Als AI het internet schrijft, waar haalt AI straks zijn kennis vandaan?
Generatieve AI heeft de drempel om content te maken drastisch verlaagd. Een blogartikel, productomschrijving, FAQ, samenvatting of volledige websitepagina kan vandaag in enkele seconden worden gegenereerd.
Dat biedt enorme mogelijkheden. Maar het creëert ook een merkwaardige cirkel.
AI-systemen zijn gebouwd met enorme hoeveelheden menselijke kennis en andere data. Diezelfde systemen worden nu massaal gebruikt om nieuwe content te produceren die opnieuw op het internet terechtkomt.
Wat gebeurt er wanneer AI steeds vaker informatie tegenkomt die oorspronkelijk door andere AI werd geschreven?
En nog interessanter: wat als één fout wordt overgenomen door honderden websites, telkens opnieuw wordt geformuleerd en uiteindelijk zo vaak voorkomt dat ze op consensus begint te lijken?
Dan krijgen we een probleem dat veel verder gaat dan één hallucinerend taalmodel.
Van menselijke kennis naar synthetische content
Het web waarop generatieve AI kon voortbouwen, is voor een groot deel ontstaan door menselijke activiteit.
Wetenschappers publiceerden onderzoek. Journalisten schreven artikels. Bedrijven beschreven hun producten. Ontwikkelaars maakten documentatie. Mensen discussieerden op fora, schreven boeken, deelden ervaringen en bouwden websites.
Generatieve AI heeft daar een nieuwe laag aan toegevoegd.
Vandaag kan dezelfde technologie worden ingezet om op grote schaal nieuwe teksten, afbeeldingen, video’s en andere content te produceren.
Dat hoeft helemaal geen probleem te zijn.
AI kan uitstekend helpen bij research, structurering, vertaling, redactie en het toegankelijker maken van bestaande kennis. Ook Google stelt dat generatieve AI nuttig kan zijn bij onderzoek en het structureren van originele content.
Het probleem ontstaat wanneer genereren het toevoegen van nieuwe informatie begint te vervangen.
Een AI-systeem leest tien bestaande artikels, vat ze samen en maakt er een elfde van. Een andere website gebruikt dat elfde artikel als basis voor een twaalfde. Vervolgens wordt die tekst opnieuw samengevat, herschreven en gecombineerd.
Er komen steeds meer pagina’s bij.
Maar hoeveel nieuwe kennis is er eigenlijk ontstaan?
Meer content is niet hetzelfde als meer kennis
Stel dat één expert een uitgebreid artikel schrijft op basis van eigen onderzoek.
Vervolgens gebruiken honderd websites AI om dat artikel te verwerken tot honderd nieuwe varianten.
Op papier hebben we nu 101 bronnen.
In werkelijkheid hebben we misschien nog altijd maar één oorspronkelijke informatiebron en honderd afgeleide versies.
Dat onderscheid wordt belangrijk zodra we systemen gebruiken die grote hoeveelheden informatie moeten vergelijken en beoordelen.
Normaal kan herhaling een nuttig signaal zijn. Wanneer verschillende onafhankelijke bronnen dezelfde gebeurtenis of hetzelfde feit bevestigen, kan dat ons vertrouwen vergroten.
Maar honderd bronnen zijn niet onafhankelijk wanneer ze allemaal — direct of via verschillende tussenstappen — van dezelfde bron afstammen.
AI maakt die afhankelijkheid potentieel veel moeilijker zichtbaar.
Van één fout naar honderd bevestigingen
Daar wordt het probleem interessanter.
Stel dat een taalmodel een ogenschijnlijk geloofwaardige maar foutieve bewering genereert.
Een bedrijf neemt de tekst over op zijn website.
Een andere AI-tool gebruikt die pagina tijdens research en verwerkt de bewering in een nieuw artikel. Dat artikel wordt vervolgens weer gebruikt voor een samenvatting, waarna andere websites varianten publiceren.
Na verloop van tijd staat dezelfde bewering op tientallen plaatsen.
Niet noodzakelijk woord voor woord.
De formulering verandert. De volgorde verandert. Misschien worden er nieuwe voorbeelden toegevoegd.
Maar de oorspronkelijke fout blijft bestaan.
Wat begon als één foutieve generatie kan daardoor veranderen in een netwerk van ogenschijnlijk verschillende bronnen die uiteindelijk allemaal dezelfde fout herhalen.
Wanneer herhaling op consensus begint te lijken
Je zou dat een vorm van synthetische consensus kunnen noemen.
Niet als gevestigde wetenschappelijke term voor dit exacte proces, maar als beschrijving van het probleem:
Informatie lijkt betrouwbaar omdat veel bronnen hetzelfde zeggen, terwijl die bronnen niet werkelijk onafhankelijk van elkaar zijn.
Dat is wezenlijk anders dan echte consensus.
Wanneer vijf onafhankelijke onderzoeksgroepen via verschillende methodes tot dezelfde conclusie komen, heeft de overeenstemming betekenis.
Wanneer vijf websites dezelfde fout herhalen omdat hun AI-content uiteindelijk teruggaat op dezelfde oorspronkelijke tekst, zegt het aantal herhalingen veel minder.
En precies die herkomst wordt in een web vol gegenereerde en herschreven content steeds belangrijker.
AI traint niet simpelweg live op alles wat online verschijnt
Hier is een belangrijke nuance nodig.
Het bovenstaande scenario betekent niet dat ChatGPT vandaag een fout genereert, die op een website verschijnt en morgen automatisch opnieuw door ChatGPT als trainingsdata wordt opgenomen.
Zo eenvoudig werkt het niet.
We moeten minstens twee processen uit elkaar houden.
Training bepaalt op basis van datasets welke patronen en kennis een model tijdens zijn ontwikkeling leert.
Web search en retrieval kunnen een bestaand model tijdens het beantwoorden van een vraag actuele externe informatie laten raadplegen.
ChatGPT kan bijvoorbeeld bij zoekvragen informatie van openbare websites gebruiken en daarbij bronnen tonen. OpenAI geeft website-eigenaars daarvoor onder andere controle over toegang van OAI-SearchBot.
Dat is iets anders dan zeggen dat iedere bezochte pagina onmiddellijk onderdeel wordt van de training van een volgend model.
Die nuance is belangrijk omdat er anders twee verschillende problemen door elkaar lopen: AI die synthetische webcontent raadpleegt en AI die op synthetische data wordt getraind.
Beide zijn interessant, maar ze hebben niet dezelfde werking of gevolgen.
Meer over hoe ChatGPT websites kan vinden en gebruiken bespreken we in ChatGPT en SEO: de belangrijkste vragen beantwoord.
Model collapse: wat als AI steeds opnieuw van AI leert?
Voor het tweede probleem bestaat inmiddels concreet wetenschappelijk onderzoek.
Onderzoekers van onder andere Oxford, Cambridge, Imperial College London en de University of Toronto publiceerden in 2024 in Nature onderzoek naar wat er gebeurt wanneer generatieve modellen recursief worden getraind met data die door eerdere modellen werd gegenereerd.
Ze noemen het uiteindelijke effect model collapse.
In hun experimenten gingen bij opeenvolgende generaties delen van de oorspronkelijke dataverdeling verloren. Vooral minder vaak voorkomende informatie kan verdwijnen, waarna de modellen een steeds beperktere benadering van de oorspronkelijke werkelijkheid leren.
De onderzoekers waarschuwen daarom voor het ongecontroleerd gebruiken van modelgegenereerde content als trainingsdata.
Dat onderzoek bewijst niet dat het hele internet onvermijdelijk in een AI-feedbacklus terechtkomt.
Het toont wél aan dat het onderscheid tussen oorspronkelijke menselijke data en gegenereerde data technisch relevant kan worden wanneer toekomstige modellen opnieuw met grote hoeveelheden online informatie worden getraind.
De oorspronkelijke studie, AI models collapse when trained on recursively generated data, verscheen in juli 2024 in Nature.
Waarom zeldzame informatie extra belangrijk is
Een van de interessante bevindingen rond model collapse is dat vooral de uiteinden van een dataverdeling verloren kunnen gaan.
Dat klinkt abstract, maar het raakt aan iets fundamenteels.
Niet alles wat waar, waardevol of interessant is, komt vaak voor.
Een uitzonderlijke medische situatie, een zeldzame technische fout, een minderheidsperspectief, lokaal historisch feit of zeer gespecialiseerde expertise kan per definitie weinig voorkomen in een dataset.
Wanneer een generatief systeem vooral de meest waarschijnlijke patronen reproduceert en die output vervolgens opnieuw als input wordt gebruikt, bestaat het risico dat zulke minder frequente informatie steeds verder naar de achtergrond verdwijnt.
De werkelijkheid wordt dan als het ware gladgestreken.
Niet noodzakelijk omdat iemand bewust informatie verwijdert, maar omdat iedere generatie opnieuw een benadering maakt van een eerdere benadering.
Een kopie van een kopie van een kopie
Een eenvoudige vergelijking maakt het probleem tastbaarder.
Neem een foto en maak er een kopie van.
Maak vervolgens geen nieuwe kopie van het origineel, maar kopieer de kopie.
Herhaal dat tientallen keren.
Bij digitale bestanden werkt die vergelijking natuurlijk niet letterlijk: een digitale kopie kan bit voor bit identiek blijven.
Bij generatieve modellen gebeurt echter iets anders. Het model maakt geen exacte kopie van zijn trainingsdata. Het leert een statistische representatie en genereert daar nieuwe output uit.
Wanneer die output vervolgens weer als werkelijkheid wordt aangeboden aan een volgende generatie, kunnen kleine vertekeningen zich opstapelen.
Daarom is model collapse meer dan simpelweg zeggen dat AI fouten maakt.
Het gaat over wat er kan gebeuren wanneer gegenereerde benaderingen van de werkelijkheid opnieuw de grondstof worden voor nieuwe benaderingen.
Synthetische data is niet automatisch slechte data
Ook hier moeten we oppassen voor een te eenvoudige conclusie.
Synthetische data is niet per definitie waardeloos of gevaarlijk.
Goed samengestelde synthetische datasets kunnen juist nuttig zijn voor het trainen en verbeteren van AI-systemen. Ze kunnen specifieke situaties aanvullen, data gecontroleerd genereren of worden gecombineerd met menselijke gegevens en kwaliteitscontroles.
Het probleem zit vooral in ongecontroleerde recursie en verlies van herkomst.
Een AI-ontwikkelaar die weet welke gegevens synthetisch zijn, waarom ze gegenereerd werden en hoe ze worden gewogen, bevindt zich in een heel andere situatie dan een systeem dat enorme hoeveelheden webdata verzamelt zonder betrouwbaar te kunnen onderscheiden wat oorspronkelijk menselijk, afgeleid of volledig synthetisch is.
Ook recenter onderzoek blijft daarom zoeken naar manieren om de risico’s van recursieve training te beperken.
Het echte probleem wordt misschien provenance
Daarmee komen we bij een begrip dat in deze discussie steeds belangrijker wordt: provenance, ofwel herkomst.
Niet alleen:
Wat staat er?
Maar:
Waar komt deze informatie oorspronkelijk vandaan?
Wie heeft de bewering voor het eerst gedaan? Was dat een primaire bron? Heeft een auteur eigen onderzoek uitgevoerd? Zijn de bronnen die hetzelfde zeggen werkelijk onafhankelijk? Of verwijzen ze indirect allemaal naar elkaar?
Voor mensen is dat vandaag al moeilijk te achterhalen.
Een goed geschreven AI-artikel kan er even overtuigend uitzien als een tekst van iemand met twintig jaar ervaring. De opmaak kan professioneel zijn. De argumentatie kan logisch klinken. Er kunnen zelfs bronverwijzingen bij staan.
Maar een verzorgde presentatie vertelt ons niets over de oorsprong van een bewering.
In een informatieomgeving waarin content goedkoop en vrijwel onbeperkt gereproduceerd kan worden, zou traceerbaarheid van informatie waardevoller kunnen worden dan het aantal keren dat ze wordt herhaald.
Bronvermelding wordt belangrijker, niet minder belangrijk
Generatieve AI maakt het verleidelijk om een onderwerp eerst door een model te laten onderzoeken en daarna simpelweg het resultaat te publiceren.
Daarmee ontstaat gemakkelijk een keten waarin niemand nog naar de oorspronkelijke bron teruggaat.
Een betere aanpak is precies het tegenovergestelde.
Gebruik AI om relevante vragen te vinden, informatie te structureren of bronnen op te sporen, maar controleer belangrijke feitelijke beweringen waar mogelijk bij de primaire bron.
Schrijf je over Google Search? Kijk dan wat Google zelf documenteert.
Schrijf je over een wetenschappelijk onderzoek? Zoek het onderzoek zelf op in plaats van alleen een samenvatting van een andere website te herschrijven.
Schrijf je over een nieuwe technische standaard? Raadpleeg de specificatie.
Dat is niet alleen nuttig voor lezers.
Het helpt ook voorkomen dat het web verandert in een verzameling teksten die elkaar eindeloos citeren zonder nog te weten waar de informatie oorspronkelijk vandaan kwam.
Google probeert massaproductie zonder meerwaarde al af te remmen
Ook zoekmachines hebben er weinig belang bij dat het web wordt overspoeld met duizenden varianten van dezelfde oppervlakkige informatie.
Google maakt daarbij niet simpelweg een onderscheid tussen door mensen geschreven en door AI geschreven.
De nadruk ligt op waarde en originaliteit.
Het op grote schaal genereren van pagina’s met weinig of geen toegevoegde waarde kan volgens Google’s spambeleid onder scaled content abuse vallen, ongeacht of die pagina’s met AI, klassieke automatisering of mensen zijn gemaakt.
Dat is een belangrijk onderscheid.
AI gebruiken is op zichzelf niet het probleem.
Honderden pagina’s produceren die alleen bestaande informatie herschikken om meer zoekverkeer binnen te halen, kan dat wel zijn.
Google legt dit verder uit in zijn richtlijnen over generatieve AI-content.
En dan krijgen we GEO en AI-vindbaarheid
De opkomst van generatieve zoekmachines en AI-assistenten creëert ondertussen een nieuwe optimalisatiedrang.
Bedrijven willen niet alleen in Google gevonden worden. Ze willen ook genoemd, geciteerd of aanbevolen worden wanneer iemand een vraag stelt aan een AI-systeem.
Daaruit ontstaan begrippen zoals GEO (Generative Engine Optimization) en AEO (Answer Engine Optimization).
Dat is op zichzelf logisch.
Maar er schuilt ook een vreemde paradox in.
Wanneer duizenden websites content beginnen te produceren met als belangrijkste doel schrijf iets dat AI graag overneemt, kunnen we uiteindelijk opnieuw een web creëren dat steeds meer voor machines door machines wordt geschreven.
Dat lijkt ons geen gezonde eindbestemming.
AI-vindbaarheid zou daarom niet moeten betekenen dat je zoveel mogelijk synthetische content publiceert.
Het zou juist kunnen betekenen dat je informatie duidelijker, betrouwbaarder, beter gestructureerd en gemakkelijker te verifiëren maakt.
llms.txt lost dit probleem niet op
Nieuwe technieken kunnen daarbij nuttig zijn, maar we moeten hun functie correct inschatten.
Een voorbeeld is llms.txt.
Met zo’n bestand kun je AI-agents die de voorgestelde standaard ondersteunen een compacte wegwijzer naar belangrijke informatie en bronnen op je website aanbieden.
Dat kan machines helpen informatie te vinden.
Maar het zegt niets over de waarheid van die informatie.
Een llms.txt-bestand kan net zo gemakkelijk verwijzen naar uitstekende originele documentatie als naar twintig pagina’s met foutieve AI-content.
Machineleesbaarheid en betrouwbaarheid zijn dus twee verschillende problemen.
Hetzelfde geldt voor Schema.org en structured data. Daarmee kun je explicieter beschrijven wat bepaalde gegevens betekenen, maar correcte structurering maakt een foutief feit nog niet correct.
Originele informatie zou juist waardevoller kunnen worden
Hier zit misschien ook een positieve kant aan de ontwikkeling.
Wanneer het steeds goedkoper wordt om bestaande informatie samen te vatten, te herschrijven en opnieuw te publiceren, wordt het onderscheidend vermogen daarvan kleiner.
Wat niet zomaar met één prompt kan worden gereproduceerd, wordt dan interessanter.
Denk aan:
- eigen onderzoek en originele data;
- concrete ervaringen uit echte projecten;
- experimenten en tests;
- interviews met mensen met relevante expertise;
- unieke foto’s, video’s en voorbeelden;
- duidelijke auteurs en aantoonbare vakkennis;
- primaire documentatie en transparante bronvermelding.
Een loodgieter die honderd algemene AI-artikels over lekkende kranen publiceert, voegt weinig nieuwe kennis toe aan het internet.
Diezelfde loodgieter die tien echte problemen uit zijn dagelijkse werk documenteert, uitlegt wat de oorzaak was en laat zien hoe ze opgelost werden, produceert informatie die daarvoor nog niet bestond.
Dat verschil zou in een synthetischer web steeds belangrijker kunnen worden.
Ook voor SEO verschuift de interessante vraag
Jarenlang draaide content-SEO vaak rond de vraag:
Over welke zoekwoorden moeten we nog een artikel schrijven?
Generatieve AI maakt het mogelijk om voor vrijwel ieder denkbaar zoekwoord snel een tekst te produceren.
Maar precies daardoor wordt een andere vraag interessanter:
Wat kunnen wij publiceren dat nog niet honderd keer op dezelfde manier online staat?
Google adviseert ook voor zijn generatieve zoekfuncties om te focussen op behulpzame content voor bezoekers en waarschuwt tegen het op grote schaal maken van pagina’s voor allerlei zoekvarianten met als doel rankings of generatieve antwoorden te manipuleren.
De technologie verandert dus, maar het fundamentele probleem blijft verrassend herkenbaar.
Meer pagina’s betekent niet automatisch een betere website.
Meer woorden betekenen niet automatisch meer expertise.
