Stel dat een prospect aan ChatGPT vraagt: “Wat is de beste outreach tool voor kleine B2B-teams die met HubSpot werken?” Binnen één seconde verschijnt een shortlist. Geen SERP. Geen advertenties. Geen blogscroll.
Gewoon: een aanbeveling. En daarmee verschuift macht van Google naar AI-modellen. De vraag is niet langer: sta ik op pagina 1? De vraag is: verschijn ik in de shortlist?
Voor veel SaaS-bedrijven is het antwoord: nee. Niet door gebrek aan kwaliteit, maar door gebrek aan begrijpelijkheid door AI-modellen.
Ga direct naar
TL;DR
- AI-assistenten zoals ChatGPT en Perplexity vervangen Google als startpunt voor SaaS-kopers: zij geven direct een shortlist in plaats van een lijst zoekresultaten.
- Zichtbaarheid draait daarom niet meer om ranken, maar om begrijpelijk, feitelijk en consistent genoeg zijn om door AI-modellen genoemd te worden.
- Je vergroot die zichtbaarheid door een AI-vriendelijke content-architectuur te bouwen: best-of- en use-case pagina’s, eerlijke vergelijkingen en alternatieven, korte stats/quotes die AI kan oppakken, duidelijke founder-positionering, echte FAQ’s, structured data en persvermeldingen, machine-leesbare YouTube-transcripts, én authentieke reviews.
In het kort: SEO brengt je naar Google; structuur + duidelijkheid + betrouwbaarheid brengen je in LLM-shortlists.
Hoe AI-modellen écht zoeken: Query Fan-Out en contextmatching
Er gebeuren onder de motorkap drie dingen wanneer iemand een complexe vraag stelt aan een AI-model:
1. AI ontleedt elke nuance in de vraag
Het model haalt uit één zin:
- de rol van de gebruiker
- de organisatiegrootte
- de techstack
- budgetindicaties
- intentie (oriëntatie vs. evaluatie)
- use-case
- belangrijke constraints
2. Vervolgens genereert het model tientallen micro-zoekopdrachten
Eén vraag wordt opgesplitst in een hele swarm van doelgerichte queries:
- “Tools voor koude e-mails onder de 200 euro voor HubSpot-gebruikers”
- “Beste software voor koude outreach voor bureaus met Close CRM”
- “Outreach-platforms gericht op deliverability voor kleine teams”
- “Goedkope alternatieven voor [concurrent X]”
Dit query fan-out mechanisme is de reden dat je content nooit moet schrijven voor één keyword. Je schrijft voor honderden varianten van intentie die je nooit in Google Keyword Planner zult terugvinden.
3. AI filtert niet op “ranking”, maar op “begrijpelijkheid + betrouwbaarheid”
Het model:
- neemt alleen content mee die het kan extraheren (HTML, bullets, tabellen)
- vergelijkt feiten met andere bronnen
- controleert of informatie terugkomt in third-party ecosystemen
- weigert content als het té commercieel of té onduidelijk is
- penaliseert inconsistentie (bijv. verschillende prijzen op verschillende plekken)
Pas daarna komt de aanbeveling.
Wat je dus ziet, is dat AI geen zoekmachine is die simpelweg links doorstuurt. Het werkt eerder als een soort digitale beoordelaar: het opent als het ware jouw dossier, controleert of je informatie klopt, kijkt of andere bronnen je bevestigen, en besluit dan pas of je in de shortlist hoort.
Waarom deze verschuiving naar AI search juist voor SaaS een enorme kans is
SEO was voor startups jarenlang een ongelijke strijd omdat grote domeinen met veel autoriteit en pagina’s bijna altijd wonnen. AI-modellen zijn minder hiërarchisch. Ze kiezen:
- wie het duidelijkst schrijft
- wie het meest consistent is
- wie het meest wordt bevestigd
- wie de beste context biedt voor een specifieke vraag
Dat betekent dat SaaS-teams die gericht bouwen aan structuur, duidelijkheid en third-party autoriteit binnen enkele maanden kunnen meedingen met spelers die al tien jaar SEO-dominantie hebben.
Voor het eerst in lange tijd wint niet de grootste mond, maar de scherpste uitleg.
