AI-zoekstrategie: een gids voor moderne marketingteams

AI-zoekstrategie: een gids voor moderne marketingteams

Zoekmachines belonen niet langer alleen keywords — ze belonen helderheid. Large Language Models (LLM’s) lezen, redeneren en herformuleren informatie en bepalen welke merken ze citeren wanneer ze antwoorden genereren. Een AI-zoekstrategie past content aan op deze verschuiving en richt zich op begrepen én geciteerd worden, niet alleen op ranking en clicks.

Dit artikel beschrijft wat een AI-zoekstrategie is en hoe contentmarketeers en SEO-specialisten die effectief kunnen toepassen. Daarnaast wordt uitgelegd hoe succes wordt gemeten en welke tools hierbij ondersteunen.

De bouwstenen van AI-zoekfunctionaliteit

LLM’s interpreteren niet alleen woorden, maar ook de relaties tussen concepten — wat iets is, hoe het verbonden is, en van wie het afkomstig is. Drie fundamentele elementen maken dit mogelijk: entiteiten, schema en gestructureerde data. Samen bepalen ze of AI-systemen de expertise van een merk kunnen herkennen, begrijpen en citeren.

Entiteiten: hoe AI “dingen” definieert
Een entiteit is een duidelijk identificeerbaar object — een persoon, bedrijf, product of idee. Waar keywords mensen helpen informatie te vinden, helpen entiteiten machines om informatie te begrijpen.

Voorbeeld:

• Entiteit: HubSpot (Organization)

• Gerelateerde entiteiten: Marketing Hub (Product), AEO Grader (Tool), Marketing Against the Grain (Creative Work)

Wanneer entiteitnamen consistent voorkomen in content en gestructureerde data, kunnen AI-systemen ze samenvoegen tot één knooppunt in hun knowledge graphs. Zo wordt een merk gezien als één coherente bron.

Schema: hoe AI context leest
Schema is een vorm van gestructureerde data die gebruikmaakt van een gedeelde vocabulaire (zoals Schema.org) om te beschrijven wat er op een pagina staat. Het vertelt zoekmachines en AI-modellen precies welk type content ze analyseren — van artikelen en producten tot FAQ’s en auteurs.

Voorbeelden:

• FAQPage-schema verduidelijkt dat een sectie specifieke vragen beantwoordt.

• Organization-schema verbindt een merk aan officiële profielen en logo’s.

Zonder schema moet AI betekenis afleiden; met schema wordt de betekenis expliciet meegedeeld.

Gestructureerde data: hoe AI verbindingen legt
Gestructureerde data omvat alle informatie die machine-leesbaar is, zoals JSON-LD-schemamarkup, tabellen, opsommingen en TL;DR-samenvattingen. Deze helpen modellen om ideeën efficiënt te extraheren en te verbinden.

Voor marketeers vormt gestructureerde data de technische basis voor Answer Engine Optimization (AEO). Hiermee wordt content beter vindbaar in AI Overviews, knowledge panels en chatcitaten.

Hoe AI de manier van ontdekken verandert

Zoeken werkte vroeger als een race: crawlen, indexeren, ranken. Nu lijkt het meer op een gesprek. LLM’s lezen, extraheren en herformuleren wat zij begrijpen als waar.

Helderheid is het nieuwe autoriteitssignaal. AI-systemen tonen uitspraken die ze met vertrouwen kunnen citeren — zinnen met een duidelijk onderwerp, gezegde en object. De meest citeerbare content is niet de langste, maar de duidelijkste.

Eligibility komt nu vóór positie. Pas als een model een merk kan herkennen, kan het dat merk aanbevelen. Die herkenning vereist consistente entiteiten, schone schema’s en duidelijke structuren zoals tabellen, FAQ’s en samenvattingen.

De doelstelling is verschoven: niet langer alleen hoger ranken dan concurrenten, maar opgenomen worden in de redenering van het model — met zinnen die precies genoeg zijn om betrouwbaar te worden geciteerd.

Wat “zero-click” echt betekent

Een AI-zoekstrategie richt zich op het verdienen van citaties van LLM’s en optimaliseert voor zero-click-resultaten. Zero-click betekent echter niet zero waarde. Het betekent dat het eerste moment van beïnvloeding plaatsvindt vóór iemand je website bezoekt.

Wanneer AI-systemen jouw definitie citeren of jouw advies samenvatten, bouwt je merk nog steeds awareness op — alleen off-site.

In dit model ontstaat vertrouwen via representatie, niet via verkeer.