En meer bronnen betekenen niet automatisch meer zekerheid.
Wat betekent dit voor bedrijven die AI gebruiken voor content?
Stoppen met AI gebruiken zou een vreemde conclusie zijn.
AI kan juist bijzonder nuttig zijn in een goed redactioneel proces.
Het kan helpen om een onderwerp te structureren, vragen te bedenken, bestaande teksten te analyseren, tegenargumenten te zoeken, complexe informatie begrijpelijker te maken en sneller verschillende bronnen te onderzoeken.
Het verschil zit in wat daarna gebeurt.
Wordt de gegenereerde tekst zonder controle gepubliceerd?
Of wordt AI gebruikt als hulpmiddel binnen een proces waarin iemand bronnen controleert, eigen kennis toevoegt, feitelijke beweringen verifieert en verantwoordelijkheid neemt voor het eindresultaat?
Dat tweede model lijkt ons veel duurzamer.
Niet AI in plaats van expertise, maar AI om expertise efficiënter te verwerken en toegankelijk te maken.
Misschien wordt vertrouwen het echte optimalisatieprobleem
SEO draaide lange tijd sterk rond vindbaarheid.
AI-vindbaarheid voegt daar een nieuwe laag aan toe: kan een machine je informatie vinden, begrijpen en gebruiken?
Maar naarmate synthetische content toeneemt, komt daar mogelijk nog een derde vraag bij:
kan een systeem bepalen waarom het jouw informatie zou moeten vertrouwen?
Dat is een veel moeilijker probleem.
Een technische tag kan aangeven dat iets een organisatie is. Een sitemap kan tonen waar een pagina staat. Een llms.txt-bestand kan een agent naar documentatie sturen.
Geen van die technieken kan op zichzelf bewijzen dat een bewering waar is.
Daarvoor blijven zaken zoals oorspronkelijke bronnen, onafhankelijke bevestiging, reputatie, expertise, consistentie en herkomst belangrijk.
Misschien wordt de volgende fase van online vindbaarheid daarom niet alleen een wedstrijd om machineleesbaarheid, maar ook om verifieerbaarheid.
Als iedereen kan publiceren, wordt oorsprong belangrijker
We weten nog niet precies hoe een internet met steeds meer synthetische content toekomstige AI-systemen zal beïnvloeden.
Onderzoek naar model collapse toont dat ongecontroleerde recursieve training op gegenereerde data reële technische problemen kan veroorzaken. Dat is echter niet hetzelfde als bewijzen dat AI-systemen straks automatisch iedere vaak herhaalde fout als waarheid zullen beschouwen.
De hypothese van synthetische consensus gaat over iets subtielers.
Wanneer informatie razendsnel kan worden gekopieerd, herschreven en vermenigvuldigd, wordt het aantal websites waarop een bewering voorkomt een steeds minder interessante maatstaf voor de betrouwbaarheid ervan.
De vraag verschuift van:
Hoe vaak wordt dit gezegd?
naar:
Wie wist dit oorspronkelijk, waarop was die kennis gebaseerd en kunnen we dat nog achterhalen?
Generatieve AI kan het internet vele malen productiever maken.
De uitdaging wordt ervoor te zorgen dat we daarbij niet alleen steeds meer content produceren, maar ook nieuwe kennis, echte ervaring en controleerbare informatie blijven toevoegen.
Want als AI steeds meer van het internet schrijft, wordt de belangrijkste vraag misschien niet waar AI zijn informatie vindt.
Maar hoe het nog kan herkennen waar die informatie oorspronkelijk vandaan kwam.
Laatst bijgewerkt op 30 september 2026.
Gerelateerde artikelen
llms.txt: nuttig voor AI-vindbaarheid of vooral hype?
Websites worden niet langer alleen bezocht door mensen en traditionele zoekmachines. Ook AI-assistenten en agents halen informatie van het web om vragen te beantwoorden, documentatie te raadplegen of taken uit te voeren.
Daaruit ontstond een interessante vraag: kunnen we informatie op een website gemakkelijker toegankelijk maken voor deze systemen?
llms.txt probeert daar een antwoord op te bieden.
Het is een relatief nieuwe voorgestelde standaard waarmee je op een vaste plaats informatie en belangrijke bronnen van je website kunt aanbieden in een formaat dat gemakkelijk door taalmodellen en AI-agents verwerkt kan worden.
Maar rond llms.txt zijn ondertussen ook stevige claims ontstaan. Het zou de robots.txt voor AI zijn, noodzakelijk worden voor AI-vindbaarheid of ervoor zorgen dat je vaker in AI-antwoorden verschijnt.
Zo eenvoudig ligt het niet.
Wat is llms.txt?
llms.txt is een voorstel voor een standaard waarmee websites informatie beschikbaar kunnen maken voor Large Language Models (LLM’s) en AI-agents.
Het oorspronkelijke voorstel werd in september 2024 gepubliceerd door Jeremy Howard. In augustus 2026 verscheen versie 2 van de officiële llms.txt-specificatie, waarin het voorstel verder werd aangepast op basis van twee jaar praktijkervaring.
Het basisidee is eenvoudig.
Je plaatst een bestand met de naam:
llms.txt
op een vaste locatie van je website, bijvoorbeeld:
https://www.jouwdomein.be/llms.txt
In dat bestand geef je een korte beschrijving van de website en verwijs je naar belangrijke informatie en pagina’s.
Anders dan bijvoorbeeld een XML-sitemap gebruikt llms.txt daarvoor geen XML, maar Markdown.
Dat is bewust gekozen. Markdown bevat weinig overbodige opmaak en kan daardoor relatief eenvoudig door zowel mensen als machines gelezen en verwerkt worden.
Waarom werd llms.txt bedacht?
Een gewone webpagina is in eerste instantie voor mensen gebouwd.
Naast de eigenlijke inhoud bevat de HTML vaak navigatie, een footer, formulieren, scripts, advertenties, interactieve onderdelen en allerlei technische elementen.
Een browser weet hoe hij daar een visuele website van moet maken.
Een AI-agent die alleen bepaalde informatie nodig heeft, heeft al die elementen niet noodzakelijk nodig. Hij is vooral geïnteresseerd in de inhoud en de context daarvan.
De makers van llms.txt stellen daarom voor om belangrijke informatie op een compactere en voorspelbare manier beschikbaar te maken.
Het bestand functioneert daarbij eerder als een inhoudelijke wegwijzer voor AI-agents dan als een volledige kopie van je website.
Hoe ziet een llms.txt-bestand eruit?
Een llms.txt-bestand is verrassend eenvoudig.
Een vereenvoudigd voorbeeld voor een fictief webbureau zou er bijvoorbeeld zo kunnen uitzien:
# Voorbeeld Webbureau
> Webdesignbureau gespecialiseerd in websites, branding en SEO.
Wij ontwerpen en ontwikkelen websites voor bedrijven en organisaties.
## Diensten
- [Webdesign](https://theotherconcept.be/webdesign/): Websites op maat
- [Grafisch ontwerp](https://theotherconcept.be/grafisch-ontwerp-branding/): Branding en visuele identiteit
- [SEO](https://theotherconcept.be/seo-ai-vindbaarheid/): SEO en AI-vindbaarheid
## Kennisbank
- [Schema.org](https://theotherconcept.be/seo/schema-org/): Uitleg over structured data
- [XML-sitemap](https://theotherconcept.be/seo/xml-sitemap/): Uitleg over XML-sitemaps
## Contact
- [Contact](https://theotherconcept.be/contact/): Contactgegevens en aanvraagformulierDe huidige llms.txt-specificatie schrijft een eenvoudige structuur voor.
Een H1 met de naam van de website of het project vormt het verplichte onderdeel. Daarna kunnen een korte samenvatting, aanvullende informatie en verschillende H2-secties met relevante links volgen.
Je hoeft dus niet je volledige website in één gigantisch tekstbestand te kopiëren.
Het bestand helpt een systeem vooral begrijpen wat de website is en waar belangrijke informatie te vinden is.
llms.txt is geen robots.txt voor AI
Een vergelijking die je vaak tegenkomt is:
llms.txt is de robots.txt voor AI.
Dat klinkt aantrekkelijk, maar technisch klopt het niet.
Een robots.txt-bestand bevat regels waarmee website-eigenaars crawlers kunnen aangeven welke delen van een website ze wel of niet mogen crawlen.
llms.txt heeft een compleet andere functie.
Het probeert geen toegang te blokkeren of crawlrechten vast te leggen. Het biedt juist informatie en verwijzingen aan in een formaat dat gemakkelijk door AI-systemen verwerkt kan worden.
Heel eenvoudig:
robots.txt → instructies over crawling.
XML-sitemap → overzicht van belangrijke URL’s voor zoekmachines.
llms.txt → voorgestelde inhoudelijke wegwijzer voor AI-agents en LLM’s.
De bestanden kunnen dus naast elkaar bestaan omdat ze verschillende problemen proberen op te lossen.
Helpt llms.txt om beter gevonden te worden in Google?
Nee.
En dit is een belangrijke nuance.
Google heeft in juni 2026 expliciet verduidelijkt dat Google Search llms.txt niet nodig heeft en het bestand geen positieve of negatieve invloed heeft op zichtbaarheid of rankings.
Dat geldt ook voor de generatieve AI-functies binnen Google Search.
In zijn richtlijnen voor optimalisatie voor generatieve AI in Google Search geeft Google expliciet aan dat je geen speciale AI-bestanden, Markdown-versies of andere nieuwe machineleesbare bestanden hoeft te maken om in Google Search en zijn generatieve functies te verschijnen.
Een llms.txt-bestand toevoegen met de verwachting dat je daardoor hoger in Google komt of vaker in Google AI-antwoorden verschijnt, heeft volgens Google dus geen basis.
Heeft llms.txt dan helemaal geen nut?
Dat zou dan weer te kort door de bocht zijn.
Google Search gebruikt het bestand niet, maar dat betekent niet dat geen enkel ander systeem er iets mee kan.
De llms.txt-specificatie is ondertussen geëvolueerd naar versie 2 en wordt door verschillende websites en documentatieplatformen geïmplementeerd.
Een concreet voorbeeld is Cloudflare.
Cloudflare publiceert llms.txt-bestanden voor zijn documentatie en biedt daarnaast Markdown-versies van documentatiepagina’s aan. AI-agents kunnen zo rechtstreeks een overzicht van beschikbare documentatie raadplegen zonder eerst de volledige website-interface te moeten interpreteren.
Dat laat meteen zien waar llms.txt vandaag vooral interessant kan zijn: uitgebreide documentatie en websites waarvan informatie actief door AI-agents gebruikt wordt.
llms.txt versus llms-full.txt
Naast llms.txt kom je soms ook llms-full.txt tegen.
Dat is niet hetzelfde.
Een llms.txt-bestand is vooral bedoeld als overzicht of index. Het bevat context en verwijzingen naar relevante informatie.
Een llms-full.txt-bestand kan daarentegen veel meer inhoud rechtstreeks bundelen.
Cloudflare gebruikt bijvoorbeeld beide:
llms.txt bevat een gestructureerde directory van documentatie.
llms-full.txt bevat de inhoud van documentatie in één groter tekstbestand voor toepassingen zoals offline indexering en verwerking door modellen met een groot contextvenster.
Voor een gewone bedrijfswebsite is zo’n gigantisch bestand lang niet altijd nodig.
Ook hier geldt: meer informatie aanbieden is niet automatisch beter.
Versie 2 maakt llms.txt beter vindbaar voor agents
Een interessante ontwikkeling kwam er in augustus 2026 met versie 2 van het voorstel.
Een probleem met de oorspronkelijke aanpak was namelijk vrij fundamenteel.
Hoe weet een AI-agent die op een willekeurige webpagina terechtkomt dat er ergens een llms.txt-bestand of Markdown-versie beschikbaar is?
Versie 2 introduceert daarvoor standaard linkrelaties.
Met rel="describedby" kan een pagina verwijzen naar het llms.txt-bestand dat erop van toepassing is.
Met:
rel="alternate" type="text/markdown"
kan een website aangeven dat er ook een Markdown-versie van een pagina beschikbaar is.
Dat kan bijvoorbeeld via HTML of HTTP-headers gebeuren.
Het idee is dat agents daardoor minder hoeven te gokken waar machinevriendelijke versies van informatie te vinden zijn.
Wat heeft llms.txt met AI-vindbaarheid te maken?
Hier wordt het onderwerp interessanter voor bedrijven.
Wanneer we spreken over AI-vindbaarheid, gaat het uiteindelijk over de vraag hoe gemakkelijk machines betrouwbare informatie over een organisatie, product, dienst of onderwerp kunnen vinden, begrijpen en gebruiken.
llms.txt past binnen die gedachte.
Je kunt expliciet beschrijven wat je website doet en verwijzen naar de pagina’s die daarvoor de belangrijkste informatie bevatten.
Maar daaruit volgt niet automatisch dat een taalmodel die informatie ook daadwerkelijk gebruikt.
Een AI-systeem moet het bestand kennen, kunnen ophalen én ervoor kiezen om de informatie te verwerken.
Er bestaat momenteel geen universele afspraak dat alle belangrijke AI-systemen bij iedere website automatisch naar /llms.txt kijken.
Daarom zou ik llms.txt vandaag zien als een aanvullende technische laag, niet als fundament van AI-vindbaarheid.
En hoe verschilt llms.txt van Schema.org?
Ook Schema.org wordt vaak genoemd wanneer het over machineleesbare websites gaat.
Toch lossen beide iets anders op.
Schema.org voegt gestructureerde betekenis toe aan informatie op een webpagina.
Je kunt bijvoorbeeld expliciet aangeven dat iets een organisatie, persoon, product, artikel of evenement is. Eigenschappen kunnen vervolgens beschrijven welke naam, auteur, prijs of datum daarbij hoort.
llms.txt is veel meer een gecureerde toegangspoort tot informatie.
Je zegt als het ware:
Dit is onze website, dit is wat we doen en hier vind je de belangrijkste bronnen.
Bij Schema.org beschrijf je dus vooral de betekenis en relaties van gegevens. Met llms.txt organiseer en presenteer je belangrijke bronnen voor systemen die de standaard ondersteunen.
Ze kunnen elkaar daarom aanvullen, maar zijn niet onderling uitwisselbaar.
Is llms.txt interessant voor een gewone bedrijfswebsite?
Dat hangt ervan af.
Voor een grote documentatiewebsite, softwareplatform of API-provider is de toepassing vrij duidelijk. AI-agents hebben daar vaak behoefte aan actuele, technische informatie en kunnen via llms.txt gemakkelijker relevante documentatie vinden.
Voor een lokale onderneming met vijf pagina’s is de toegevoegde waarde veel minder duidelijk.
Zo’n website is voor moderne crawlers doorgaans al relatief eenvoudig te verwerken.
Toch kan het interessant zijn om met llms.txt te experimenteren wanneer je website veel inhoud bevat of wanneer AI-vindbaarheid bewust onderdeel is van je digitale strategie.
De technische implementatie kan bovendien relatief eenvoudig zijn.
Alleen zou ik andere werkzaamheden er niet voor laten liggen.
Wat is belangrijker dan llms.txt?
Voordat je tijd investeert in nieuwe AI-specifieke technieken, moet de basis goed zitten.
Voor Google zelf is de boodschap daarover behoorlijk duidelijk: de principes die al gelden voor Search blijven ook relevant voor de AI-functies binnen Google Search.
Denk onder andere aan:
- inhoud die daadwerkelijk antwoord geeft op vragen van je doelgroep;
- pagina’s die technisch toegankelijk en crawlbaar zijn;
- een duidelijke websitestructuur en relevante interne links;
- correcte en consistente informatie over je organisatie;
- goede titels en duidelijke contentstructuur;
- technisch correcte structured data waar die relevant is;
- originele informatie, expertise en inhoud die iets toevoegt.
Een perfect llms.txt-bestand kan zwakke, onduidelijke of onbetrouwbare websitecontent niet repareren. Het kan informatie gemakkelijker toegankelijk maken voor systemen die de standaard ondersteunen, maar machineleesbaarheid is niet hetzelfde als betrouwbaarheid.
Dat onderscheid kan zelfs belangrijker worden naarmate steeds meer online content met generatieve AI wordt geproduceerd. Wanneer AI-gegenereerde informatie opnieuw als bron voor andere websites en AI-systemen dient, wordt het steeds relevanter om te weten waar informatie oorspronkelijk vandaan komt. In als AI het internet schrijft, waar haalt AI straks zijn kennis vandaan? gaan we dieper in op AI-gegenereerde content, model collapse en het risico dat herhaling uiteindelijk op consensus begint te lijken.
Dat geldt overigens voor veel nieuwe technieken rond AI-optimalisatie. Nieuwe standaarden kunnen interessant zijn, maar ze vervangen originele informatie, betrouwbare bronnen en echte expertise niet.
Moet je nu een llms.txt-bestand toevoegen?
Voor de meeste bedrijfswebsites zou ik het vandaag als optioneel beschouwen.
Heb je een grote kennisbank, technische documentatie of veel inhoud die door AI-agents gebruikt kan worden? Dan wordt het interessanter.
Heb je een kleine website en moet je kiezen tussen een llms.txt-bestand maken of belangrijke pagina’s inhoudelijk verbeteren? Dan zou ik eerst de pagina’s verbeteren.
Het bestand is relatief eenvoudig te implementeren, dus experimenteren kan weinig kwaad zolang de informatie correct onderhouden wordt.
Verwacht alleen geen meetbare SEO-boost puur omdat het bestand bestaat.
Wat zou je erin kunnen opnemen?
Voor een bedrijfswebsite kun je bijvoorbeeld denken aan:
- een korte, feitelijke omschrijving van de onderneming;
- de belangrijkste diensten of producten;
- belangrijke kennis- of documentatiepagina’s;
- informatie over de organisatie;
- contact- of supportdocumentatie;
- andere bronnen die voor een AI-agent daadwerkelijk nuttig kunnen zijn.
Probeer vooral niet om er een document vol marketingclaims van te maken.
