Een tijdje geleden viel me iets op in de cijfers van een paar sites die ik volg. Het verkeer dat binnenkwam via een AI-antwoord, dus iemand die ChatGPT of Perplexity iets vroeg en daar een link kreeg, gedroeg zich heel anders dan het gewone zoekverkeer. Die mensen kochten vaker, schreven zich vaker in, namen vaker contact op.
Searchable.com zette er een getal op dat me bijbleef: bezoekers die via een AI-antwoord komen converteren rond de 14 procent, tegenover bijna 3 procent bij gewoon organisch zoekverkeer. Je kunt erover twisten hoe hard zo’n cijfer is. Het komt van één partij en jouw situatie kan afwijken. Maar de richting klopt met wat ik zie. Iemand die een AI een vraag stelt, staat dichter bij een beslissing dan iemand die nog wat rondklikt in Google.
En dat is precies het lastige. Want je kunt prima vindbaar zijn op de klassieke manier, netjes ranken op je zoekwoorden, en tegelijk volledig afwezig zijn op het moment dat een AI een antwoord samenstelt voor iemand die bijna een keuze maakt. Je staat ergens online, maar je staat er niet als het telt.
In dit stuk loop ik langs wat er nodig is om wél geciteerd te worden. Ik volg grofweg de drie lagen die Searchable beschrijft, maar ik vul ze aan met wat ik in de praktijk zie werken, en ik ben eerlijk over wat je niet kunt afdwingen.
Eerst even: wat doet een AI als hij een antwoord bouwt
Stel je voor dat iemand aan Perplexity vraagt: “wat is de beste manier om X aan te pakken.” De AI zoekt een handvol bronnen bij elkaar, pakt er stukjes uit, en zet die samen tot een antwoord met bronvermeldingen eronder. Jij wilt een van die bronnen zijn.
Dat lukt alleen als de AI een passage op jouw pagina kan vinden die op zichzelf het antwoord geeft. Niet je hele artikel, één blok. Een AI citeert geen pagina’s, hij citeert stukjes. Hoe makkelijker jij die stukjes serveert, hoe groter de kans dat je erin komt.
Daar draait bijna alles om wat hierna komt.
Laag één: het fundament
Dit is het werk dat niet spannend is maar wel het verschil maakt. Drie dingen.
Schrijf in blokken die op zichzelf staan. Secties van 120 tot 180 woorden onder een duidelijke kop leveren aantoonbaar meer citaties op. Het mechanisme is niet ingewikkeld: zo’n blok is precies groot genoeg om een compleet antwoord te geven en klein genoeg om in zijn geheel overgenomen te worden. Een kop die een echte vraag stelt helpt, want dat is vaak letterlijk wat de gebruiker intypte.
Een praktische check: pak een alinea, lees hem los van de rest, en kijk of hij nog klopt. Leunt hij volledig op de zin ervoor, dan is hij lastig te citeren.
Zet schema-markup op je pagina’s. Dat is de gestructureerde data waarmee je een machine vertelt wat hij voor zich heeft: een artikel, een veelgestelde-vragen-blok, een organisatie. Het is onzichtbaar voor je lezer en goed leesbaar voor de crawler. Article, FAQ en Organization zijn de drie waar je mee begint.
Laat zien wie het geschreven heeft. Een naam onder het artikel, een korte bio die laat zien waarom die persoon hier iets over kan zeggen, een verwijzing of een review. Dit valt onder wat Google E-E-A-T noemt: ervaring, expertise, gezag en betrouwbaarheid. AI-modellen wegen vergelijkbare signalen mee. Een anonieme tekst zonder herkomst wordt minder snel vertrouwd. Dat is logisch.
Laag twee: momentum opbouwen
Als het fundament staat, ga je breder.
Wees op meer plekken aanwezig dan je eigen site. AI-modellen halen veel uit Reddit, Quora, YouTube en LinkedIn, omdat daar mensen in gewone taal vragen stellen en beantwoorden. Als jouw naam of je inzicht daar ook opduikt, op een echte manier, niet als spam, dan kom je vaker in beeld als bron. Je hoeft niet overal te zijn. Kies de twee plekken waar jouw publiek echt zit.
