GEO is groter dan SEO, en de meeste bedrijven zijn er niet op ingericht

Zoekstrategieën waren vroeger eenvoudig. Een klant had een vraag, typte die in een zoekmachine en merken streden om de hoogste positie op de resultatenpagina. Maar dat model verandert snel.

Steeds vaker vindt de ontdekking plaats binnen AI-systemen die informatie interpreteren, bronnen samenvoegen en antwoord geven voordat een klant ooit op de website van een merk terechtkomt. Generative Engine Optimization (GEO) is een van de reacties hierop, maar bedrijven lopen het risico te beperkt te denken over wat deze verschuiving daadwerkelijk vereist.

In de septemberupdate van de IAB-studie over de vooruitzichten voor 2026 noemde 44% van de Amerikaanse advertentie-inkopers het inspelen op veranderend consumentengedrag, waaronder AI-gestuurd zoeken, hun grootste uitdaging op het gebied van media-investeringen. Daarnaast richt 76% zich sterker op het optimaliseren van content voor door AI gegenereerde antwoorden, meer dan op welk ander terrein ook.

De fout is om GEO te beschouwen als simpelweg de volgende versie van SEO. Ontdekking via AI ontwikkelt zich tot een organisatiebrede zichtbaarheiduitdaging die marketing, data, technologie, content, communicatie en klantervaring raakt. Bedrijven die zich goed aanpassen, zullen niet alleen optimaliseren voor een nieuwe zoekinterface. Ze zullen opnieuw bekijken hoe hun digitale aanwezigheid, kennis binnen de organisatie en externe autoriteit elkaar versterken.

Het zoekresultaat wordt een antwoord

Traditionele SEO draaide om rankings, met een duidelijk doel en een heldere manier om de voortgang te meten. GEO introduceert een ander soort zichtbaarheid. In plaats van te vragen of een pagina hoog scoort op een bepaalde zoekterm, moeten bedrijven steeds vaker nagaan of hun merk voorkomt in de antwoorden op de vragen die hun klanten stellen, hoe het merk wordt omschreven en welke bronnen die omschrijving beïnvloeden.

De verschuiving heeft nu al gevolgen voor bedrijven. Reach, de Britse uitgever achter de Mirror en de Express, meldde een 46% lagere verkeersstroom vanuit Google dan een jaar eerder. Volgens Reach was dat toe te schrijven aan functies als AI Overviews en AI Mode, die de noodzaak verkleinen voor lezers om door te klikken naar websites. Een daling van het traditionele zoekverkeer betekent niet altijd dat mensen minder belangstelling hebben voor een categorie of een merk. Het kan ook erop wijzen dat ontdekking zich over verschillende interfaces verspreidt en steeds vaker plaatsvindt voordat iemand een website bezoekt.

Voor merken verandert daardoor de vraag. Zichtbaarheid draait niet meer alleen om de positie waarop je staat. Het gaat er ook om of AI-systemen over de juiste informatie en context beschikken om te begrijpen waarom je merk relevant is voor de gestelde vraag.

GEO begint bij de basis van SEO

Het is verleidelijk om GEO los te zien van SEO, maar een groot deel van het voorbereidende werk blijft hetzelfde. AI-systemen moeten informatie nog steeds vinden, interpreteren en beoordelen. Daarom zijn technische toegankelijkheid, een goede sitestructuur en heldere content allemaal van belang.

Dit jaar lieten gegevens van Cloudflare Radar zien dat bots meer dan de helft van de verzoeken om webpagina’s binnen het netwerk genereerden. Niet al die bots zijn AI-agenten, maar een steeds groter deel van het publiek van elke website bestaat inmiddels uit software. Die heeft voldoende content en context nodig om te begrijpen wat ze tegenkomt. Dat kan betekenen dat bedrijven terug moeten naar basisprincipes die ze uit het oog hebben verloren.

Als belangrijke informatie verborgen zit in een ingewikkelde interface, op verschillende pagina’s niet op dezelfde manier wordt weergegeven of moeilijk toegankelijk is voor een crawler, heeft een AI-systeem minder informatie om mee te werken. Hetzelfde geldt voor menselijke bezoekers. Veelvoorkomende oorzaken zijn gemakkelijk te herkennen: productdetails die pas zichtbaar worden nadat JavaScript is uitgevoerd, iets wat niet elke AI-crawler doet, en prijs- of beleidsinformatie die van pagina tot pagina anders is geformuleerd.

