Wat bedoelen we met "AI search" en waarom vereist het andere SEO-tactieken?

AI search verwijst naar zoeksystemen die grote taalmodellen, semantische zoekalgoritmen en retrieval-augmented generation (RAG) gebruiken om antwoorden te construeren in plaats van alleen klassieke linkrangschikking. Deze systemen wegen signalen anders: ze waarderen begrip van concepten, betrouwbare feiten, duidelijke entiteitskoppelingen en content die geschikt is om als antwoord of samenvatting te worden gepresenteerd.

Belangrijk gevolg: traditionele optimalisatie rond zoekwoorden en backlinks blijft relevant, maar moet worden aangevuld met tactieken die content voor AI-modellen begrijpelijk, verifieerbaar en samenvatbaar maken.

Overzicht van concrete SEO-tactieken voor AI search

De onderstaande tactieken zijn praktisch toepasbaar en geordend op inhoudsstructuur, technische signalen en tests/monitoring.

Tactiek	Waarom het werkt	Implementatie-actie	Snel resultaat?
Ontwikkel korte, feitelijke antwoorden	AI zoekt vaak naar compacte antwoorden om te citeren of samen te vatten	Voeg FAQ-blokken en korte samenvattingen bovenaan artikelen toe	Ja
Gebruik expliciete entiteit-annotaties	Entiteiten (personen, producten, locaties) helpen AI om relaties te begrijpen	Label entiteiten in tekst en implementeer schema.org-entiteiten	Matig
Verifieerbare bronnen en referenties	AI-systemen prefereren onderlegde claims; bronkoppelingen verhogen betrouwbaarheid	Voeg bronnen, datums, en primaire links toe direct bij claims	Matig
Structuur voor samenvatting (koppen & leespunten)	AI kan betere samenvattingen maken als content logisch is gestructureerd	Gebruik duidelijke H2/H3-indeling en opsommingen	Ja
Optimaliseer voor semantische zoektermen	AI interpreteert intentie; synoniemen en conceptuele varianten zijn belangrijk	Breid content uit met gerelateerde termen en intentie-varianten	Matig

Stapsgewijze handleiding: optimaliseren van een pagina voor AI search

Stap 1 - Begin met een heldere vraag en een korte, feitelijke samenvatting

Top van pagina: 1-3 zinnen die direct het antwoord geven op de waarschijnlijkste vraag. Dit is de tekst die AI-systemen het eerst scannen en het vaakst gebruiken als citaat in een antwoordblok.

Stap 2 - Voeg een uitgebreid, gestructureerd body-gedeelte toe

Gebruik H2/H3 om subvragen te scheiden. Binnen elk subgedeelte:

• Begin met een korte kernzin (30–50 woorden).
• Gebruik daarna ondersteunende details, voorbeelden en indien mogelijk kwantitatieve data.
• Sluit af met een beknopte samenvatting per subkop.

Stap 3 - Entiteiten en conceptuele koppelingen expliciet maken

Identificeer en benoem entiteiten expliciet (bijv. "OpenAI GPT-4", "BERT", "embeddings"). Leg korte definities en relaties uit: wie/ wat/ waarom relevant. Dit vergroot de kans dat AI jouw content correct 'verankert' in het kenniskader.

Stap 4 - Voeg machinevriendelijke metadata en structured data toe

Gebruik schema.org-typen die bij de content passen: Article, FAQPage, HowTo, Dataset. Zorg dat elk object duidelijke eigenschappen heeft: naam, datum, auteur, url. AI-systemen en hun indexers gebruiken deze signalen om relevantie en betrouwbaarheid te bepalen.

Stap 5 - Verifieerbaarheid: bronnen koppelen en claims onderbouwen

Elke feitelijke bewering van belang moet een bron hebben. Gebruik linkbare primaire bronnen (onderzoek, datasets, overheidsstatistieken). Voeg datums toe en maak duidelijk wat origineel is en wat samenvatting van andermans werk.