Een compacte, feitelijke structuur is veel logischer voor het doel waarvoor het bestand bedacht werd.
Kan llms.txt robots.txt vervangen?
Nee.
Het is belangrijk dat beide niet met elkaar verward worden.
Een robots.txt-bestand heeft een gevestigde functie binnen crawling op het web. Je kunt er crawlers mee aangeven welke URL-paden ze wel of niet mogen benaderen volgens het Robots Exclusion Protocol.
llms.txt regelt dergelijke toegangsrechten niet.
Wil je bepaalde AI-crawlers blokkeren of beperken, dan is een llms.txt-bestand daarvoor dus niet het juiste mechanisme.
Dat onderscheid wordt extra belangrijk nu website-eigenaars steeds bewuster nadenken over welke bots hun content mogen crawlen en waarvoor die content vervolgens gebruikt kan worden.
llms.txt is interessant, maar geen wondermiddel
llms.txt is een interessant voorbeeld van hoe het web zich probeert aan te passen aan een wereld waarin niet alleen mensen en zoekmachines websites bezoeken, maar ook steeds meer AI-agents.
De aanpak is logisch: geef machines een compacte, gestructureerde ingang naar belangrijke informatie en maak relevante content indien mogelijk beschikbaar in een eenvoudig te verwerken formaat.
De standaard wordt ondertussen daadwerkelijk gebruikt en versie 2 lost enkele praktische problemen rond vindbaarheid op.
Maar daar moeten we geen grotere beloftes aan koppelen dan we kunnen onderbouwen.
Google Search gebruikt llms.txt niet en het bestand verbetert je rankings of zichtbaarheid binnen Google niet. Andere systemen kunnen er wél gebruik van maken en vooral voor documentatie en agentgerichte toepassingen zien we concrete implementaties.
Bij The Other Concept bekijken we llms.txt daarom als één mogelijk onderdeel van een bredere aanpak rond SEO en AI-vindbaarheid.
Eerst zorgen dat je informatie goed, duidelijk en technisch toegankelijk is. Daarna kunnen nieuwe standaarden zoals llms.txt een interessante extra laag vormen.
Laatst bijgewerkt op 30 september 2026.
Gerelateerde artikelen
AI in grafisch ontwerp: hulpmiddel of vervanger van de ontwerper?
Artificial intelligence heeft in korte tijd een vaste plaats gekregen binnen grafisch ontwerp. Afbeeldingen genereren vanuit een tekstuele beschrijving is ondertussen maar één van de mogelijkheden. AI kan objecten verwijderen, beelden uitbreiden, achtergronden creëren, stijlen onderzoeken, variaties voorstellen en repetitieve taken versnellen.
Betekent dit dat een grafisch ontwerper binnenkort overbodig wordt?
Niet echt. De interessantere vraag is hoe AI in grafisch ontwerp gebruikt kan worden als onderdeel van een creatief proces. Want een beeld genereren en een sterke visuele identiteit ontwerpen zijn nog altijd twee heel verschillende dingen.
Wat bedoelen we met AI in grafisch ontwerp?
AI in grafisch ontwerp is een brede verzamelterm voor toepassingen waarbij kunstmatige intelligentie wordt ingezet tijdens het creatieve of technische ontwerpproces.
Generatieve AI is daarvan momenteel het meest zichtbare voorbeeld. Je geeft een model een beschrijving of ander bronmateriaal en het genereert op basis daarvan bijvoorbeeld een afbeelding, illustratie of grafisch element.
Maar AI kan veel meer.
Denk aan automatisch selecteren van onderwerpen in foto’s, achtergronden verwijderen, afbeeldingen vergroten, beeldruis verminderen, kleuren aanpassen, ontbrekende delen van een afbeelding genereren of meerdere ontwerpvarianten maken.
Sommige functies voelen ondertussen zelfs niet meer als AI omdat ze rechtstreeks geïntegreerd zijn in programma’s die ontwerpers dagelijks gebruiken.
AI verandert vooral hoe we ontwerpen
De komst van Photoshop maakte fotografen niet overbodig. Digitale ontwerpsoftware betekende evenmin het einde van grafisch ontwerp.
Nieuwe technologie verandert vooral welke handelingen een ontwerper zelf moet uitvoeren.
Met generatieve AI gebeurt iets vergelijkbaars.
Een ontwerper hoeft bijvoorbeeld niet meer uren te besteden aan het vrijstaand maken van tientallen complexe beelden wanneer software daarbij kan helpen. Een ontbrekend stuk achtergrond kan soms in seconden worden gegenereerd. En voor een eerste visuele verkenning kunnen verschillende richtingen veel sneller worden uitgeprobeerd.
Dat creëert tijd voor het gedeelte waar ontwerp uiteindelijk om draait: keuzes maken.
Waar gebruiken we AI vandaag voor?
AI kan op verschillende momenten in een grafisch ontwerpproces nuttig zijn.
Ideeën en visuele richtingen onderzoeken
Een leeg canvas is niet altijd de beste plaats om te beginnen.
AI kan helpen om snel verschillende composities, beeldstijlen of conceptuele richtingen te onderzoeken. Niet noodzakelijk om het uiteindelijke ontwerp te genereren, maar om ideeën zichtbaar te maken.
Een ontwerper kan vervolgens beoordelen welke richting interessant is, elementen combineren en het concept verder ontwikkelen.
Beelden genereren die moeilijk te fotograferen zijn
Soms heb je een heel specifiek beeld nodig waarvoor geen geschikte stockfoto bestaat.
Generatieve AI maakt het mogelijk om beelden te creëren rond een specifieke compositie, sfeer of situatie. Dat kan interessant zijn voor conceptbeelden, campagnes, achtergronden, illustratieve toepassingen of visuals bij online content.
Het betekent niet dat fotografie of illustratie daarmee altijd vervangen moeten worden. Wanneer authenticiteit, een echt product, een locatie of herkenbare mensen centraal staan, kan origineel beeldmateriaal juist veel sterker zijn.
Bestaande foto’s aanpassen
Dit is misschien een van de meest praktische toepassingen.
Een foto is perfect, behalve dat er links net te weinig ruimte is voor tekst. De achtergrond moet verder doorlopen. Een storend object moet verdwijnen. Een beeld moet van vierkant naar liggend formaat worden uitgebreid.
Generatieve functies kunnen dergelijke aanpassingen aanzienlijk versnellen.
Adobe heeft generatieve AI bijvoorbeeld rechtstreeks geïntegreerd in verschillende Creative Cloud-toepassingen, waardoor AI steeds meer een onderdeel wordt van bestaande ontwerpworkflows in plaats van een afzonderlijke tool.
Repetitieve taken versnellen
Niet iedere taak van een grafisch ontwerper is creatief.
Bestanden uitsnijden, achtergronden verwijderen, formaten aanpassen, varianten produceren of grote hoeveelheden beeldmateriaal verwerken kan veel tijd vragen.
Wanneer AI een deel van die handelingen automatiseert, betekent dat vooral dat minder tijd verloren gaat aan repetitief werk.
Maar een gegenereerd beeld is nog geen ontwerp
Dit onderscheid vind ik belangrijk.
Wanneer een AI-model een aantrekkelijke afbeelding genereert, heb je een afbeelding. Nog geen visuele identiteit, campagne of doordacht ontwerp.
Grafisch ontwerp heeft een doel.
Een ontwerper probeert informatie te structureren, aandacht te sturen, herkenbaarheid op te bouwen en een bepaalde boodschap over te brengen. Daarvoor worden bewuste keuzes gemaakt rond compositie, typografie, kleur, hiërarchie, fotografie en vorm.
AI kan opties genereren.
Maar iemand moet nog steeds bepalen welke optie past bij het merk en waarom.
AI kent je merk niet zoals een ontwerper dat doet
Je kunt een AI-model veel context geven. Kleuren, voorbeelden, tone of voice, doelgroep, stijlreferenties en bestaande ontwerpen kunnen allemaal helpen.
Toch is dat iets anders dan een ontwerper die begrijpt waarom bepaalde keuzes binnen een identiteit gemaakt zijn.
Een sterke huisstijl is immers meer dan een verzameling mooie elementen.
Waarom wordt een bepaalde kleur alleen als accent gebruikt? Waarom is fotografie bewust rustig? Hoeveel witruimte past bij het merk? Wanneer mag een grafisch element wel gebruikt worden en wanneer juist niet?
Die samenhang zorgt ervoor dat verschillende ontwerpen toch herkenbaar bij hetzelfde merk horen.
Daarom blijft een consistente huisstijl belangrijk, ongeacht hoeveel AI-tools tijdens de productie worden gebruikt.
Het gevaar van visuele middelmaat
AI kan bijzonder indrukwekkende beelden genereren. Tegelijk ontstaat er een nieuw probleem: iedereen beschikt steeds gemakkelijker over dezelfde mogelijkheden.
Wanneer duizenden bedrijven vergelijkbare prompts, modellen en stijlen gebruiken, kan visuele communicatie juist meer op elkaar beginnen lijken.
Je herkent het soms al: dezelfde gladde 3D-objecten, futuristische gradients, overdreven perfecte mensen of surrealistische composities.
Technisch knap, maar niet noodzakelijk onderscheidend.
Voor branding is dat belangrijk.
Een merk hoeft niet alleen mooi te zijn. Het moet herkenbaar en eigen zijn.
AI gebruiken zonder duidelijke creatieve richting kan daarom precies het tegenovergestelde bereiken van wat branding probeert te doen.
Een goede prompt vervangt geen ontwerpkennis
Prompting kan invloed hebben op wat een generatief model produceert. Hoe beter je beschrijft wat je wilt, hoe groter de kans dat de output bruikbaar wordt.
Maar ook een perfecte prompt lost niet alles op.
Je moet nog steeds kunnen beoordelen of een compositie werkt, of typografie past, of kleuren binnen de branding goed samenwerken, of een beeld technisch bruikbaar is en of het geheel aansluit bij de identiteit.
Dat is vergelijkbaar met andere ontwerptools.
Photoshop kunnen bedienen maakt iemand niet automatisch een goede grafisch ontwerper. Hetzelfde geldt voor een AI-image generator.
De tool bepaalt wat mogelijk is. Ontwerpkennis bepaalt wat je ermee doet.
AI en branding vragen extra voorzichtigheid
Voor losse visuals kan experimenteren relatief eenvoudig zijn. Bij een logo of volledige merkidentiteit ligt dat anders.
Een logo moet jarenlang bruikbaar blijven, op verschillende formaten functioneren en onderscheidend genoeg zijn om als herkenningsteken te dienen. Ook bij een logo redesign is het daarom belangrijk om verder te kijken dan wat op dat moment visueel aantrekkelijk lijkt.
Daarbij spelen bovendien juridische vragen rond eigendom en bescherming.
Een volledig door AI gegenereerd logo zonder voldoende menselijke creatieve bijdrage kan bijvoorbeeld andere auteursrechtelijke vragen oproepen dan een ontwerp dat door een ontwerper zelf is gemaakt en waarbij AI slechts als hulpmiddel werd gebruikt.
Ook praktisch is voorzichtigheid verstandig. Een gegenereerd symbool kan sterk lijken op bestaande vormen of merken zonder dat je je daarvan bewust bent.
AI kan dus prima helpen tijdens exploratie en conceptontwikkeling, maar bij merkidentiteit blijft menselijke controle bijzonder belangrijk.
Hoe zit het met auteursrecht?
Dit is een van de ingewikkeldste onderwerpen rond generatieve AI.
Er spelen eigenlijk verschillende vragen tegelijk.
Wie bezit de gegenereerde output? Welke rechten geven de voorwaarden van de gebruikte AI-dienst? Kan een volledig door AI gemaakt werk auteursrechtelijk beschermd worden? En welk materiaal werd gebruikt om het onderliggende model te trainen?
De antwoorden kunnen verschillen per land, AI-platform en concrete toepassing.
Internationaal wordt daar nog volop juridisch over gediscussieerd en geprocedeerd. Het is daarom onverstandig om simpelweg aan te nemen dat ieder gegenereerd beeld automatisch dezelfde rechten heeft als traditioneel gemaakt ontwerpwerk.
Een rapport uit 2025 concludeert voor de VS bijvoorbeeld dat AI-gebruik menselijke auteursrechtelijke bescherming niet uitsluit, maar dat louter prompts invoeren op zichzelf niet voldoende menselijke auteurschap oplevert.
Voor commercieel grafisch ontwerp is het verstandig om te weten welke tool gebruikt werd, de gebruiksvoorwaarden ervan te controleren en voldoende menselijke creatieve controle over het eindresultaat te behouden.
Transparantie rond AI wordt belangrijker
Naast auteursrecht wordt ook transparantie steeds relevanter.
Niet ieder ontwerp waarin ergens AI gebruikt werd, hoeft voorzien te worden van een grote waarschuwing. Een ontwerper die AI gebruikt om bijvoorbeeld een achtergrond uit te breiden bevindt zich in een heel andere situatie dan iemand die een realistische afbeelding van een niet-bestaande gebeurtenis publiceert.
Context is belangrijk.
Binnen Europa zijn sinds 2 augustus 2026 bovendien bepaalde transparantieverplichtingen uit de AI Act van toepassing. Die richten zich onder andere op het herkenbaar maken van bepaalde AI-gegenereerde of gemanipuleerde content en op disclosure bij deepfakes.
Ook de technologie zelf evolueert. Adobe gebruikt bijvoorbeeld Content Credentials: metadata die informatie kan bevatten over hoe digitale content gemaakt of aangepast werd en welke AI-tools daarbij gebruikt zijn.
We zullen waarschijnlijk steeds vaker dergelijke informatie aan digitale bestanden gekoppeld zien worden.
Wanneer gebruiken we liever géén AI?
AI is geen verplicht onderdeel van ieder ontwerpproject.
Wanneer we authentieke fotografie van een bedrijf nodig hebben, heeft het weinig zin om medewerkers te genereren die niet bestaan. Wanneer een illustratie bewust de persoonlijke stijl van een illustrator moet dragen, kan menselijke creatie juist het hele punt zijn.
Ook voor werk waarbij exacte producteigenschappen belangrijk zijn, kan generatieve AI ongeschikt zijn.
Een gegenereerde visual van een technisch product kan er overtuigend uitzien en tegelijkertijd onderdelen bevatten die in werkelijkheid niet bestaan.
Daarom begint de vraag voor ons niet met:
Kunnen we hiervoor AI gebruiken?
maar met:
Is AI hier de beste manier om het gewenste resultaat te bereiken?
Wat wij merken in onze eigen workflow
Bij The Other Concept zien we AI vooral als een uitbreiding van de gereedschapskist.
Voor sommige taken levert het enorm veel tijdswinst op. Een achtergrond uitbreiden, visuele richtingen verkennen of specifiek beeldmateriaal ontwikkelen kan veel sneller dan enkele jaren geleden.
Maar het interessante gedeelte begint meestal pas daarna.
Welke beelden passen bij de klant? Welke richting sluit aan bij de bestaande branding? Wat moeten we aanpassen? Wat voelt te generiek? Waar is echte fotografie sterker? En hoe zorgen we ervoor dat verschillende uitingen uiteindelijk als één merk aanvoelen?
Daar blijft menselijke selectie en art direction belangrijk.
Binnen ons werk rond grafisch ontwerp en branding gebruiken we nieuwe technologie daarom wanneer ze iets toevoegt aan het resultaat, niet omdat ze toevallig beschikbaar is.
AI maakt grafisch ontwerp niet overbodig
AI gaat grafisch ontwerp wel veranderen. Dat doet het nu al.
Een deel van het uitvoerende werk wordt sneller. Beelden die vroeger veel tijd of budget vroegen, kunnen soms eenvoudiger gemaakt worden. En ontwerpers krijgen nieuwe manieren om ideeën te onderzoeken en uit te werken.
Maar daardoor wordt het vermogen om goede keuzes te maken misschien juist belangrijker.
Als iedereen binnen enkele seconden honderd beelden kan genereren, zit de waarde niet meer alleen in het kunnen produceren van een beeld.
De waarde zit in weten welk beeld je nodig hebt, waarom het werkt en hoe het onderdeel wordt van een herkenbaar geheel.
AI kan daarbij een bijzonder krachtig hulpmiddel zijn.
Maar het creatieve idee, de selectie, context en uiteindelijke verantwoordelijkheid verdwijnen daarmee niet.
Laatst aangepast: 22 september 2026.
Gerelateerde artikelen
ChatGPT en SEO: de belangrijkste vragen beantwoord
ChatGPT en SEO zijn ondertussen nauw met elkaar verweven. SEO-specialisten gebruiken generatieve AI voor onderzoek, content, analyses en ideeën, terwijl mensen ChatGPT zelf steeds vaker gebruiken om informatie, bedrijven, producten en diensten te vinden.
Dat roept heel wat vragen op. Mag je teksten van ChatGPT gebruiken op je website? Kan Google AI-content herkennen? Heeft ChatGPT toegang tot Google? Kun je optimaliseren voor ChatGPT? En maakt AI traditionele SEO uiteindelijk overbodig?
In deze FAQ beantwoorden we de belangrijkste vragen over ChatGPT en SEO, met de nodige nuance.
Kan je ChatGPT gebruiken voor SEO?
Ja. ChatGPT kan bij heel wat onderdelen van SEO als hulpmiddel worden gebruikt.
Denk bijvoorbeeld aan het verzamelen en structureren van ideeën, het analyseren van zoekintenties, het opstellen van contentstructuren, het bedenken van mogelijke zoektermen, het herschrijven van teksten, het genereren van structured data of het analyseren van gegevens die je zelf aanlevert.
Dat betekent niet dat je iedere output rechtstreeks moet gebruiken.
ChatGPT kan informatie verkeerd interpreteren, verouderde of onjuiste informatie geven en overtuigend klinkende antwoorden formuleren die feitelijk niet kloppen. Bovendien kent het zonder bijkomende context jouw bedrijf, klanten en expertise niet zoals jij die kent.
