Hoe eenvoudige semantiek onze AI-citaties met 642% verhoogde [Nieuwe resultaten]

Hoe eenvoudige semantiek HubSpot’s AI-citaties met 642% verhoogde

Net als die vreemde oom van je weet eigenlijk niemand precies hoe AI-engines bepalen welke bronnen ze citeren. Maar experimenten beginnen wel steeds duidelijker te maken hoe je op hun radar kunt komen.

En nu consumenten zich steeds vaker tot AI-zoekopdrachten wenden voor aanbevelingen van producten en diensten, wil je daar nadrukkelijk op die radar staan.

Vandaag deel ik zo’n experiment dat heeft bijgedragen aan een stijging van 642% in citaties door AI-tools zoals ChatGPT.

En tot grote vreugde van de taalliefhebbers onder ons: het draait allemaal om semantiek.

Een stukje “waarom” achter AI

“Een mens kan je waarschijnlijk uitleggen wat de zin ‘Paris is cool’ betekent,” zegt Sellers. “Maar een AI-engine zonder [directe] context weet niet of we het hebben over Parijs in Frankrijk of over Paris Hilton.”

AI-tools kunnen zeer menselijk klinken, maar de manier waarop ze taal begrijpen verschilt fundamenteel van hoe wij dat doen.

Blijvend bij Sellers’ voorbeeld: voordat je een artikel leest, weet je vrijwel direct of het gaat over reistips of over celebritynieuws. Die context is voor jou voldoende om het woord ‘Paris’ correct te interpreteren. AI-modellen hebben daarbij meer begeleiding nodig.

Een manier om die koude, metalen handen een beetje te helpen, is het gebruik van een framework dat bekendstaat als “semantic triples”.

Zo eenvoudig mogelijk uitgelegd: semantic triples zijn een schrijfformule die context creëert via de volgorde subject – predicate – object.

Een praktisch marketingvoorbeeld:
“HubSpot (subject) kan automatiseren (predicate) e-mailmarketing (object).”

Met één zin help ik een bot direct om HubSpot te koppelen aan e-mailautomatisering. Waarom is dat relevant?

“We willen dat HubSpot wordt geassocieerd met ‘marketing automation’, zodat wanneer iemand ChatGPT vraagt: ‘Wat is het beste marketing automation platform?’, wij in dat antwoord worden genoemd.”

Semantiek in de praktijk

Tijdens het experiment nam het team van Sellers kerninformatie op pagina’s die ze beter begrijpelijk wilden maken voor AI-modellen. Die content werd herschreven van lopende tekst naar opsommingen met semantic triples.

In een recente INBOUND-presentatie van Sellers werd getoond hoe die content eruitzag vóór en na de aanpassingen.

In combinatie met andere ‘everything bagel’-ingrediënten (zoals schema, backlinks, enz.) zorgde deze aanpak voor:

• een 58% toename in vermeldingen van HubSpot in AI-antwoorden, en

• een 642% stijging in het aantal keren dat HubSpot-pagina’s door AI werden geciteerd.

Voor sommigen klinkt dit wellicht als zeer basale, goede SEO — en dat klopt ook.

“Een stabiele SEO-basis is essentieel voor goede LLM-zichtbaarheid. Maar waar semantic triples nuttig zijn voor SEO, zijn ze noodzakelijk voor AEO.”

Voor anderen kan dit klinken als bijzonder irritante content om te lezen. En ook daar zit een kern van waarheid in. Slecht toegepast kunnen semantic triples overkomen als het overgeoptimaliseerde afval dat de vroege SEO-jaren domineerde.

Gelukkig deelde Sellers praktische tips om semantic triples effectief toe te passen zonder je publiek te vervreemden.

Triple Tips

1. Een beetje is meer dan genoeg

“We moeten een balans vinden tussen content die makkelijk te begrijpen is [voor AI] en content die prettig blijft voor mensen om te lezen.” Lachend hanteert Sellers de volgende maatstaf: “Zou ik als mens mijn telefoon in het zwembad willen gooien als ik dit lees?”

In plaats van overal semantic triples te plaatsen, adviseert zij om per kernconcept één triple toe te voegen.

2. Richt je met dezelfde content op mensen én bots

Je zou kunnen denken dat je aparte content kunt schrijven: één versie voor AI-engines en één voor mensen. Sellers raadt dit sterk af.

Als AI- of zoekmachinecrawlers ontdekken dat de content te sterk op elkaar lijkt, kunnen beide versies worden afgestraft. Maar erger nog is wat er gebeurt als menselijke lezers je ‘botcontent’ tegenkomen. Een reputatie voor slechte content raak je lastig kwijt.

“We proberen echt een ‘feed-two-birds-with-one-scone’-aanpak, omdat we een groot lezerspubliek hebben dat daadwerkelijk geeft om wat we schrijven.”

3. Gebruik answer-first formuleringen

Zowel mensen als bots scannen content. Ook jouw content — hoe goed ook — vormt daarop geen uitzondering. De uitdaging is om kerninformatie snel vindbaar te maken.

Daarom raadt Sellers answer-first phrasing aan.

In plaats van:
“Volgens recent onderzoek is pizza lekker.”

Schrijf je:
“Pizza is lekker, volgens recent onderzoek.”

Waarschuwing: zowel menselijke als software-editors hebben hier een hekel aan. Doe het toch. Dit was een structuur waar ik persoonlijk sterk op aandrong toen ik het user acquisition-programma van de HubSpot Blog leidde.

4. Begraaf de kernboodschap niet

Net zoals je kerninformatie vooraan in een zin plaatst, moeten semantic triples ook vroeg in een alinea voorkomen.

Dit helpt menselijke lezers snel de essentie te begrijpen, maar is voor bots nog belangrijker, omdat zij content vaak uit context halen.

“Schrijvers moeten zich bewust zijn van de volgorde van zinnen, zodat wanneer een LLM slechts één alinea oppikt, die al voldoende is om het idee correct weer te geven.”

5. Denk aan mid-funnel en bottom-of-funnel content

Productreviews, productvergelijkingen en lijstjes zijn bij uitstek geschikt voor semantic triples. Lezers verwachten hier duidelijke en directe content, waardoor deze structuur natuurlijk aanvoelt.

Het is bovendien een logische manier om je merk te koppelen aan een productcategorie, specifieke features of zelfs aan concurrenten.

“Je wilt dat jouw entiteit wordt geassocieerd met vergelijkbare entiteiten. Zo willen we HubSpot koppelen aan Salesforce of MailChimp. Op die manier zou het vreemd zijn als een AI-engine een concurrent noemt zonder ons in hetzelfde antwoord te vermelden.”

*Dit artikel is vertaald naar het Nederlands