Stap 6 - Testen en meten

Maak kleine A/B-tests: verander alleen de introductie/samenvatting of voeg een FAQ toe en meet of fragmenten uit jouw pagina vaker als antwoord worden gebruikt. Monitor voor veranderingen in zoektermen die verkeer brengen en kijk of de pagina citations of 'featured snippets' krijgt in AI-gestuurde antwoorden.

Praktische voorbeelden van aanpassingen

Voorbeeld 1: FAQ-blok toevoegen

• Vraag: "Wat is retrieval-augmented generation?"
• Korte antwoord (1–2 zinnen): duidelijke definities werken het beste voor AI-citaties.
• Uitgebreide uitleg: link naar onderzoeksartikel of technische documentatie.

Voorbeeld 2: Entiteitslijst in een artikel over "SEO voor AI search"

• Noem tools en definities: embeddings, vector database, RAG, knowledge graph.
• Voor elke entiteit: korte definitie + relevantie voor SEO + één implementatiestap.

Technische aandachtspunten

• Content toegankelijkheid: AI-indexers crawlen veelal de HTML; vermijd content die uitsluitend in JavaScript wordt gegenereerd zonder server-side rendering of duidelijke API endpoints.
• URL-stabiliteit: verander URLs niet frequent; AI-systemen gebruiken gevestigde URLs als betrouwbare bronnen.
• Latency en crawl budget: zorg voor snelle laadtijden en correcte server-responses (200 voor bruikbare content), zodat crawlers je content efficiënt kunnen verwerken.
• API voor knowledge ingestion: als je eigen knowledge base wilt laten gebruiken door RAG-systemen, zorg voor schone, gestructureerde exportformaten (JSON, CSV) met metadata en unieke identifiers.

Monitoring- en evaluatiemetingen

Meet zowel klassieke als AI-specifieke signalen:

• Verkeer van zoeksystemen (organisch), CLA (click-through rate) op intentiegerichte pagina's.
• Frequentie waarmee jouw content verschijnt in samengestelde antwoorden of samenvattingen (indien inzicht beschikbaar via search console of tools).
• Kwaliteitssignalen: tijd op pagina, scroll diepte en engagement op antwoorden/FAQ-blokken.
• Signalen van vertrouwen: toename van citations, vermelding in kennisgrafen of datasets.

Checklist die je direct kunt toepassen

• Schrijf bovenaan een korte, directe antwoordzin die de kernvraag beantwoordt.
• Gebruik H2/H3 en opsommingen om content machinevriendelijk te structureren.
• Markeer en definieer entiteiten; implementeer relevante schema.org-types.
• Voeg betrouwbare bronnen en datums toe direct bij claims.
• Maak technische content server-side renderbaar of lever een statische versie voor crawlers.
• Voer A/B-tests op introducties en FAQ-items en monitor citaten in AI-antwoorden.
• Houd een log bij van nieuwe zoektermen en pas semantische content aan op basis van veranderende intenties.

Kortetermijnprioriteiten versus langetermijninspanningen

Kortetermijnprioriteiten: korte antwoordsamenvattingen, FAQ-blokken, H2/H3-structuur en expliciete bronnen. Deze leveren snel verbeterde zichtbaarheid in AI-antwoorden.

Langetermijninspanningen: opbouwen en onderhouden van een betrouwbare kennisbasis (datasets, entiteitsgraph), diepgaande content met verifieerbare data en voortdurende monitoring van hoe AI-systemen jouw content citeren.

Conclusie: praktische uitgangspunten

Optimaliseren voor AI search vraagt om een combinatie van heldere, samenvattende content, expliciete entiteitsannotaties, bewijsvoering en technische toegankelijkheid. Richt je eerst op eenvoudige, impactvolle veranderingen (samenvattingen, FAQ, bronnen) en werk door naar structurele verbeteringen (knowledge graphs, datasets) die je geloofwaardigheid en kans op geciteerde antwoorden op lange termijn vergroten.

← Terug naar blog overzicht