Information gain: wat Google er echt over zegt

Information gain heeft een andere bronbasis dan effort. Effort staat letterlijk in de Search Quality Rater Guidelines; information gain niet. Het begrip komt uit een Google-patent, en de gedachte erachter komt terug in de helpful content-documentatie, de reviews-guidance, de “added value”-criteria van de SQRG en één attribuut uit de Content Warehouse-leak. Dit overzicht scheidt die lagen, wat het patent letterlijk zegt, wat Google publiek documenteert, en wat de SEO-industrie ervan heeft gemaakt. Engelse citaten zijn letterlijk uit de genoemde bronnen.

1. Het patent: de enige plek waar “information gain score” gedefinieerd is

Patent US11354342B2, “Contextual estimation of link information gain” — ingediend 18 oktober 2018, verleend 7 juni 2022, uitvinders Victor Carbune en Pedro Gonnet, toegewezen aan Google LLC. De definitie:

“An information gain score for a given document is indicative of additional information that is included in the document beyond information contained in documents that were previously viewed by the user.”

Drie dingen vallen op als je het patent echt leest in plaats van de samenvattingen erover.

Het is contextueel, geen statische paginascore. De score meet wat een document toevoegt ten opzichte van wat déze gebruiker al gezien heeft. De claims beschrijven een eerste set documenten over een onderwerp waarvan de informatie al aan de gebruiker is gepresenteerd, en een tweede set nieuwe documenten over hetzelfde onderwerp: “the information gain score for a given new document of the second set is indicative of additional information that would be gained by the user, beyond the information extracted from the one or more document of the first set.” Dezelfde pagina kan dus voor de ene gebruiker hoge en voor de andere lage information gain hebben.

Het werkt op semantische representaties, niet op woorden. Documenten gaan als “a semantic feature vector or embedding, a ‘bag-of-words’ representation” door een getraind machine learning-model. Synoniemen gebruiken of herformuleren verandert de embedding nauwelijks, parafraseren voegt in deze meting per definitie niets toe.

De consequentie is herordening of uitsluiting. Resultaten “may be reranked and/or one or more documents may be excluded (or significantly demoted) from the search results based on the new information gain scores”. Lage information gain is in het patent geen kleine malus maar een reden om een document niet meer te tonen.

let op: Het patent is geschreven in de context van automated assistants en doorlopende zoeksessies. Dat Google een patent heeft, bewijst niet dat dit exact zo in de ranking van webresultaten draait. Wat vaststaat: Google heeft het mechanisme beschreven, en de publieke documentatie hieronder stuurt op dezelfde uitkomst.

2. De publieke documentatie: dezelfde gedachte, andere woorden

Google’s zelfbeoordelingsvragen voor helpful content zijn de operationele vertaling van information gain, letterlijk:

“Does the content provide original information, reporting, research, or analysis?”

“Does the content provide insightful analysis or interesting information that is beyond the obvious?”

“If the content draws on other sources, does it avoid simply copying or rewriting those sources, and instead provide substantial additional value and originality?”

“Does the content provide substantial value when compared to other pages in search results?”

En de spiegelvragen onder “avoid creating search engine-first content”:

“Are you mainly summarizing what others have to say without adding much value?”

“Does your content leave readers feeling like they need to search again to get better information from other sources?”

Die laatste vraag ís information gain, geformuleerd vanuit de gebruiker: als de lezer na jouw pagina opnieuw moet zoeken, heeft je pagina niets toegevoegd aan wat hij al had.

De reviews-guidance maakt concreet hoe toegevoegde informatie eruitziet:

“Share quantitative measurements about how something measures up in various categories of performance”,

“Provide evidence such as visuals, audio, or other links of your own experience”,

“Describe key choices in how a product has been designed and their effect on the users beyond what the manufacturer says”

en

“Explain what sets something apart from its competitors.”

3. De brug naar de rater guidelines

De SQRG gebruiken de term information gain niet, maar de “added value”-criteria meten hetzelfde. De originality-definitie (§3.2): “Consider the extent to which the content offers unique, original content that is not available on other websites. If other websites have similar content, consider whether the page is the original source.” En de Lowest/Low-beslisregel draait volledig om wat een pagina toevoegt: little to no added value = Lowest, low added value = Low (§4.6.6–4.6.7, §5.2.1). De Low-voorbeelden uit de guidelines, samenvattingen van discussies, “beste/top10”-lijstjes op basis van bestaande reviews, zijn stuk voor stuk pagina’s met een information gain van vrijwel nul.

4. De leak: OriginalContentScore

In de Content Warehouse API-leak van 2024 zit het attribuut OriginalContentScore, gedocumenteerd als:

The original content score is represented as a 7-bits, going from 0 to 127. Only pages with little content have this field.

Google scoort originaliteit dus expliciet, in elk geval voor korte content — wat verklaart waarom korte pagina’s niet per definitie slecht ranken. Kanttekening: de leak toont datastructuren, niet hoe of hoe zwaar attributen in ranking meewegen.

5. Wat information gain níét is

Drie misverstanden die je in de SEO-praktijk vaak ziet. Meer woorden is geen information gain: het patent meet semantische toevoeging, en een langere herformulering van bestaande informatie scoort nul. Uniek geformuleerd is geen information gain: embeddings kijken door synoniemen en zinsbouw heen. En “een uniek onderwerp aansnijden” is maar de halve waarheid: information gain wordt gemeten binnen een onderwerp (“documents that share a topic”), het gaat om wat jij toevoegt aan het bestaande corpus over dat onderwerp, niet om het vermijden van concurrentie.

