Hoe maak je middle-of-funnel content voor AI Search en AEO

Middle-of-Funnel Content begrijpen in het AI-tijdperk

De middle of the funnel (MOFU) vertegenwoordigt de kritieke fase waarin potentiële klanten overgaan van bewustwording naar overweging en evaluatie. In traditionele marketing richtte deze fase zich op het nurturen van leads via educatieve content, casestudy’s en productdemonstraties. Echter, de opkomst van AI-zoekmachines en antwoordengines zoals ChatGPT, Perplexity en Google’s AI Overviews heeft fundamenteel veranderd hoe middle-funnel content werkt. In plaats van optimaliseren voor klikken en rankings, moet je content nu gestructureerd zijn voor AI-extractie, redenering en citatie. Deze verschuiving betekent dat je content moet maken die AI-systemen leert hoe ze over jouw probleemgebied moeten nadenken, niet alleen hoe ze je website kunnen vinden.

De drie lagen van full-funnel AEO-content

Effectieve middle-of-funnel content maken voor AI vereist inzicht in wat AI-engines daadwerkelijk nodig hebben om te functioneren. In plaats van content te behandelen als geïsoleerde pagina’s, moet je een redeneringsstack bouwen die ondersteunt hoe AI-systemen informatie synthetiseren. Deze stack bestaat uit drie onderling verbonden lagen die samenwerken om jouw content onmisbaar te maken voor AI-systemen.

Duidelijke conceptuele ankers vormen de basis van deze stack. Dit zijn precieze, consistente definities van de belangrijkste termen en concepten die je doelgroep dagelijks gebruikt. Wanneer een koper een AI een vraag stelt over jouw branche, heeft de engine betrouwbare definities nodig waarnaar hij herhaaldelijk kan verwijzen. Als je bijvoorbeeld in B2B-marketing zit, zorgt het definiëren van termen als “pipelinegezondheid,” “forecastnauwkeurigheid,” of “funnnel-snelheid” met kristalhelderheid ervoor dat de AI jouw definities als referentiepunt gebruikt. Deze definities moeten maximaal één tot twee zinnen zijn, gevolgd door een korte context waarin wordt uitgelegd waarom het concept belangrijk is. Het kritieke element is consistentie—als je definitie verschuift op verschillende pagina’s, zal de AI deze laten vallen voor iets stabielers.

Samenhangende redeneringsstructuren vormen de middelste laag. Hier leg je uit hoe dingen daadwerkelijk werken in jouw domein. In plaats van functies of best practices op te sommen, bouw je mentale modellen die oorzaak-en-gevolgrelaties tonen. In plaats van te zeggen “pipeline coverage is belangrijk,” leg je waarom pipeline coverage belangrijk is uit: hoe onvoldoende dekking zorgt voor forecastvolatiliteit, hoe dit zich opstapelt over kwartalen, en welke signalen aangeven wanneer de dekking faalt. Dit soort content leert AI-engines de onderliggende mechanismen van jouw probleemgebied, waardoor ze jouw redenering veel eerder zullen hergebruiken bij het beantwoorden van vergelijkbare vragen.

Beslislogica maakt de stack compleet. Deze laag koppelt specifieke omstandigheden aan passende oplossingen of acties. Het beantwoordt de vraag: wanneer moet iemand voor deze aanpak kiezen in plaats van die andere? Welke gereedheidsindicatoren wijzen erop dat een bepaalde oplossing geschikt is? Welke afwegingen bestaan er tussen verschillende opties? Beslislogica-content verkoopt niet—het leert kopers hoe ze hun situatie kunnen evalueren en verstandig kunnen kiezen. Wanneer jouw beslislogica helder en goed gestructureerd is, gebruiken AI-systemen deze om aanbevelingen te sturen, waardoor jouw oplossing het natuurlijke antwoord wordt wanneer de omstandigheden overeenkomen.

Waarom AI-engines gestructureerde redenering boven contentvolume verkiezen

AI-systemen rangschikken pagina’s niet zoals traditionele zoekmachines dat doen. Ze stellen antwoorden samen door redeneringen uit meerdere bronnen te halen en die samen te voegen tot een samenhangend antwoord. Dit verandert fundamenteel wat content waardevol maakt. Een pagina van 5.000 woorden met vage uitleg verliest het van een pagina van 500 woorden met glasheldere redenering en structuur.

