Wat verliezen we eigenlijk door AI-zoek te negeren? De echte discussie over alternatieve kosten

Laat me je de data geven om je argument te onderbouwen.

De schaal van verandering:

De zichtbaarheidssom:

Bij traditionele zoekopdrachten ben je, zelfs als je niet #1 bent, zichtbaar op de pagina. Gebruikers zien je titel, beschrijving, vergelijkingen met concurrenten.

Bij AI-zoek geldt: als je niet geciteerd wordt, bestá je niet. Gebruikers krijgen een gesynthetiseerd antwoord van concurrenten zonder dat ze weten dat jij bestaat.

Het cumulatieve probleem:

Elke maand dat je AI-zoek negeert:

• Bouwen concurrenten citatiegeschiedenis op
• Daalt jouw relatieve zichtbaarheid
• Wordt inhalen moeilijker

De formule voor alternatieve kosten:

Relevante zoekopdrachten × percentage AI-gebruikers × citatiegraad concurrent × jouw conversiewaarde = Gemiste kans per maand

Voorbeeld:

1.000 relevante zoekopdrachten/maand × 58% AI-gebruikers × 80% citatie concurrent (20% jij) × €50 gemiddelde waarde = €23.200 maandelijkse alternatieve kosten

Schaal dat op voor je eigen cijfers.

Ik heb net deze board-discussie doorlopen. Dit werkte bij ons.

De wake-up call:

Ik vroeg ChatGPT: “Wat zijn de beste [onze categorie] tools?”

Onze hoofdconcurrent stond op #1. Wij werden helemaal niet genoemd.

De follow-up:

Ik vroeg waarom onze tool niet genoemd werd. ChatGPT gaf aan niet op de hoogte te zijn van onze sterke aanwezigheid in die categorie.

Die screenshot won de discussie.

De zakelijke impact die ik presenteerde:

• 10.000 maandelijkse zoekopdrachten voor onze categorie
• 58% gebruikt AI → 5.800 AI-zoekers
• Wij zijn voor al die mensen onzichtbaar
• Concurrent krijgt 100% AI-zichtbaarheid

Zelfs conservatief omgerekend:

Bij 1% conversie, 0,5% sluitingspercentage, €10K ACV:

5.800 × 1% × 0,5% × €10.000 = €2.900 maandelijks misgelopen omzet

Dat is €35K/jaar uit slechts één zoekcategorie.

De investeringsvergelijking:

Am I Cited kost minder per maand dan de alternatieve kosten van DIE ene zoekopdracht.

Het first-mover voordeel argument.

Waarom wachten duurder is:

Huidige situatie (begin 2026):

• AI-zoek monitoring is nieuw
• Veel concurrenten nog niet geoptimaliseerd
• Autoriteit opbouwen is makkelijker
• Minder concurrentie voor AI-zichtbaarheid

Toekomst (2027-2028):

• De meeste concurrenten investeren
• Citatiepatronen zijn vastgelegd
• Verdringen wordt veel moeilijker
• Hogere kosten om in te lopen

De SEO-parallel:

Weet je nog dat bedrijven zeiden: “SEO doen we later wel”? Toen ze uiteindelijk begonnen, hadden concurrenten al jaren voorsprong.

AI-zoek volgt hetzelfde patroon, maar sneller.

Het cumulatieve voordeel:

Merken die nu investeren:

• Bouwen citatiegeschiedenis op
• Leggen autoriteitssignalen vast
• Maken content waar AI de voorkeur aan geeft
• Leren platformspecifieke strategieën

Tegen de tijd dat je board ‘overtuigd’ is, hebben concurrenten:

• 12-18 maanden voorsprong
• Citatiepatronen vastgelegd
• Marktaandeel veroverd
• Inhalen duur gemaakt

Het risico van wachten is niet neutraal – het kost actief geld.

Laat me onze werkelijke data delen.