Zie ChatGPT daarom eerder als een assistent binnen je SEO-proces dan als vervanging van strategie, expertise en controle.
Wil je concrete toepassingen zien? In ChatGPT voor SEO: voorbeelden en use cases laten we zien voor welke SEO-taken je ChatGPT praktisch kunt inzetten.
Is AI-gegenereerde content slecht voor SEO?
Niet automatisch.
Google maakt geen fundamenteel onderscheid tussen content omdat die door een mens of met behulp van AI werd gemaakt. De kwaliteit en het doel van de content zijn belangrijker dan de productiemethode.
Google geeft in zijn richtlijnen over generatieve AI-content aan dat generatieve AI nuttig kan zijn voor bijvoorbeeld onderzoek en het structureren van originele content.
Het probleem ontstaat wanneer AI wordt gebruikt om op grote schaal pagina’s te produceren zonder voldoende toegevoegde waarde. Dergelijke praktijken kunnen onder Google’s beleid rond scaled content abuse vallen.
Een door ChatGPT ondersteunde tekst kan dus prima presteren wanneer hij nuttig, betrouwbaar en origineel is. Honderden oppervlakkige pagina’s genereren puur om zoveel mogelijk zoektermen af te dekken is iets heel anders.
Straft Google teksten die met ChatGPT geschreven zijn?
Niet simpelweg omdat ChatGPT gebruikt werd.
Google heeft expliciet aangegeven dat gepast gebruik van AI of automatisering niet in strijd is met zijn richtlijnen. Automatisering gebruiken met als hoofddoel zoekresultaten manipuleren is dat wel.
Het idee dat iedere tekst die door ChatGPT werd aangeraakt automatisch een penalty krijgt, klopt dus niet.
De relevante vraag is niet:
Heeft AI deze tekst geschreven?
maar eerder:
Heeft deze pagina voldoende waarde voor de persoon die erop terechtkomt?
Google legt daarbij sterk de nadruk op helpful, reliable, people-first content.
Kan Google herkennen dat een tekst door ChatGPT geschreven is?
Proberen vast te stellen of Google een specifieke tekst als ChatGPT-tekst kan herkennen, is voor SEO eigenlijk de verkeerde discussie.
Google gebruikt allerlei systemen om kwaliteit, relevantie en spam te beoordelen, maar publiceert geen betrouwbare methode waarmee je kunt bepalen of een bepaalde pagina als AI-geschreven wordt geclassificeerd.
Daarom heeft het weinig zin om teksten door zogenaamde AI detectors te halen met als doel ze veilig voor Google te maken.
Concentreer je liever op de inhoud zelf.
Is de informatie correct? Voegt ze iets toe? Is ze gebaseerd op echte kennis of ervaring? Beantwoordt ze de vraag beter dan de tientallen vergelijkbare pagina’s die al bestaan?
Dat zijn veel nuttigere vragen.
Moet je vermelden dat je ChatGPT hebt gebruikt?
Niet bij iedere kleine toepassing.
Wanneer je ChatGPT gebruikt om bijvoorbeeld een titel te brainstormen, spelling te controleren of een bestaande alinea duidelijker te formuleren, is een uitgebreide AI-disclaimer meestal weinig zinvol.
Google adviseert wel transparantie wanneer lezers redelijkerwijs zouden willen weten hoe bepaalde content tot stand kwam.
Dat wordt relevanter wanneer AI een substantieel deel van de content genereerde of wanneer de manier waarop de informatie geproduceerd werd belangrijk is om de betrouwbaarheid ervan te beoordelen.
Transparantie moet dus vooral nuttig zijn voor de lezer, niet een truc om zoekmachines tevreden te stellen.
Kan ChatGPT zoekwoordenonderzoek doen?
Ja, maar met een belangrijke beperking.
ChatGPT is goed in taal. Daardoor kan het uitstekend helpen om onderwerpen te groeperen, synoniemen te vinden, long-tailvarianten te bedenken, mogelijke vragen te verzamelen en zoekintenties te onderzoeken.
Maar wanneer ChatGPT zegt dat een bepaald zoekwoord bijvoorbeeld 2.400 keer per maand gezocht wordt, moet je weten waar dat cijfer vandaan komt.
Zonder toegang tot een betrouwbare actuele databron moet je dergelijke zoekvolumes niet zomaar als feit aannemen.
Gebruik ChatGPT daarom bijvoorbeeld om van een lijst bestaande zoekwoorden logische clusters te maken of om nieuwe invalshoeken te vinden. Gebruik voor actuele zoekvolumes en prestaties daarvoor geschikte databronnen zoals Google Search Console, Google Keyword Planner of gespecialiseerde SEO-tools.
Kan ChatGPT mijn SEO-content schrijven?
Technisch gezien wel.
Maar simpelweg vragen Schrijf een SEO-blog van 1.000 woorden over zonnepanelen levert zelden content op waarmee je je echt onderscheidt.
ChatGPT weet immers niet automatisch welke ervaring jouw bedrijf heeft, welke vragen klanten daadwerkelijk stellen, welke cases je kunt tonen of welke mening je over een onderwerp hebt.
Juist die informatie kan een pagina waardevol maken.
Een interessantere workflow is daarom om zelf expertise, voorbeelden, bronnen, doelgroep en doel van de pagina aan te leveren en AI vervolgens te gebruiken om die informatie te structureren of verder uit te werken.
Daarna blijft menselijke redactie belangrijk.
Controleer feiten, verwijder algemeenheden, voeg eigen ervaring toe en vraag jezelf af of de tekst iets bevat dat niet op honderd andere websites staat.
Kan ChatGPT meta titles en meta descriptions schrijven?
Zeker.
Dit is zelfs een toepassing waarvoor ChatGPT bijzonder handig kan zijn.
Je kunt bijvoorbeeld de inhoud van een pagina aanleveren en verschillende SEO-titels en meta descriptions laten voorstellen binnen een bepaalde lengte en tone of voice.
Ook hier blijft controle nodig.
Een goede SEO-titel moet aansluiten bij de inhoud en zoekintentie. Een meta description moet aantrekkelijk zijn zonder dingen te beloven die niet op de pagina staan.
Bovendien bepaalt Google uiteindelijk zelf welke title link en snippet in de zoekresultaten wordt weergegeven. Je ingestelde SEO-titel en meta description zijn dus belangrijke input, maar geen garantie dat Google ze letterlijk overneemt.
Kan ChatGPT technische SEO uitvoeren?
ChatGPT kan uitstekend helpen bij technische SEO, maar kan zonder toegang tot je website en relevante data niet zelfstandig weten welke technische problemen er daadwerkelijk aanwezig zijn.
Je kunt het bijvoorbeeld vragen om een robots.txt-bestand te beoordelen, redirects te controleren, structured data op te stellen, HTML te analyseren of mogelijke oorzaken van een technisch probleem uit te leggen.
Daarmee wordt technische kennis sneller toegankelijk.
Maar een gegenereerde oplossing moet nog altijd getest worden. Een foutieve canonical, redirectregel of `noindex`-implementatie kan grote gevolgen hebben voor de vindbaarheid van een website.
Gebruik AI hier dus als technische assistent, niet als reden om wijzigingen blindelings door te voeren.
Kan ChatGPT interne links voorstellen?
Ja, en dit is een interessante toepassing wanneer ChatGPT voldoende informatie over je website krijgt.
Als je een overzicht van bestaande pagina’s en artikels aanlevert, kan het inhoudelijke verbanden herkennen en voorstellen waar een interne link relevant zou zijn.
Interne links helpen bezoekers om gerelateerde informatie te vinden en helpen zoekmachines om pagina’s te ontdekken en de onderlinge samenhang van je website beter te begrijpen.
De link moet wel logisch zijn voor de lezer. Overal geforceerd zoekwoorden als anchor tekst toevoegen omdat ze SEO-waarde zouden hebben, maakt content niet beter.
Meer hierover lees je in ons artikel over interne links.
Kan ChatGPT actuele zoekresultaten analyseren?
Dat hangt af van de gebruikte functies en beschikbare toegang.
Het klassieke beeld dat ChatGPT uitsluitend antwoorden geeft vanuit vooraf aangeleerde trainingsdata is niet meer volledig. ChatGPT kan in ondersteunde situaties het web doorzoeken en actuele bronnen gebruiken.
Dat betekent echter niet dat iedere reactie automatisch gebaseerd is op een volledige analyse van de actuele Google-resultaten.
Wanneer actuele SERP-data belangrijk is, moet duidelijk zijn welke bronnen daadwerkelijk werden geraadpleegd en welke gegevens je zelf hebt aangeleverd.
Hetzelfde geldt voor SEO-tools: toegang tot actuele informatie maakt de analyse mogelijk, maar maakt de conclusie niet automatisch correct.
Heeft ChatGPT toegang tot Google?
ChatGPT en Google zijn afzonderlijke systemen.
ChatGPT kan via web search actuele informatie op internet zoeken, maar dat betekent niet dat het onbeperkte interne toegang heeft tot Google’s zoekindex, rankingalgoritmen, Search Console-gegevens of Google Analytics van een website.
Je persoonlijke Search Console- of Analytics-data is ook niet zomaar beschikbaar omdat je er een vraag over stelt.
Voor SEO is dat onderscheid belangrijk. Een AI-model kan helpen informatie te interpreteren, maar je moet weten welke gegevens het daadwerkelijk tot zijn beschikking heeft.
Kunnen mensen mijn website vinden via ChatGPT?
Ja.
ChatGPT kan bij zoekvragen informatie van websites gebruiken en links naar bronnen tonen. Daardoor ontstaat naast klassieke zoekmachines een extra manier waarop mensen websites, bedrijven en informatie kunnen ontdekken.
OpenAI geeft in zijn richtlijnen voor publishers en developers aan dat openbare websites in ChatGPT Search kunnen verschijnen.
Wil je dat content kan worden opgenomen in samenvattingen en fragmenten, dan is het onder andere belangrijk dat OAI-SearchBot niet wordt geblokkeerd.
Dat betekent overigens niet dat iedere crawlbare website automatisch als bron wordt gebruikt. Net zoals bij Google blijft daadwerkelijke zichtbaarheid afhankelijk van de vraag, beschikbare bronnen en de systemen die bepalen welke informatie relevant is.
Moet ik mijn website optimaliseren voor ChatGPT?
Het is zinvol om rekening te houden met vindbaarheid buiten de klassieke lijst met blauwe Google-links, maar dat betekent niet dat je ineens al je SEO-werk moet vervangen door een volledig aparte strategie.
Veel principes overlappen.
Maak informatie toegankelijk. Zorg voor duidelijke pagina’s. Gebruik begrijpelijke taal. Bouw inhoudelijke samenhang op met interne links. Publiceer vooral originele informatie en echte expertise. Dat laatste kan zelfs belangrijker worden naarmate steeds meer online content met AI wordt geproduceerd. In als AI het internet schrijft, waar haalt AI straks zijn kennis vandaan? bekijken we wat er kan gebeuren wanneer AI-content opnieuw als informatiebron voor andere systemen gaat dienen.
Zorg daarnaast dat technische crawlers je content kunnen bereiken wanneer je opgenomen wilt worden.
Daar komt voor ChatGPT specifiek bij dat OpenAI aparte crawlers gebruikt en website-eigenaars via `robots.txt` controle kunnen uitoefenen over bepaalde vormen van toegang.
Hoe ChatGPT de manier waarop we over SEO en online vindbaarheid denken verandert, bespreken we uitgebreider in wat ChatGPT kan betekenen voor SEO.
Wat is het verschil tussen SEO, AEO en GEO?
SEO staat voor Search Engine Optimization en richt zich op vindbaarheid via zoekmachines.
Daarnaast kom je steeds vaker termen tegen zoals AEO (Answer Engine Optimization) en GEO (Generative Engine Optimization). Daarmee wordt meestal bedoeld dat content ook geschikt wordt gemaakt om gevonden, begrepen of aangehaald te worden binnen antwoordmachines en generatieve AI-systemen.
Het is verleidelijk om dit als compleet nieuwe disciplines te presenteren.
In werkelijkheid is er veel overlap met goede SEO: technisch toegankelijke content, duidelijke antwoorden, betrouwbare informatie, logische structuur, relevante links en aantoonbare expertise blijven belangrijk.
Google waarschuwt zelf inmiddels voor verschillende mythes rond zogenaamde AEO/GEO-optimalisatie en stelt dat zijn bestaande SEO-principes ook de basis vormen voor zichtbaarheid in AI Overviews en AI Mode.
Nieuwe zoekervaringen veranderen dus wel waar mensen informatie vinden, maar veel fundamenten van goede online vindbaarheid blijven overeind.
Kan je optimaliseren voor Google AI Overviews en AI Mode?
Ja, maar niet door een verborgen AI-truc toe te passen.
Google zegt expliciet dat er geen speciale technische vereisten zijn om als ondersteunende link in AI Overviews of AI Mode te verschijnen. Een pagina moet geïndexeerd zijn, in aanmerking komen om met een snippet in Google Search te verschijnen en voldoen aan de normale technische vereisten.
Google adviseert onder andere:
- originele en waardevolle content voor bezoekers te maken;
- ervoor te zorgen dat belangrijke informatie als tekst beschikbaar is;
- pagina’s goed bereikbaar te maken via interne links;
- een goede gebruikerservaring te bieden;
- relevante afbeeldingen en video’s te gebruiken waar die iets toevoegen;
- structured data te laten overeenkomen met de zichtbare inhoud.
Er bestaat volgens Google geen speciale schema markup of apart AI-bestand dat je moet toevoegen om in AI Overviews of AI Mode te verschijnen.
Dat is belangrijk, want rond AI-vindbaarheid ontstaan momenteel ook veel technieken en claims waarvoor weinig bewijs bestaat.
Is structured data belangrijk voor ChatGPT en AI-zoekmachines?
Structured data blijft nuttig omdat het machines extra gestructureerde informatie over een pagina kan geven, maar je moet er geen magische AI-optimalisatie van maken.
Voor Google kan ondersteunde structured data bepaalde zoekresultaatfuncties mogelijk maken en helpt ze Google de inhoud van een pagina beter te begrijpen. De markup moet daarbij overeenkomen met wat bezoekers daadwerkelijk op de pagina kunnen zien.
Google zegt tegelijkertijd expliciet dat er geen speciale structured data voor AI Overviews of AI Mode nodig is.
Voor ChatGPT bestaat evenmin een universele schema-code waarmee je afdwingt dat je website als bron wordt gebruikt.
Gebruik structured data dus waarvoor ze bedoeld is, niet als truc om AI-systemen te manipuleren.
Moet ik een llms.txt-bestand toevoegen voor AI-vindbaarheid?
Je komt steeds vaker adviezen tegen om een llms.txt-bestand aan je website toe te voegen.
Op dit moment moet je daar voorzichtig mee omgaan.
Het formaat kan in bepaalde technische contexten interessant zijn, maar het is geen universele standaard waarmee je automatisch beter zichtbaar wordt in ChatGPT, Google AI Overviews of andere generatieve zoekervaringen.
Google zegt expliciet dat je geen nieuwe machine-readable bestanden of AI-tekstbestanden hoeft aan te maken om in zijn AI-features te verschijnen.
Voor ChatGPT is vooral relevant dat de juiste crawler toegang heeft tot openbare content wanneer je gevonden wilt kunnen worden.
Een llms.txt toevoegen puur omdat iemand belooft dat je daardoor hoger scoort in AI zouden we daarom niet als SEO-strategie beschouwen.
Vervangt ChatGPT Google?
Dat is geen bijzonder nuttige tegenstelling.
Mensen kunnen Google gebruiken voor een snelle zoekopdracht, ChatGPT om een complex onderwerp te onderzoeken, Google Maps om een lokaal bedrijf te vinden, YouTube voor een tutorial en vervolgens rechtstreeks een bedrijfswebsite bezoeken.
Bovendien verwerkt Google zelf generatieve AI steeds dieper in Search via onder andere AI Overviews en AI Mode.
De zoekervaring verandert dus eerder dan dat alle zoekopdrachten plots naar één platform verhuizen.
Voor bedrijven betekent dit dat online vindbaarheid breder wordt dan alleen een positie in tien klassieke zoekresultaten.
Is traditionele SEO nog relevant door ChatGPT en AI?
Ja.
Technische toegankelijkheid, kwalitatieve content, interne links, autoriteit, een duidelijke websitestructuur en begrijpen waar je doelgroep naar zoekt blijven belangrijk.
Google benadrukt dit zelf in zijn richtlijnen voor generatieve AI-features: bestaande SEO-best practices blijven de basis.
Wat wel verandert, is de context waarin die informatie gevonden wordt.
Een gebruiker hoeft niet altijd meer een zoekterm in te voeren, tien resultaten te bekijken en vervolgens één website te openen. Een AI-systeem kan verschillende bronnen combineren tot een antwoord en daarbij links aanbieden om verder te lezen.
Dat maakt onderscheidende content juist belangrijker.
Wanneer je pagina weinig meer bevat dan informatie die op honderden andere websites staat, is er weinig reden om specifiek jouw pagina als waardevolle bron te beschouwen.
Eigen onderzoek, praktijkervaring, duidelijke voorbeelden, originele beelden, cases en inhoudelijke expertise worden daardoor interessanter.
Gaat ChatGPT SEO-specialisten vervangen?
ChatGPT kan steeds meer taken uitvoeren die vroeger veel handmatig werk vroegen.
Dat verandert het werk van een SEO-specialist.
Een zoekwoordenlijst categoriseren, regex schrijven, contentstructuren maken, data interpreteren of eerste tekstversies uitwerken kan aanzienlijk sneller.
Maar SEO bestaat niet alleen uit het uitvoeren van losse taken.
Welke pagina moet je maken? Welke hoeft juist niet gemaakt te worden? Waarom daalt organisch verkeer? Welke zoekintentie is commercieel interessant? Welke technische fout heeft prioriteit? Hoe verhoudt SEO zich tot branding, UX en conversie?
AI kan bij die vragen helpen, maar iemand moet nog altijd context geven, resultaten beoordelen en beslissingen nemen.
