De GEO industrie groeit razendsnel. Er zijn inmiddels tientallen tools die beloven je "ranking in AI" te meten, je content te scoren op hoe goed AI het begrijpt, en je te vertellen welke aanpassingen je moet maken om vaker te worden aanbevolen. Laatst zag ik voorbijkomen dat er meer dan 140 LLM prompt tracking tools zijn, sommige met echt serieuze financiering er achter, veel ook niet. Daarnaast nemen ook steeds meer traditionele SEO-tools het op in hun service. Kortom, er is genoeg te kiezen.
Maar er klinkt ook serieuze kritiek op het nut van prompt tracking. Rand Fishkin deed eerder dit jaar gedegen onderzoek naar hoe consistent AI-tools zijn als ze merken aanbevelen. Zijn bevinding: AI geeft bijna nooit dezelfde lijst twee keer, minder dan één keer op honderd pogingen. Wat track je dan precies? David McSweeney analyseerde de populairste GEO-tactieken en concludeerde dat het grotendeels SEO-adviezen zijn die een nieuw jasje hebben gekregen. En recent onderzoek liet zien dat je met een slimme steekproef van prompts 85% van de monitoring-inspanning kunt besparen zonder aan inzicht in te leveren.
Stuk voor stuk goede argumenten. En wij zijn het er grotendeels mee eens. Maar er is een blinde vlek in de kritiek zelf. En die blinde vlek zit dieper dan het probleem dat de critici aanwijzen.
De industrie gebruikt verschillende namen: GEO, AEO, LLMO. Ze bedoelen steeds hetzelfde: aanbevolen worden door AI-zoekplatformen. Wij gebruiken zelf liever de term AI Search, omdat die het dichtst bij de praktijk blijft. Maar de discussie die we hier voeren geldt voor al die termen.
De industrie stelt de verkeerde vraag
Of je nu een GEO-tool verkoopt of de industrie bekritiseert: de discussie draait vrijwel altijd om dezelfde centrale vraag. Hoe zorg je dat jouw content beter leesbaar is voor AI? Hoe structureer je je pagina's? Hoe optimaliseer je schema-markup? Hoe meet je je zichtbaarheid in AI-antwoorden?
Dat is niet verkeerd. Het helpt. Maar het is onvolledig, en die onvolledigheid kost meer dan de meeste marketeers beseffen.
Hoe zorg ik dat ik word aanbevolen als mijn doelgroep zoekt naar wat ik te bieden heb? Ongeacht waar ze zoeken.
De vraag die er eigenlijk toe doet is veel eenvoudiger: hoe zorg ik dat ik word aanbevolen als mijn doelgroep zoekt naar wat ik te bieden heb? Of dat nu via ChatGPT is, via Google, via een Reddit-thread, op social media, of via een collega die een tool aanbeveelt in een Slack-groep.
AI is een nieuw kanaal in dat verhaal. Niet het hele verhaal. En wie alleen optimaliseert voor dat kanaal mist het fundament waarop alle zichtbaarheid uiteindelijk rust.
Wat de data zegt: 85% komt van externe bronnen
Ongeveer 85% van de brand mentions in AI-antwoorden komt van externe bronnen blijkt uit onderzoek van AirOps. Reviews, discussies, vergelijkingen, artikelen, forums. Slechts een klein deel komt van je eigen website.
LLMs bevelen niet aan wat het beste geoptimaliseerd is. Ze herhalen wat ze overal tegenkomen. Ze hebben geleerd van het internet: welke merken worden in welke context genoemd, wat er consistent over een product of dienst wordt gezegd, welke namen steeds opduiken als mensen schrijven over een specifiek probleem of een specifieke behoefte.
Een merk wordt aanbevolen door AI omdat het herhaaldelijk opduikt op de plekken waar potentiële klanten informatie verzamelen. In de Reddit-thread over jouw branche. In de vergelijking op een onafhankelijke site. In de review die iemand zes maanden geleden schreef. In het vakbladartikel dat een journalist maakte.
