Wat zijn rich results en helpen ze AI?

Rich Results begrijpen en hun rol in AI

Rich results zijn verbeterde zoekvermeldingen die verschijnen op zoekresultatenpagina’s (SERP’s) met extra visuele elementen naast de standaard blauwe links. Deze verbeteringen omvatten beoordelingssterren, productprijzen, uitklapbare FAQ-secties, recept-ingrediënten, evenementdata en andere gestructureerde informatie. Rich results worden gecreëerd via gestructureerde data markup, een gestandaardiseerd formaat dat zoekmachines precies vertelt waar je content voor staat. De meest gebruikte vocabulaire voor deze markup is schema.org, dat honderden contenttypen en hun bijbehorende eigenschappen definieert. Wanneer rich results goed worden geïmplementeerd, verbeteren ze niet alleen het doorklikpercentage in traditionele zoekopdrachten, maar spelen ze ook een steeds belangrijkere rol in hoe kunstmatige intelligentiesystemen je content begrijpen en citeren.

De relatie tussen rich results en AI is genuanceerder dan velen denken. Hoewel rich results oorspronkelijk zijn ontworpen om de visuele presentatie in zoekresultaten te verbeteren, dienen ze nu een cruciale functie in het helpen van grote taalmodellen (LLM’s) en AI-zoekmachines om je content nauwkeuriger en met meer context te begrijpen. Deze verschuiving betekent een fundamentele verandering in hoe gestructureerde data werken binnen het digitale ecosysteem.

Hoe gestructureerde data rich results mogelijk maken

Gestructureerde data worden geïmplementeerd met drie primaire formaten: JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data), Microdata en RDFa. Daarvan is JSON-LD het door Google aanbevolen formaat omdat het schoner, schaalbaarder en eenvoudiger te onderhouden is. JSON-LD plaatst gestructureerde data in een <script type="application/ld+json">-blok, los van de HTML-layout van je pagina. Deze scheiding maakt het flexibel en minder foutgevoelig dan oudere methoden waarbij attributen direct in HTML-elementen worden ingebed.

Het implementatieproces houdt in dat je specifieke elementen op je pagina markeert met relevante schema-types. Bijvoorbeeld, op een productpagina markeer je de productnaam, prijs, beschikbaarheid en klantbeoordelingen. Op een blogpost geef je de auteur, publicatiedatum en artikelkop aan. Op een FAQ-pagina structureer je elk vraag-en-antwoordpaar zodat machines ze afzonderlijk kunnen analyseren. Elk stukje informatie dat je opmaakt, is een signaal waarmee zoekmachines niet alleen begrijpen wat je pagina bevat, maar ook wat elk onderdeel betekent en hoe het aansluit bij gebruikersvragen.

De impact van rich results op traditionele zoekzichtbaarheid

Rich results zijn al lange tijd een hoeksteen van SEO-strategie omdat ze direct het doorklikpercentage (CTR) en de zichtbaarheid in zoekresultaten verbeteren. Wanneer je pagina verschijnt met beoordelingssterren, prijsinformatie of een uitklapbare FAQ-sectie, valt deze visueel op tussen de gewone tekstvermeldingen van concurrenten. Deze visuele differentiatie zorgt ervoor dat gebruikers eerder op jouw resultaat klikken, wat leidt tot meer organisch verkeer. Studies tonen consequent aan dat pagina’s met rich results aanzienlijk hogere CTR’s hebben dan standaard blauwe links, soms met 20-30% of meer afhankelijk van branche en resultaatsoort.

Toch is het landschap van rich results volatiel geweest. In 2023 voerde Google belangrijke wijzigingen door in zijn beleid omtrent rich results. Het bedrijf stopte met het tonen van Video-rich results op de SERP voor de meeste pagina’s, en gaf de voorkeur aan YouTube-resultaten of pagina’s waar video het hoofdelement is. Daarnaast schafte Google How-To rich results volledig af en verminderde het drastisch het aantal FAQ-rich results, waarbij deze werden beperkt tot “bekende, gezaghebbende overheids- en gezondheidswebsites”. Deze veranderingen veroorzaakten aanvankelijk onrust bij SEO-professionals die op rich results vertrouwden als belangrijkste maatstaf voor succes met gestructureerde data. Maar deze afschaffingen lieten een belangrijke waarheid zien: de waarde van gestructureerde data reikt verder dan alleen visuele verbeteringen in zoekresultaten.

