Hoe laat Itonomy merken stijgen in LLM's?
Op 15 april bij Beeckestijn Business School namen Martin van Kranenburg, Ben van Steenbergen en Rens Drost je mee in de praktijk van zichtbaarheid binnen AI.
De vraag is nu: hoe sterk is jouw AI-zichtbaarheidsprofiel?
LLM-zichtbaarheid is geen losse optimalisatie
Wat we in de praktijk zien bij klanten, is dat LLM-zichtbaarheid zelden afhankelijk is van één factor.
Niet van alleen content.
Niet van alleen techniek.
Niet van alleen reviews.
Het is het samenspel.
Daarom werken wij niet met losse optimalisaties, maar met één overkoepelend model: het LLM-zichtbaarheid framework
Een framework waarin alle factoren die bijdragen aan zichtbaarheid samenkomen en meetbaar worden gemaakt.
Het LLM-Zichtbaarheid Framework
Wij hebben een model ontwikkeld waarin we zichtbaarheid opsplitsen in samenhangende pijlers.
Elke pijler heeft eigen parameters en draagt bij aan één totaalbeeld:
Hoe groot is de kans dat jouw merk wordt genoemd in LLM antwoorden?
Dit vertalen we naar een visueel model (hexagram), waarmee in één oogopslag duidelijk wordt:
- waar je nu staat
- waar je achterblijft
- en waar de grootste groeikansen liggen
De drie pijlers waarop we sturen
Om een scherp beeld te krijgen van je zichtbaarheid in LLM’s, analyseren we drie fundamentele onderdelen die samen jouw zichtbaarheid bepalen:
We analyseren of je content daadwerkelijk gebruikt kan worden door AI.
Niet alleen of het er staat, maar:
- of het vragen beantwoordt
- of het context biedt
- en of het logisch gestructureerd is
We zien vaak dat hier de grootste winst ligt: van productgedreven naar antwoordgedreven content.
We brengen in kaart hoe jouw merk extern wordt waargenomen.
Denk aan:
- reviews en sentiment
- mentions buiten je eigen domein
- discussies en context rondom je merk
Dit bepaalt of AI je vertrouwt en dus meeneemt.
We toetsen of je website daadwerkelijk toegankelijk en bruikbaar is voor AI-systemen.
Niet als technische checklist, maar gericht op:
- begrijpbaarheid
- crawlbaarheid
- en structuur
Want zonder toegang, geen zichtbaarheid.
Van analyse naar samenhang
Het framework is geen theoretisch model. Het is de manier waarop we werken.
We benaderen zichtbaarheid niet per onderdeel, maar als een systeem waarin alles met elkaar samenhangt.
Elke verbetering wordt altijd geplaatst binnen het totaalprofiel.
Dat betekent:
- geen losse optimalisaties zonder context
- geen focus op één kanaal of discipline
- maar sturen op het geheel
Want alleen wanneer de pijlers elkaar versterken, ontstaat structurele zichtbaarheid.
De oude SEO-wereld beloonde mensen die goed waren in het manipuleren van algoritmen. De nieuwe GEO-wereld beloont mensen die oprecht nuttig, specifiek en betrouwbaar zijn.
Rens Drost, AI Specialist
Van inzicht naar actie
Elke nulmeting levert geen rapport op, maar een concreet werkplan.
Hierna heb je inzicht in:
- hoe LLM’s jouw merk zien en hoe zichtbaar je bent op relevante keywords en pagina’s.
- wie jouw concurrenten zijn in AI-antwoorden, welke vragen jouw doelgroep stelt en waar je content nog tekortschiet.
- concrete handvatten om je content te optimaliseren én inzicht in hoe je dit met CustomGPT’s kunt versnellen.
- of je technisch toegankelijk bent voor LLM’s en waar blokkades zitten.
De inzichten vertalen we naar een roadmap, met duidelijke prioriteiten, gericht op het structureel verbeteren van je LLM-zichtbaarheid.
Meetbaarheid als fundament
Wat dit framework krachtig maakt, is dat alles meetbaar wordt gemaakt.
We werken o.a. met:
- citations (hoe vaak je genoemd wordt)
- mentions (waar je voorkomt buiten je site)
- sentiment (hoe er over je gesproken wordt)
- crawlerdata (wat AI daadwerkelijk bekijkt)
Hierdoor ontstaat geen gevoel, maar richting.