Waarschijnlijk verdwijnt SEO daarom niet. De manier waarop we SEO uitvoeren verandert wel.
Hoe gebruiken wij ChatGPT voor SEO?
Bij The Other Concept zien we ChatGPT vooral als een hulpmiddel om bepaalde onderdelen van SEO sneller te onderzoeken, analyseren en uitwerken.
We kunnen bijvoorbeeld ideeën groeperen, mogelijke contentstructuren onderzoeken, teksten kritisch laten bekijken, technische vraagstukken analyseren of bestaande informatie op een andere manier structureren.
Maar de interessante stap komt daarna.
Klopt de informatie? Past ze bij het bedrijf? Is de tekst onderscheidend genoeg? Kunnen we eigen ervaring toevoegen? Zijn bronnen actueel? Bestaat er intern al content waarnaar we kunnen verwijzen? En helpt deze pagina daadwerkelijk iemand verder?
Die menselijke controle maakt het verschil tussen AI gebruiken om sneller content te produceren en AI gebruiken om beter te werken.
Wil je vooral praktische voorbeelden bekijken, dan vind je die in onze voorbeelden en use cases voor ChatGPT en SEO. Voor de bredere invloed van generatieve AI op zoeken en online vindbaarheid lees je verder in wat ChatGPT kan betekenen voor SEO.
ChatGPT verandert SEO, maar de basis blijft herkenbaar
ChatGPT heeft SEO niet overbodig gemaakt.
Het heeft wel twee grote veranderingen veroorzaakt.
Aan de ene kant beschikken marketeers, copywriters, developers en SEO-specialisten over een krachtige assistent waarmee veel werkzaamheden sneller kunnen verlopen.
Aan de andere kant verandert generatieve AI de manier waarop mensen informatie zoeken en websites ontdekken.
Daardoor moeten bedrijven breder naar vindbaarheid kijken.
Niet alleen: Op welke positie staan we in Google?
Maar ook: Is onze informatie betrouwbaar, toegankelijk, onderscheidend en bruikbaar genoeg om gevonden en gebruikt te worden, ongeacht hoe iemand zoekt?
Dat is uiteindelijk geen afscheid van SEO.
Het is een uitbreiding ervan.
Laatst aangepast: 23 september 2026.
Gerelateerde artikelen
AI gebruiken voor SEO: 12 toepassingen met ChatGPT
AI en SEO zijn steeds sterker met elkaar verweven. Niet alleen omdat generatieve AI de manier verandert waarop mensen online zoeken, maar ook omdat AI steeds vaker deel uitmaakt van het dagelijkse SEO-werk.
Zo kun je AI gebruiken voor SEO om zoekwoorden te structureren, zoekintenties te analyseren, content te verbeteren, interne links te ontdekken, metadata te schrijven, data te analyseren en technische SEO-taken te ondersteunen.
ChatGPT is daar een bekend voorbeeld van. Toch is het belangrijk om AI niet te zien als een automatische SEO-machine. De kwaliteit van het resultaat hangt sterk af van de informatie die je aanlevert, de opdracht die je geeft en vooral van wat je vervolgens zelf met de output doet.
In dit artikel bekijken we 12 praktische toepassingen van AI voor SEO, inclusief voorbeelden van hoe je ChatGPT daarvoor kunt inzetten.
AI voor SEO: hulpmiddel in plaats van automatische piloot
AI kan bepaalde SEO-taken enorm versnellen.
Een lijst met honderden zoekwoorden handmatig categoriseren kost tijd. Hetzelfde geldt voor het zoeken naar inhoudelijke verbanden tussen pagina’s, analyseren van datasets of bedenken van verschillende SEO-titels.
Daar ligt een grote kracht van generatieve AI.
Maar snelheid betekent niet automatisch kwaliteit.
Een taalmodel kan informatie verkeerd interpreteren, feitelijke fouten maken, generieke teksten produceren of conclusies trekken op basis van onvoldoende gegevens. Het kent bovendien niet vanzelf de strategie, klanten, concurrenten en expertise van je onderneming.
De beste resultaten ontstaan daarom wanneer je AI combineert met betrouwbare data, eigen expertise en menselijke controle.
Wil je meer weten over de bredere impact van ChatGPT op zoekmachines en online vindbaarheid? Lees dan ook wat ChatGPT kan betekenen voor SEO.
1. Zoekwoorden en zoekintentie analyseren met AI
Een van de interessantste toepassingen is het verwerken van zoekwoorden.
Stel dat je na een zoekwoordenonderzoek een lijst met honderden termen hebt. AI kan helpen om die zoekwoorden te groeperen volgens onderwerp, pagina of vermoedelijke zoekintentie.
Je kunt bijvoorbeeld onderscheid maken tussen informatieve zoekopdrachten, navigatiegerichte zoekopdrachten, commercieel onderzoek en transactionele zoekopdrachten.
Zo’n classificatie kan veel handmatig werk besparen, maar neem ze niet blindelings over.
De zoekintentie achter een term is niet altijd uitsluitend uit de woorden zelf af te leiden. Controleer belangrijke zoekwoorden daarom ook aan de hand van de actuele zoekresultaten. Welke pagina’s verschijnen er? Zijn het informatieve artikels, productpagina’s, categoriepagina’s, lokale resultaten of iets anders?
AI kan het onderzoek versnellen. De analyse blijft belangrijk.
Gebruik AI niet als bron voor zoekvolume
ChatGPT kan gemakkelijk tientallen relevante zoektermen bedenken. Dat maakt het handig voor brainstorming en het ontdekken van long-tailvarianten.
Maar wees voorzichtig wanneer er plots exacte zoekvolumes verschijnen.
Zonder een actuele en betrouwbare databron moet je dergelijke cijfers niet als feit behandelen. Gebruik daarvoor gegevens uit bijvoorbeeld Google Keyword Planner, Google Search Console of gespecialiseerde SEO-software.
Interessanter is het om die echte gegevens vervolgens aan AI te geven en te vragen om patronen of kansen te zoeken.
2. Contentideeën en onderwerpen ontdekken
AI is sterk in het verkennen van een onderwerp vanuit verschillende invalshoeken.
Stel dat je een website voor een tuinarchitect beheert. Je kunt vragen welke vragen potentiële klanten kunnen hebben over tuinaanleg, beplanting, onderhoud, terrassen, tuinverlichting of zwemvijvers.
Dat levert geen volwaardig zoekwoordenonderzoek op, maar wel ideeën waarmee je verder kunt werken.
Je kunt ook vertrekken vanuit bestaande content.
Geef bijvoorbeeld een overzicht van je huidige artikels en vraag welke relevante deelonderwerpen nog ontbreken. Zo kun je mogelijke content gaps ontdekken en onderwerpen logisch groeperen tot contentclusters.
Vervolgens controleer je met echte zoekdata of er daadwerkelijk vraag naar bestaat.
3. Interne links ontdekken
Hoe groter een website wordt, hoe moeilijker het wordt om alle inhoudelijke verbanden tussen pagina’s te onthouden.
AI kan daarbij helpen.
Geef bijvoorbeeld de URL’s en titels van je bestaande pagina’s samen met een nieuw artikel. Vervolgens kan een taalmodel aangeven welke pagina’s inhoudelijk relevant zijn om naar te linken.
Dat betekent niet dat je ieder voorstel moet gebruiken.
Een interne link moet in de eerste plaats logisch zijn voor iemand die de tekst leest. Het doel is niet zoveel mogelijk zoekwoorden aan andere pagina’s koppelen, maar bezoekers gemakkelijk naar relevante verdieping leiden.
Zo ontstaat gaandeweg een inhoudelijk netwerk waarin zoekmachines én bezoekers beter begrijpen hoe onderwerpen met elkaar samenhangen.
Meer over die aanpak lees je in ons artikel over interne links voor SEO.
4. SEO-titels en meta descriptions genereren
Dit is een van de eenvoudigste manieren om AI voor SEO te gebruiken.
Geef ChatGPT de inhoud van een pagina, de belangrijkste zoekterm, zoekintentie en gewenste tone of voice. Vervolgens kun je meerdere voorstellen laten genereren voor een SEO-titel of meta description.
Het voorbeeld laat meteen zien waarom je beter meerdere voorstellen laat maken.
AI produceert snel varianten, maar termen als droombruiloft, onvergetelijke bruiloft en zorgeloos genieten worden ook snel generiek.
Selecteer daarom niet automatisch voorstel één.
Een sterke SEO-titel moet de pagina correct beschrijven, aansluiten bij de zoekintentie en voldoende onderscheidend zijn tussen andere zoekresultaten.
Hetzelfde geldt voor een meta description. Die moet niet volgepropt worden met zoekwoorden, maar iemand vooral duidelijk maken waarom de pagina relevant kan zijn.
Van voorstel naar HTML
AI kan de uiteindelijke metadata ook meteen technisch formatteren.
Dat kan handig zijn wanneer je rechtstreeks met HTML werkt. Controleer wel altijd de gegenereerde code.
Hou er bovendien rekening mee dat Google zelf bepaalt welke title link en snippet uiteindelijk in de zoekresultaten worden weergegeven. Je ingestelde title en meta description zijn belangrijke input, maar Google kan afhankelijk van de zoekopdracht andere tekst tonen.
5. Bestaande SEO-content verbeteren
AI hoeft niet altijd nieuwe teksten te produceren.
We vinden het vaak interessanter om een bestaande tekst als vertrekpunt te nemen en AI als kritische tweede lezer te gebruiken.
Je kunt bijvoorbeeld vragen:
- welke vragen na het lezen nog onbeantwoord blijven;
- waar informatie wordt herhaald;
- welke stukken te algemeen of oppervlakkig zijn;
- waar een feitelijke claim een betrouwbare bron nodig heeft;
- of de structuur overeenkomt met de vermoedelijke zoekintentie.
Dat levert vaak interessantere resultaten op dan simpelweg vragen om een SEO-artikel van 1.500 woorden.
De eigen kennis, cases en ervaring blijven dan de basis. AI helpt om die informatie kritisch te bekijken, beter te structureren of duidelijker te formuleren.
Google maakt daarbij duidelijk dat het gebruik van generatieve AI op zichzelf niet problematisch is. Het gaat vooral om de kwaliteit en het doel van de content. In de richtlijnen over generatieve AI-content legt Google uit dat AI onder andere nuttig kan zijn voor onderzoek en structuur, maar dat automatisch veel pagina’s produceren zonder toegevoegde waarde in strijd kan zijn met het spambeleid.
6. Een contentstructuur uitwerken
Voor een lange dienstenpagina of kennisartikel kan AI helpen om informatie logisch te ordenen.
Geef eerst het onderwerp, de doelgroep, zoekintentie en informatie die je wilt behandelen. Vraag vervolgens om een mogelijke structuur voordat je tekst laat schrijven.
Welke vraag moet eerst worden beantwoord? Welke onderwerpen verdienen een eigen H2? Wanneer is een H3 nuttig? Welke informatie past misschien beter op een afzonderlijke pagina?
Dat laatste is belangrijk.
Een SEO-pagina wordt niet automatisch beter wanneer je er alles wat enigszins met het onderwerp te maken heeft in probeert te stoppen.
Een duidelijke focus kan juist helpen om een pagina beter te laten aansluiten bij een specifieke informatiebehoefte.
7. SEO-data analyseren
Hier wordt AI pas echt interessant wanneer je eigen data aanlevert.
Denk bijvoorbeeld aan een export uit Google Search Console met zoekopdrachten, klikken, vertoningen, CTR en gemiddelde posities.
In plaats van honderden rijen handmatig te doorzoeken, kun je vragen om bepaalde patronen te identificeren.
Welke zoekopdrachten krijgen veel vertoningen maar weinig klikken? Welke pagina’s verloren verkeer? Waar staat een pagina voor veel relevante termen net buiten de beste posities? Welke zoekwoorden lijken inhoudelijk bij dezelfde pagina te horen?
AI kan dergelijke datasets snel verwerken en mogelijke aandachtspunten aanwijzen.
Maar maak onderscheid tussen een patroon herkennen en de oorzaak ervan kennen.
Wanneer een pagina 30% minder klikken krijgt, kan AI dat vaststellen. Waarom dat gebeurt, vraagt verder onderzoek. Seizoenseffecten, concurrentie, wijzigingen aan de SERP, trackingproblemen, veranderde zoekvraag of aanpassingen aan de website kunnen allemaal een rol spelen.
8. SEO-rapporten voorbereiden en samenvatten
AI kan ook helpen bij het vertalen van SEO-data naar begrijpelijke informatie.
Je kunt bijvoorbeeld eerst bepalen welke KPI’s relevant zijn en vervolgens echte data laten samenvatten.
Daarbij is context belangrijk.
Een klant heeft meestal weinig aan twintig losse statistieken. Interessanter is om uit te leggen wat er veranderd is, welke ontwikkeling relevant is en waar eventueel actie nodig is.
AI kan helpen om grote hoeveelheden informatie samen te vatten, maar de selectie en interpretatie van wat daadwerkelijk belangrijk is blijft onderdeel van de analyse.
9. Technische SEO ondersteunen met AI
Ook binnen technische SEO kan AI veel tijd besparen.
Denk aan het analyseren van HTML, schrijven van reguliere expressies, controleren van een robots.txt-bestand, voorstellen van redirects of genereren van structured data.
Dit voorbeeld toont tegelijk waarom menselijke controle belangrijk blijft.
Gegenereerde code kan er perfect geloofwaardig uitzien en toch fouten bevatten of niet aansluiten bij de actuele richtlijnen.
Controleer structured data daarom bijvoorbeeld tegen Schema.org en de documentatie van de zoekmachine waarvoor je ze implementeert.
Voor Google kun je de actuele ondersteunde toepassingen controleren in de Structured Data Search Gallery.
Gebruik AI dus gerust om een eerste versie te genereren of technische code uit te leggen. Test belangrijke wijzigingen voordat ze op een live website terechtkomen.
10. Code schrijven en automatiseren
SEO en development overlappen regelmatig.
Soms wil je honderden URL’s controleren, redirects genereren, gegevens uit een sitemap verwerken of een repetitieve controle automatiseren.
AI kan helpen om daarvoor scripts te schrijven, bestaande code te begrijpen of fouten op te sporen.
Voor iemand die begrijpt wat de code moet doen, kan dat enorm veel tijd besparen.
Maar juist omdat code op grote schaal kan werken, kan een fout ook grote gevolgen hebben. Een script dat één URL verkeerd verwerkt is vervelend. Een script dat dezelfde fout op 10.000 URL’s toepast is iets anders.
Test daarom eerst op een beperkte dataset en controleer de output voordat je automatiseringen breed inzet.
11. Content vertalen en lokaliseren
Voor meertalige websites kan AI eveneens interessant zijn.
Een Nederlandse pagina naar het Frans of Engels vertalen kan tegenwoordig bijzonder snel. Maar een goede SEO-vertaling is meer dan woorden omzetten naar een andere taal.
Zoekgedrag verschilt per taal en regio.
De letterlijke Franse vertaling van een Nederlands zoekwoord is niet noodzakelijk de term die een Franstalige Belg daadwerkelijk gebruikt.
Gebruik AI daarom gerust voor een eerste vertaling of om alternatieve formuleringen te onderzoeken, maar voer zoekwoordenonderzoek en kwaliteitscontrole uit voor iedere belangrijke doelmarkt.
Zeker voor Belgische websites met Nederlandstalige, Franstalige en soms Duitstalige bezoekers kan dat verschil belangrijk zijn.
12. AI gebruiken als SEO-sparringpartner
Dit is misschien een van de toepassingen die het gemakkelijkst wordt onderschat.
Je hoeft AI niet altijd te vragen iets te produceren.
Je kunt het ook vragen om je bestaande werk kritisch uit te dagen.
Welke argumenten ontbreken op deze dienstenpagina?
Welke vragen zou een potentiële klant na het lezen nog kunnen hebben?
Welke passages klinken algemeen en zouden meer expertise kunnen gebruiken?
Welke tegenargumenten behandelen we niet?
Welke delen van deze pagina lijken inhoudelijk op elkaar?
Daarmee verschuift AI van contentgenerator naar sparringpartner tijdens het denkproces.
En juist daar kan veel waarde zitten.
Wat moet je niet zomaar aan AI overlaten?
Hoe krachtig de technologie ook wordt, bepaalde zaken vragen extra voorzichtigheid.
Laat AI bijvoorbeeld niet zelfstandig zoekvolumes verzinnen, publiceer feitelijke claims niet zonder controle en implementeer gegenereerde technische code niet blindelings.
Hetzelfde geldt voor contentproductie.
De mogelijkheid om in enkele minuten honderd artikels te produceren betekent niet dat honderd artikels ook een goede SEO-strategie zijn.
Google kijkt niet simpelweg naar de vraag of AI werd gebruikt. Het doel en de kwaliteit van de content zijn belangrijk. Grootschalig content produceren met weinig originele waarde en met als doel zoekresultaten te manipuleren kan onder Google’s beleid rond scaled content abuse vallen.
Meer vragen hierover behandelen we in onze FAQ over ChatGPT en SEO.
Van AI gebruiken voor SEO naar SEO voor AI
Tot nu toe hebben we AI vooral bekeken als gereedschap.
Maar er gebeurt tegelijkertijd iets anders.
Mensen gebruiken generatieve systemen steeds vaker zelf om informatie, bedrijven, producten en diensten te zoeken. Naast klassieke zoekmachines krijgen we daardoor ook te maken met ChatGPT Search, Google AI Overviews, AI Mode en andere generatieve zoekervaringen.
Dat maakt de relatie tussen AI en SEO tweezijdig.
We gebruiken AI om onze vindbaarheid te verbeteren, maar moeten ook nadenken over vindbaarheid binnen AI-systemen.
Voor ChatGPT Search gebruikt OpenAI bijvoorbeeld OAI-SearchBot. OpenAI maakt daarbij expliciet onderscheid tussen deze zoekcrawler en GPTBot, dat gebruikt wordt voor content die mogelijk bij modeltraining wordt ingezet.