Start met onderzoeken naar wie AI vandaag aanbeveelt
Voordat je content gaat (her)schrijven, moet je eerst begrijpen hoe AI-modellen jouw categorie op dit moment zien. ChatGPT, Perplexity en Google AI laten afhankelijk van het model zien welke bronnen ze gebruiken, welke toolopties ze aanbevelen en welke argumenten ze belangrijk vinden. Dat is waardevolle input: het geeft inzicht in welke spelers AI vertrouwt en welke informatie het model blijkbaar nodig heeft om een shortlist te bouwen.
Maar minstens zo belangrijk is: achterhalen welke vragen prospects eigenlijk stellen.
AI-modellen tonen die namelijk óók en die lijken verrassend veel op SEO’s klassieke “People Also Ask”-patronen.
Je vindt relevante vragen via:
- Perplexity’s autosuggest: zodra je begint te typen, toont Perplexity de exacte microvragen waar echte gebruikers én het model zelf mee werken.
- ChatGPT prompt trails: door vervolgvraag-suggesties te bekijken zie je welke varianten het model logisch vindt (bijv. “beste X voor kleine teams”, “alternatieven voor Y”, “werkt dit met Z?”).
- Google AI Overviews + “People Also Ask”: deze blokken zijn nog steeds een goudmijn voor echte intenties want AI-vragen lijken er sterk op.
- SEO-tools zoals AlsoAsked, AnswerThePublic of Ahrefs: verrassend genoeg blijven deze relevant, omdat ze laten zien hoe mensen vragen formuleren en dit is precies wat AI probeert te imiteren.
- Conversatie-logs van je eigen sales team en support: AI-beantwoording is vaak een directe reflectie van wat mensen in calls en chats vragen.
Door deze ingangen te combineren, krijg je een helder beeld van de vraagvormen én de argumenten die AI zal gebruiken om jouw product wel of niet mee te nemen in een aanbeveling.
Wanneer je vervolgens handmatig onderzoekt welke antwoorden AI-modellen teruggeven, zie je patronen die traditionele SEO-tools nooit blootleggen:
- welke concurrenten stelselmatig genoemd worden,
- in welke contexten (use-case, teamgrootte, budget, stack),
- welke bronnen telkens terugkeren (Reddit, G2, YouTube, niche blogs, productdocs),
- welk type content het model het liefst citeert (best-of, comparison, alternatieven, tutorials, technische walkthroughs),
- welke argumenten AI blindelings reproduceert, zelfs als ze verouderd zijn.
Dat alles vormt het beginpunt: je weet niet alleen wie zichtbaar is, maar vooral waarom.
En precies dat maakt het mogelijk om gericht te optimaliseren. Misschien mis je een use-case die elke concurrent expliciet beschrijft. Misschien steunt Perplexity vooral op lange technische documentatie. Misschien baseert ChatGPT zich op verouderde data uit een SaaS-directory. Misschien speelt één Reddit-thread een disproportionele rol in jouw categorie.
Dit onderzoek maakt zichtbaar wat AI al van je categorie heeft gevormd en laat zien waar jij kunt corrigeren, aanvullen of domineren.
Een korte praktijkobservatie (en waarom dit geen theorie is)
Wat mij de afgelopen maanden opviel in mijn werk met B2B SaaS-teams, is dat dit géén theoretische verschuiving is. Steeds meer klanten vertellen dat nieuwe prospects hen voor het eerst zagen in ChatGPT en niet in Google. Ze horen het terug in demo-aanvragen, in salesgesprekken, en zelfs in onboarding: “Ik vroeg ChatGPT om de beste tools voor X en jullie kwamen naar voren.”
Het interessante is dat ik dit vaak zie bij bedrijven die hun traditionele SEO goed op orde hebben. Zonder dat ze het doorhebben, hebben ze precies de soorten pagina’s die AI-modellen graag citeren: duidelijke uitleg, harde feiten, vergelijkingen, use-cases, consistente terminologie. In een AI-first landschap werkt dat in het voordeel.
