Gevonden worden in ChatGPT, Gemini en Perplexity

Een jaar geleden begon een klant zijn zoektocht bij tien blauwe links. Hij zocht, klikte, vergeleek en koos zelf. Nu typt hij zijn vraag in ChatGPT en krijgt hij één antwoord terug, met een handvol namen erin. Sta je in dat antwoord, dan word je overwogen. Sta je er niet in, dan besta je voor die persoon even niet.

Neem een ondernemer die een boekhouder zoekt in zijn regio. Vroeger tikte hij "boekhouder Alkmaar" in Google en bekeek hij de eerste vijf resultaten. Nu vraagt hij ChatGPT welke boekhouder past bij een klein bedrijf met veel buitenlandse facturen. Het model geeft drie namen. De boekhouder die daar tussen staat, krijgt het gesprek. De andere twaalf in de stad komen niet eens ter sprake.

Je kunt je voorstellen wat dat doet. De bedrijven die AI noemt, krijgen de vraag, het gesprek en vaak de opdracht, zonder dat de klant ooit een zoekresultaat heeft aangeklikt. De meeste ondernemers weten niet of AI hen noemt. En dat is precies het probleem dat we oplossen.

Een AI-model verzint geen namen. Het put uit wat het over de wereld heeft geleerd en uit wat het op dat moment op het web vindt. Grofweg let het op vier dingen.

Word je genoemd, en waar

Modellen leunen zwaar op wat andere bronnen over je zeggen: vaksites, media, reviewplatforms en community's. Hoe vaker onafhankelijke bronnen je bij hetzelfde onderwerp noemen, hoe eerder een model je durft aan te bevelen. Onderzoek over grote aantallen merken laat zien dat merkvermeldingen op het web sterker samenhangen met zichtbaarheid in AI-antwoorden dan het aantal backlinks.

Klopt je entiteit

Een model wil zeker weten wie je bent. Als je overal net iets anders beschreven staat, met een andere bedrijfsnaam, ander adres of een vage omschrijving, dan blijft je profiel wazig. Staat het overal consistent, dan word je een herkenbare entiteit die het model met vertrouwen kan noemen.

Ben je het antwoord

AI citeert content die de vraag direct beantwoordt, in gewone taal, zonder eromheen te draaien. Een pagina die meteen zegt wat iets is en voor wie, is makkelijker te citeren dan een pagina die pas na vier alinea's ter zake komt.

Kan het je lezen

Voordat een model iets over je kan zeggen, moet het binnen kunnen komen. Blokkeert je server of je CDN de AI-crawlers, staat je tekst pas na het laden van JavaScript op de pagina of duurt je serverrespons te lang, dan haakt de crawler af en mist het model je hele verhaal. Toegang is de basis waar de rest op rust.

We werken in lagen en we beginnen bij de maatregelen waarvan het bewijs het sterkst is. Dat is een andere volgorde dan je bij de meeste bureaus ziet, waar het schema-werk vooropgaat.

Toegang voor de crawler

Eerst zorgen we dat de AI-crawlers je site binnenkomen en compleet meekrijgen. Vier dingen, in deze volgorde:

• OAI-SearchBot, GPTBot, PerplexityBot en de andere AI-crawlers toestaan in robots.txt en controleren dat je CDN of firewall ze niet alsnog tegenhoudt
• je content server-side laten renderen, want geen van de grote AI-crawlers voert JavaScript uit
• je serverrespons snel maken, want deze crawlers hanteren korte timeouts en komen niet terug om te wachten
• je site aanmelden bij Bing Webmaster Tools en IndexNow inschakelen, want ChatGPT Search put grotendeels uit de Bing-index

Eenduidige entiteit

Daarna maken we duidelijk wie je bent: één canonieke bedrijfsnaam, één beschrijving die overal hetzelfde is en een sameAs-netwerk dat klopt, van je LinkedIn tot je vermelding in de Kamer van Koophandel. Dit is het onderdeel waar we in de praktijk de meeste winst zien, want een model dat twijfelt over je identiteit noemt je liever niet.

Schone structured data en llms.txt, als hygiëne

Schema-markup zetten we netjes neer, zonder zichtbaarheidsbelofte erbij. Geciteerde pagina's hebben vaker JSON-LD dan niet-geciteerde, maar de enige gecontroleerde studie die het effect isoleerde vond geen meetbare stijging in citaties. Het helpt Google je pagina te begrijpen en het kost weinig, dus we doen het. We publiceren ook een llms.txt, om dezelfde reden: het kost bijna niets. Vandaag is er geen bewijs dat de platforms hem ophalen, want uit een meting over 137.000 sites bleek 97% van die bestanden nooit te zijn opgevraagd. Dat zeggen we er liever bij dan dat je later ontdekt dat je ervoor betaald hebt. Meer daarover staat bij wat wij niet doen.

Echt antwoord geven

We schrijven je kernpagina's zo dat het model er een kant-en-klaar antwoord uit kan halen, met jouw naam eraan. Dat betekent de vraag direct beantwoorden bovenaan de pagina en de rest eronder uitwerken.

Autoriteit opbouwen

We zorgen dat je overal consistent beschreven staat en dat je bestaande vermeldingen meetellen. In Growth zorgen we daarnaast elk kwartaal voor een artikel over jou in de vakmedia: wij benaderen de redactie, schrijven het stuk en zorgen dat het geplaatst wordt. Wil je er elke maand een, dan schalen we op, want dat kost meer tijd en de kosten hangen af van welke titels je wilt halen.

Meten en bijsturen

Omdat AI-antwoorden van dag tot dag verschillen, meten we niet één keer. We meten je positie over meerdere modellen en meerdere dagen, tegen je concurrenten, zodat je advies op cijfers rust en niet op een toevallige uitkomst. Hoe we dat doen lees je in het Findori Visibility Framework. Wil je het protocol zelf uitproberen, dan staat de uitwerking in de Academy-les over AI-zichtbaarheid meten.

AI-vindbaarheid telt het zwaarst voor bedrijven waar een klant eerst onderzoek doet voor hij kiest: B2B-dienstverleners, softwarebedrijven en specialisten met een duidelijke niche. Denk aan een accountantskantoor, een advocaat met een specialisme of een softwarebedrijf dat aan andere bedrijven levert. Als jouw klant zijn eerste vraag aan een AI stelt, wil je in dat antwoord staan. Voor webshops en zuiver lokale dienstverlening ligt het anders: daar mat de grootste academische studie tot nu toe dat AI-platforms minder dan 0,2% van de sessies leveren, dus daar adviseren we smal en goedkoop in plaats van een maandtraject.

Voor drie beroepsgroepen hebben we het al uitgewerkt, met de koopvragen die daar echt gesteld worden: advocatenkantoren, opleiders en administratiekantoren.

Wat je realistisch kunt verwachten

De technische verbeteringen werken vaak binnen weken door. Over de eerste dertig dagen beloven we niets, want in die periode is een verbetering statistisch niet van dagelijkse schommeling te onderscheiden. Die maand meten we. Daarna gaat onze doelstelling over de negentig dagen die volgen en zie je elke maand of de lijn de goede kant op gaat.