Onze monitoringsresultaten (6 maanden):

Gestart met Am I Cited in juli 2025.

Maand 1:

• Merkzichtbaarheidsscore: 12%
• Concurrent A: 45%
• Concurrent B: 38%

We werden weggevaagd.

Maand 6 (na investering in GEO):

• Merkzichtbaarheidsscore: 41%
• Concurrent A: 44%
• Concurrent B: 36%

Het omzetverband:

We kunnen geen oorzakelijk verband bewijzen, maar:

• AI-toegeschreven leads stegen met 340%
• “Via ChatGPT gevonden” wordt genoemd in sales calls
• Branded zoekopdrachten voor ons product + AI-termen nemen toe

Wat we zouden hebben gemist:

Als we 6 maanden langer hadden gewacht:

• Hadden concurrenten de voorsprong vergroot
• Zou inhalen moeilijker zijn
• Was verdringen duurder geworden

De board-presentatie die werkte:

“We zijn onzichtbaar waar 58% van de consumenten zoekt. Hier is het concurrentiegat. Hier zijn de kosten. Dit is de investering die nodig is. Hier is de tijdlijn naar gelijkspel.”

Duidelijk, datagedreven, uitvoerbaar.

Het argument van verkeerde middelenallocatie.

De verborgen kosten:

Waarschijnlijk geef je nu al geld uit aan content die niet werkt voor AI-zoek.

Zonder monitoring weet je niet:

• Welke content AI-citaties oplevert
• Welke onderwerpen AI belangrijk vindt
• Welk format AI prefereert
• Waar je hiaten zitten

Voorbeeld:

Wij publiceerden 20 blogposts/maand. Na monitoring:

• 3 posts leverden 80% van de AI-citaties
• 12 posts leverden helemaal geen AI-citaties
• 5 posts werkten averechts (verouderd, AI citeert concurrenten in plaats van ons)

De herverdeling:

We hebben het budget niet verhoogd. We hebben herverdeeld:

• Meer middelen naar hoog-citerende contenttypes
• Onderpresterende content geüpdatet/verwijderd
• Gestopt met produceren wat AI niet citeert

De alternatieve kosten van NIET monitoren:

Contentbudget verspillen aan zaken die geen AI-zichtbaarheid opleveren.

Het investeringsargument:

“We geven waarschijnlijk €X uit aan content die niet werkt voor AI. Monitoring kost €Y. Netto besparingspotentieel: €X-€Y.”

De reputatie-blinde vlek.

Wat je misschien niet weet:

AI-systemen praten nu al over jouw merk. Is dat accuraat?

Onze ontdekking:

ChatGPT beschreef ons als “een budgetalternatief voor [concurrent]” terwijl wij juist een premiumpositie hebben.

De kosten van die misrepresentatie:

• Klanten verwachten budgetprijzen
• Verkeerde doelgroep aangetrokken
• Sales moet verkeerde percepties weerleggen
• Merkpositionering ondermijnd

We kwamen hier alleen achter dankzij monitoring.

Het verhaal van een ander bedrijf:

AI noemde een product recall van 5 jaar geleden nog steeds prominent. Het was al opgelost, maar AI bleef het herhalen.

De reputatie-alternatieve kosten:

Elke foutieve/negatieve AI-respons beïnvloedt de perceptie van 58% van de zoekers – en je hebt het niet eens door.

Het argument:

“We moeten weten hoe AI ons merk presenteert. Nu hebben we daar nul zicht op.”

Het concurrentie-intelligentie argument.

Wat monitoring onthult:

Niet alleen je eigen zichtbaarheid, maar ook die van concurrenten:

1. Share of voice – Wie domineert AI-antwoorden?
2. Positionering – Hoe vergelijkt AI jullie?
3. Hiaten – Waar worden concurrenten wel genoemd en jij niet?
4. Trends – Wie verbetert/daalt?

