Uit rapport van Muck Rack blijkt: aandeel journalistiek in AI-citaten daalt naar 22%

Uit het rapport What Is AI Reading? van Muck Rack uit oktober 2026 blijkt dat het aandeel van de journalistiek in AI-citaten is gedaald van ongeveer 27% in mei naar 22%, terwijl verdiende media en bronnen van derden nog altijd goed zijn voor ongeveer 84% van de citaten. De vierde editie is gebaseerd op meer dan 40 miljoen AI-antwoorden en 207 miljoen citaten van ChatGPT, Claude, Perplexity en Gemini.

Het onderzoek, dat op 28 oktober werd gepubliceerd, wijst op een verschuiving in de mix van materiaal waarop door AI gegenereerde antwoorden zijn gebaseerd. Nieuwsberichtgeving blijft een belangrijke bron, maar een groter aandeel gaat naar andere soorten materiaal van derden en naar content die merken zelf publiceren. Voor uitgevers en communicatieteams laten de bevindingen zien dat zichtbaarheid afhangt van de aanbieder, de prompt en het contentformaat.

Aandeel journalistiek daalt, terwijl verdiende media centraal blijven staan

De daling van 27% naar 22% komt neer op ongeveer vijf procentpunten. Dit betreft het aandeel van de journalistiek in de citaten, niet een vergelijkbare daling van het absolute aantal nieuwslinks of van het verkeer naar uitgevers.

Het onderscheid tussen journalistiek en verdiende media is essentieel om de uitkomst te begrijpen. Muck Rack hanteert een brede categorie voor verdiende media, met onder meer academisch onderzoek, overheidsbronnen en bronnen van ngo’s, encyclopedische websites, sociale platforms en bedrijfscontent van derden, naast journalistiek. Het cijfer van ongeveer 84% in het rapport vertegenwoordigt daarom een veel breder bronnenspectrum dan alleen professionele nieuwsredacties.

Het aandeel eigen media steeg van 13,7% naar 15,2%; ook overheidsmateriaal en encyclopedische en academische content wonnen terrein. Betaalde content en advertorials bleven op 0,3%, onveranderd ten opzichte van mei. Dit kleine aandeel in de citaten geeft aan hoe vaak zulke pagina’s als bron worden vermeld; het zegt niets over de algehele effectiviteit van advertenties.

ChatGPT is een belangrijke aanjager van de verschuiving

Muck Rack noemt ChatGPT als een belangrijke aanjager van de daling van het aandeel journalistiek. De tijdreeksdiagram laat in 2026 duidelijke veranderingen zien en komt in september uit op 22%. Claude en Gemini vertonen gedurende een groot deel van de periode een relatief stabieler patroon.

Die verschillen zijn relevant voor iedereen die wil begrijpen waarom een publicatie of merk wel in de antwoorden van de ene assistent voorkomt, maar niet in die van een andere. Een verandering in zichtbaarheid kan het gevolg zijn van een veranderende bronselectie door een aanbieder, en niet van een vergelijkbare verandering in de output of relevantie van een uitgever.

De bevindingen hebben betrekking op bronnen die in gegenereerde antwoorden worden geciteerd. Ze tonen niet aan welk materiaal in de trainingsgegevens van een model was opgenomen; het aandeel citaten mag dan ook niet worden opgevat als een directe maatstaf voor lezerspubliek of vertrouwen.

Slechts 212 domeinen kwamen bij alle vier aanbieders voor

In de verzameling van september, met 1.020 prompts per aanbieder, kwamen slechts 212 domeinen bij alle vier de systemen voor. Dit is de overlap binnen de onderzoekssample, niet een telling van alle bronnen waartoe deze diensten toegang hebben.

Deze uitkomst maakt het minder aannemelijk dat AI-zichtbaarheid als één enkele ranking kan worden beschouwd die je kunt optimaliseren. Een vermelding die door de ene aanbieder vaak wordt geciteerd, kan bij een andere aanbieder een beperkt bereik hebben. Ook kunnen een nuttige bedrijfspagina en onafhankelijke berichtgeving verschillende rollen vervullen, afhankelijk van de vraag die wordt beantwoord.

De landingspagina van het rapport wijst op nog een bron van variatie: dezelfde vraag opnieuw stellen kan een andere reeks citaten opleveren. De praktische implicatie is dat één antwoord een zwakke basis vormt om een aanhoudende verandering in zichtbaarheid te beoordelen.

Wat de methodologie wel en niet kan aantonen

Het volledige rapport en de methodologie combineren speciaal samengestelde onderzoekssamples, die voornamelijk gebruikmaken van prompts van consumenten zonder merknaam, met de doorlopende, grotendeels op merken gerichte monitoring van Generative Pulse. Deze datasets dienen verschillende doelen en mogen niet worden beschouwd als één uniforme steekproef.

Het rapport vermeldt ook dat aanbieders tijdens het onderzoek modellen introduceerden en uitfaseerden. Vergelijkingen door de tijd heen weerspiegelen daardoor zowel veranderingen in modellen en producten als het verstrijken van de tijd. De observaties beschrijven de geteste systemen, vragen en verzamelperioden.

In een eerdere toelichting op de onderzoeksaanpak maakt Muck Rack duidelijk hoe belangrijk de keuze van prompts is. Daarin beschrijft het hoe zoekopdrachten worden samengesteld op basis van bedrijfstakken, merken en problemen uit de praktijk, waarna citaten worden ingedeeld naar zowel mediacategorie als contentformaat. De vragen die onderzoekers kiezen, helpen bepalen welke bronnen zij waarnemen.

Wat dit betekent voor uitgevers en communicatieteams

De belangrijkste les is om de bronselectie per aanbieder en per vraag te volgen. Een stabiele reeks prompts die relevant zijn voor het publiek en die gedurende langere tijd worden herhaald, kan meer inzicht bieden dan een eenmalige vermelding. Door modelwijzigingen naast die resultaten vast te leggen, wordt het makkelijker om een redactioneel of distributie-effect te onderscheiden van een verandering in de AI-dienst zelf.

Voor uitgevers neemt het lagere totale aandeel van journalistiek niet weg dat journalistiek een rol speelt bij het toelichten van nieuwe ontwikkelingen en het beoordelen van producten en organisaties. Voor merken biedt de groei van eigen content een extra route naar antwoorden, maar doordat bronnen van derden prominent blijven, bestrijkt publiceren op een bedrijfswebsite slechts een deel van het bronnenecosysteem.

Het rapport What Is AI Reading? van oktober 2026 bevat de volledige bevindingen en methodologie. De centrale boodschap is dat AI-citaties grotendeels op materiaal van derden blijven berusten, terwijl de bronnenmix sterk verschilt per aanbieder, vraag en moment.