6. Checklist

A. Basisvragen bij elke pagina

• Wat weet iemand na het lezen van deze pagina dat hij niet al wist uit de top-10 voor dezelfde zoekvraag?
• Kun je de toegevoegde informatie concreet aanwijzen (nieuwe data, nieuwe observatie, nieuw perspectief, nieuwe combinatie), of is het “beter geschreven hetzelfde”?
• Zou de lezer na deze pagina nog moeten doorzoeken voor een beter antwoord? (Zo ja: lage information gain.)
• Is de unieke informatie prominent genoeg om gevonden en geciteerd te worden, of verstopt onder bekende feiten?

B. Rode vlaggen: vrijwel geen information gain

• De pagina vat samen wat elders al staat, zonder eigen toevoeging (“mainly summarizing what others have to say without adding much value”).
• De inhoud overlapt semantisch vrijwel volledig met gevestigde bronnen; alleen de formulering verschilt.
• Alle feiten zijn herleidbaar tot andere pagina’s in dezelfde SERP.
• De pagina drijft op algemeen bekende informatie die iedere concurrent ook heeft.

C. Oranje vlaggen: beperkte information gain

• Er is wel iets eigens (een mening, een voorbeeld), maar het draagt weinig bij aan het antwoord op de zoekvraag.
• De unieke inhoud is dun ten opzichte van de hergebruikte basis.
• De pagina voegt breedte toe (meer subonderwerpen) maar geen diepte die elders ontbreekt.

D. Bronnen van echte information gain

• Eigen data of metingen (“quantitative measurements”): testresultaten, benchmarks, eigen onderzoek, eigen statistieken.
• First-hand ervaring met bewijs: eigen foto’s, video, gedocumenteerd gebruik (“evidence such as visuals, audio, or other links of your own experience”).
• Original reporting: informatie die zonder deze pagina niet publiek zou zijn (interviews, opgevraagde documenten, primaire bronnen).
• Analyse voorbij het voor de hand liggende (“insightful analysis or interesting information that is beyond the obvious”): een verklaring, voorspelling of verband dat elders ontbreekt.
• Expertvertaling met toegevoegde waarde: complexe bronnen toegankelijk maken mag, mits er “substantial additional value and originality” bij komt.
• Vergelijkende inzichten: wat onderscheidt optie A van B op punten die de fabrikant of bestaande reviews niet noemen.

E. Toets tegen het corpus

• Bekijk de top-10 voor de belangrijkste zoekvraag: welke informatie op jouw pagina staat in géén van die resultaten?
• Als je jouw unieke claims in een zoekmachine plakt: kom je dan alleen jouw pagina tegen, of tientallen vergelijkbare?
• Zou een AI-overzicht of chatbot jouw pagina moeten citeren voor iets specifieks, of kan elke willekeurige bron hetzelfde leveren?

Tools

Omdat niemand zin heeft in handwerk heb ik weer een claude skill en Google Gem gemaakt. Voor de mensen die geen idee hoe claude en skills etc. werken heb ik een Google Gem gemaakt:

Bronnen

• US11354342B2 — Contextual estimation of link information gain (Google Patents)
• Creating helpful, reliable, people-first content (Google Search Central)
• Write high quality reviews (Google Search Central)
• Search Quality Evaluator Guidelines, 11 september 2025 (PDF)
• iPullRank — analyse Content Warehouse API-leak
• Search Engine Journal — Google’s Information Gain Patent

Dit artikel: Information gain verscheen het eerst op chapter42.com.

De actuele versie van de guidelines is die van 11 september 2025 (182 pagina’s). Vrijwel alle effort-gerelateerde tekst komt uit de grote update van 23 januari 2025; de september-update voegde vooral AI Overview-voorbeelden en YMYL-definities toe en veranderde niets aan de effort-richtlijnen. Engelse citaten hieronder zijn letterlijk uit de guidelines; de duiding eromheen is van mij.

1. Wat Google onder effort verstaat (§3.2)

Effort is één van de vier dimensies waarop raters de kwaliteit van de Main Content (MC) beoordelen, naast originality, talent or skill en accuracy:

“For most pages, the quality of the MC can be determined by the amount of effort, originality, and talent or skill that went into the creation of the content.”

De definitie van effort zelf:

“Consider the extent to which a human being actively worked to create satisfying content.”

Daar zitten drie elementen in die alle drie tellen. Een mens (human being), die actief heeft gewerkt (actively worked), met als resultaat content die de bezoeker tevredenstelt (satisfying content). Moeite die niet tot een bevredigend resultaat leidt, telt dus niet als effort in de zin van de guidelines. Het gaat om moeite die zichtbaar is in het resultaat.

Effort kan ook in systemen zitten. De guidelines noemen twee vormen. Directe effort: iemand die zelf schrijft, vertaalt, fotografeert, cureert. Het voorbeeld in de guidelines is “a person translating a poem from one language to another”. Indirecte effort: het ontwerpen van paginafunctionaliteit of het bouwen van systemen, zoals “the creation of a page that offers machine translation as a service to users”. Het tegenvoorbeeld staat er direct naast:

“The automatic creation of thousands of pages by running existing freely available content through existing translation software without any oversight, manual curation, etc., would not be considered to have effort.”

De lat hangt af van het paginatype. De guidelines stellen expliciet dat de verwachte hoeveelheid effort afhangt van het doel van de pagina: “The amount of effort expected for a short video shared on social media is less than for a full-length, professionally produced documentary.” Een korte forumpost hoeft dus geen longread te zijn.

Bij fora en social media telt participatie als effort. Voor dat soort pagina’s geldt: “the level of participation and depth of conversation is an important part of effort” — en bijdragen van meerdere mensen tellen bij elkaar op tot de totale menselijke effort van de pagina.

