgeoptimaliseerde pagina’s.

Contentstrategieperspectief op de verschuiving.

Wat ik schrijvers vertel:

Oude briefing: “Schrijf een artikel van 1.500 woorden gericht op ‘beste projectmanagementsoftware’”

Nieuwe briefing: “Schrijf een complete gids voor het kiezen van projectmanagementsoftware. Behandel wat PM-software is, beoordelingscriteria, topopties, gebruiksscenario’s voor verschillende teamgroottes en veelgestelde vragen. Maak het DE bron die iemand zou willen voor deze keuze.”

De rol van zoekwoorden:

Zoekwoorden informeren de briefing, bepalen deze niet. Ik doe zoekwoordenonderzoek om te begrijpen:

• Welke vragen mensen stellen
• Welke invalshoeken belangrijk zijn
• Welke subonderwerpen van belang zijn

Maar de content richt zich holistisch op het onderwerp.

Veranderde meting:

Oud: “Staan we in de top voor het doelzoekwoord?” Nieuw: “Worden we geciteerd als mensen over dit onderwerp vragen stellen?”

We gebruiken Am I Cited om te zien welke zoekopdrachten tot citaties leiden, niet alleen traditionele rankingtracking.

De praktische verschuiving:

Van: Pagina → Zoekwoord Naar: Onderwerp → Uitgebreide content → Meerdere gerelateerde vragen behandeld

Hoe zoekwoordentools zich ontwikkelen voor AI.

Oude zoekwoordentools:

• Zoekvolume
• Moeilijkheidsgraad zoekwoorden
• CPC
• Focus op exacte overeenkomsten

Wat nu nodig is:

• Vraagvarianten
• Gerelateerde onderwerpen
• Conversatiegerichte zoekopdrachten
• Onderwerpclusters
• Gebruikersintentie classificatie

Tools passen zich aan:

Betere tools tonen nu:

• “Mensen vragen ook” vragen
• Onderwerprelaties
• Vraagformats
• Long-tail conversatiezoekopdrachten

Het onderzoeksproces:

1. Zaadzoekwoord: “CRM-software”
2. Uitbreiden naar vragen:
   • “Waarvoor wordt CRM-software gebruikt?”
   • “Wat kost CRM-software?”
   • “Is CRM-software de moeite waard voor kleine bedrijven?”
3. Koppelen aan onderwerpen:
   • CRM-basis (definitie, doel)
   • CRM-beoordeling (kosten, ROI, selectie)
   • CRM per segment (kleine bedrijven, enterprise)
4. Maak content voor elk onderwerp

Het inzicht:

AI-zoekopdrachten zijn vragen. Je content moet vragen volledig beantwoorden, niet individuele zoekwoorden targeten.

Even advocaat van de duivel: zoekwoorden werken nog steeds voor traditioneel zoeken.

De nuance:

AI-zoekopdrachten en Google-zoekopdrachten bestaan naast elkaar. Er kunnen verschillende optimalisatiestrategieën nodig zijn.

Voor Google (traditioneel):

• Zoekwoorden in titels zijn nog steeds belangrijk
• H1-optimalisatie helpt
• URL-structuur met zoekwoorden
• Rankingpositie zorgt nog steeds voor verkeer

Voor AI (citaten):

• Uitgebreide dekking van onderwerpen
• Vraag-antwoordstructuur
• Autoriteitssignalen
• Minder gericht op specifieke zoekwoorden

De hybride aanpak:

Optimaliseer titels en URL’s voor zoekwoorden (Google) Maak uitgebreide content voor onderwerpen (AI) Structureren met vragen voor extractie (AI)

Mijn mening:

Gooi zoekwoordoptimalisatie niet volledig overboord. Google zorgt nog steeds voor veel verkeer en traditionele rankingsignalen werken nog.

Maar voeg thematische autoriteit en AI-vriendelijke structuur toe voor het AI-gedeelte.

De balans:

Door zoekwoorden geïnformeerde onderwerpenstrategie, geen zoekwoord-only strategie.

Hoe AI daadwerkelijk content verwerkt.

AI doet geen zoekwoord-match:

Als je ChatGPT vraagt naar CRM-software, zoekt het niet naar pagina’s met “CRM-software” tien keer in de titel.

Het:

1. Begrijpt de semantische betekenis van je vraag
2. Haalt content op die de vraag beantwoordt
3. Beoordeelt volledigheid en autoriteit
4. Synthetiseert en citeert

Wat dit betekent:

Een pagina met overal “CRM-software” maar oppervlakkige content wordt niet geciteerd.

Een pagina getiteld “Hoe kies je het juiste klantbeheersysteem” met uitgebreide, deskundige content WORDT wel geciteerd voor “beste CRM-software” zoekopdrachten.

De autoriteitsfactor:

AI kijkt naar:

• Diepgang van onderwerpdekking
• Expertsignalen
• Merkkenning
• Consistentie in content

Zoekwoorden creëren geen autoriteit. Uitgebreide expertise wel.

Praktische implicatie:

Schrijf voor volledige dekking van het onderwerp, niet voor zoekwoorddichtheid. Gebruik natuurlijke taal met relevante termen, maar focus op het beantwoorden van alle aspecten van het onderwerp.

Lokale SEO-zoekwoorden zijn nog steeds belangrijker.

De lokale uitzondering:

Voor lokale zoekopdrachten zijn specifieke zoekwoorden nog belangrijk:

• “[Dienst] in [Stad]”
• “[Bedrijfstype] bij mij in de buurt”
• “[Product] [Plaats]”

AI voor lokaal zoeken vertrouwt nog steeds op expliciete locatiesignalen.