Hetzelfde merk ik in mijn eigen vakgebied. Wanneer je een LLM vraagt naar B2B SaaS marketeers of andere content van mij dan verschijn ik regelmatig in de antwoorden. Niet omdat ik daar expliciet op optimaliseer, maar omdat AI-modellen patronen oppikken: consistente taal, herhaalbare argumenten, duidelijke positionering. Als je die patronen bewust vormgeeft, word je zichtbaar op plekken waar je vroeger nooit had verwacht te verschijnen.
Het punt is dus niet dat AI ineens andere content beloont, maar dat het eindelijk waarde hecht aan iets wat altijd al het verschil maakte: helderheid, structuur en een consistente manier van uitleggen. Dáár kun je op bouwen.
Hoe je structureel content bouwt die AI kan gebruiken
Ontwikkel een informatie-architectuur die AI begrijpt, vertrouwt en vooruit schuift in aanbevelingen. Onderstaande elementen vormen de basis van zo’n architectuur: structureel, schaalbaar en iets wat doorwerkt in alle AI-antwoorden.
1. Bouw een ecosysteem van “Best-of” en “Best Tool voor [Use Case]” pagina’s
Veel marketeers zullen bij dit punt denken: “Maar dit deden we in SaaS SEO toch altijd al?” Sterker nog, in mijn artikel over SaaS SEO vind je dit ook terug. Alleen het verschil zit in de functie. Vroeger schreef je best-of pagina’s om verkeer te vangen via Google; nu functioneren dezelfde pagina’s als referentiemateriaal voor AI-modellen.
Ze gebruiken dit soort content om categorieën te begrijpen, criteria te herkennen en oplossingen logisch naast elkaar te zetten. Wat ooit pure bottom-of-funnel content was, wordt nu input voor hoe een model je markt definieert en welke producten het daarin aanbeveelt.
Daarom reageren AI-modellen uitzonderlijk goed op:
- “Beste [categorie] software”-pagina’s
- “Beste tools voor [use case]”
- “Welke tool past bij…” scenario’s
Niet omdat ze willen ranken, maar omdat dit de pagina’s zijn die hen helpen de structuur van een categorie te begrijpen.
Mensen vragen namelijk niet: “Vertel me iets over CRM-software.”
Maar:
“Wat is de beste CRM voor kleine teams die remote werken?”
“Wat is het beste alternatief voor HubSpot als je onder €200 wilt blijven?”
“Wat zijn de beste low-touch onboarding oplossingen voor B2B SaaS?”
Dat zijn bijna één-op-één de vragen die AI-modellen moeten beantwoorden.
Wanneer jij zulke pagina’s publiceert en structureert:
- met heldere criteria,
- neutrale beschrijvingen,
- duidelijke tabellen,
- scenario’s waarin elke tool goed of minder goed past,
dan worden dit topkandidaten voor citatie in AI-antwoorden.
Ze worden een ankerpunt voor de query fan-out – een soort “centrale hub” waar veel micro-queries samenkomen.
Belangrijk: ze hoeven niet commercieel te zijn. Ze moeten informatief zijn.
Bijvoorbeeld: je mag concurrenten opnemen. Sterker nog, dat raad ik zeker aan maar je legt eerlijk uit wanneer jouw oplossing wél en niet past want dat is wat AI vertrouwt.
2. Maak een bibliotheek van use-case pagina’s die AI kan matchen met intentie
Veel teams denken dat ze dit al hebben omdat ze product- of featurepagina’s hebben, maar AI zoekt iets anders: situaties, contexten en problemen die herkenbaar zijn. SaaS verkoopt zelden een product; SaaS verkoopt gebruikssituaties.
- onboarding automatisering
- outbound voor agencies
- lead scoring voor kleine teams
- rapportage voor PLG bedrijven
- multi-channel outreach voor SDR-teams
AI-modellen proberen exact deze situaties te herkennen in vragen van gebruikers. Als jouw site deze contexten niet expliciet beschrijft, snapt AI jouw product niet. Hoe concreter jij deze scenario’s uitwerkt, hoe makkelijker modellen jouw oplossing kunnen koppelen aan echte problemen en dus kunnen aanbevelen.