2. Effort per kwaliteitsniveau

Belangrijk aan Lowest en Low: effort staat daar nooit alleen. Het criterium is steeds de combinatie effort + originaliteit + toegevoegde waarde. Bij Lowest ontbreken alle drie vrijwel volledig; bij Low zijn ze aanwezig maar laag. Het onderscheid dat de guidelines zelf maken: bij Low is er “at least minimal effort to curate or modify” hergebruikte content, bij Lowest is vrijwel alles gekopieerd of geparafraseerd zonder enige effort of toegevoegde waarde.

3. Effort en AI / automatisering

Dit is de meest misgelezen passage uit de januari 2025-update. De guidelines zeggen niet dat AI-content per definitie laag scoort:

“The use of Generative AI tools alone does not determine the level of effort or Page Quality rating. Generative AI tools may be used for high quality and low quality content creation.”

Wat wél tot Lowest leidt (§4.6.6):

“The Lowest rating applies if all or almost all of the MC on the page (including text, images, audio, videos, etc) is copied, paraphrased, embedded, auto or AI generated, or reposted from other sources with little to no effort, little to no originality, and little to no added value for visitors to the website.”

En dat geldt zelfs als de pagina de bron netjes vermeldt — bronvermelding redt de rating niet.

Scaled content abuse (§4.6.5) pakt hetzelfde probleem op siteniveau aan:

“Pages and websites made up of content created at scale with no original content or added value for users, should be rated Lowest, no matter how they are created.”

Met als toelichting: “Creating an abundance of content with little effort or originality with no editing or manual curation is often the defining attribute of spammy websites” en het gebruik van “automated tools (generative AI or otherwise) as a low-effort way to produce many pages that add little-to-no value”.

Herkenningssignalen van geparafraseerde/AI-content (§4.6.7). Raters krijgen concrete signalen mee. Geparafraseerde content bevat waarschijnlijk alleen algemeen bekende informatie, heeft hoge overlap met gevestigde bronnen zoals Wikipedia, lijkt een specifieke pagina samen te vatten (forumdiscussie, nieuwsartikel) zonder toegevoegde waarde, of bevat sporen van AI-tools zoals de frase “As an AI language model”.

4. Filler: effort op de verkeerde plek (§5.2.2)

Nieuw sinds januari 2025 is de filler-sectie. Filler is low-effort content die een pagina kunstmatig opblaast:

“Filler can artificially inflate content, creating a page that appears rich but lacks content website visitors find valuable.”

De guidelines koppelen hier ook een plaatsingseis aan: de meest behulpzame MC hoort prominent te staan, bovenaan. Het voorbeeld is de receptenpagina. Het recept zelf en de direct ondersteunende informatie horen bovenaan, niet onder een lap persoonlijke verhalen. Een pagina krijgt Low wanneer een grote hoeveelheid onbehulpzame filler een slechte ervaring veroorzaakt, of wanneer visueel prominente filler het moeilijk maakt de nuttige content te vinden. Ondersteunende content mag er zijn, maar niet op de waardevolle, prominente plekken.

5. Checklist

A. Basisvragen bij elke pagina

• Kun je concreet aanwijzen welk menselijk werk in deze pagina zit (eigen research, eigen data, eigen beeld, redactie, curatie, testen)?
• Is die moeite zichtbaar in het resultaat voor de bezoeker, of alleen in het productieproces?
• Levert de pagina content op die de bezoeker daadwerkelijk tevredenstelt (satisfying) — effort zonder bruikbaar resultaat telt niet?
• Past de hoeveelheid effort bij het paginatype en het doel (korte post vs. diepgravend artikel)?
• Scoort de pagina naast effort ook op de drie andere MC-dimensies: originaliteit, talent/vakmanschap en accuraatheid?

B. Rode vlaggen — risico op Lowest

• Is (vrijwel) alle MC gekopieerd, geparafraseerd, embedded, automatisch/AI-gegenereerd of gerepost van andere bronnen?
• Ontbreekt originaliteit én toegevoegde waarde ten opzichte van vergelijkbare pagina’s over hetzelfde onderwerp?
• Leunt de pagina op bronvermelding als excuus voor hergebruik? (Bronvermelding voorkomt géén Lowest.)
• Worden er op schaal pagina’s geproduceerd zonder redactie of handmatige curatie (scaled content abuse), ongeacht de productiemethode?
• Bevat de content alleen algemeen bekende feiten met hoge overlap met Wikipedia of andere gevestigde bronnen?
• Vat de pagina slechts een andere bron samen (nieuwsartikel, forumdiscussie) zonder er iets aan toe te voegen?
• Zitten er AI-sporen in de tekst (“As an AI language model” en vergelijkbare artefacten)?

C. Oranje vlaggen — risico op Low

• Is er wel hergebruik of AI-output, maar slechts minimale bewerking, curatie of eigen inbreng?
• Is de content grotendeels samengevat of herschreven uit andere bronnen met weinig eigen toevoeging?
• Staat er veel filler op de pagina: tekst die de pagina rijker laat lijken dan hij is?
• Staat de meest behulpzame content niet bovenaan, maar verstopt onder inleidingen, uitweidingen of opvulling?
• Neemt visueel prominente filler de plek in van de content waar de bezoeker voor kwam?