Houd je content vers. Een pagina die binnen drie maanden is bijgewerkt wordt gemiddeld 1,67 keer zo vaak geciteerd. Dat hoeft geen herschrijving te zijn. Een nieuw cijfer, een toegevoegd voorbeeld, een datum die klopt. Een AI ziet liever een pagina die onderhouden wordt dan eentje die in 2022 is blijven hangen.
Bouw samenhang tussen je pagina’s. Als je over een onderwerp drie of vier stukken hebt die naar elkaar verwijzen en samen een geheel vormen, lees je voor een model als een bron die het onderwerp echt beheerst. Losse artikelen zonder onderling verband missen dat.
Laag drie: voorsprong waar anderen niet bij kunnen
De eerste twee lagen kan iedereen kopiëren. Deze laag is moeilijker, en daarom waardevol.
Maak iets dat alleen jij hebt. Eigen cijfers uit je eigen praktijk, een klein onderzoek onder je klanten, een manier van kijken die je zelf hebt bedacht en een naam hebt gegeven. Een AI die een uniek datapunt tegenkomt dat nergens anders staat, heeft weinig keus dan jou als bron te noemen, want er is geen alternatief.
Een waarschuwing die ik er meteen bij geef: verzin die cijfers niet. Een uitgevonden statistiek wordt op een dag doorgeprikt en dan ben je je geloofwaardigheid kwijt, precies in een kanaal dat op vertrouwen draait. Begin liever klein met iets echts dan groot met iets verzonnen.
Hoe je vandaag begint
Je hoeft hier geen project van te maken. Pak je vijf belangrijkste zoekvragen, de dingen waarop jij gevonden wilt worden. Stel ze aan ChatGPT en aan Perplexity. Kijk wie er geciteerd wordt. Sta jij er niet bij, kijk dan wie wel, en lees hoe hun pagina is opgebouwd. Vaak zie je het meteen: korte blokken, duidelijke koppen, een herkenbare auteur.
Leg dat naast je eigen pagina en je weet waar het werk zit.
Waar Findori binnenkomt
Tot hier is dit handwerk, en je kunt het allemaal met de hand doen. Maar het meeste ervan is precies het soort werk dat je makkelijk vergeet of half afmaakt, en dat je bovendien op elke pagina opnieuw moet doen.
Daar hebben we Findori voor gebouwd, een plugin voor WordPress. De gratis versie regelt een flink stuk van het fundament zonder dat je erover hoeft na te denken: schema-markup voor je artikelen en je FAQ’s, de auteur- en E-E-A-T-signalen netjes in de code, een controle die kijkt of je tekst in citeerbare blokken is opgedeeld, en beheer over welke AI-crawlers je site mogen bezoeken plus een logboek dat laat zien wie er langskwam.
In de Pro-versie zit het werk van laag twee en drie: een citeerbaarheidscheck per pagina, een assistent die meeschrijft met je content, hulp bij interne links, en een frisheidsmonitor die je eraan herinnert welke pagina’s toe zijn aan een update.
En dan het stuk waar ik zelf het meest in geloof, omdat het de vraag beantwoordt die alle andere tools laten liggen: word je nu echt geciteerd? De AI Visibility Monitor vult een onderwerp of een domein in en laat zien of jouw site opduikt in de antwoorden van ChatGPT en Perplexity, en wie er in jouw plaats genoemd wordt als jij ontbreekt. Dat is geen gok meer, dat is meten. Je ziet of het werk dat je doet ook landt.
Vroeg zijn op een plek die converteert is zelden een slecht idee.
Een laatste praktische noot
Veel van dit werk is onzichtbaar voor je lezer en goed leesbaar voor een machine. Een llms.txt-bestand, een soort inhoudsopgave voor AI-modellen, of de schema-markup onder je pagina’s. Je ziet er zelf weinig van, maar het is precies het soort signaal waar de tools die je vindbaarheid meten naar kijken. Google’s eigen PageSpeed Insights heeft er inmiddels een categorie voor, “agentisch browsen”, die onder andere controleert of je llms.txt op orde is. Het loont dus om dit netjes te hebben, ook al merk je het pas verderop.
Begin met je vijf vragen. Kijk wat de AI’s nu antwoorden. Dan weet je vanzelf of hier werk voor je ligt.
Dit artikel is geïnspireerd op het drie-lagen framework en de cijfers uit How to increase AI search citations van Searchable. De genoemde statistieken komen uit dat stuk.