Dat zijn de bronnen waaruit LLMs putten. Wie daar niet aanwezig is, heeft simpelweg minder te optimaliseren, hoeveel je ook uitgeeft aan tools.
AI-zichtbaarheid als uitkomst
Amanda Natividad van SparkToro voerde laatst een eenvoudig maar zeer interessant experiment uit. Ze liet acht moeders met kinderen van dezelfde leeftijd op zoek naar een basketbalcompetitie voor hun kind. Alle acht deden het compleet anders. Andere platforms, andere formuleringen, andere context. Dezelfde intentie, volledig verschillende aanpak.
Haar conclusie: mensen zoeken niet meer, ze vragen. De formulering varieert enorm, maar AI-tools herkennen de onderliggende intentie en keren terug naar een relatief consistente set merken. Niet omdat die merken technisch het best geoptimaliseerd zijn, maar omdat ze prominent aanwezig zijn in het corpus waaruit het model put. En dan schreef ze ook iets heel interessants ook over SparkToro's eigen AI-zichtbaarheid: die was geen strategie, maar een uitkomst van jarenlange focus op content, distributie en PR. Niet iets om direct op te optimaliseren, maar iets wat volgde als gevolg van serieuze aanwezigheid in de gesprekken die hun markt voert.
Dat is precies het punt. De merken die het best worden aanbevolen door AI zijn zelden de merken die het hardst aan AI-optimalisatie hebben gewerkt. Het zijn de merken die het langst en meest consistent aanwezig zijn geweest in het bredere gesprek over hun markt. AI-zichtbaarheid is daar de uitkomst van, niet het startpunt.
De waarde van LLM tracking tools
Dat betekent niet dat tracking tools geen waarde hebben. Zeker wel: deze tools kunnen je inzicht geven in hoe je merk wordt waargenomen in AI-antwoorden, waar je zichtbaarheid groeit of afneemt, en hoe je het doet ten opzichte van concurrenten. Voor bedrijven die daar systematisch mee werken is dat nuttige informatie waar je actie op kunt ondernemen. Deze case study van Josh Grant over Webflow laat bijvoorbeeld goed zien hoe dat er op zijn best uit kan zien.
Maar voor de meeste bedrijven is een duur LLM tracking-abonnement niet de juiste eerste stap, zeker niet als het fundament er nog niet ligt. Zorg eerst dat je SEO-basis op orde is. Vraag je daarna eerlijk af of je bereid bent tijd en aandacht te investeren in relevante aanwezigheid buiten je eigen website: in de gesprekken, communities en publicaties waar jouw doelgroep zich oriënteert. Als dat antwoord nee is, heeft een LLM tracking-abonnement weinig zin. Je hebt dan simpelweg niets aan de uitkomst, want meten zonder de bereidheid om er iets mee te doen verandert niets aan je positie.
AI Search als leerinstrument
Daarnaast is er nog een manier waarop AI Search-analyse echt waardevol is, en die wordt zelden genoemd. Niet als optimalisatie-instrument, maar als leerinstrument.
Kijk wat AI-tools zeggen als je doelgroep zoekt naar wat jij aanbiedt. Welke pijnpunten komen steeds terug? Welke vragen worden gesteld die jij nog niet beantwoordt? Welke behoeften benoemen mensen op een manier die je zelf nooit zo had geformuleerd? Waar laten concurrenten iets liggen dat jij wél kunt invullen?
Dat zijn waardevolle inzichten. Maar de reflex van veel tools en agencies is om die inzichten op de verkeerde manier te gebruiken. Voorbeeld: een tool signaleert dat Reddit een belangrijke bron is in jouw markt, en de conclusie wordt: ga Reddit inzetten. Wat dat in de praktijk betekent: nep-accounts, zelfpromotie verpakt als organische aanbeveling, gesponsorde threads die eruitzien als echte discussies. In het Engels hebben ze daar een mooie term voor: astroturfing. En het werkt misschien even, totdat Reddit-gebruikers je doorzien, wat ze bijna altijd doen, en je reputatie harder wordt geraakt dan je zichtbaarheid ooit werd verbeterd. Bovendien is het een kwestie van tijd voordat LLMs doorhebben dat jij degene bent die zo positief over zichzelf schrijft, en die mening dus geen enkele waarde meer heeft.