Daarom:
- creëer één pagina per use-case
- beschrijf het probleem, de doelgroep, de workflow, de beperkingen
- schrijf alsof je AI probeert te helpen een keuze te maken
Deze pagina’s worden vaak direct geciteerd in AI-antwoorden die specifiek zijn.
3. Bouw vergelijkingspagina’s die eerlijker is dan je concurrenten durven zijn
Veel bedrijven maken al vergelijkingspagina’s voor SEO, maar in een AI-gedreven omgeving krijgen ze een andere rol: ze worden niet langer gebruikt om bezoekers te overtuigen, maar om AI-modellen te helpen begrijpen hoe oplossingen zich tot elkaar verhouden. Dat vraagt om een veel eerlijkere en concretere toon dan voorheen.
AI vertrouwt geen propaganda, maar wil helderheid. Een vergelijkingspagina moet niet gaan over winnen, maar over onderscheiden. Waar ben jij sterker? Waar is de concurrent sterker? Welk type team past beter bij welke tool? En misschien wel het belangrijkste: wanneer is jouw product géén goede keuze?
Juist dat laatste creëert vertrouwen. AI-modellen nemen dit soort pagina’s sneller mee als objectieve bron, omdat ze scenario’s en trade-offs expliciet maken. Veel vergelijkings-pagina’s ranken niet eens hoog in Google, maar worden wél geciteerd door AI omdat ze semantisch rijk, neutraal en duidelijk zijn.
4. Publiceer “Alternatieven voor [Concurrent]” pagina’s die AI kan citeren
Alternatieven-pagina’s bestaan al zolang er SaaS-marketing is, maar hun functie is veranderd. Waar ze vroeger vooral werden gemaakt om ondersteunde zoekwoorden te vangen (“[X] alternative”), gebruiken AI-modellen ze nu als bron om categorieën scherp te definiëren en producten logisch te groeperen. Ze worden dus minder gelezen door mensen en veel vaker geïnterpreteerd door modellen die proberen te begrijpen welke oplossingen op elkaar lijken – en waarom.
Dit is een van de meest impactvolle pagina’s in een AI-first wereld. Waarom?
Omdat gebruikers in AI-systemen massaal vragen naar alternatieven. Perplexity en ChatGPT ontvangen gigantisch veel vergelijkingsvragen:
“Wat zijn de beste Instantly alternatieven?”
“Wat lijkt op Asana maar is simpeler?”
“Wat zijn de beste alternatieven voor Outreach?”
Dit soort pagina’s worden door AI gezien als:
- contextueel rijk
- nuttig
- vergelijkend
- neutraal (mits goed geschreven)
- ideaal voor citatie
Wanneer je deze pagina’s maakt op basis van feiten en niet marketingtaal, ontstaan ze als kleine “autoriteitsmagneten”.
5. Voeg korte quotes, cijfers en bronvermeldingen toe
AI-modellen citeren opvallend vaak compacte, verifieerbare brokjes informatie: één zin met een relevant cijfer, een korte quote of een duidelijke bronvermelding. Uit GEO-onderzoek blijkt dat dit soort tekstuele elementen tot wel 40% hogere zichtbaarheid (bron) geven in generatieve AI-antwoorden simpelweg omdat modellen deze fragmenten makkelijker kunnen extraheren en gebruiken.
Voor SaaS betekent dit dat je content niet alleen uitleg moet geven, maar ook momenten moet bevatten die AI “kan oppakken”: een heldere statistiek, een relevante uitspraak, een kort datapunt of een bron die je claim ondersteunt. Het versterkt zowel je autoriteit als je citaatbaarheid.
Het werkt vooral goed wanneer het gaat om eigen data (benchmarks, ratios, deliverability cijfers, product metrics) of betrouwbare externe bronnen. Maar hou het wel kort: LLM’s gebruiken meestal één of twee zinnen per fragment.
Kort gezegd: hoe compacter en verifieerbaarder het feit, hoe groter de kans dat AI het aanhaalt.
6. Founder positioning: waarom AI je merk anders moet leren beschrijven
AI-modellen beschrijven SaaS-tools vaak in dezelfde generieke termen, tenzij je zelf actief taal aanreikt die jouw product onderscheidt. Dat betekent dat je de visie van de founder – de echte positionering – expliciet moet verwerken in je content. Niet als marketingpraat, maar als consistente taal die AI-modellen kunnen herkennen en herhalen.