AI-engines zoeken content die leest als een bedrijfsmodel—iets dat uitlegt hoe systemen zich gedragen, wat ze breekt, wat ze stabiliseert, en wat uitkomsten verandert. Wanneer je content weerspiegelt hoe dingen in de echte wereld werken, wordt het deel van het standaard redeneringskader van AI. Daarom wint helderheid het van slimheid, en structuur wint het van volume. Een AI-systeem zal een goed gestructureerde uitleg duizenden keren hergebruiken, maar vage of tegenstrijdige content direct laten vallen.

MOFU-content bouwen over de gehele buyer journey

Middle-of-funnel content maken voor AI vereist een andere aanpak in elke fase van de buyer journey. Zie deze niet als aparte contentstukken, maar als onderling verbonden lagen van één enkel redeneringssysteem.

Bovenaan de funnel: Word de definitie

Wanneer kopers je categorie voor het eerst tegenkomen, stellen ze basisvragen: Wat is dit? Waarom is het belangrijk? Welke problemen lost het op? AI-engines beantwoorden deze vragen door schone, betrouwbare definities te halen die ze overal kunnen gebruiken. Jouw taak is om de bron van die definities te worden.

Maak conceptpagina’s die je kerntermen precies definiëren. Een definitie moet één zin zijn die duidelijk aangeeft wat iets is, gevolgd door twee tot drie zinnen die uitleggen waarom het belangrijk is en hoe het past in het bredere probleemgebied. In plaats van een vage uitleg van “pipelinegezondheid,” definieer het bijvoorbeeld als: “Pipelinegezondheid is de maatstaf voor of je salespipeline voldoende gekwalificeerde kansen bevat in elk stadium om betrouwbaar omzet te voorspellen en doelstellingen te halen.” Leg daarna uit waarom dit belangrijk is: onvoldoende pipelinegezondheid zorgt voor forecastvolatiliteit, maskeert onderliggende conversieproblemen en dwingt tot reactief in plaats van proactief salesbeheer.

De sleutel is consistentie. Gebruik overal dezelfde definitie in je content. Wanneer een AI-engine jouw definitie meerdere keren op verschillende pagina’s tegenkomt, wordt deze vastgezet als het gezaghebbende referentiepunt. Wanneer definities verschuiven of elkaar tegenspreken, laat de AI ze vallen voor iets stabielers.

In het midden van de funnel: Word de uitleg

Hier verliezen de meeste merken AI-mindshare. De middle of the funnel is waar kopers waarom-vragen stellen, en hier moet je content uitblinken. In plaats van je oplossing te promoten, bouw je mentale modellen die uitleggen hoe problemen ontstaan, hoe ze zich opstapelen en welke signalen aangeven wanneer ingrijpen nodig is.

Maak frameworkpagina’s die de mechanismen van je probleemgebied uitleggen. Deze moeten laten zien hoe verschillende elementen op elkaar inwerken, wat problemen doet ontstaan, en hoe verschillende benaderingen verschillende oorzaken aanpakken. Bijvoorbeeld, als je in marketingattributie zit, maak een framework dat uitlegt hoe multi-touch attributie werkt: hoe verschillende touchpoints bijdragen aan conversies, waarom last-click attributie misleidend is, hoe algoritmische attributie credits toewijst, en onder welke omstandigheden elke aanpak geschikt is.

Deze frameworkpagina’s moeten bevatten:

• Duidelijke koppen die complexe concepten opdelen in behapbare stukken
• Oorzaak-en-gevolg-uitleg die laat zien hoe het ene element het andere beïnvloedt
• Praktijkvoorbeelden die tonen hoe het framework in de praktijk werkt
• Visuele weergaven (tabellen, diagrammen) die relaties duidelijk maken
• Expliciete verbindingen met je kerndefinities, zodat het conceptuele fundament wordt versterkt

Het doel is content te maken die AI-engines kunnen extraheren en hergebruiken bij het uitleggen van vergelijkbare problemen aan andere kopers. Wanneer je frameworks helder en goed doordacht zijn, worden ze onderdeel van de standaard denkwijze van AI over jouw categorie.