De juiste conclusie uit datzelfde inzicht is een andere. Reddit is relevant in jouw markt, dus wat zeggen mensen daar werkelijk over het probleem dat jij oplost? Waar zijn ze gefrustreerd? Wat begrijpen ze niet? Wat missen ze in het huidige aanbod? Dat zijn inzichten die je kunt gebruiken om beter te worden: in je product, je communicatie, je positionering, je aanbod. En als je het besproken probleem daadwerkelijk oplost, voeg dan waarde toe met jouw kennis en kunde. Wees transparant. En wees radicaal eerlijk, ook over wanneer jij niet de juiste partij bent.
Veel “AI SEO” komt neer op massale contentgeneratie met beperkte menselijke redactie, wat leidt tot generieke, overlappende en soms foutieve content die je autoriteit eerder ondermijnt dan versterkt. Gebruik de inzichten die opdoet niet om het internet vol te spammen met AI-generated artikelen of een overduidelijk gekleurd verhaal die niet op de waarheid berust. Maar om te leren wat je markt werkelijk bezig houdt, en daar iets mee te doen.
Dat is het verschil tussen leren en manipuleren. Tussen acteren op inzicht en optimaliseren op een metric.
Wat dat concreet betekent
Dit is geen pleidooi om je website te verwaarlozen of om AI-optimalisatie overboord te gooien. Zorg dat je content leesbaar is, helder gestructureerd, en dat je de vragen beantwoordt die je doelgroep stelt. Dat blijft relevant, voor Google én voor AI.
Maar de vraag die je ook moet stellen: op welke plekken buiten je eigen website wordt er al over jouw oplossing gesproken? Welke consensus over jouw merk en jouw concurrenten is er online? Welke externe bronnen zijn relevant in jouw markt: welke forums, vergelijkingssites, communities, vakbladen/sites, Reddit of YouTube? Ben je daar ook aanwezig met iets wat het waard is om te citeren?
En breder: verdien je de aanbeveling al, op de plekken waar je doelgroep zich oriënteert, of vraag je je alleen af hoe je in een AI-antwoord komt? Dat zijn de vragen die de industrie vaak niet stelt. Niet omdat ze onbelangrijk zijn, maar omdat ze moeilijker te verpakken zijn in een dashboard.
De eerlijke conclusie
De GEO-industrie heeft een punt: zichtbaarheid in AI-antwoorden is relevant, en er zijn dingen die je kunt doen om die te beïnvloeden. Maar de critici hebben ook een punt: veel van wat er wordt verkocht is te duur, te complex en lost het verkeerde probleem op.
De fundamentele vraag is niet hoe je optimaliseert voor AI zichtbaarheid, maar hoe je een merk bouwt dat het waard is om aan te bevelen.
Waar beide kampen aan voorbijgaan: de fundamentele vraag is niet hoe je optimaliseert voor AI zichtbaarheid, maar hoe je een merk bouwt dat het waard is om aan te bevelen. Gebruik AI Search ook als spiegel, niet alleen als speelveld. Leer wat je markt bezighoudt en verwerk dat in wat je doet, niet in trucjes die je zichtbaarheid tijdelijk opkrikken. Dat is een ouder vraagstuk dan AI. Maar AI maakt de consequenties zichtbaarder dan ooit, en beloont de merken die die vraag al serieus namen.
De rest is optimalisatie. En optimalisatie werkt alleen als er iets is om op te bouwen.
Ben je het niet eens met wat ik hier zeg? Vertel het me. Serieus. Deze discussie is nog lang niet klaar, en goede tegenargumenten brengen ons allemaal verder. Je vindt me op LinkedIn.
Vind je wat we hier zeggen wél kloppen? In onze AI Search Training gaan we hier een dag lang mee aan de slag, met je eigen merk.