Wie zichtbaar wil kunnen zijn in ChatGPT Search moet er daarom onder andere voor zorgen dat OAI-SearchBot niet wordt geblokkeerd. Meer technische informatie daarover vind je in de officiële documentatie over OpenAI-crawlers.
Dat is een ander vraagstuk dan AI gebruiken om een meta description of contentstructuur te schrijven.
SEO, AEO en GEO groeien naar elkaar toe
Met die nieuwe zoekervaringen verschijnen ook termen zoals AEO (Answer Engine Optimization) en GEO (Generative Engine Optimization).
Daar worden soms volledig nieuwe optimalisatiestrategieën rond gebouwd.
Toch is veel van de basis herkenbaar.
Technisch toegankelijke pagina’s, duidelijke content, relevante interne links, betrouwbare informatie, een logische websitestructuur en echte expertise waren belangrijk voor SEO en blijven waardevol wanneer informatie door andere systemen wordt verwerkt.
Er bestaan inmiddels ook voorstellen zoals een llms.txt-bestand. Dat kan interessant zijn om te volgen, maar is momenteel geen universeel ondersteunde standaard of bewezen AI-rankingfactor.
Nieuwe zoekinterfaces veranderen dus hoe informatie wordt gevonden. Dat betekent niet dat alle fundamenten van SEO plots verdwijnen.
AI gebruiken voor SEO maakt het proces sneller, niet automatisch beter
Dat is uiteindelijk de belangrijkste nuance.
AI kan in enkele seconden een zoekwoordenlijst categoriseren, twintig SEO-titels voorstellen, een dataset analyseren of structured data genereren.
Taken die vroeger een uur duurden, kunnen daardoor soms in enkele minuten gebeuren.
Maar sneller werken en beter werk leveren zijn niet hetzelfde.
De echte meerwaarde ontstaat wanneer AI wordt gecombineerd met goede data, SEO-kennis, bedrijfscontext, ervaring en kritische controle.
Gebruik AI daarom niet simpelweg om zoveel mogelijk SEO-werk uit handen te geven.
Gebruik het om repetitief werk te versnellen, patronen sneller te herkennen, meer mogelijkheden te onderzoeken en je eigen werk kritisch te bekijken.
Wil je concrete prompts en voorbeelden zien waarmee je zelf aan de slag kunt? Bekijk dan ook ChatGPT voor SEO: voorbeelden en use cases.
Want uiteindelijk verandert het gereedschap, maar het doel niet: relevante informatie zo goed mogelijk vindbaar en bruikbaar maken voor de mensen die ernaar zoeken.
Laatst aangepast: 23 september 2026.
Gerelateerde artikelen
Wat betekent ChatGPT voor SEO en online vindbaarheid?
ChatGPT heeft de manier waarop we informatie zoeken in korte tijd veranderd. Een gebruiker kan een uitgebreide vraag stellen, vervolgvragen stellen en informatie laten vergelijken zonder eerst verschillende zoekresultaten afzonderlijk te openen.
Tegelijk verandert Google zelf. AI Overviews en AI Mode brengen generatieve antwoorden rechtstreeks naar Google Search.
Betekent dat het einde van traditionele SEO? Waarschijnlijk niet. Maar het betekent wel dat online vindbaarheid breder wordt dan alleen hoog scoren in Google.
Wat kan ChatGPT betekenen voor SEO? En belangrijker: wat verandert er voor bedrijven die ook in een wereld met generatieve AI gevonden willen worden?
Van zoekwoorden naar gesprekken
Traditionele zoekmachines hebben ons jarenlang geleerd om vragen te vertalen naar korte zoekopdrachten.
Iemand die een nieuwe website nodig heeft, zoekt bijvoorbeeld:
webdesigner Herselt
website laten maken prijs
beste webdesign bureau Kempen
Bij ChatGPT kan dezelfde persoon veel uitgebreider formuleren:
Ik heb een klein bouwbedrijf in de Kempen en wil mijn verouderde website vernieuwen. Waar moet ik op letten bij het kiezen van een webdesigner en wat is een realistisch budget?
Vervolgens kan die gebruiker verder vragen:
Welke bureaus in mijn regio doen dit?
Dat verschil is belangrijk.
Zoeken wordt steeds vaker een gesprek waarin context zich opbouwt, in plaats van een reeks afzonderlijke zoekwoorden.
Dat betekent niet dat zoekwoorden plots irrelevant zijn. De woorden en onderwerpen waarmee mensen hun behoeften omschrijven blijven waardevolle informatie. Alleen wordt de context waarin ze gebruikt worden rijker.
ChatGPT is ondertussen ook een zoekmachine geworden
Toen ChatGPT eind 2022 publiek beschikbaar kwam, werkte het heel anders dan vandaag.
Het systeem genereerde antwoorden hoofdzakelijk vanuit informatie die tijdens training was verwerkt. Actuele informatie opzoeken was niet vanzelfsprekend.
Dat zie je mooi in onderstaande oude screenshot van ChatGPT:
Dit screenshot is ondertussen vooral interessant als tijdsdocument.
ChatGPT kan vandaag via zijn zoekfunctionaliteit actuele informatie op het web raadplegen, bronnen tonen en gebruikers doorsturen naar websites.
Daarmee is de vraag voor bedrijven veranderd.
Het gaat niet langer alleen om:
Kan ChatGPT informatie van mijn website kennen?
maar ook om:
Kan mijn website gevonden en als bron gebruikt worden wanneer iemand via ChatGPT zoekt?
OpenAI gebruikt daarvoor onder andere OAI-SearchBot. In de officiële documentatie over OpenAI-crawlers wordt uitgelegd hoe website-eigenaars via robots.txt kunnen bepalen welke toegang deze crawler krijgt.
OAI-SearchBot staat daarbij los van GPTBot, dat gebruikt wordt voor content die mogelijk kan bijdragen aan het trainen van OpenAI’s generatieve modellen. Je kunt toegang tot beide afzonderlijk regelen.
Betekent ChatGPT het einde van Google?
Zo eenvoudig ligt het niet.
Mensen gebruiken verschillende manieren om informatie te vinden afhankelijk van wat ze willen doen.
Voor een ingewikkelde vraag kan een gesprek met ChatGPT handig zijn. Voor een restaurant in de buurt kan Google Maps logischer zijn. Voor een instructievideo ga je misschien naar YouTube. Voor productonderzoek kunnen verschillende zoekmachines, webshops, sociale media en AI-systemen door elkaar gebruikt worden.
Bovendien integreert Google generatieve AI zelf steeds verder in Search.
Met AI Overviews en AI Mode kan een gebruiker uitgebreide antwoorden krijgen waarbij Google informatie uit verschillende bronnen combineert en mogelijkheden biedt om verder te zoeken.
Google heeft in 2026 zelfs een specifieke handleiding voor vindbaarheid in generatieve AI-functies gepubliceerd.
De ontwikkeling lijkt daarom minder op ChatGPT vervangt Google en meer op een bredere verandering van hoe online informatie wordt gezocht en gepresenteerd.
Wat betekent dit voor SEO?
SEO draaide nooit uitsluitend om tien blauwe links.
Het doel was altijd om relevante informatie vindbaar te maken wanneer iemand ernaar zoekt.
De interface verandert nu.
Een gebruiker kan informatie vinden via een klassiek zoekresultaat, Google AI Overview, AI Mode of ChatGPT Search. Daarbij kan een AI-systeem informatie uit verschillende bronnen combineren voordat iemand beslist om door te klikken.
Daardoor moeten we misschien breder kijken naar wat we onder organische vindbaarheid verstaan.
Niet alleen:
Op welke positie staat deze pagina?
Maar ook:
Wordt ons bedrijf gevonden wanneer iemand rond dit onderwerp informatie zoekt?
Wordt onze website als relevante bron gebruikt?
Is duidelijk wie achter deze informatie zit?
Bevat onze website informatie die daadwerkelijk iets toevoegt?
Dat laatste wordt steeds interessanter.
Goede SEO blijft de basis
Met nieuwe technologie ontstaan ook nieuwe afkortingen, diensten en technieken.
AEO, GEO, LLMO, AI SEO: je komt ondertussen verschillende termen tegen voor optimalisatie gericht op generatieve systemen.
Dat kan de indruk wekken dat traditionele SEO plots niet meer relevant is.
Google zegt momenteel juist het tegenovergestelde.
In zijn richtlijnen voor generatieve AI-functies stelt Google expliciet dat bestaande SEO-best practices relevant blijven, omdat AI-features voortbouwen op de bestaande ranking- en kwaliteitssystemen van Google.
Denk aan:
- technisch toegankelijke en indexeerbare pagina’s;
- duidelijke en waardevolle content;
- een logische websitestructuur en relevante interne links;
- goede gebruikerservaring;
- originele informatie en echte expertise;
- tekst, afbeeldingen en video’s die daadwerkelijk iets toevoegen.
Er bestaat volgens Google geen speciale schema markup waarmee je toegang krijgt tot AI Overviews of AI Mode.
Ook een llms.txt-bestand levert geen voordeel op voor zichtbaarheid of rankings in Google. Google verduidelijkte dit in juni 2026 expliciet.
Nieuwe zoekervaringen vragen dus aandacht, maar niet noodzakelijk een volledig nieuwe SEO-fundering.
Generieke content wordt minder interessant
Hier zit volgens ons een van de belangrijkste gevolgen van generatieve AI.
Stel dat je een artikel schrijft met als titel:
Wat is SEO?
en vervolgens 1.500 woorden publiceert waarin exact dezelfde algemene informatie staat als op duizenden andere websites.
Waarom zou een gebruiker daarvoor specifiek jouw website moeten bezoeken?
En waarom zou een AI-systeem juist jouw pagina als interessante bron moeten beschouwen wanneer dezelfde basisinformatie overal beschikbaar is?
Dat betekent niet dat algemene onderwerpen geen waarde meer hebben.
Maar de toegevoegde waarde wordt belangrijker.
Eigen ervaringen, cases, onderzoek, voorbeelden, afbeeldingen, data, testen en inhoudelijke standpunten kunnen een pagina iets geven wat niet eenvoudig uit tientallen vergelijkbare teksten samengesteld kan worden.
Google noemt dit in zijn huidige AI-richtlijnen onder andere non-commodity content: informatie die niet simpelweg uitwisselbaar is met wat overal elders al gepubliceerd werd.
AI maakt content produceren gemakkelijker — misschien té gemakkelijk
Generatieve AI heeft de kost om tekst te produceren drastisch verlaagd.
Je kunt ChatGPT in enkele minuten tientallen onderwerpen laten bedenken en daar vervolgens volledige artikels van laten maken.
Technisch gezien kun je zo in korte tijd honderden pagina’s publiceren.
Maar meer content betekent niet automatisch meer SEO-resultaat.
Google beschouwt het op grote schaal genereren van weinig originele content met als hoofddoel rankings manipuleren als scaled content abuse. Daarbij maakt het niet uit of die content door AI, mensen of een combinatie van beide werd geproduceerd.
De vraag zou daarom niet moeten zijn:
Hoeveel content kunnen we met AI produceren?
maar:
Welke content verdient het om gepubliceerd te worden?
Wil je weten hoe je AI wél praktisch kunt inzetten tijdens SEO-werk? In AI gebruiken voor SEO bespreken we concrete toepassingen voor zoekwoorden, content, metadata, analyses en technische SEO.
ChatGPT kan overtuigend klinken en toch fout zijn
Dit blijft een belangrijk aandachtspunt.
Een taalmodel genereert een antwoord dat statistisch passend is bij de vraag en beschikbare context. Dat betekent niet automatisch dat iedere uitspraak feitelijk juist is.
Dat geldt ook voor SEO.
Vraag bijvoorbeeld om zoekwoorden inclusief zoekvolume en keyword difficulty en je kunt een bijzonder professioneel ogende tabel krijgen.
Het probleem is dat cijfers zoals zoekvolume en keyword difficulty alleen betrouwbaar zijn wanneer duidelijk is uit welke actuele databron ze afkomstig zijn.
Een mooie tabel maakt verzonnen of verouderde gegevens niet correct.
Voor actuele SEO-data gebruik je daarom beter bronnen zoals Google Search Console, Keyword Planner of gespecialiseerde SEO-tools. AI kan vervolgens uitstekend helpen om die aangeleverde data te structureren en analyseren.
Dit voorbeeld illustreert een bredere regel: controleer feitelijke informatie voordat je ze gebruikt.
Wordt E-E-A-T belangrijker door AI?
Hier moeten we enige nuance bewaren.
E-E-A-T staat voor Experience, Expertise, Authoritativeness en Trustworthiness. Het komt uit Google’s Search Quality Rater Guidelines en helpt quality raters bij het beoordelen van zoekresultaten.
Het is geen afzonderlijke score die je website van Google krijgt.
Toch sluit het onderliggende idee goed aan bij een internet waarop steeds gemakkelijker grote hoeveelheden generieke content geproduceerd kunnen worden.
Wie heeft de informatie geschreven? Waarom mogen we die persoon of organisatie vertrouwen? Is er echte ervaring met het onderwerp? Zijn beweringen controleerbaar? Is duidelijk wie verantwoordelijk is voor de website?
Dat zijn zinvolle vragen ongeacht of iemand je pagina via Google, ChatGPT of een andere bron vindt.
Daarom hebben elementen zoals duidelijke auteursinformatie, originele cases, echte bedrijfsinformatie en betrouwbare bronnen ook buiten klassieke SEO waarde.
Moet je schrijven voor mensen of voor AI?
Voor mensen.
Dat klinkt misschien vreemd in een artikel over AI-vindbaarheid, maar een pagina die onnatuurlijk geschreven is om een taalmodel tevreden te stellen kan zijn belangrijkste doelgroep uit het oog verliezen.
Je hoeft bijvoorbeeld niet iedere alinea in een kunstmatige vraag-en-antwoordstructuur te veranderen omdat iemand beweert dat ChatGPT dat gemakkelijker kan verwerken.
Wel helpt het wanneer informatie duidelijk georganiseerd is.
Beschrijvende headings, begrijpelijke taal, logische interne links en concrete antwoorden zijn nuttig voor bezoekers én machines.
Die principes bestonden al lang voordat generatieve AI populair werd.
Hoe zorg je dat ChatGPT je website kan vinden?
Voor ChatGPT Search speelt technische toegankelijkheid uiteraard een rol.
OpenAI gebruikt OAI-SearchBot om websites te kunnen tonen binnen zijn zoekfunctionaliteit. Wanneer je deze crawler blokkeert, kan je website volgens OpenAI niet als bron in ChatGPT Search-antwoorden worden getoond, al kunnen navigatielinks in bepaalde situaties nog wel voorkomen.
Controleer daarom je robots.txt wanneer zichtbaarheid in ChatGPT Search belangrijk is.
Daarnaast blijven dezelfde inhoudelijke vragen relevant.
Kan een systeem begrijpen waar een pagina over gaat? Is belangrijke informatie daadwerkelijk toegankelijk? Zijn pagina’s logisch met elkaar verbonden? Is duidelijk welke organisatie of persoon achter de informatie zit?
Je kunt technische toegankelijkheid mogelijk maken. Je kunt echter niet afdwingen dat ChatGPT je pagina voor een bepaalde vraag selecteert.
En hoe word je zichtbaar in Google AI Overviews en AI Mode?
Ook hier bestaat geen gegarandeerde formule.
Google geeft aan dat de normale technische vereisten en SEO-best practices de basis blijven voor zijn generatieve zoekfuncties.
Een pagina moet crawlbaar en indexeerbaar zijn en in aanmerking komen om in Google Search met een snippet te verschijnen.
Daarbovenop benadrukt Google onder andere originele content, goede interne links, page experience en relevante multimediacontent.
Google heeft in 2026 bovendien expliciet verschillende mythes rond zogenaamde GEO- en AEO-optimalisaties behandeld. Er is geen aparte AI-schema markup nodig en ook geen speciaal tekstbestand waarmee je een plaats in AI Overviews kunt afdwingen.
Dat betekent niet dat er niets verandert.
Het betekent vooral dat we voorzichtig moeten zijn met iedereen die beweert een geheime formule voor AI-vindbaarheid gevonden te hebben.
Krijgen websites straks nog wel bezoekers?
Dit is waarschijnlijk een van de interessantste vragen.
Wanneer een AI-systeem het antwoord al rechtstreeks geeft, hoeft iemand niet noodzakelijk door te klikken naar de oorspronkelijke website.
Voor sommige informatieve zoekopdrachten kan dat betekenen dat een groter deel van de informatieconsumptie binnen de zoekervaring zelf plaatsvindt.
Tegelijk kunnen websites nog steeds belangrijk zijn voor verdieping, verificatie, commerciële beslissingen, tools, producten, contact, originele content en transacties.
Een gebruiker die vraagt wat een canonical URL is, hoeft misschien geen website meer te bezoeken.
Iemand die vervolgens een SEO-partner zoekt, cases wil bekijken, prijzen wil vergelijken of een technische audit nodig heeft, heeft een heel andere informatiebehoefte.
Dat maakt het belangrijk om niet uitsluitend verkeer als einddoel te zien.
De vraag wordt steeds meer of je merk zichtbaar en relevant aanwezig is tijdens het volledige beslissingsproces.
Kun je meten hoeveel bezoekers vanuit AI komen?
Tot op zekere hoogte.
Wanneer iemand vanuit ChatGPT doorklikt naar je website, kan dat verkeer in je analytics terechtkomen als referralverkeer. Je kunt dergelijke bronnen afzonderlijk analyseren en volgen hoe ze zich ontwikkelen.
Voor Google is de situatie anders. Verkeer vanuit AI Overviews en AI Mode wordt meegenomen binnen de algemene Search Console-prestatierapportage. Google heeft in 2026 ook bevestigd dat AI Mode meetelt in de totalen van het Performance-rapport.
Je krijgt daardoor niet noodzakelijk voor iedere generatieve zoekervaring dezelfde gedetailleerde uitsplitsing.