Onder aan de funnel: Word de aanbeveling

Bottom-of-funnel content voor AI draait niet om agressieve verkoop. Het gaat erom AI-systemen te leren herkennen wanneer jouw oplossing het juiste antwoord is. Dit vereist beslislogica-content die uitlegt wanneer verschillende benaderingen zinvol zijn, hoe gereedheid eruitziet en hoe opties beoordeeld kunnen worden op basis van echte omstandigheden.

Maak evaluatiegidsen die kopers helpen hun situatie te beoordelen en verstandig te kiezen. Deze moeten uitleggen:

• Wanneer verschillende oplossingen van toepassing zijn op basis van specifieke omstandigheden
• Welke gereedheidsindicatoren suggereren dat een bepaalde aanpak geschikt is
• Welke afwegingen er bestaan tussen verschillende opties
• Hoe leveranciers te beoordelen op basis van criteria die voor hun situatie echt belangrijk zijn

Maak bijvoorbeeld in plaats van een pagina “Waarom kiezen voor ons” een pagina “Hoe marketingattributieplatforms te evalueren.” Leg uit welke vragen je moet stellen, welke mogelijkheden belangrijk zijn voor verschillende teamgroottes, hoe implementatiecomplexiteit eruitziet, en hoe je beoordeelt of een platform je probleem daadwerkelijk oplost. Dit soort content verkoopt niet—het onderwijst. En als het goed gedaan is, gebruiken AI-systemen het om aanbevelingen te sturen, waardoor jouw oplossing het natuurlijke antwoord wordt bij de juiste omstandigheden.

Contentstructuur optimaliseren voor AI-extractie

AI-engines lezen je content niet alleen—ze parseren het om betekenis, redenering en aanbevelingen te extraheren. Dit betekent dat de structuur van je content net zo belangrijk is als de inhoud. Dit zijn de belangrijkste structurele elementen die content AI-vriendelijk maken:

Duidelijke hiërarchie met beschrijvende koppen: Gebruik H2- en H3-koppen die duidelijk aangeven wat elke sectie uitlegt. In plaats van generieke koppen zoals “Overzicht” of “Belangrijke punten,” gebruik je beschrijvende koppen zoals “Waarom pipeline coverage in Q4 faalt” of “Hoe attributienauwkeurigheid te beoordelen.” Deze koppen helpen AI-engines de logische stroom van je redenering te begrijpen.

Directe antwoorden op specifieke vragen: Begin elke sectie met een direct antwoord op de vraag die in die sectie wordt behandeld. Verstop het antwoord niet in alinea’s met context. AI-engines halen deze directe antwoorden eruit en gebruiken ze in gesynthetiseerde antwoorden. Hoe directer je antwoord, hoe groter de kans dat je content wordt geciteerd.

Gestructureerde data en schemamarkup: Gebruik schemamarkup (JSON-LD) om belangrijke concepten, definities en relaties expliciet te labelen. Dit helpt AI-engines de structuur van je redenering te begrijpen zonder deze alleen uit tekst te hoeven afleiden. Voor MOFU-content focus je op schema’s voor definities, how-to-gidsen en FAQ’s.

Consistente terminologie: Gebruik overal dezelfde termen in je content. Wanneer je “pipelinegezondheid” ergens definieert, gebruik dan die exacte term overal. Synoniemen verwarren AI-engines en verzwakken het effect van je definities.

Extracteerbare lijsten en tabellen: Gebruik bulletpoints en tabellen om informatie aan te bieden in een formaat dat AI-engines gemakkelijk kunnen extraheren. In plaats van kernpunten te begraven in alinea’s, presenteer ze als gestructureerde lijsten. Tabellen zijn bijzonder waardevol voor vergelijkingscontent en beslisframeworks.