Bijvoorbeeld: Zonder gedetailleerde positioning ziet AI je als “een projectmanagementtool”.
Met geïntegreerde founder-taal wordt dat: “een tool ontworpen voor remote teams die asynchrone samenwerking centraal stelt.”
Die precisie ontstaat niet vanzelf. Je bereikt dit door:
- de onderscheidende value proposition in founder-woorden vast te leggen,
- 3–5 kernboodschappen door al je content te verweven,
- diezelfde taal terug te laten komen in helpdocs, vergelijkingen en FAQ’s,
- regelmatig te checken hoe AI-modellen je product omschrijven,
- en bij te sturen wanneer hun beschrijving afwijkt van jouw positioning.
Het resultaat: AI reproduceert niet wat jij doet, maar wat jou uniek maakt.
Dit is ook de exacte manier hoe ik nu al jaren content maak: via een video-interview met de founder van 1 uur per maand maak ik blogs, LinkedIn social posts, YouTube video’s en nieuwsbrieven. Ontdek hier het Authority Accelerator proces.
7. Voeg echte FAQ’s toe aan je belangrijke pagina’s
FAQ’s werken verrassend goed in AI Search. Niet alleen vanwege structured data, maar vooral omdat AI-modellen vraag-antwoordfragmenten heel makkelijk kunnen extraheren en hergebruiken. LLM’s genereren bij elke zoekopdracht tientallen microvragen (“werkt dit met HubSpot?”, “hoe zit het met pricing?”, “wat zijn alternatieven?”), en een goede FAQ sluit daar naadloos op aan.
Daarom zijn FAQ’s krachtige ankerpunten voor AI: ze zijn kort, feitelijk, neutraal en semantisch rijk. Dat is precies het soort informatie dat modellen durven te citeren. Voeg daarom echte FAQ-secties toe aan de pagina’s waar je het meeste van AI verwacht: productpagina’s, use-case content, comparison guides en alternatievenpagina’s. Maar ook blogs zijn geschikt om ze aan toe te voegen. Gebruik vragen die prospects écht stellen, en houd de antwoorden compact en concreet.
FAQ’s zijn daarmee niet alleen klantvriendelijk; ze zijn ook een van de meest efficiënte manieren om AI-modellen te helpen je product correct en volledig te beschrijven.
8. Voeg structured data toe zodat AI je content beter kan interpreteren
Schema’s zoals:
- SoftwareApplication
- FAQ
- Organization
- Product
- Review
maken dat AI je pagina niet alleen leest, maar ook interpreteert.
Structured data is voor AI wat ondertiteling is voor video: het maakt het begrijpelijker, betrouwbaarder en verwerkbaarder.
9. Gebruik persberichten om je online entiteit te versterken
Persberichten zijn een vergeten wapen in het AI-tijdperk. Want AI-modellen houden van persberichten omdat:
- ze feitelijk zijn
- ze consistent zijn
- ze verschijnen op talloze domeinen
- ze producten, features, prijzen en integraties eenduidig beschrijven
Een goed persbericht helpt AI-modellen om een solide, samenhangend beeld van jouw product te vormen (“entity resolution”), vooral wanneer elders informatie inconsistent is.
Het doel is niet media-aandacht, maar AI-vertrouwen opbouwen.
10. Produceer YouTube-video’s die fungeren als “machine-leesbare kennisbanken”
AI-modellen lezen YouTube-transcripties alsof het long-form blogartikelen zijn. Dat maakt video’s ineens veel waardevoller dan alleen een marketingmiddel: ze worden een bron van duidelijke, praktische, feitelijke informatie die AI kan hergebruiken in aanbevelingen.
Vooral korte, inhoudelijke video’s werken goed:
- Workflow-walkthroughs (“Hoe onze tool een outreach-campagne opzet in 5 minuten”)
- Use-case demonstraties (“Hoe kleine teams pipeline discipline verbeteren met X”)
- Integratie-uitleg (“Zo verbind je onze tool met HubSpot of Close CRM”)
- Neutrale vergelijkingen (“Wanneer kies je voor X, wanneer voor Y?”)