Dat is iets om rekening mee te houden wanneer je AI-vindbaarheid probeert te meten.
Gaat ChatGPT SEO vervangen?
Waarschijnlijk is dat de verkeerde vraag.
ChatGPT kan SEO-taken automatiseren. Generatieve zoekmachines kunnen antwoorden geven waarvoor iemand vroeger meerdere websites bezocht. En traditionele zoekresultaten veranderen.
Maar zolang mensen online naar informatie, bedrijven, diensten en producten zoeken, blijft er behoefte aan manieren om die informatie vindbaar te maken.
SEO evolueert daardoor mee.
De nadruk kan verschuiven van uitsluitend rankings en zoekwoorden naar een bredere combinatie van technische toegankelijkheid, merkautoriteit, inhoudelijke relevantie en zichtbaarheid binnen verschillende zoekervaringen.
Dat is een verandering van SEO, niet noodzakelijk het einde ervan.
Wat betekent dit voor bedrijven?
We zouden op dit moment niet aanraden om een volledige contentstrategie om te gooien omdat ChatGPT bestaat.
Wel is het verstandig om breder naar online vindbaarheid te kijken.
Zorg dat je website technisch goed toegankelijk is. Publiceer informatie die daadwerkelijk iets toevoegt. Laat zien welke ervaring achter je bedrijf zit. Bouw onderwerpen logisch uit en verbind gerelateerde content met elkaar.
En kijk verder dan alleen een lijst zoekwoordposities.
Bij SEO & AI-vindbaarheid bekijken we daarom zowel klassieke zoekmachineoptimalisatie als de manier waarop zoeken verandert door generatieve AI.
Wat wij vooral zien veranderen
Voor ons zit de grootste verandering niet in één nieuwe SEO-techniek.
Het zit in de manier waarop mensen informatie kunnen vinden.
Een potentiële klant kan vandaag Google gebruiken, een AI Overview lezen, een vervolgvraag stellen in ChatGPT, verschillende bedrijven vergelijken en pas daarna een website bezoeken.
Dat maakt de weg naar een website minder voorspelbaar.
Tegelijk maakt AI het veel gemakkelijker om middelmatige content te produceren. Juist daardoor worden eigen expertise, projecten, voorbeelden en ervaringen interessanter. Als steeds meer online content met AI wordt gemaakt, ontstaat bovendien een bredere vraag: als AI het internet schrijft, waar haalt AI straks zijn kennis vandaan? Want wanneer gegenereerde informatie opnieuw als bron voor andere websites en AI-systemen dient, worden de oorspronkelijke herkomst en betrouwbaarheid van informatie steeds belangrijker.
De techniek verandert snel.
De kern blijft opvallend herkenbaar: zorg dat je iets nuttigs te vertellen hebt, maak het toegankelijk en laat duidelijk zien waarom jouw informatie betrouwbaar en relevant is.
Wil je vervolgens praktisch aan de slag met AI binnen je eigen SEO-workflow? Bekijk 12 manieren om AI te gebruiken voor SEO of ga nog een stap concreter met onze ChatGPT SEO-voorbeelden en use cases.
Laatst aangepast: 23 september 2026.
Gerelateerde artikelen
Hoger scoren in Google: 12 SEO-principes die blijven werken
Hoger scoren in Google is zelden het gevolg van één slimme SEO-truc. Zoekmachines gebruiken veel verschillende signalen om te bepalen welke pagina het beste antwoord geeft op een zoekopdracht.
Daarom bestaat er ook geen universele checklist waarmee iedere website automatisch op nummer één terechtkomt.
Wat wél bestaat, zijn een aantal sterke SEO-principes. Zorg dat Google je website technisch kan begrijpen, maak content die aansluit bij wat mensen zoeken, bouw duidelijke verbanden tussen pagina’s en bied bezoekers een goede ervaring.
In dit artikel bekijken we 12 SEO-principes om hoger te scoren in Google die ook blijven werken wanneer zoekmachines en AI-zoekervaringen verder evolueren.
1. Begrijp eerst waar je doelgroep naar zoekt
SEO begint niet bij Google, maar bij de persoon achter een zoekopdracht.
Welke vragen heeft die persoon? Welke woorden gebruikt hij? Wil hij informatie verzamelen, mogelijkheden vergelijken of onmiddellijk een product of dienst vinden?
Dat noemen we de zoekintentie.
Een zoekopdracht zoals wat is een warmtepomp vraagt waarschijnlijk om een informatief antwoord. Bij warmtepomp installateur Antwerpen is de behoefte heel anders.
Je kunt technisch een perfecte pagina maken, maar wanneer die niet aansluit bij wat iemand zoekt, wordt het moeilijk om sterk te presteren.
Zoekwoordenonderzoek blijft daarom nuttig. Niet omdat je een bepaalde term twintig keer in een tekst moet verwerken, maar omdat zoekwoorden inzicht geven in de taal, vragen en behoeften van je doelgroep.
Gebruik daarbij echte zoekdata uit bijvoorbeeld Google Search Console, Keyword Planner of gespecialiseerde SEO-tools en combineer die met je eigen kennis van klanten.
SEO richt zich daarbij op de organische zoekresultaten. Wil je ook betalend zichtbaar worden bij relevante zoekopdrachten, dan kom je bij SEA terecht. Beide kunnen deel uitmaken van dezelfde zoekstrategie, maar werken fundamenteel anders. In SEO vs. SEA: wat is het verschil en wanneer kies je wat? leggen we het onderscheid uitgebreider uit.
2. Maak voor iedere belangrijke zoekintentie de juiste pagina
Wanneer je weet wat mensen zoeken, moet je bepalen welke pagina daar het beste antwoord op geeft.
Dat klinkt vanzelfsprekend, maar hier loopt het vaak mis.
Een bedrijf probeert bijvoorbeeld met zijn homepage te scoren voor tien verschillende diensten. Of drie artikels behandelen bijna exact dezelfde vraag en concurreren daardoor met elkaar.
Geef belangrijke onderwerpen voldoende ruimte.
Een webdesignbureau kan bijvoorbeeld afzonderlijke pagina’s hebben voor webdesign, grafisch ontwerp en SEO. Binnen het kennisgedeelte kunnen specifieke vragen vervolgens uitgebreider behandeld worden.
Dat creëert een website waarbij iedere pagina een duidelijke functie heeft.
Kijk daarom niet alleen naar afzonderlijke zoekwoorden, maar ook naar de relatie tussen onderwerpen. Verschillende zoektermen met dezelfde intentie hoeven niet noodzakelijk allemaal een eigen pagina te krijgen.
3. Schrijf content die daadwerkelijk iets toevoegt
Er staat ondertussen bijzonder veel content online.
Met generatieve AI is het bovendien eenvoudiger dan ooit geworden om in korte tijd grote hoeveelheden tekst te produceren. Daardoor wordt één vraag alleen maar belangrijker:
Waarom zou Google juist jouw pagina tonen?
Een artikel wordt niet waardevol omdat het 2.000 woorden telt. Het wordt waardevol wanneer iemand er informatie vindt die hem daadwerkelijk verder helpt en die niet zomaar uitwisselbaar is met wat tientallen andere websites al vertellen.
Gebruik daarom waar mogelijk eigen kennis, praktijkervaring, voorbeelden, cases, foto’s, onderzoek of inzichten. Daarmee geef je een pagina iets wat moeilijker te kopiëren of automatisch samen te vatten is.
Dat principe wordt ook buiten de klassieke zoekresultaten steeds belangrijker. Google legt bij Discover expliciet nadruk op originele en diepgaande content van bronnen met kennis van het onderwerp. In ons artikel over Google Discover leggen we uit hoe content, expertise en sterke visuele elementen je kansen op zichtbaarheid in die gepersonaliseerde feed kunnen vergroten.
Meer woorden betekenen daarbij niet automatisch meer waarde. Een kort maar uitstekend antwoord kan veel nuttiger zijn dan een kunstmatig lang artikel waarin dezelfde boodschap telkens opnieuw wordt verpakt.
AI kan prima als hulpmiddel worden gebruikt om bijvoorbeeld ideeën te structureren, zoekintenties te onderzoeken of bestaande content te analyseren. Maar massaal generieke pagina’s produceren puur om zoveel mogelijk zoekopdrachten af te dekken is geen duurzame strategie. Google beschouwt grootschalige productie van weinig originele content met als hoofddoel rankings manipuleren als scaled content abuse.
Wil je weten waar AI binnen SEO wél waarde kan toevoegen? In AI gebruiken voor SEO bekijken we twaalf praktische toepassingen.
4. Laat zien wie achter de informatie zit
Goede content gaat niet alleen over wat er staat, maar soms ook over wie de informatie publiceert.
Dat is vooral belangrijk bij onderwerpen waarbij expertise, ervaring of betrouwbaarheid een grote rol spelen.
Maak daarom duidelijk wie je bent, wat je bedrijf doet en waarom je over een bepaald onderwerp kunt spreken. Gebruik auteursinformatie wanneer dat relevant is en zorg dat bezoekers gemakkelijk meer over het bedrijf of de auteur kunnen vinden.
Google gebruikt binnen zijn Search Quality Rater Guidelines het concept E-E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness en Trustworthiness.
E-E-A-T is geen afzonderlijke SEO-score die je kunt verhogen door ergens een auteursvakje toe te voegen. Het concept onderstreept vooral dat betrouwbaarheid en context rond content belangrijk kunnen zijn.
Een goede over ons-pagina speelt daar ook een rol in. Niet omdat Google je automatisch punten geeft voor zo’n pagina, maar omdat je bezoekers duidelijk maakt welke organisatie en mensen achter de website zitten.
5. Bouw een duidelijke websitestructuur
Een goede website voelt logisch aan.
Vanaf de homepage kun je belangrijke diensten of categorieën bereiken. Vanuit een dienstenpagina kun je relevante verdieping vinden. Vanuit een kennisartikel kun je verder naar gerelateerde onderwerpen.
Die structuur helpt bezoekers én zoekmachines.
Google ontdekt pagina’s onder andere door links te volgen. Een belangrijke pagina die diep verstopt zit en nauwelijks interne links ontvangt, geef je daardoor weinig context en zichtbaarheid binnen je eigen website.
Denk daarom in onderwerpen en relaties.
Welke pagina is het belangrijkste overzicht? Welke pagina’s verdiepen een onderdeel? Welke artikels ondersteunen een commerciële dienst?
Zo ontstaat geen verzameling losse URL’s, maar een inhoudelijk samenhangende website.
6. Gebruik interne links bewust
Interne links zijn een van de eenvoudigste SEO-middelen waar je zelf volledige controle over hebt.
Ze helpen bezoekers om relevante informatie te ontdekken en geven zoekmachines extra context over de relatie tussen pagina’s.
Link daarom wanneer het inhoudelijk logisch is.
Als we in dit artikel bijvoorbeeld spreken over technische websitekwaliteit, kunnen we verwijzen naar ons artikel over Google Lighthouse. Een artikel over ChatGPT kan doorlinken naar een praktische toepassing van AI voor SEO.
De anchor tekst mag daarbij beschrijven wat iemand na de klik kan verwachten.
Vermijd wel dat iedere alinea vol links staat. Een interne link moet iets toevoegen voor de lezer.
In ons artikel over interne links gaan we uitgebreider in op hoe je een sterke interne linkstructuur opbouwt.
7. Zorg dat je website technisch goed in elkaar zit
Zelfs uitstekende content kan gehinderd worden door technische problemen.
Een pagina moet bereikbaar zijn voor zoekmachines, correct geïndexeerd kunnen worden en duidelijk aangeven welke versie van een URL als hoofdversie geldt. In de SEO Starter Guide van Google vind je een goed overzicht van de basisprincipes waarmee je zoekmachines helpt je website te crawlen, indexeren en begrijpen.
Denk bijvoorbeeld aan:
- crawlbaarheid en indexeerbaarheid;
- correcte canonicals;
- een logische URL-structuur;
- goede redirects bij gewijzigde URL’s;
- een XML-sitemap;
- HTTPS;
- correcte HTTP-statuscodes.
Niet ieder technisch probleem heeft dezelfde impact.
Een waarschuwing in een SEO-tool betekent niet automatisch dat er een ernstig probleem is. Kijk daarom naar de context en naar wat zoekmachines daadwerkelijk kunnen crawlen en indexeren.
Technische SEO is uiteindelijk geen wedstrijd om honderd groene vinkjes te verzamelen. Het doel is ervoor zorgen dat zoekmachines zonder onnodige obstakels bij je belangrijke content kunnen komen en die correct kunnen interpreteren.
Kom je technische termen tegen die je niet kent? In onze SEO-woordenlijst leggen we de belangrijkste begrippen afzonderlijk uit.
8. Maak je website snel én prettig om te gebruiken
Snelheid is belangrijk, maar een goede gebruikerservaring bestaat uit meer dan een snelle laadtijd.
Google kijkt bij page experience naar verschillende aspecten, waaronder Core Web Vitals, veilige verbindingen, mobiele bruikbaarheid en storende interstitials. Google benadrukt daarbij dat website-eigenaars zich niet blind moeten focussen op één afzonderlijke metriek, maar op de totale ervaring.
Een snelle website waarop bezoekers niets kunnen vinden is geen goede website.
Hetzelfde geldt voor een visueel indrukwekkende website waarbij knoppen verspringen tijdens het laden of een popup de volledige inhoud bedekt.
Met Google Lighthouse kun je onder andere performance en verschillende technische kwaliteitsaspecten controleren.
Gebruik zo’n score vooral om problemen te ontdekken. Een perfecte score is geen doel op zichzelf.
9. Vergeet mobiele bezoekers niet
Een website die op een desktop goed werkt, kan op een smartphone compleet anders aanvoelen.
Navigatie, formulieren, knoppen, tabellen, afbeeldingen en interactieve onderdelen moeten ook op een klein scherm gemakkelijk bruikbaar blijven.
Test daarom niet alleen of een layout technisch schaalt.
Probeer de website daadwerkelijk te gebruiken.
Kun je gemakkelijk navigeren? Zijn knoppen groot genoeg? Kun je formulieren comfortabel invullen? Staat belangrijke informatie niet verstopt achter onhandige interacties?
Google gebruikt bovendien de mobiele versie van een website als basis voor indexering.
Een goede mobiele ervaring is daarom geen optionele extra meer.
In mobiele optimalisatie: waarom je website niet zonder kan bekijken we uitgebreider waar je bij mobiel webdesign op moet letten.
10. Bouw autoriteit op buiten je eigen website
Je kunt op je eigen website vertellen dat je geweldig bent. Interessanter wordt het wanneer andere betrouwbare bronnen naar je verwijzen.
Backlinks spelen daarom nog steeds een rol binnen SEO.
Maar kwaliteit is belangrijker dan simpelweg zoveel mogelijk links verzamelen.
Een relevante vermelding vanuit een vakorganisatie, nieuwsmedium, leverancier, klantcase of inhoudelijk gerelateerde website kan veel waardevoller zijn dan tientallen links vanaf willekeurige websites die uitsluitend bestaan om backlinks te verkopen.
Goede links ontstaan vaak doordat er iets bestaat waarnaar het logisch is om te verwijzen.
Dat kan een sterk kennisartikel zijn, maar ook origineel onderzoek, een tool, dataset, handleiding, case of andere nuttige bron.
Vermijd technieken waarbij links uitsluitend worden gekocht of geplaatst om rankings kunstmatig te manipuleren. Google’s spambeleid bevat specifieke regels rond link spam.
11. Verbeter wat al bestaat in plaats van alleen nieuwe content te publiceren
SEO-content heeft onderhoud nodig.
Een artikel dat drie jaar geleden uitstekend was, kan ondertussen verouderde statistieken, screenshots, links of adviezen bevatten.
Dat betekent niet dat je ieder jaar de publicatiedatum moet veranderen en verder niets hoeft te doen.
Bekijk bestaande pagina’s kritisch.
Klopt de informatie nog? Zijn er nieuwe ontwikkelingen? Kunnen voorbeelden beter? Zijn er inmiddels relevante interne links? Is de zoekintentie veranderd? Kan verouderde informatie verwijderd worden?
Een grondige update kan soms veel waardevoller zijn dan alweer een nieuw artikel publiceren.
Dat is precies wat we ook met onze eigen Kennis & Inzichten doen: oudere artikels worden opnieuw beoordeeld, herschreven waar nodig en aangevuld met actuele informatie.
Bij zo’n substantiële update is het logisch om naast de oorspronkelijke publicatiedatum ook een laatst gewijzigd-datum te gebruiken. Google ondersteunt daarvoor onder andere datePublished en dateModified binnen Article structured data.
12. Meet resultaten en blijf verbeteren
SEO is geen eenmalige taak.
Nadat je een pagina hebt gepubliceerd, begint een nieuwe fase: kijken wat er gebeurt.
Google Search Console kan bijvoorbeeld laten zien voor welke zoekopdrachten een pagina verschijnt, hoeveel vertoningen en klikken ze krijgt en hoe dat doorheen de tijd verandert.
Daaruit kunnen nieuwe vragen ontstaan.
Krijgt een pagina veel vertoningen maar weinig klikken? Verschijnt ze voor zoekopdrachten waarop de inhoud onvoldoende antwoord geeft? Groeit een bepaald onderwerp? Verliest een belangrijke pagina geleidelijk verkeer?
Combineer die informatie met gegevens over wat bezoekers op de website zelf doen.
Bij belangrijke pagina’s kun je vervolgens gericht experimenteren. Met A/B-testing kun je bijvoorbeeld onderzoeken of een specifieke aanpassing invloed heeft op het gedrag van bezoekers.
SEO stopt dus niet bij gevonden worden. Uiteindelijk wil je dat de juiste bezoeker ook iets aan je website heeft.
En wat verandert AI aan deze SEO-principes?
Meer dan vroeger komt een website niet alleen in aanmerking voor klassieke zoekresultaten.
Google toont AI Overviews en AI Mode en gebruikers kunnen ook via systemen zoals ChatGPT informatie en websites ontdekken.