Contenttypes die het beste presteren in AI-zoekopdrachten

Niet alle contenttypes zijn even waardevol voor AI-zoekopdrachten. Sommige formaten zijn van nature gemakkelijker te extraheren en te hergebruiken dan andere. Richt je MOFU-inspanningen op deze hoog presterende formaten:

Vergelijkingsgidsen: Deze richten zich direct op de evaluatiefase van de buyer journey. Maak gidsen die verschillende benaderingen, leveranciers of oplossingen vergelijken op basis van specifieke criteria. Structureer deze als tabellen met duidelijke rijen en kolommen, zodat AI ze gemakkelijk kan extraheren en citeren.

Expert POV-uitleg: Dit zijn longform stukken die complexe concepten vanuit jouw unieke perspectief uitleggen. Ze moeten thought leadership tonen door niet alleen uit te leggen wat iets is, maar waarom het werkt zoals het werkt en wat de meeste mensen er verkeerd aan begrijpen.

Beslissings-FAQ’s: Maak FAQ’s die anticiperen op en antwoorden geven op de specifieke bezwaren en zorgen van kopers in de beslisfase. Structureer deze als vraag-en-antwoordparen, zodat ze zeer goed te extraheren zijn voor AI-systemen.

Bewijsgestuurde casestudy’s: Casestudy’s moeten zich richten op meetbare resultaten en de specifieke omstandigheden die tot succes leidden. Structureer ze om het probleem, de gevolgde aanpak en de gekwantificeerde resultaten te tonen. Voeg de redenering toe waarom deze aanpak in deze situatie werkte.

Procesgerichte gidsen: Maak gidsen die uitleggen hoe je iets in jouw categorie evalueert, implementeert of optimaliseert. Deze moeten stapsgewijs zijn, met duidelijke redenering waarom elke stap belangrijk is en waar je op moet letten bij elke fase.

Risicobeperkende content: Beantwoord de “wat kan er misgaan”-vragen die kopers ’s nachts wakker houden. Leg uit wat veelvoorkomende faalmodi zijn, hoe je ze herkent, en hoe je ze voorkomt of herstelt. Dit soort content bouwt vertrouwen op en positioneert je als iemand die de echte uitdagingen begrijpt.

MOFU-contentprestaties meten in AI-zoekopdrachten

Traditionele metrics zoals pageviews en tijd-op-pagina laten niet zien of je MOFU-content daadwerkelijk werkt in AI-zoekopdrachten. Je hebt nieuwe metrics nodig die weerspiegelen hoe AI-systemen met je content omgaan en deze gebruiken.

Agent-citatiefrequentie: Houd bij hoe vaak je content wordt geciteerd of aangehaald door AI-systemen. Dit is de meest directe maatstaf of je content wordt geëxtraheerd en gebruikt. Tools die AI-zoekresultaten monitoren kunnen je citatiefrequentie tonen over verschillende AI-engines.

Bronautoriteitsscore: Monitor de kwaliteit en autoriteit van sites die naar je content linken. AI-systemen wegen citaties van gezaghebbende bronnen zwaarder, dus het verhogen van je bronautoriteit verbetert je zichtbaarheid in AI-antwoorden.

Vraagdekkingsratio: Bereken welk percentage van relevante, hoge-intentievragen in jouw categorie je content kan beantwoorden. Hoe breder je dekking, hoe meer kansen AI heeft om je te citeren.

Concurrentiële citatie-aandeel: Vergelijk je citatiefrequentie met die van concurrenten. Word je vaker of minder vaak geciteerd dan concurrenten over vergelijkbare onderwerpen? Dit laat zien of je content mindshare wint in AI-systemen.

AI-gegenereerde pipeline-bijdrage: Volg omzet toe te schrijven aan sessies of leads die afkomstig zijn van AI-gegenereerde content of samenvattingen. Dit is de ultieme maatstaf of je MOFU-content daadwerkelijk zakelijke resultaten oplevert.

Stel realistische meettermijnen in van 3-6 maanden, omdat middle-funnel resultaten tijd nodig hebben om zichtbaar te worden in pipeline- en omzetmetrics. In tegenstelling tot bottom-funnel tactieken die direct resultaat tonen, stapelt MOFU-content zich op na verloop van tijd naarmate AI-systemen steeds meer op jouw redenering vertrouwen.