Lokale zoekwoordstrategie:

Optimaliseer nog steeds voor:

• Stadspecifieke pagina’s
• Combinaties van dienst + locatie
• NAP-consistentie

Waarom lokaal anders is:

Lokale intentie is specifiek. Gebruikers willen bedrijven op een bepaalde locatie. AI heeft expliciete signalen nodig om lokale opties aan te bevelen.

De aanpak:

Voor lokale bedrijven:

• Blijf locatie-zoekwoordoptimalisatie toepassen
• Voeg uitgebreide lokale content toe
• Houd Google Bedrijfsprofiel actueel
• Bouw lokale autoriteitssignalen op

Laat de lokale zoekwoordstrategie niet los op basis van algemene AI-adviezen.

E-commerce zoekwoordperspectief.

Productpagina’s:

Zoekwoorden zijn nog steeds belangrijk voor productpagina’s:

• Productnaamvarianten
• Categorie-termen
• Attribuutzoekwoorden

Google toont nog steeds productpagina’s in de resultaten. AI beveelt producten aan met specifieke kenmerken.

De verandering:

Productbeschrijvingen: Minder: Volgestopte lijsten met zoekwoorden Meer: Uitgebreide productinformatie die kopersvragen beantwoordt

Categoriepagina’s: Minder: “Beste [zoekwoord] 2026” herhalend Meer: Uitgebreide koopgidsen met productselectie

Wat werkt:

1. Productpagina’s: Duidelijke productinformatie met natuurlijke zoekwoordgebruik
2. Categoriepagina’s: Uitgebreide gidsen met volledige onderwerpdekking
3. Blogcontent: Beantwoord kopersvragen in elke fase van de klantreis

De meting:

Volg:

• Productranking (traditioneel)
• Productcitaten in AI-shopzoekopdrachten
• Zichtbaarheid van onderwerpcategorieën

Zowel traditionele zoekwoorden als thematische autoriteit zijn belangrijk voor e-commerce.

Data over zoekwoord- versus onderwerpbenadering.

Ons experiment:

Twee benaderingen getest op vergelijkbare onderwerpen:

Benadering A: Zoekwoordgericht

• 5 pagina’s gericht op 5 gerelateerde zoekwoorden
• Elke pagina geoptimaliseerd voor een specifiek zoekwoord
• Gemiddelde diepgang per pagina

Benadering B: Onderwerpgericht

• 1 uitgebreide pagina over het onderwerp
• Natuurlijke taal, vraaggestuurde structuur
• Diepe dekking van alle aspecten

Resultaten na 4 maanden:

Google-rankings:

• Benadering A: Scoorde op doelzoekwoorden
• Benadering B: Scoorde op MEER zoekwoorden (long-tail)

AI-citaties:

• Benadering A: 12% citatiegraad
• Benadering B: 34% citatiegraad

Verkeer:

• Benadering A: Hoger in het begin (sneller gerankt)
• Benadering B: Hoger na 3 maanden (meer zoekopdrachten)

Conversie:

• Vergelijkbare conversieratio’s
• Benadering B: Meer absolute conversies (meer verkeer)

Conclusie:

De onderwerpbenadering wint voor zowel AI als uiteindelijk voor traditioneel zoeken.

Praktische workflow voor de hybride aanpak.

Mijn proces:

Week 1: Onderzoek

• Zoekwoordenonderzoek met traditionele tools
• Vraagonderzoek (People Also Ask, forums)
• Analyse van concurrentencontent

Week 2: Clusteren

• Zoekwoorden groeperen in onderwerpen
• Primaire onderwerpen bepalen
• Vragen aan onderwerpen koppelen

Week 3+: Creëren

• Eén uitgebreid stuk per onderwerp
• Alle door zoekwoorden geïdentificeerde vragen behandelen
• Structuur voor vraag-antwoordextractie
• Natuurlijke zoekwoordintegratie (niet geforceerd)

Doorlopend: Optimaliseren

• Traditionele rankings bijhouden
• AI-citaties monitoren (Am I Cited)
• Gaten in onderwerpdekking opsporen
• Updaten op basis van nieuwe vragen

Het template:

Per onderwerp:

• Uitgebreid gidsformaat
• H2’s als vragen
• Directe antwoorden gevolgd door diepgang
• Expertsignalen (auteur, kwalificaties)
• Interne links naar gerelateerde onderwerpen

Zoekwoorden informeren, onderwerpen sturen, vragen structureren.

Deze thread heeft de zoekwoordvraag perfect opgehelderd.

Mijn belangrijkste inzichten:

1. Zoekwoorden blijven belangrijk voor onderzoek – Ze onthullen onderwerpen, vragen en intentie
2. Optimalisatie richt zich op onderwerpen, niet op zoekwoorden – Uitgebreide dekking boven zoekwoordstapeling
3. Vraagstructuur is essentieel – AI-zoekopdrachten zijn vragen, content moet deze beantwoorden
4. Beide profiteren ervan – Uitgebreide content scoort ook op meer zoekwoorden
5. Beide meten – Zowel rankings als AI-citaties bijhouden

Mijn nieuwe workflow:

1. Zoekwoordenonderzoek – Gerelateerde zoekwoorden verzamelen
2. Onderwerpclustering – Groeperen in onderwerpen
3. Vragenmapping – Vragen identificeren om te beantwoorden
4. Uitgebreide content – Onderwerp volledig behandelen
5. Vraaggestuurde structuur – H2’s als vragen
6. Natuurlijke zoekwoorden – Termen natuurlijk verwerken
7. Beide volgen – Rankings + AI-zichtbaarheid

De mindsetverschuiving:

Van: “Ranken op dit zoekwoord” Naar: “DE autoriteit zijn op dit onderwerp”

Bedankt voor de heldere uitleg!