D. AI-specifiek

• Wordt AI ingezet als gereedschap binnen een menselijk proces (redactie, factcheck, eigen expertise, eigen data), of als vervanging ervan?
• Kan een rater aan het eindresultaat zien dat er menselijke oversight was: bewerking, verrijking, controle?
• Voegt de AI-ondersteunde pagina iets toe wat vergelijkbare pagina’s over dit onderwerp niet bieden?
• Geldt voor elk op schaal geproduceerd paginatype (bijv. programmatic pages): zit de effort aantoonbaar in het systeem, de data of de curatie erachter?

E. Signalen van High en Highest

• Toont de pagina een hoog niveau van effort, originaliteit, talent of vakmanschap, minstens één daarvan duidelijk?
• Bevat de pagina iets wat elders niet bestaat: eigen onderzoek, eigen ervaring, eigen beeldmateriaal, een eigen invalshoek? (information gain)
• Bij fora/UGC: is er echte participatie en diepgang in het gesprek (dat telt als effort)?
• Voor Highest: is het niveau van effort, originaliteit of vakmanschap uitzonderlijk voor dit onderwerp en paginatype?

Tools

Omdat niemand zin heeft in handwerk heb ik vast een claude skill gemaakt en voor de mensen die geen idee hoe claude en skills etc. werken heb ik een Google Gem gemaakt: SQRG Effort Check

Versies en context

De effort-definitie in §3.2 bestaat sinds de E-E-A-T-update van december 2022.

De update van 23 januari 2025 voegde toe:

• de generative AI-definitie (§2.1), scaled content abuse als aparte Lowest-categorie (§4.6.5), de expliciete “auto or AI generated”-formulering in §4.6.6, de herkenningssignalen in §4.6.7, de Low-categorie “low effort, low originality and low added value” (§5.2.1) en de filler-sectie (§5.2.2).
  De update van 11 september 2025 wijzigde hier niets aan.

Kanttekening: de formuleringen voor High en Highest (“high level of effort, originality, talent, or skill” / “very high level”) zijn de standaardformuleringen uit §7.1 en §8.1; daar geldt de strekking, zoals altijd bij Google.

Bronnen

• Search Quality Evaluator Guidelines (officiële PDF, 11 september 2025)
• Search Engine Roundtable — update 11 september 2025
• Search Engine Land — september 2025 update
• Search Engine Land — quality raters en AI-content (januari 2025)
• Fullstackoptimization — analyse AI-content in de QRG
• Originality.ai — QRG en AI-gebruik
• Search Engine Journal — filler content
• PPC Land — januari 2025 update

Dit artikel: Effort in de Google Search Quality Rater Guidelines verscheen het eerst op chapter42.com.

Deze week was er heisa over Claude, dat AI-tekst zou gaan watermerken. Of het dat misschien al veel langer doet, weet eigenlijk niemand. En binnen een dag stond LinkedIn vol met dezelfde reflex: “hier heb je een skill die het watermerk eruit sloopt, probleem opgelost.” Daarmee stap je volgens mij over het hele punt heen.

Eric Schmidt zei ooit als CEO van Google: als je iets te verbergen hebt, moet je het misschien niet doen. Dat ging destijds over privacy, en daar kreeg hij terecht een hoop kritiek op. Maar goed. Voor AI-content snijdt die redenering wél hout. Als je niet wilt dat iemand kan zien dat je tekst door AI geschreven is… waarom laat je hem dan door AI schrijven?

Effort erin, effort eruit

Ik gebruik veel AI. In audits, in analyses, noem maar op. Maar zodra ik even niet oplet, krijg ik een Word-document van 40 pagina’s terug. Alles wat ik sinds ik freelance ben gegaan heb proberen te voorkomen. Duimdikke pakken papier die op een bureaustapelen eindigen.

Hoeveel effort stop jij erin, en hoeveel effort kost het je lezer om er iets mee te kunnen? Schrijf je met AI in een uur een stuk waar je lezer in een kwartier iets nieuws uithaalt: prima ruil. Ram je er in twee minuten een blogpost uit, dan had je lezer die vraag net zo goed zelf aan zijn favoriete LLM kunnen stellen. Even doorvragen, kwartiertje werk, en hij heeft jou er niet bij nodig.

Google noemt dit in de Quality Rater Guidelines bij naam: effort en information gain. Wat voor nieuws vindt een lezer in jouw stuk? Welke inzichten, welke perspectieven die er nog niet waren? Dat zou wel eens je belangrijkste content-KPI kunnen zijn. (Ik speel met een formule/skill om dat uit te rekenen of meer inzicht in te krijgen. Daarover een andere keer meer. denk ik.)

En Google doet er ook wat mee. Een update rond 20 januari 2026 gaf snelle listicles en effortless AI-blogs een behoorlijke knal, en die is redelijk onder de radar gebleven. Lily Ray schrijft daar regelmatig over. Zelf zie ik in mijn werk elke week stapels AI-content voorbijkomen, het meeste zonder een greintje moeite erin. Terwijl AI-content met een eigen invalshoek en wat denkwerk prima overeind blijft.

De wassen neus

Over dat Claude watermerk. Google watermerkt al een jaar of twee met SynthID, tekst én afbeeldingen, en daar hoor je vrijwel niemand over. Iedereen boos/bozig op claude. En op de EU natuurlijk.

En denk je “dat edit ik er wel even uit”: dat watermerk zit niet in een puntkomma, een spatie of een streepje. Het zit in het ritme van de tekst en in welke woorden in combinatie met elkaar gebruikt worden. En dat is precies de manier zijn waarop Google al jaren content beoordeelt. ook voor LLMs en GEO. Maar toen hoorde je de zogenaamde SEO’s daar niet over. Die twee werelden zijn ondertussen nog harder naar elkaar toe gegroeid.