Hoe AI-systemen gestructureerde data gebruiken om content te begrijpen

De opkomst van generatieve AI-zoekmachines zoals Google AI Overviews, Microsoft Bing Chat, ChatGPT met web browsing, Perplexity AI en Claude heeft fundamenteel veranderd hoe gestructureerde data van belang zijn. In tegenstelling tot traditionele zoekalgoritmen, die gestructureerde data vooral gebruiken voor het genereren van rich snippets, gebruiken AI-systemen gestructureerde data als signaal om de betekenis van pagina’s te interpreteren en context vast te stellen. Wanneer een LLM goed gestructureerde data tegenkomt, kan het met meer vertrouwen bepalen wat elk deel van je pagina is—of het nu een vraag, productspecificatie, auteursvermelding of beoordelingsscore betreft.

Microsoft heeft publiekelijk bevestigd dat Bing schema.org-markup gebruikt om zijn modellen, inclusief Bing Chat en Copilot, te helpen de inhoud van pagina’s dieper te begrijpen. Het bedrijf raadt expliciet aan om gestructureerde data te implementeren als voorbereiding op AI-gestuurde zoekopdrachten. Hoewel Google geen gedetailleerde documentatie heeft vrijgegeven over hoe het schema gebruikt in zijn AI-systemen, suggereert het gedrag van Google’s AI Overviews dat gestructureerde data een belangrijke rol spelen bij contentselectie en bronvermelding. OpenAI’s GPTBot-crawler verwerkt ook statische HTML, en schema dat als JSON-LD is ingesloten kan door deze crawlers worden verwerkt om de context van content beter te begrijpen.

Het belangrijkste inzicht is dat gestructureerde data geen snelkoppeling zijn naar AI-zichtbaarheid, maar een essentieel hulpmiddel vormen. Ze helpen AI-modellen te begrijpen wat elk deel van je pagina is: een vraag, een product, een auteur, een beoordeling of een instructiestap. Dit begrip vergroot de kans dat je content wordt geciteerd in AI-gegenereerde antwoorden. Wanneer een AI-systeem een antwoord moet geven op een gebruikersvraag, zoekt het naar content die deze vraag duidelijk behandelt. Content die correct is opgemaakt met schema is eenvoudiger door de AI te analyseren, te verifiëren en als bron te citeren.

Welke schema-types het meest tellen voor AI-zichtbaarheid

Niet alle schema-types zijn even waardevol voor AI-systemen. Als je doel is om zichtbaarheid te vergroten in AI-gestuurde zoekervaringen, focus dan op deze schema-types met grote impact:

FAQPage- en Question/Answer-schema’s sluiten van nature aan bij hoe AI antwoorden geeft. Door een zichtbare FAQ-sectie van de juiste schema te voorzien, maak je het LLM’s eenvoudig om nauwkeurige, direct te citeren contentblokken te extraheren. Deze schema’s zijn vooral waardevol omdat ze direct antwoord geven op specifieke vragen die gebruikers aan AI stellen. Google ondersteunt FAQ-schema in zoekresultaten nog steeds voor in aanmerking komende websites, en andere AI-zoekmachines geven prioriteit aan goed gestructureerde Q&A-content.

HowTo- en HowToStep-schema’s zijn een van de meest waardevolle voor AI-systemen, omdat stapsgewijze handleidingen tot de meest voorkomende queries in AI-tools behoren. Door HowTo-schema te gebruiken voor je instructieve content, kunnen AI-modellen gestructureerde, logische antwoorden genereren die de integriteit van je oorspronkelijke uitleg behouden. Dit schema-type helpt AI-systemen de volgorde en afhankelijkheden tussen stappen te begrijpen, waardoor je content bruikbaarder wordt voor bronverwijzing.