Maar technische toegankelijkheid is slechts het begin. Elk merk concurreert binnen dezelfde kleine groep AI-systemen. Die systemen zelf maken dus niet het verschil. Dat doet de context. Voor merken komt die context voort uit hun data, expertise, content, kennis van klanten en het bredere informatielandschap waarin ze voorkomen.

Contentkwaliteit wordt belangrijker wanneer AI het leeswerk doet

Er wordt veel gesproken over hoe je content schrijft die AI-systemen oppikken. Een deel van die discussie ging over opmaaktrucs of pogingen om individuele modellen te reverse-engineeren. De meeste van die trucs zijn maar kort bruikbaar, en ik zou er geen strategie op baseren.

Modellen, ophaalsystemen en bronnen blijven veranderen. Een tactiek die vandaag effectief lijkt, kan over enkele maanden heel andere resultaten opleveren. Een duurzamere aanpak is het creëren van nuttige, gezaghebbende content die helder antwoord geeft op de vragen die klanten daadwerkelijk stellen en blijk geeft van inhoudelijke expertise. Bedrijven kunnen het beste beginnen met het onder de loep nemen van wat ze al hebben gepubliceerd. Beantwoordt die content betekenisvolle vragen van klanten? Komt de expertise duidelijk naar voren? Is belangrijke informatie in het hele digitale ecosysteem consistent?

AI-zichtbaarheid wordt beïnvloed door een breder scala aan signalen, waaronder contentkwaliteit, technische basis, gestructureerde gegevens, autoriteit en verwijzingen van derden. Uit het meest recente onderzoek van Muck Rack naar AI-citaten bleek dat 84% van de links waarnaar in antwoorden van ChatGPT, Claude en Gemini wordt verwezen, afkomstig was uit verdiende media, waaronder journalistiek, academisch onderzoek en andere bronnen van derden. Daarom reikt GEO veel verder dan wat een merk op zijn eigen website publiceert, en horen communicatieteams bij het gesprek.

Het probleem met werkprocessen is groter dan de technologische uitdaging

In mijn ervaring is de technologie zelden het lastigste aspect van de aanpassing aan AI-gestuurde ontdekking. De grotere uitdaging is hoe teams samenwerken zodra AI deel uitmaakt van het zoek- en ontdekkingsproces. Van oudsher is de zoekstrategie verdeeld over verschillende verantwoordelijkheden: SEO-teams monitoren rankings, contentteams maken pagina’s, communicatieteams beheren de persaandacht en ontwikkelaars nemen de technische kant van de website voor hun rekening. AI-gestuurde ontdekking vervaagt die grenzen, omdat wat in een AI-antwoord verschijnt, tegelijkertijd door al die gebieden kan worden beïnvloed.

Uit McKinseys State of AI-onderzoek uit 2026 blijkt hetzelfde bredere punt: bijna driekwart van de organisaties met hoge AI-prestaties die in het onderzoek werden geïdentificeerd, heeft werkprocessen ingrijpend herontworpen vanwege AI, tegenover een kwart van de overige respondenten. Voor AI-zichtbaarheid geldt hetzelfde. Als een contentteam ontdekt dat een AI-systeem het merk onjuist beschrijft, kan de oplossing liggen in de website, de productgegevens, een vermelding op een website van derden of de berichtgeving waarop het model zich baseert.

Om dit aan te pakken, moeten de teams die verantwoordelijk zijn voor die gebieden samenwerken, in plaats van GEO te beschouwen als een extra taak voor één afdeling.

Dat roept een vraag op die leidinggevende teams steeds vaker moeten beantwoorden: wie is verantwoordelijk voor AI-zichtbaarheid?