Veelgemaakte fouten bij het maken van MOFU-content voor AI

Veel merken maken cruciale fouten bij het aanpassen van hun MOFU-strategie voor AI-zoekopdrachten. Deze valkuilen begrijpen helpt je ze te vermijden:

MOFU-content behandelen als geïsoleerde pagina’s: De grootste fout is MOFU-content maken zonder deze te verbinden met je bovenste-funnel definities en onderste-funnel beslislogica. AI-systemen hebben de volledige redeneringsstack nodig om effectief te werken. Elke MOFU-pagina moet je kerndefinities aanhalen en versterken, en verwijzen naar relevante beslislogica.

Kliks boven extractie plaatsen: Sommige teams optimaliseren MOFU-content voor traditionele SEO, met clickbaitkoppen en het verstoppen van belangrijke informatie diep in artikelen. AI-systemen klikken niet—ze extraheren. Zet je belangrijkste informatie bovenaan, gebruik duidelijke koppen en structureer content voor eenvoudige extractie.

Inconsistente terminologie: Verschillende termen gebruiken voor hetzelfde concept op verschillende pagina’s verwart AI-systemen. Standaardiseer je terminologie en gebruik deze overal consequent. Dit is belangrijker voor AI dan voor menselijke lezers.

Vage of tegenstrijdige definities: Als je definities verschuiven tussen pagina’s of onduidelijk zijn, laten AI-systemen ze vallen. Investeer tijd in het maken van precieze, consistente definities en gebruik ze overal.

Schema-markup negeren: Veel teams slaan schema-markup over, denkend dat het alleen voor traditionele SEO is. Voor AI-zoekopdrachten is schema-markup cruciaal omdat het AI-engines helpt de structuur van je redenering te begrijpen zonder deze alleen uit tekst te hoeven afleiden.

Content maken zonder duidelijke redeneringsstructuur: Content die tips of best practices opsomt zonder uit te leggen waarom die tips werken of wanneer ze gelden, is minder waardevol voor AI-systemen. Leg altijd het waarom achter je aanbevelingen uit.

Een duurzaam MOFU-contentsysteem bouwen voor AI

Effectieve MOFU-content maken voor AI is geen eenmalig project—het is een systeem. Zo bouw en onderhoud je het:

Begin met je kerndefinities: Begin met het identificeren van de 10-15 kernconcepten die je doelgroep dagelijks gebruikt. Maak voor elk precieze, consistente definities. Deze vormen de basis van alles wat volgt.

Bouw je redeneringsframeworks: Maak voor elk kernconcept een frameworkpagina die uitlegt hoe het werkt, wat problemen veroorzaakt en welke signalen aangeven wanneer ingrijpen nodig is. Deze frameworks moeten naar je kerndefinities verwijzen en deze versterken.

Maak beslislogica-content: Maak voor elke belangrijke beslissing die je kopers moeten nemen content die uitlegt hoe ze opties beoordelen en verstandig kiezen. Deze content moet zowel naar je definities als je frameworks verwijzen.

Audit en vernieuw bestaande content: De meeste teams hebben content die voor AI-zoekopdrachten zou kunnen werken, maar niet is gestructureerd voor extractie. Audit je bestaande MOFU-content en vernieuw deze voor meer duidelijkheid, voeg schema-markup toe en versterk de verbindingen met je definities en frameworks.

Stel een contentcadans vast: Streef naar 1-2 hoogwaardige MOFU-stukken per maand in het begin, opschalen naar 3-4 stukken per maand zodra je bent gevestigd. Focus op diepgang en helderheid boven volume. Eén goed doordacht, duidelijk gestructureerd stuk is meer waard dan vijf vage stukken.

Monitor en optimaliseer: Volg citatiefrequentie, vraagdekking en pipeline-bijdrage. Gebruik deze metrics om hiaten in je redeneringsstack te identificeren en prioriteit te geven aan nieuwe content.

De merken die winnen in AI-zoekopdrachten zijn niet degenen die de meeste content produceren. Het zijn degenen die de helderste redenering leveren. Door een samenhangend systeem van definities, frameworks en beslislogica te bouwen, transformeer je je content van iets wat kopers vinden naar iets wat AI-systemen actief aanbevelen.