Transparantie

Wat mij meer dwarszit dan welk watermerk dan ook: het gebrek aan transparantie. Ik zie steeds vaker AI-afbeeldingen van mensen of huizen, of nouja, bedenk maar wat, semi-gepresenteerd alsof ze echt zijn. Ziet er leuk uit, maar je herkent direct de AI en de verhoudingen kloppen niet. Dat er niks van klopt is al fout één. Maar er niet daadwerkelijk bij zetten dat het een AI-impressie is, dát beschadigt een merk. Of een persoon.

Ik kan een avatar van mezelf maken die dit hele verhaal foutloos uittypt. Die vergeet niks, die gaat richting semi-perfectie. En mensen die mij kennen zien binnen drie seconden dat ik het niet ben. Wie mij kent weet: semi-perfectie is niet mijn stijl, typfouten wel.

Vertrouwen is je nieuwe schaarste. Een klantrelatie is gebaseerd op vertrouwen, dus waarom zou je daar in godsnaam concessies op doen door je anders voor te doen dan je bent? Je kent ze wel, die bedrijvenwebsites vol kernwaarden waarvan je in de eerste meeting al merkt dat er geen hol van klopt. Daar bouw je geen samenwerking (mee) op.

En de EU dan?

De EU verplicht dit watermerken, ook voor Amerikaanse bedrijven die op de europese markt willen. Alle serieuze/grote partijen hebben aangegeven mee te doen. Op eentje na. (Je mag raden welke. Hint: marktmanipulatie en DOGE)

Dan ben ik blij dat ik in de EU woon. Reguleren we soms door? Vast en zeker. Maar de intentie om het goed te doen is er, en of het altijd goed uitpakt is een discussie voor een andere wandeling. Transparantie, intentie, vertrouwen: dezelfde basis als elke goede klantrelatie. Met of zonder LLM.

Dus: wees eerlijk over wat je met AI doet, en stop er genoeg van jezelf in dat het watermerk het minst interessante aan je content is. Ben benieuwd hoe jij dat effort-sommetje maakt. Je weet me te vinden. Tot de volgende.

Redactionale verantwoording

De ‘samenvatting’ komt uit Claude op basis van macwhisper/parakeet transcriptie.

Dit artikel: Het watermerk zit dieper verscheen het eerst op chapter42.com.

Kijk even naar wat er deze week in het Midden-Oosten gebeurt.

De VS valt Iran aan met de meest geconcentreerde luchtmacht-inzet in decennia. F-35’s, Tomahawk-kruisraketten, carrier strike groups. De eerste 100 uur van Operation Epic Fury kostte de VS naar schatting $3,7 miljard, grotendeels ongebudgetteerd. Iran schoot terug met goedkope drones en kruisraketten, verstopte commandostructuren in “missile cities” diep ondergronds, en activeerde proxy-netwerken van Yemen tot Libanon. De VS wint elke conventionele confrontatie. En toch loopt het conflict al weken en zit niemand op een off-ramp te wachten.

Experts noemen dit asymmetrische oorlogvoering: de zwakkere partij vecht niet frontaal, maar slijt de sterkere partij door economische pijn, politieke erosie en aanhoudende onzekerheid. Niet winnen. Niet capituleren. Maar de kosten zo hoog maken dat de sterkere partij zichzelf afvraagt of het het waard is.

Klinkt dat bekend?

Want dat is precies wat SEO al 25 jaar is.

SEO’s zijn Iran, Google is de VS

Laat me even duidelijk zijn: ik romantiseer hier geen geopolitiek conflict. Mensen gaan dood, en dat is verschrikkelijk. Maar als strategisch model voor hoe je omgaat met een almachtige tegenstander die de regels schrijft, het speelveld bezit en ook nog eens de scheidsrechter levert, dan klopt de analogie haarfijn.

Google bezit ~90% van de zoekmarkt wereldwijd. Genereerde $175 miljard aan search advertising revenue in 2024. Runt jaarlijks 5.000 algoritmische wijzigingen en 800.000 experimenten, waarvan je er nul van tevoren ziet. En de federale rechter in de VS heeft inmiddels wettelijk bevestigd dat het een illegaal monopolie is.

Jij? Jij optimaliseert. Op basis van raden, correlatie-onderzoek, en vage hints van John Mueller en Gary Illyes, mannen die bij hoog en laag zweren dat je gewoon “geweldige content moet maken” terwijl het algoritme intussen doet wat het wil.

Dit is de kern van async SEO: er is een fundamentele tijdsverschuiving in de strijd. Google schrijft de spelregels nu. Jij reageert later. Op een verandering die al plaatsvond. Met tools die Google zelf beschikbaar stelt. Op een slagveld dat Google beheert.

Sun Tzu wist dit al:

“Ken je vijand en ken jezelf, en je zult in honderd veldslagen niet in gevaar zijn.”

Het probleem? Google kent jou perfect (Search Console, Analytics, crawldata, gebruikersgedrag). Jij weet vrijwel niets over Google. De intelligence-kloof is structureel en permanent.

De wapenrace die niemand wint

De Florida Update van 2003 was Google’s eerste serieuze offensief: sites verloren 70–90% van hun organisch verkeer over nacht, midden in het kerstkoopseizoen. Boodschap: Fuck around, find out.

En toch bleef iedereen het systeem bespelen.

JC Penney liet 2.015 linkfarm-sites bouwen voor hun domein. Ontdekt door de New York Times in 2011, rankings van #1 naar pagina 5 in een paar uur. BMW Duitsland werd compleet uit de index gegooid voor doorwaypagina’s. Interflora kocht advertorials bij Britse kranten vlak voor Valentijnsdag, complete verwijdering uit de resultaten. Rap Genius ruilde retweets voor backlinks, van 700.000 naar 100.000 dagelijkse bezoekers in één klap.

