Wat wij niet doen

Geen verborgen instructies voor taalmodellen

Er wordt geëxperimenteerd met tekst die alleen voor een model bedoeld is: witte letters op een witte achtergrond, verstopte regels in de metadata, blokken die met CSS onzichtbaar worden gemaakt, of een zin die het model probeert te vertellen welk bedrijf het moet aanbevelen. Wij doen daar niet aan mee. Het is misleiding van de lezer, het valt onder het spambeleid van zoekmachines en het wordt steeds beter herkend. De schade komt op het moment dat je site eruit vliegt en dan is de winst van een paar maanden weg.

Geen gekochte of verzonnen reviews

Reviews wegen zwaar mee in wat AI over je zegt, dus de verleiding is groot om ze te kopen. Wij schrijven geen reviews voor je en we kopen ze niet in. Wat we wel doen is je vragen om je tevreden klanten te benaderen, dat proces inrichten en zorgen dat je profielen compleet en vindbaar zijn. Dat gaat langzamer en het houdt stand.

Geen gesimuleerde aanwezigheid op fora en community's

Reddit en vakfora zijn belangrijke bronnen voor AI-antwoorden. Er zijn bureaus die daar met verzonnen accounts hun eigen klant aanbevelen. Wij plaatsen niets onder een valse naam en we laten geen nepgesprekken voeren. Als je in zulke community's genoemd wilt worden, doen we dat via echte bijdragen of via de mensen die er al thuis zijn.

Geen garanties op posities in AI-antwoorden

Niemand kan beloven dat ChatGPT je op plek één noemt. Waar je in een AI-antwoord terechtkomt verschilt per run en per dag. De kans dat twee identieke vragen dezelfde merkenlijst opleveren is klein. Wie daar een garantie op geeft, verkoopt je een uitkomst die hij niet in de hand heeft. Wij committeren ons daarom aan iets anders: of je genoemd wordt op twintig vooraf afgesproken prompts, gemeten over dertig dagen. Dat is wel te sturen en het is wel te controleren.

Geen zichtbaarheidsbelofte op maatregelen die dat niet dragen

Dit is de lastigste van de vijf, want hij gaat over ons eigen vak. Twee voorbeelden. Schema-markup wordt overal verkocht als de sleutel tot AI-zichtbaarheid, terwijl de enige gecontroleerde studie die het effect isoleerde geen meetbare stijging in citaties vond. En llms.txt wordt gepresenteerd als het bestand dat de modellen lezen, terwijl uit een meting over 137.000 sites bleek dat 97% van die bestanden nooit is opgehaald. Wij leggen allebei netjes aan, want het kost weinig en het kan geen kwaad. We rekenen er alleen geen zichtbaarheidsbelofte bij en we zetten ze niet vooraan in het plan. Vooraan staat wat wel bewezen is: toegang voor de crawlers, server-side content, snelheid, indexatie en vermeldingen bij onafhankelijke bronnen.

Bij AI-zichtbaarheid koop je werk dat je maar half kunt nakijken. Je ziet de facturen en je ziet een rapport. Of de methode deugt moet je min of meer aannemen. Daarom zet ik liever vooraf op papier waar mijn grens ligt, zodat je me eraan kunt houden.

Het levert ook iets op voor jou als je met andere bureaus praat. Vraag ze wat ze niet doen. Vraag of ze een positie in een AI-antwoord garanderen. Vraag waar het bewijs staat voor de maatregel die ze als eerste willen uitvoeren. Aan de antwoorden hoor je vrij snel wie het vak serieus neemt.

Lees hoe we wél meten in het Findori Visibility Framework →