Deze video’s bevatten precies wat AI moeilijk vindt in traditioneel geschreven content: concrete stappen, echte schermen, natuurlijke taal, specifieke terminologie en context. Daardoor functioneren ze als semantisch rijke bronnen die gemakkelijk geciteerd of gebruikt worden als onderbouwing in AI-antwoorden.
Het opvallende: bijna geen enkel SaaS-team benut dit nog.
Daardoor kan een simpele 3–5 minuten walkthrough vandaag meer AI-zichtbaarheid opleveren dan een lange blogpost, juist omdat de transcriptie zoveel “begrijpbare” informatie bevat.
Lees ook: videomarketing voor SaaS.
11. Zorg voor zichtbare, echte menselijke reviews (Reddit, G2, Capterra)
Voor een AI-model is G2 geen marketing het is gestructureerde, verifieerbare input. En omdat AI niet zelf kan testen of een product goed werkt, vormen reviews een van de weinige manieren waarop het model risico’s kan inschatten. In die zin is hun strategische waarde volledig verschoven.
AI-modellen integreren:
- upvotes
- sentiment
- authenticiteit
- context
- variatie in meningen
Reddit-bijdragen, zelfs incidentele, worden vaak gebruikt als menselijk signaal. Reageer in relevante sub-reddits maar zorg echt voor inhoudelijke reacties. En G2 en Capterra versterken je geloofwaardigheid doordat ze de enige gecentraliseerde plekken zijn waar gebruikerservaringen als feiten worden gezien.
Zo krijgt AI niet alleen informatie, maar ook aanwijzingen over je geloofwaardigheid.
Hoe meet je of AI-zichtbaarheid echt effect heeft?
AI Search vraagt om andere meetlatten dan traditionele SEO. Je kijkt niet naar posities, maar naar aanwezigheid: hoe vaak verschijnt jouw product in AI-antwoorden binnen jouw categorie? Dat is je praktische share of voice – niet als competitief scoreboard, maar als indicator dat AI je product herkent en relevant vindt.
Minstens zo belangrijk is de aard van de vermelding. Word je alleen genoemd als “ook een optie”, of geeft AI context over je sterke punten, typische use-cases of prijsniveau? Dat verschil vertelt meer over je informatiekwaliteit dan over je zichtbaarheid.
Omdat AI-verkeer vaak indirect binnenkomt – eerst via een aanbeveling, later via branded search of directe navigatie – draait attributie minder om klikgedrag en meer om herkenning. Je ziet het terug in drie plekken: een stijging in merkzoekopdrachten, kwalitatief betere inbound-leads, en antwoorden in onboarding zoals: “Ik kwam jullie tegen in ChatGPT.”
De kern is simpel: meet niet of AI je “bovenaan” zet (dat concept bestaat niet), maar of AI je begrijpt, kan uitleggen en durft te noemen. Dáár begint het effect.
Tip: zorg dat je op al je webforms een open veld toevoegt met de vraag: Hoe heb je ons gevonden? Hopelijk komt hier steeds meer ChatGPT of een andere AI-assistent naar voren.
Moet je dit meten met tools?
Je hebt hiervoor geen zwaar analyticsplatform nodig. Veel van wat ertoe doet, begint met handmatige check-ins: simpelweg kijken welke antwoorden ChatGPT, Perplexity en Google AI geven op de vragen die jouw prospects stellen. Dat is vaak al inzichtelijker dan welk dashboard dan ook.
Daarnaast bestaan er inmiddels meerdere AI Share-of-Voice tools en LLM citation trackers die helpen trends te zien over tijd – maar ze vervangen het handmatige werk niet. Ze versnellen vooral het signaleren van patronen: wie AI vandaag noemt, hoe vaak, en op basis van welke bronnen.
Tools kunnen je dus helpen, maar het fundament blijft hetzelfde: AI begrijpt en beschrijft je alleen goed als je informatie klopt, consistent is en overal hetzelfde verhaal vertelt.
FAQ: Zijn best-of en vergelijkingpagina’s bij GEO niet gewoon oude SEO-tactieken?