Ze verloren allemaal. Altijd. Niet omdat de tactiek niet werkte (die werkte perfect, tot het moment dat ze het niet meer deed), maar omdat Google de spelregels asynchroon aanpast. De overwinning was altijd tijdelijk. Soms wel heel lang. Dat wel.

Sun Tzu weer:

“De hoogste kunst van oorlog is de vijand onderwerpen zonder te vechten.”

Dat is precies wat Google de afgelopen twee jaar heeft gedaan. Nu alleen niet via een algoritme-update. Via AI Overviews.

Google sloopt het slagveld terwijl jij er nog op staat

Momenteel eindigt 60% van alle Google-zoekopdrachten zonder één klik naar een website. Op mobiel is dat zelfs 77,2%. Van elke 1.000 zoekopdrachten in de VS landen er slechts 360 op het open web.

En toen kwamen AI Overviews.

Uitgerold naar alle Amerikaanse gebruikers in mei 2024, inmiddels actief in meer dan 200 landen. Een studie over 42 organisaties toont een CTR-daling van 1,76% naar 0,61%, een daling van 61%, voor zoekopdrachten waarop een AI Overview verschijnt. Pew Research volgde bijna 69.000 echte zoekopdrachten: slechts 8% van de gebruikers klikte ergens op als er een AIO in beeld was.

HouseFresh, een luchtreinigersite die écht producten testte met échte mensen in échte huizen, verloor 95% van hun Google-verkeer na de Helpful Content Updates van 2023–2024. Ze hadden een gesprek met Google. Maakten een diepgaand rapport. Kwamen in de pers. En herstelden nooit.

Dit is de nieuwste asymmetrie: Google trainde zijn AI op content van uitgevers, en gebruikt die AI nu om dezelfde uitgevers te passeren in de zoekresultaten. Je hebt Google bewapend met het wapen dat tegen je wordt gebruikt.

Danny Sullivan, Google’s eigen Search Liaison, raadde getroffen uitgevers aan om “verder te kijken dan Google.” Aan mensen die van Google afhankelijk zijn voor hun inkomen. (Dat is een beetje alsof de NAVO Iran zou adviseren om te diversifiëren weg van de Straat van Hormuz.)

Wu wei: de enige strategie die werkt

Er is een concept uit het Taoïsme dat ik de laatste jaren steeds vaker toepas op SEO-strategie: wu wei (無為). Letterlijk “niet-handelen,” maar eigenlijk meer “moeiteloos handelen in lijn met de natuurlijke flow.”

Alan Watts omschreef het als: “Wu wei is zeilen, niet roeien.”

Het tegengif voor asymmetrische oorlogvoering is niet harder vechten. Het is stoppen met het slagveld als uitgangspunt te nemen. Het is zorgen dat je zo fundamenteel waardevol bent, voor gebruikers, voor AI-systemen, voor je publiek, dat geen enkel algoritme het zich kan veroorloven je te negeren.

Concreet betekent dat dit:

Entiteiten boven keywords. Google’s Knowledge Graph bevat 1,6 biljoen feiten over 54 miljard entiteiten. Als jouw merk, je auteurs, je producten semantisch gedefinieerde entiteiten zijn, niet gewoon woorden op een pagina, dan ben je robuuster dan elke keyword-geoptimaliseerde pagina ooit kan zijn. Pagina’s met correcte gestructureerde data krijgen 30% meer impressies. Microsoft heeft bevestigd dat schema markup LLMs helpt content te begrijpen.

GEO als de volgende async-grens. Generative Engine Optimization is geen hype, het is de volgende ronde (SEO++) van de asymmetrische strijd. ChatGPT verwerkt meer dan 1 miljard prompts per dag. AI-verkeer steeg 527% in de eerste helft van 2025. AI-verwezen sessies converteren op 14,2% versus 2,8% bij Google. Het slagveld verschuift; de fundamenten blijven. Een Princeton/Georgia Tech onderzoek naar GEO toont dat content die geciteerd wordt door ChatGPT, Perplexity en Google AIO’s dezelfde kenmerken deelt: autoriteit, helderheid, citeerbare structuur, unieke feiten.

Merk als algoritme-onafhankelijkheid. Ahrefs-onderzoek toont dat “branded web mentions” de sterkste correlatie hebben met opname in AI Overviews, sterker dan backlinks. Tom Capper (Moz) toonde aan dat sites met sterke linkprofielen maar weinig branded search disproportioneel werden getroffen door HCU. Brand is het enige signaal dat zowel mensen als algoritmes vertrouwen, en het moeilijkste om te repliceren. En dat wisten een aantal goede SEO’s in 2014 ook al.

Owned audience als definitieve moat. Morning Brew bouwde een mediabedrijf van $70M+ zonder Google als primair kanaal, via e-mail. Industry Dive werd voor $410 miljoen overgenomen op basis van een owned nieuwsbrief-publiek. Google-verkeer is gehuurd publiek. E-mailabonnees en communityleden zijn van jou, ze kunnen niet met een core update worden afgepakt.

Technische SEO als infrastructuur, niet tactiek. Core Web Vitals. Crawlbaarheid. Schema. HTTPS. Clean URL-architectuur. Deze fundamenten hebben elke update overleefd, van Florida tot AI Overviews. Ze zijn het equivalent van Iran’s “missile cities”: gebouwd om schade te absorberen en capaciteit te bewaren, ongeacht wat er boven het slagveld gebeurt.

De convergentie die alles verandert

Hier wordt het interessant.