Article- en BlogPosting-schema’s bieden essentiële context waarmee AI-systemen geloofwaardigheid en actualiteit kunnen beoordelen. Door auteursinformatie, publicatiedatum en updategeschiedenis te markeren, geef je AI-systemen de signalen die ze nodig hebben om te bepalen of je content gezaghebbend en actueel is. Dit is vooral belangrijk voor onderwerpen waar actualiteit telt, zoals nieuws, technologie of veranderende best practices.

Product-, Offer-, Review- en AggregateRating-schema’s zijn cruciaal voor e-commerce en consumentgerichte content. Deze schema’s helpen AI-modellen productgegevens te analyseren, inclusief prijs, voorraadstatus en klantbeoordelingen. Dit vergroot je kans op opname in AI-gestuurde productaanbevelingen en shopping-gerelateerde zoekopdrachten. Wanneer een AI-systeem productinformatie moet geven, zoekt het naar pagina’s met complete, accurate product-schema’s.

De semantische waarde voorbij rich results

De belangrijkste verschuiving in ons denken over gestructureerde data is het besef van de semantische waarde—de onderliggende betekenis en context die het aan content toevoegt. Rich results komen en gaan op basis van strategische keuzes van Google, maar semantisch begrip vormt de basis voor contextuele content die de toekomst van zoeken bepaalt. Door correcte, verbonden schema-markup te implementeren en verbanden te leggen tussen entiteiten op je site en externe, gezaghebbende kennisbanken, bouw je het content-kennisnetwerk van je organisatie.

Dit content-kennisnetwerk is een gestructureerde informatielaag die zoekmachines en AI-systemen helpt de entiteiten op je site te onderscheiden. Als je bijvoorbeeld “Apple” noemt, kan je schema-markup verduidelijken of je het technologiebedrijf, het fruit of iets anders bedoelt. Door deze verduidelijking bepaal je hoe zoekmachines en AI-systemen je content begrijpen en krijg je meer controle over hoe gebruikers je merk zien. Dit zorgt uiteindelijk voor nauwkeurigere en relevantere zoekresultaten voor gebruikers en verbetert je zichtbaarheid in AI-gegenereerde antwoorden.

De semantische benadering van schema-markup gaat verder dan alleen het toevoegen van de minimale markup voor rich results. Het vereist nadenken over hoe entiteiten op je site zich tot elkaar en tot externe gezaghebbende bronnen verhouden. Door deze verbindingen via schema-markup te leggen, bouw je feitelijk een machine-leesbare weergave van je expertise en autoriteit. AI-systemen vertrouwen op dit soort semantische helderheid om je content met vertrouwen als bron te citeren.

Schema-markup implementeren voor AI-optimalisatie

Volg deze best practices om de impact van gestructureerde data op zowel traditionele zoekopdrachten als AI-zichtbaarheid te maximaliseren:

Gebruik JSON-LD als standaardformaat. Google raadt JSON-LD expliciet aan omdat het flexibel, schaalbaar en eenvoudig te onderhouden is. Plaats je JSON-LD-markup in een <script type="application/ld+json">-blok in de head of body van je pagina. Dit formaat wordt ook het meest ondersteund door AI-crawlers en LLM-systemen.

Markeer alleen zichtbare content. Neem nooit informatie op in je schema die niet zichtbaar is voor gebruikers op de pagina. Verborgen of misleidende markup kan leiden tot sancties van zoekmachines en vermindert de vertrouwenssignalen voor AI-systemen. Je schema moet accuraat weergeven wat gebruikers zien en lezen.

Houd schema accuraat en actueel. Data, prijzen, beschikbaarheid en beoordelingen moeten overeenkomen met wat op je pagina wordt getoond. Inconsistenties tussen je schema en zichtbare content verminderen vertrouwenssignalen en kunnen ertoe leiden dat zoekmachines je markup geheel negeren. Implementeer een proces om schema bij te werken zodra je content verandert.

Valideer je markup regelmatig. Gebruik de Rich Results Test van Google en de validator van schema.org om te zorgen dat je gestructureerde data correct en foutloos zijn. Test zowel je livepagina’s als ontwikkelomgevingen om problemen te onderscheppen voordat ze live gaan. Valideer je schema na elke site-update opnieuw om te zorgen dat het intact blijft.