Het werk zal door meerdere teams worden uitgevoerd, maar één leidinggevende moet eindverantwoordelijk zijn voor de scorekaart, de evaluatiefrequentie en de reactie wanneer een AI-systeem het merk verkeerd weergeeft. Vervolgens moeten leidinggevenden op het gebied van marketing, communicatie, technologie en data gezamenlijk begrijpen hoe het merk in AI-systemen wordt weergegeven, wat die antwoorden beïnvloedt en hoe de organisatie reageert wanneer er tekortkomingen aan het licht komen.

Meet zichtbaarheid als percentage, niet als ranking

Een van de grootste veranderingen die eraan komen, betreft de manier waarop bedrijven zoekzichtbaarheid meten. Zoekrankings boden marketeers traditioneel een relatief eenvoudige maatstaf om te volgen, maar door AI gegenereerde antwoorden zijn veel veranderlijker. Er is geen enkele positie die garandeert dat een merk wordt gezien, en alleen al in een antwoord verschijnen vertelt niet het hele verhaal. Een merk kan vaak worden genoemd, maar onjuist worden beschreven, zonder bronvermelding worden opgenomen of in de ene markt worden geciteerd en in een andere volledig ontbreken.

Dat betekent dat GEO de aandacht verlegt van de ranking van een merk naar hoe vaak het verschijnt, hoe het wordt beschreven en welke bronnen het antwoord beïnvloeden. De meetmethoden lopen nog achter op die ontwikkeling. In hetzelfde onderzoek van IAB zei 86% van de kopers dat ze hun manier van meten van mediaprestaties aanpassen, of verwachten dat te gaan doen, vanwege conversationele AI-tools en AI-agenten. Daarnaast noemde 45% het vergelijken van AI-gestuurde en traditionele klantreizen als hun grootste meetuitdaging. In de praktijk is GEO daarmee evenzeer een uitdaging op het gebied van meten en werkprocessen als op het gebied van zoeken.

Een praktisch beginpunt zijn de vragen die klanten nu al stellen. Stel een representatieve reeks van die vragen samen, leg ze regelmatig voor aan de belangrijkste AI-platforms en noteer of het merk verschijnt, hoe het wordt beschreven, welke concurrenten ernaast worden genoemd en welke bronnen worden geciteerd. Stel elke vraag meer dan één keer. Dezelfde prompt kan bij opeenvolgende pogingen verschillende antwoorden opleveren. Rapporteer zichtbaarheid daarom als een percentage, niet als één schermafbeelding. Na verloop van tijd kan die zichtbaarheid worden gekoppeld aan latere signalen, waaronder verkeer via AI-verwijzingen, betrokkenheid en conversie.

Er zijn al tekenen dat dit snel kan veranderen. Uit Adobe’s gegevens over het winkelen tijdens de feestdagen bleek dat het verkeer van generatieve AI-tools naar Amerikaanse retailersites tijdens de feestdagenperiode van 2025 op jaarbasis met 693,4% steeg en dat deze bezoekers via AI vaker converteerden dan bezoekers uit andere verkeersbronnen. Die groei begon vanaf een kleine basis en niet elk bedrijf zal dezelfde ontwikkeling zien. Maar dit laat zien dat AI-zichtbaarheid vandaag al kan worden gemeten en gekoppeld aan daadwerkelijke bedrijfsresultaten.

Beschouw GEO als een operationele vaardigheid, niet als een campagne

AI-gestuurd zoeken betekent niet dat bedrijven alles wat ze al weten over SEO overboord moeten gooien. Het betekent dat ze verder moeten kijken dan rankings en moeten erkennen dat er steeds vaker een extra laag zit tussen de vragen die klanten stellen en de informatie die ze ontvangen.

Bedrijven moeten echter voorkomen dat ze AI-zichtbaarheid omvormen tot een geïsoleerde marketingtactiek of een eenmalige audit. Modellen en bronnen blijven veranderen, dus de eerste audit is niet het eindpunt. De grotere kans ligt in het benutten van die inzichten om te bepalen waar content, data, technologie, communicatie en klantervaring beter op elkaar moeten worden afgestemd. Zoeken wordt steeds conversationeler en agentischer, waarbij AI-systemen steeds vaker namens klanten onderzoek doen en actie ondernemen. In dat geval hangt de zichtbaarheid af van wat die systemen over je merk kunnen vinden, verifiëren en herhalen.