Die 77% overlap tussen traditioneel SEO-succes en AI-citatie is niet toevallig. Sites in Google’s top 10 worden significant vaker geciteerd door AI-modellen. De fundamenten convergeren. Entiteitshelderheid helpt Google én ChatGPT. Merksterkte verbetert zowel rankings als AI-citaties. Kwaliteitscontent bedient zowel gebruikers als algoritmes.

De ironie van wu wei-SEO is dat het precies doet wat Google al jaren vraagt, content maken voor mensen, niet voor algoritmes, maar dan consequent, en met het expliciete besef dat Google’s uitnodiging en Google’s beloning twee verschillende dingen zijn.

Sun Tzu, een laatste keer:

“De overwinnende strateeg zoekt pas slag nadat de overwinning al behaald is.”

Bouw de infrastructuur. Bouw de autoriteit. Bouw het merk en het owned publiek. Dan worden rankings een gevolg, geen doel.

Net zoals Iran niet het doel heeft om de VS militair te verslaan, dat is onmogelijk, maar wel de kosten zo hoog te maken dat de VS zelf afziet van verdere escalatie. De asymmetrische strijd is geen strijd om te winnen. Het is een strijd om te overleven tot de omstandigheden veranderen.

Het verschil is alleen dit: Iran vecht voor zijn voortbestaan onder vuur. Jij kunt rustig de strategie omgooien zonder dat er iemand hoeft te sterven.

Dus waarom zou je blijven roeien?

Dit artikel komt uit mijn brein en Claude. Met een skill en een brainfart. Het controleren en editten was meer werk als het maken.Ik vind het zo goed genoeg. De afbeelding komt van Gemini nano banana.

Dit artikel: Async SEO: hoe voer je een strijd die al beslist is vóórdat je hem begint? verscheen het eerst op chapter42.com.

WebMCP. Chrome 146 heeft het er stiekem in gezet, achter een flag, co-geschreven door engineers van Google én Microsoft. Waarschijnlijk weer een hype, maar je weet het nooit. Dit is ook wel het moment waarop AI-agents een fatsoenlijke voordeur moeten krijgen tot het web, in plaats van ze blind door de HTML te laten tasten als iemand die in het donker een lichtknopje zoekt.

Voor wie het nog niet kent: WebMCP is een nieuwe browser-API (navigator.modelContext) die websites de mogelijkheid geeft om gestructureerde tools te registreren. DOM-scraping is niet meer nodig en de hoeveelheid tokens die gebruikt worden om screenshots om te zetten naar iets dat machines begrijpen is ook nergens goed voor. Een agent vraagt “wat kan jij?”, de pagina antwoordt bijvoorbeeld met searchProducts() of addToCart(), en de agent roept die functie aan met getypeerde parameters. Noem het een soort van Structured Data, maar dan (trans)actionable ipv informational

Het is voor AI-agents wat responsive design was voor mobiel. De sites die dit als eerste goed implementeren, worden waarschijnlijk door agents eerder verkozen. De rest bestaat niet in die context, nouja, niet. Ze kosten meer moeite, en we weten allemaal dat de voorkeur ligt van alles en iedereen bij minder moeite.

Waarom dan toch zelf bouwen?

Hoe weet ik eigenlijk of een site hier klaar voor is? Of op welk punt ze zitten? Hoe werkt dit nu eigenlijk allemaal?

Dan moet je zelf op onderzoek uit en waarom dan zelf bouwen ipv gewoon Jan-Willem zijn extensie installeren?

Nou met Claude-code kan ik, en iedereen eigenlijk, plots een stuk meer en dwing ik mijzelf ook het eerst te specificeren, prompten, begrijpen en verifieren. Da’s overigens het stadium waar ik nog in zit.

Mijn extensie is mijn eigen ‘itch’ en voor mensen die niet bang zijn voor wat Github, command-line dingen en handwerk of gewoon samen aan een project willen (leren) werken in Github.

Kortom, ik en Claude hebben iets gebouwd.

De WebMCP Readiness Checker doet één ding goed

De extensie scant de pagina die je open hebt staan en geeft je een score van 0 tot 100, verdeeld over zes categorieën:

WebMCP Core – zijn er überhaupt tools geregistreerd via navigator.modelContext? Declaratief via HTML-attributen (toolname, tooldescription, toolparamdescription) of programmatisch via JavaScript? En kloppen de schemas?

Formulieranalyse -hoeveel van de formulieren op de pagina zijn al voorzien van WebMCP-attributen? Dit is het laaghangende fruit. Als je formulieren al schoon zijn, ben je voor 80% van het werk klaar. Dat zei de Chrome Developers blog zelf ook.

Structured data – is er JSON-LD aanwezig? Is er een potentialAction? Product-schema met prijs en beschikbaarheid? Dit is de basis die sowieso al op orde moet zijn, ongeacht WebMCP.

Vindbaarheid – bestaat /.well-known/webmcp? Is er een /llms.txt? Wat staat er in robots.txt over AI-crawlers (GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot)?

Technische fundering – HTTPS, semantische HTML, stabiele form-ID’s. De boring stuff die er toch toe doet.

Beveiliging – vlaggen voor risicovolle situaties, zoals formulieren met toolautosubmit die ook wachtwoordvelden bevatten. (Geen punten, alleen waarschuwingen. Want dit moet je écht niet stilletjes door laten gaan.)

In de side panel zie je per categorie wat er gevonden is, wat er mist, en een direct kopieerbare code-fix per aandachtspunt. Schakel de overlay-modus aan en je ziet meteen op de pagina zelf welke formulieren al goed zijn (groen kader) en welke nog niet (rood gestippeld).