• AI impressions tonen hoe vaak ideeën in AI-resultaten verschijnen.

• Entiteitvermeldingen bevestigen hoe nauwkeurig modellen het merk herkennen.

• Assisted conversions laten zien wanneer die vroege zichtbaarheid leidt tot interactie of omzet.

Wanneer deze signalen in een CRM worden geïntegreerd, wordt zichtbaarheid meetbaar — en wordt herkenning de nieuwe bewijsvoering.

AI-zoekstrategie voor contentmarketeers en SEO’s

Een AI-zoekstrategie richt zich op helderheid, structuur en meetbare zichtbaarheid. Het proces bestaat uit vijf praktische stappen:

1. Audit van de huidige AI-zichtbaarheid

2. Content structureren voor answer engines

3. Optimaliseren voor citaties in plaats van clicks

4. Operationaliseren en automatiseren

5. Attribueren en itereren

Samen vormen deze stappen een herhaalbaar systeem dat gestructureerde helderheid omzet in vindbaarheid — en vindbaarheid in meetbare invloed.

Stap 1: Audit huidige AI-zichtbaarheid

Elke AI-zoekstrategie begint met inzicht in hoe het merk verschijnt in AI-omgevingen. Analyseer hoe AI-engines (GPT-4o, Perplexity, Gemini) het merk beschrijven, positioneren en citeren in synthetische antwoorden.

Deze aanpak herkadert SEO-principes voor het LLM-tijdperk: topics, intentie en autoriteit blijven belangrijk, maar de optimalisatie-eenheid verschuift van pagina’s en keywords naar paragrafen en relaties.

Stap 2: Structureer content voor answer engines

In dit nieuwe model wordt structuur de primaire drager van ideeën en merkpositionering. Elke heading functioneert als een eigen micro-zoekintentie, waarbij de eerste 2–3 zinnen een direct, zelfstandig antwoord moeten geven.

Belangrijke structuurprincipes:

• Begin met een duidelijke, eenvoudige uitleg.

• Gebruik TL;DR’s of samenvattingen per H2-sectie.

• Houd paragrafen compact (50–100 woorden).

• Visualiseer relaties met tabellen en opsommingen.

• Voeg schema toe op template-niveau (bijv. Article, FAQ).

Stap 3: Optimaliseer voor citaties, niet clicks

LLM-citaties ontstaan wanneer:

• entiteiten duidelijk worden benoemd,

• feiten precies zijn,

• relaties expliciet zijn,

• paragrafen op zichzelf staan.

Schrijfformules die goed werken voor AI-citaties:

• [Tool] helpt [doelgroep] [doel] bereiken door [methode].

• [Proces] verbetert [metric] wanneer [conditie].

• [Feature] vermindert [pain point] voor [persona].

Deze patronen maken content extracteerbaar en attribueerbaar.

Stap 4: Operationaliseer en automatiseer

Een AI-zoekstrategie wordt schaalbaar wanneer structuur en automatisering consistent aanwezig zijn.

Binnen HubSpot’s ecosysteem:

• Content Hub zorgt voor consistente templates, briefings en schema-velden.

• Marketing Hub ondersteunt kanaalexperimenten en CTA-optimalisatie.

• Smart CRM koppelt zichtbaarheid aan lifecycle-progressie en omzet.

• Breeze Assistant versnelt ideatie en outline-ontwikkeling.

Zo wordt AEO een systematische cyclus: structureren → publiceren → meten → verfijnen.

Stap 5: Attribueer en iteratief verbeteren

Een AI-zoekstrategie functioneert als een continu systeem. Het doel is om wat content verdient in AI-omgevingen te koppelen aan wat het oplevert in het CRM. Door elke update opnieuw deze cyclus te doorlopen, groeit zichtbaarheid uit tot schaalbare impact.

Kernstatistieken voor AI-zoekprestaties

Wat de AEO Grader beoordeelt

Het AEO Grader-rapport omvat drie primaire dimensies van AI-zoekzichtbaarheid.

Voer deze audit regelmatig uit (per kwartaal of per maand) om een duidelijk tijdsbeeld te krijgen van hoe AI-systemen merkbeschrijvingen aanpassen, nieuwe concurrenten introduceren of sentiment wijzigen. Door deze verschuivingen over tijd te volgen, wordt zichtbaar of een merk aan helderheid en relevantie wint, of juist terrein verliest in AI-gegenereerde narratieven.

[…]

*Dit artikel is vertaald naar het Nederlands