Focus op blijvende schema-types. Belangrijke types zoals Article, Product/Offer/Review, FAQPage, HowTo en Organization worden breed gebruikt en aanbevolen voor contentzichtbaarheid. Deze types worden goed ondersteund door zoekmachines en AI-systemen en zijn dus betrouwbare investeringen.

Vermijd schema-overdaad. Gebruik schema waar het duidelijkheid biedt, maar overdrijf niet. Google’s John Mueller heeft gewaarschuwd voor overmatige schema-markup op bijvoorbeeld productoverzichten. Markeer alleen wat écht helpt om je content uit te leggen en waarde biedt aan zoekmachines en gebruikers.

De impact van gestructureerde data op AI-zichtbaarheid meten

Een van de uitdagingen in het AI-tijdperk is dat zoekmachines nog geen gedetailleerde analyses bieden van hoe je content presteert in AI-gegenereerde antwoorden. In tegenstelling tot rich results, die vertoningen en klikken laten zien in Google Search Console, zijn AI-zichtbaarheidsstatistieken moeilijker te volgen. Toch kun je enkele indicatoren monitoren:

Monitor je merkvermeldingen in AI-zoekresultaten. Zoek regelmatig naar je merk, producten en belangrijke onderwerpen in AI-zoekmachines zoals Perplexity, ChatGPT en Google AI Overviews. Kijk of je content wordt geciteerd en hoe het wordt gepresenteerd. Dit geeft kwalitatieve feedback over je AI-zichtbaarheid.

Volg gestructureerde datafouten in Google Search Console. Onder het gedeelte “Verbeteringen” kun je monitoren of je gestructureerde data worden geïndexeerd en herkend. Fouten of waarschuwingen betekenen dat je schema aandacht nodig heeft.

Meet traditionele SEO-metrics als proxy. Hoewel geen directe maat voor AI-zichtbaarheid, wijzen verbeteringen in rich results, featured snippets en organisch verkeer erop dat je gestructureerde data effectief werken. Deze verbeteringen hangen vaak samen met betere AI-zichtbaarheid.

Analyseer contentprestaties per schema-type. Als je meerdere schema-types hebt geïmplementeerd, vergelijk dan de prestaties van pagina’s met verschillende markup. Zo ontdek je welke schema-types het waardevolst zijn voor jouw content en publiek.

De toekomst van gestructureerde data in AI-zoekopdrachten

De trend is duidelijk: de adoptie van gestructureerde data groeit naarmate AI-zoeken volwassen wordt. We verwachten dat de vocabulaire van schema.org verder zal uitbreiden om tegemoet te komen aan AI-specifieke behoeften. Gestructureerde data worden cruciaal onderdeel van de semantische laag die AI aandrijft. Naarmate generatieve modellen verifieerbare feiten en duidelijke context eisen, biedt schema de basis die ze nodig hebben. SEO-leiders merken op dat investeren in gestructureerde data tegenwoordig “niet alleen meer over SEO gaat—het draait om het bouwen van de semantische laag die AI mogelijk maakt.”

Met andere woorden: schema maakt van je site een machine-leesbare kennisgrafiek, en toekomstige AI-tools zullen op die grafiek vertrouwen om vragen accuraat te beantwoorden en je content als gezaghebbende bron te citeren. Voor digitale marketeers en contentmakers betekent dit dat gestructureerde data een prioriteit blijven. Let op nieuwe schema-types en zorg dat je content correct is opgemaakt. Tegelijkertijd blijft een sterke basis in SEO belangrijk: rijke content, goede gebruikerservaring en technische hygiëne zoals open crawl-paths voor AI-bots.

De relatie tussen rich results en AI is in ontwikkeling, maar het fundamentele principe blijft: duidelijke, accurate, machine-leesbare content wint. Of je doel nu visuele verbeteringen in zoekresultaten zijn of vermelding in AI-gegenereerde antwoorden, gestructureerde data zijn een essentiële investering in je digitale zichtbaarheid.