De strategische waarde:

Als jouw concurrent investeert in AI-zichtbaarheid en jij niet, kom je daar pas achter als:

• Sales meldt dat ze genoemd worden in AI
• Winrates dalen
• Marktaandeel verschuift

Dan ben je al aan het inhalen.

Het vroegtijdig waarschuwingssysteem:

Monitoring geeft inzicht in de concurrentiestrategie voordat je het merkt in je pipeline.

Het board-argument:

“AI-zichtbaarheid is een leidende indicator. Als het zichtbaar wordt in achterlopende metrics (omzet, marktaandeel), hebben we terrein verloren dat we moeilijk kunnen terugwinnen.”

CFO-perspectief op het investeringsargument.

Wat ik wil zien:

1. Gekwantificeerde alternatieve kosten – Niet vaag, maar concrete cijfers
2. Concurrentiecontext – Wat doen anderen?
3. Investering versus terugverdientijd – Wanneer zien we resultaat?
4. Risico van niets doen – Wat gebeurt er als we niets doen?

Zo werkt het wél:

Zeg niet: “AI-zoek is belangrijk, we moeten investeren.”

Zeg wel: “We lopen €X per maand mis aan zichtbaarheid. Concurrenten Y en Z investeren al. Investering van €A levert binnen B maanden zichtbaarheid op. De kosten van wachten zijn €C.”

Het risicoframe:

Marketing focust op kansen. Finance reageert op risico.

“Als we 12 maanden wachten, stijgen de kosten om in te halen met €X. Door uitstel kiezen we voor een duurdere route.”

De monitoringinvestering:

Is goedkoop vergeleken met de kosten van:

• Blind varen
• Verkeerde middelenallocatie
• Later inhalen

Makkelijk goed te keuren bij bijna elk budgetniveau.

Ik heb 20+ bedrijven geholpen met dit verhaal. De patronen.

Argumenten die NIET werken:

• “AI is de toekomst” (te vaag)
• “Iedereen doet het” (niet specifiek)
• “We lopen misschien achter” (niet gekwantificeerd)

Argumenten die WEL werken:

1. Screenshot-bewijs – “Hier raadt ChatGPT de concurrent aan, niet ons”
2. Marktdata – “58% van de consumenten gebruikt AI voor aanbevelingen”
3. Concurrentie-informatie – “Concurrent X heeft net iemand aangenomen voor GEO”
4. Kwantificatie van kansen – “Dit kost ons €X/maand”
5. Lage instapkosten – “Monitoring starten kost €Y/maand”

De minimale vraag:

Vraag niet om een volledige GEO-transformatie. Vraag om monitoring.

“Laten we €200/maand uitgeven om onze huidige positie te begrijpen. Dan kunnen we datagedreven beslissingen nemen.”

Dat is een makkelijke ja.

Met data volgt de grotere investeringscase vanzelf.

Dit is precies wat ik nodig had.

Mijn board-presentatie bevat:

1. Snelle audit resultaten – Screenshots van concurrentenzichtbaarheid, onze afwezigheid
2. Marktdata – 58% AI-gebruik, 50% voorspelde daling organisch verkeer
3. Berekening alternatieve kosten – Toegespitst op ons bedrijf
4. Concurrentie-intelligentie – Wat concurrenten doen
5. Reputatierisico – Wat AI nu over ons zegt
6. First-mover argument – Kosten van wachten versus nu handelen

Mijn voorstelstructuur:

Fase 1 (direct):

• Starten met Am I Cited monitoring (€X/maand)
• Huidige positie in kaart brengen
• Hiaten en kansen documenteren

Fase 2 (op basis van data):

• Investering in GEO-optimalisatie
• Specifieke initiatieven op basis van bevindingen
• Meetbare doelen

Het belangrijkste inzicht:

Starten met monitoring is laagdrempelig, datagedreven en bouwt de basis voor een grotere investering.

Bedankt voor het helpen bouwen van een overtuigend argument!