Dat zorgt voor nieuwe termen zoals AEO en GEO en roept vragen op over optimaliseren voor generatieve AI.
Toch is het opvallend hoeveel van de basis hetzelfde blijft.
Google heeft in 2026 expliciet verduidelijkt dat zijn bestaande SEO-best practices relevant blijven voor generatieve AI-features. Er is geen speciale AI-schema markup nodig en ook een llms.txt-bestand levert volgens Google geen ranking- of zichtbaarheidsvoordeel op binnen Search.
Wat waarschijnlijk wél belangrijker wordt, is onderscheidende informatie.
Wanneer een pagina niets meer bevat dan een generieke samenvatting van informatie die overal beschikbaar is, wordt het moeilijker om uit te leggen waarom juist die bron waardevol is.
Eigen ervaring, cases, expertise, onderzoek en concrete voorbeelden worden daardoor alleen maar interessanter.
In wat ChatGPT betekent voor SEO en online vindbaarheid gaan we dieper in op die ontwikkeling.
Hoger scoren in Google begint niet bij Google
De twaalf principes hebben uiteindelijk veel met elkaar gemeen.
Ze proberen niet een algoritme te misleiden.
Ze zorgen ervoor dat een website technisch toegankelijk is, logisch opgebouwd wordt en relevante informatie aanbiedt aan de mensen voor wie die website bedoeld is.
Dat is minder spectaculair dan een geheime SEO-truc.
Maar het is ook veel duurzamer.
Zoekmachines veranderen voortdurend. Nieuwe AI-zoekervaringen verschijnen. Rankingfactoren worden aangepast en sommige technieken verliezen hun waarde.
Een website die technisch gezond, inhoudelijk sterk, betrouwbaar en nuttig is, heeft een veel stevigere basis om met die veranderingen mee te evolueren.
Hoger scoren in Google is daarom zelden het resultaat van één optimalisatie.
Het is het gevolg van tientallen goede keuzes die samen een betere website vormen.
Laatst aangepast: 27 september 2026.
Gerelateerde artikelen
De geschiedenis van websites: van 1991 tot vandaag
De websites die we vandaag dagelijks gebruiken lijken nauwelijks nog op de eerste webpagina’s. Moderne websites bevatten video, animatie, webshops, interactieve applicaties en layouts die zich automatisch aanpassen aan vrijwel ieder scherm.
Ruim dertig jaar geleden zag het web er heel anders uit.
De eerste website bestond voornamelijk uit tekst en hyperlinks. Geen grote foto’s, geen navigatiemenu zoals we dat vandaag kennen en al helemaal geen animaties of responsive design.
Toch ligt daar de oorsprong van vrijwel alles wat we vandaag online doen.
Hoe zijn we geëvolueerd van eenvoudige HTML-documenten naar de websites en webapplicaties van vandaag? We duiken in de geschiedenis van websites en bekijken de belangrijkste momenten die webdesign gevormd hebben.
1989: het idee achter het World Wide Web
De geschiedenis van websites begint bij CERN, het Europese onderzoekscentrum voor deeltjesfysica in Zwitserland.
De Britse computerwetenschapper Tim Berners-Lee werkte er aan een manier waarop wetenschappers gemakkelijker informatie met elkaar konden delen.
In maart 1989 schreef hij een voorstel voor een systeem waarbij documenten via hypertekst met elkaar verbonden konden worden. Samen met de Belgische ingenieur Robert Cailliau werd het concept later verder uitgewerkt.
Het idee groeide uit tot wat we vandaag het World Wide Web noemen.
Belangrijk daarbij is het onderscheid tussen het internet en het web. Het internet bestond al. Het World Wide Web maakte het mogelijk om documenten via URL’s, hyperlinks en een browser met elkaar te verbinden en toegankelijk te maken.
CERN beschrijft die ontstaansgeschiedenis uitgebreid in The birth of the Web.
1990–1991: de eerste website ter wereld
Eind 1990 had Berners-Lee bij CERN de belangrijkste onderdelen van zijn idee werkend.
Hij ontwikkelde een webserver en de eerste browser, toepasselijk WorldWideWeb genoemd. Die software draaide op een NeXT-computer.
Op diezelfde computer werd ook de eerste website gehost.
Het adres?
info.cern.ch
De website ging over het World Wide Web zelf en legde onder andere uit wat het project was, hoe je een webserver kon opzetten en hoe je webpagina’s kon maken.
In 1991 werd de technologie breder beschikbaar en begon het web zich buiten CERN te verspreiden.
Wie benieuwd is hoe die allereerste website eruitzag, kan via CERN nog steeds een reconstructie van de eerste website bekijken.
Vergeleken met een moderne website ziet ze er bijna absurd eenvoudig uit.
Maar één fundamenteel concept is onmiddellijk herkenbaar: tekst bevat links waarmee je naar andere informatie kunt navigeren.
Meer dan dertig jaar later vormt dat nog altijd de basis van het web.
1993: het web wordt voor iedereen beschikbaar
Een beslissend moment volgde op 30 april 1993.
CERN maakte de software achter het World Wide Web publiek beschikbaar. Later werd ook een open licentie gebruikt.
Daardoor konden anderen de technologie vrij gebruiken en verder ontwikkelen.
Het web begon vervolgens snel te groeien.
Browsers maakten het toegankelijker voor mensen zonder technische kennis. Vooral Mosaic, dat in 1993 verscheen, speelde daarin een belangrijke rol doordat tekst en afbeeldingen binnen dezelfde interface weergegeven konden worden.
Websites begonnen daardoor langzaam te evolueren van voornamelijk tekstuele documenten naar een visueler medium.
Midden jaren 90: webdesign ontstaat
Naarmate meer bedrijven en organisaties het web ontdekten, veranderde ook wat van een website verwacht werd.
Een pagina hoefde niet langer uitsluitend informatie beschikbaar te maken.
Ze moest er ook goed uitzien.
Alleen waren de mogelijkheden daarvoor bijzonder beperkt.
HTML was in de eerste plaats ontworpen om de structuur van een document te beschrijven, niet om complexe layouts te bouwen.
Webdesigners werden daarom creatief.
HTML-tabellen, oorspronkelijk bedoeld om gegevens in rijen en kolommen weer te geven, werden gebruikt om volledige websites vorm te geven. Transparante afbeeldingen van één pixel hielpen om witruimte te creëren. Tekst werd soms als afbeelding opgeslagen omdat ontwerpers nauwelijks controle hadden over lettertypes.
Vanuit hedendaags webdesign bekeken klinkt dat omslachtig.
Destijds waren het manieren om de visuele grenzen van HTML te omzeilen.
1996: CSS verandert hoe websites worden vormgegeven
Een enorme stap vooruit kwam met CSS: Cascading Style Sheets.
CSS maakte het mogelijk om de presentatie van een webpagina los te koppelen van de inhoud en structuur.
HTML kon beschrijven wat iets was — bijvoorbeeld een titel of paragraaf — terwijl CSS kon bepalen hoe het eruitzag.
Denk aan kleuren, lettertypes, marges en afstanden.
CSS1 werd op 17 december 1996 een officiële W3C Recommendation.
Dat klinkt vandaag vanzelfsprekend, maar het was een fundamentele verandering.
In plaats van op iedere afzonderlijke pagina dezelfde visuele instellingen te herhalen, kon één stylesheet gebruikt worden om de uitstraling van meerdere pagina’s te bepalen.
Daarmee werd het veel eenvoudiger om een website consequent vorm te geven en te onderhouden.
Eind jaren 90: Flash brengt beweging naar het web
Tegen het einde van de jaren negentig werden websites steeds ambitieuzer.
Macromedia Flash — oorspronkelijk FutureSplash en later eigendom van Adobe — gaf ontwerpers mogelijkheden die met HTML en CSS op dat moment moeilijk te realiseren waren.
Animaties, geluid, interactieve navigatie en zelfs volledige websites konden in Flash gebouwd worden.
Webdesign werd daardoor een stuk spectaculairder.
Sommige websites begonnen met uitgebreide geanimeerde intro’s. Navigatie kon bewegen en geluid maken. Experimentele interfaces waren populair.
Achteraf bekeken ging dat soms behoorlijk ver.
De vrijheid van Flash zorgde niet automatisch voor goede gebruiksvriendelijkheid. Bovendien waren Flash-sites problematisch voor toegankelijkheid, zoekmachines en later mobiele apparaten.
Toch speelde Flash een belangrijke rol in de geschiedenis van webdesign. Het liet zien dat een website veel meer kon zijn dan een statisch document.
JavaScript maakt websites interactief
Ondertussen ontstond nog een technologie die veel belangrijker zou worden voor het moderne web: JavaScript.
JavaScript verscheen in 1995 en maakte het mogelijk om gedrag en interactie aan webpagina’s toe te voegen.
HTML zorgde voor structuur.
CSS voor vormgeving.
JavaScript voor gedrag.
Die combinatie vormt ook vandaag nog de technische basis van een enorm deel van het web.
De mogelijkheden van JavaScript zijn ondertussen nauwelijks vergelijkbaar met die van de eerste versies. Van eenvoudige interacties groeide de taal uit tot een technologie waarmee complexe webapplicaties gebouwd kunnen worden.
De jaren 2000: websites worden dynamisch
In de beginjaren bestond een website vaak uit afzonderlijke HTML-bestanden.
Wilde je op honderd pagina’s dezelfde navigatie aanpassen? Dan kon dat behoorlijk arbeidsintensief zijn.
Server-side programmeertalen, databases en contentmanagementsystemen veranderden dat.
Content kon voortaan dynamisch uit een database worden gehaald en in templates worden weergegeven.
Dat maakte websites veel gemakkelijker schaalbaar.
Blogs, nieuwssites, forums en webshops konden grote hoeveelheden content beheren zonder iedere pagina afzonderlijk in HTML te bouwen.
De opkomst van contentmanagementsystemen
Contentmanagementsystemen maakten publiceren bovendien toegankelijk voor mensen die zelf geen HTML konden schrijven.
WordPress verscheen bijvoorbeeld in 2003 en begon oorspronkelijk als bloggingplatform. Het groeide later uit tot een veel uitgebreider CMS waarmee allerlei soorten websites gebouwd kunnen worden.
Het principe was belangrijk: content beheren en een website technisch bouwen werden steeds meer van elkaar gescheiden.
Een redacteur kon een artikel schrijven zonder zelf de onderliggende pagina te programmeren.
Dat principe gebruiken we vandaag nog altijd.
Web 2.0: bezoekers worden deelnemers
Rond het midden van de jaren 2000 werd de term Web 2.0 populair.
Het ging niet om een officiële nieuwe versie van het World Wide Web, maar om een verandering in hoe websites gebruikt werden.
Het vroege web was grotendeels eenrichtingsverkeer: iemand publiceerde informatie en anderen lazen die.
Web 2.0 werd veel interactiever.
Gebruikers konden zelf content publiceren, reageren, profielen maken, foto’s uploaden en informatie delen. Blogs, Wikipedia, YouTube en sociale netwerken groeiden uit tot belangrijke onderdelen van het internetlandschap.
De website veranderde daardoor van een digitaal document in een platform voor interactie.
2007: de smartphone verandert webdesign opnieuw
De komst van moderne smartphones vormde een volgende grote uitdaging.
Websites waren jarenlang voornamelijk ontworpen voor desktopschermen met relatief voorspelbare afmetingen.
Plots moesten dezelfde pagina’s ook functioneren op een klein aanraakscherm.
Aanvankelijk werden daarvoor regelmatig afzonderlijke mobiele websites gebouwd.
Dat was niet ideaal.
Je moest meerdere versies onderhouden en gebruikers kregen afhankelijk van hun apparaat verschillende pagina’s.
Responsive webdesign bood uiteindelijk een veel elegantere oplossing.
Eén website kon zich met flexibele layouts, afbeeldingen en CSS media queries aanpassen aan verschillende schermformaten.
Vandaag beschouwen we dat als vanzelfsprekend.
Een website die uitsluitend op een desktop goed werkt is nauwelijks nog denkbaar. In ons artikel over mobiele optimalisatie bekijken we uitgebreider waarom een website niet alleen responsive, maar ook daadwerkelijk prettig bruikbaar moet zijn op kleinere schermen.
2014: HTML5 wordt een belangrijke mijlpaal
Ook HTML bleef evolueren.
Op 28 oktober 2014 publiceerde het W3C HTML5 als Recommendation.
HTML5 bracht en formaliseerde mogelijkheden die belangrijk werden voor moderne websites en webapplicaties.
Audio en video konden bijvoorbeeld rechtstreeks in de browser worden afgespeeld zonder daarvoor een plugin zoals Flash nodig te hebben. Er kwamen nieuwe semantische elementen en uitgebreidere mogelijkheden voor interactieve applicaties.
Dat hielp het open web steeds meer mogelijkheden te geven waarvoor vroeger externe technologie nodig was.
Flash verloor ondertussen terrein.
Browsers, HTML, CSS en JavaScript konden steeds meer zelf.
Adobe beëindigde uiteindelijk eind 2020 officieel de ondersteuning voor Flash Player.
Websites worden applicaties
Het onderscheid tussen een website en een programma werd vervolgens steeds kleiner.
Denk aan Gmail, Google Docs, Figma, Slack of webversies van uitgebreide bedrijfssoftware.
Ze draaien in een browser, maar gedragen zich veel meer als traditionele applicaties dan als de webpagina’s uit de jaren negentig.
JavaScript-frameworks, API’s, cloudinfrastructuur en steeds krachtigere browsers hebben daar een belangrijke rol in gespeeld.
Tegelijk werden websites verbonden met steeds meer andere systemen.
Een moderne bedrijfswebsite kan bijvoorbeeld communiceren met een CRM, boekhoudpakket, nieuwsbriefsoftware, reservatiesysteem, betaalprovider of externe database.
De website is daardoor steeds vaker één onderdeel van een groter digitaal ecosysteem.
Webdesign wordt steeds minder beperkt door techniek
Ook visueel is enorm veel veranderd.
CSS Grid en Flexbox maakten layouts mogelijk waarvoor vroeger ingewikkelde workarounds nodig waren. Webfonts gaven ontwerpers veel meer typografische vrijheid. SVG maakte schaalbare illustraties en iconen praktisch. Moderne browsers ondersteunen animaties, filters, gradients en allerlei grafische effecten.
Daardoor ligt de technische grens veel verder dan vroeger.
Maar dat betekent niet dat meer mogelijkheden automatisch betere websites opleveren.
De geschiedenis herhaalt zich op dat vlak enigszins.
Net zoals Flash ooit uitnodigde om zoveel mogelijk beweging en effecten te gebruiken, kunnen moderne webtechnieken verleiden tot animaties en interacties die weinig toevoegen.
Goed webdesign draait daarom niet om alles gebruiken wat technisch mogelijk is.
Het draait om de juiste techniek inzetten wanneer die de inhoud en gebruikerservaring ondersteunt.
Snelheid en gebruikservaring worden belangrijker
De verwachtingen van bezoekers zijn ondertussen eveneens veranderd.
Een website moet snel reageren, duidelijk navigeren en zonder frustratie functioneren op verschillende apparaten.
Google introduceerde Core Web Vitals om verschillende aspecten van de daadwerkelijke gebruikerservaring meetbaar te maken, waaronder laadsnelheid, responsiviteit en visuele stabiliteit.
Met Google Lighthouse kun je verschillende technische kwaliteitsaspecten van een website onderzoeken.
Maar een goede gebruikerservaring is breder dan een technische score.
Een pagina kan razendsnel laden en toch onduidelijk zijn.
Omgekeerd kan een visueel indrukwekkende website bezoekers verliezen wanneer navigatie verwarrend is, tekst moeilijk leesbaar is of belangrijke informatie verstopt zit.
In waarom bezoekers je website verlaten bekijken we verschillende van die drempels uitgebreider.
En nu verandert AI opnieuw hoe we het web gebruiken
De volgende verandering is al bezig.
Generatieve AI maakt het mogelijk om websites sneller te ontwerpen, code te genereren, teksten te schrijven en afbeeldingen te maken.
Tegelijk verandert AI ook hoe mensen informatie vinden.
Een gebruiker hoeft niet noodzakelijk meer verschillende websites te openen om een eenvoudige vraag te beantwoorden. Zoekmachines tonen generatieve antwoorden en systemen zoals ChatGPT kunnen informatie uit verschillende bronnen combineren.
Dat betekent niet dat websites verdwijnen.
Een website blijft een plaats waar een organisatie controle heeft over haar eigen informatie, merk, diensten, producten, cases en contactmogelijkheden.
Wel verandert mogelijk de weg waarlangs bezoekers die website ontdekken.
Dat raakt rechtstreeks aan SEO. In wat ChatGPT betekent voor SEO en online vindbaarheid bekijken we die ontwikkeling uitgebreider.
Van één HTML-pagina naar een volledig digitaal platform
Wanneer je de eerste website van CERN naast een moderne website zet, lijkt het bijna alsof ze niets met elkaar gemeen hebben.
Toch is de basis verrassend herkenbaar.
Documenten hebben een adres. Informatie wordt gestructureerd. Links verbinden pagina’s met elkaar. Een browser haalt informatie op van een server en toont die aan een gebruiker.
Wat veranderd is, is alles wat we daar bovenop gebouwd hebben.
CSS bracht visuele vormgeving. JavaScript interactie. Databases en CMS-systemen maakten websites dynamisch. Smartphones dwongen layouts zich aan verschillende schermen aan te passen. Moderne browsertechnologie veranderde websites in volwaardige applicaties.
En die evolutie stopt niet.
AI, nieuwe interfaces en toekomstige apparaten zullen opnieuw veranderen hoe we websites ontwerpen en gebruiken.
Maar één principe uit die allereerste website uit 1991 blijft bijzonder actueel:
het web bestaat om informatie toegankelijk te maken en met elkaar te verbinden.
Alle technologie die daarna kwam, bouwt uiteindelijk verder op dat eenvoudige idee.
Laatst aangepast: 24 september 2026.