Het klopt dat SaaS-marketeers deze pagina’s al jaren maken. Het verschil zit niet in de vorm, maar in wie ze nu leest. Vroeger schreef je ze voor mensen die in Google op zoek waren naar een shortlist. Nu worden dezelfde pagina’s gebruikt door AI-modellen om te begrijpen hoe jouw categorie werkt, welke oplossingen op elkaar lijken, en wat jou onderscheidt.
Voor AI zijn dit geen conversiepagina’s meer, maar documentatiebronnen. Het model haalt er structuur, definities en scenario’s uit – en gebruikt die informatie om aanbevelingen te doen in andere gesprekken, soms zelfs zonder ooit naar jouw website te linken. Dat is nieuw.
Waar je vroeger optimaliseerde voor één zoekwoord, optimaliseer je nu voor tientallen varianten die een model zelf genereert. En waar je vroeger probeerde mensen te overtuigen, probeer je nu een model te helpen jou correct samen te vatten.
De pagina’s lijken hetzelfde, maar hun functie is fundamenteel veranderd: van verkeer vangen naar betekenis leveren.
FAQ: Wat is het verschil tussen AI Search, GEO, AIO en LLM SEO?
AI Search = zoeken via ChatGPT, Perplexity en Google AI. Je krijgt niet tien blauwe links, maar een direct antwoord of shortlist.
GEO (Generative Engine Optimization) = optimaliseren om genoemd en aanbevolen te worden in die AI-antwoorden. Het gaat om zichtbaarheid in output.
AIO (AI Optimization) = de bredere strategie om AI-modellen je product goed te laten begrijpen en correct te positioneren. Het is het fundament waarop GEO rust.
LLM SEO / AI SEO = klassieke SEO-principes toepassen op hoe taalmodellen content lezen en extraheren (structuur, entiteiten, semantiek).
In het kort:
SEO is voor Google.
AIO zorgt dat AI weet wie je bent.
GEO zorgt dat AI je noemt wanneer het ertoe doet.
FAQ: Moet je ChatGPT en Perplexity anders optimaliseren voor GEO?
ChatGPT en Perplexity lijken qua gebruik op elkaar, maar onder de motorkap werken ze heel verschillend en dat zie je terug in welke content ze oppikken. ChatGPT leunt sterk op de index van Bing en geeft daarom de voorkeur aan content die helder gestructureerd is: duidelijke opbouw, FAQ’s, vergelijkingstabellen en expliciete uitleg die makkelijk te extraheren is. Het model kiest bronnen die overzichtelijk en direct interpreteerbaar zijn.
Perplexity pakt het anders aan. Dit model crawlt zelf het web en beoordeelt content meer zoals een onderzoeker dat zou doen: het beloont diepgang, volledigheid en feitelijke uitwerking. Het is kritisch op teksten die oppervlakkig, promotioneel of semantisch dun zijn, en citeert liever pagina’s die een onderwerp uitgebreid en onderbouwd behandelen.
Wat is het praktische verschil?
- ChatGPT geeft de voorkeur aan content die makkelijk te extraheren is.
- Perplexity geeft de voorkeur aan content die grondig en onderbouwd is.
Dat betekent niet dat je twee aparte strategieën moet voeren maar wel dat goede AI-content beide dimensies bedient: helder genoeg voor ChatGPT, volledig genoeg voor Perplexity.
Conclusie
De opkomst van AI-modellen maakt het speelveld niet per se spannender voor SaaS-bedrijven, maar wel eerlijker. Veel van wat werkt, is helemaal niet nieuw: duidelijk zijn, precies uitleggen wat je doet, niet overclaimen, transparant zijn over je sterke en zwakke punten, en zorgen dat anderen je verhaal kunnen bevestigen.
Het enige verschil is dat je uitleg nu niet alleen voor mensen moet kloppen, maar ook voor systemen die die uitleg proberen te interpreteren. Bedrijven die dat serieus nemen, bouwen geen “AI-strategie”, maar gewoon een beter fundament onder hun positionering. Dat is misschien minder spectaculair dan veel mensen voorspiegelen maar wel precies wat werkt.