De code staat op GitHub: github.com/chapter42/webmcp-readiness-checker

De Claude-skill: voor als je geen browser open hebt

Naast de extensie heb ik ook een Claude-skill gemaakt. Dat is een instructieset die Claude vertelt hoe hij een URL moet auditen op agent-gereedheid, inclusief het ophalen van robots.txt, llms.txt en /.well-known/webmcp, het parsen van de statische HTML op structured data en formulierattributen, en het genereren van een gestructureerd rapport met scores per categorie en prioritaire aanbevelingen.

Voordeel van de skill: je hoeft de browser niet open te hebben. Plak een URL, vraag het rapport op, en je krijgt iets wat je direct in een klantpresentatie kunt zetten.

Nadeel van de skill: Claude kan geen JavaScript uitvoeren in de browser(of iig dit heb ik nog niet verder onderzocht), dus imperatief geregistreerde WebMCP-tools via navigator.modelContext.registerTool() zijn niet detecteerbaar via de skill. Daarvoor gebruik je de extensie. Gebruik ze gerust allebei, de skill voor snelle audits en rapportages, de extensie voor de diepere pagina-voor-pagina-analyse.

De skill-instructies vind je ook in de GitHub-repo.

Waarom nu al?

Goede vraag en ik stel hem zelf ook! WebMCP is nog een Draft Community Group Report, geen definitieve W3C-standaard. Chrome 146 heeft het achter een flag, andere browsers volgen waarschijnlijk pas eind 2026. Maar spelen met Claude Code, ontdekken hoe extensies voor mij kunnen werken en het dan delen met andere liefhebbers vind ik ook leuk!

Maar dit is precies het moment waarop je voorop kunt lopen. De sites die in 2012 Schema.org gingen implementeren, plukten er jaren de vruchten van. Niet omdat Google het die week verplicht stelde, maar omdat ze vroeg begonnen en de kinks eruit hadden tegen de tijd dat het echt begon te tellen.

Het werk dat je nu doet voor WebMCP-gereedheid, schone formulieren, goede structured data, llms.txt, AI-crawlers toestaan in robots.txt, dat is sowieso goed werk. Dat is niet voor niks als de spec nog twintig keer verandert.

Ga het uit proberen. En als je ergens tegenaan loopt, gebruik github om issues te aan te maken. Het is voor mij een probeersel, maar ik nodig je graag uit om mee te doen.

Link: github.com/chapter42/webmcp-readiness-checker

Dit artikel: WebMCP Readiness Checker: weet in 10 seconden of jouw site klaar is voor AI-agents verscheen het eerst op chapter42.com.

Maar goed, dat verdient wat meer uitleg. Want die extra lagen, daar zit wel wat in.

Term “GEO” is een praktische noodzaak

Ik gebruik de term vooral omdat klanten ernaar zoeken. Als mijn potentiële klanten dat googelen (of aan ChatGPT vragen), dan moet ik er iets over kunnen zeggen. Al was het maar om geen oude dino te lijken waarvan ze denken dat ik nog steeds over meta keywords praat.

Er is nu zoveel over gezegd, mensen hebben het gecoind. Inhoudelijk? GEO is geen revolutie. Het is een evolutie.

Goed SEO is de basis voor LLM-optimalisatie

Wat werkt voor LLMs, werkte grotendeels ook al voor Google. En wat niet werkte voor Google, werkt zeker niet voor LLMs.

Denk even mee:

• Gebruiker centraal – dat prediken ik al sinds 2007. Google’s helpful content update, E-E-A-T, de hele beweging weg van keyword stuffing naar “beantwoord de vraag”. Niet nieuw.
• Goede structuur – headers die kloppen, paragrafen die scanbaar zijn, informatie die logisch geordend. De basis voor een goede tekst. SEO 101.
• Expertise tonen – laten zien dat je weet waar je over praat, bronnen vermelden, nuance. E-E-A-T bestaat niet voor niets.
• Actueel blijven – freshness is een rankingfactor sinds 2012. Veertien jaar geleden.

Als je dit al deed, ben je niet ver weg van wat LLMs nodig hebben. Je moet alleen van “hoe rank ik hierop” naar “hoe wordt dit opgehaald” denken. Dat is de plus in SEO++.

LLMs putten uit drie kennisbronnen

LLMs trainen op webcontent en Google-rankings spelen een rol, maar dat’s slechts één deel van het verhaal.

Er zijn grofweg drie bronnen:

1. Trainingsdata. Alles wat ze ooit hebben ingeslikt. Daar zit jouw oude blogpost uit 2019 misschien in, maar ook Reddit-threads, Wikipedia, wetenschappelijke papers, boeken. Dit is de basis waarop ze redeneren.

2. Retrieval (RAG). Bij tools als Gemini, Perplexity of ChatGPT met zoekfunctie wordt je content live opgehaald. Hier speelt ranking wél een rol, maar niet alleen Google-ranking. Het gaat om: kan de LLM je content goed begrijpen? Is het recent? Is het onderscheidend genoeg om geciteerd te worden?

3. Consensus-signalen. LLMs bouwen antwoorden op door te kijken welke bronnen consistent hetzelfde zeggen. Hoe meer plekken jouw perspectief of data verschijnt, hoe vaker het wordt meegenomen.

Dat derde punt is cruciaal. Daar zit de verschuiving.

Vier extra lagen in SEO++

Laag 1: Semantisch gefocuste content (retrieval-denken)

Het chunking-verhaal wordt veel misbegrepen. Iedereen denkt “korte paragrafen, klaar.” Maar dat’s niet het point.

Bij klassieke SEO denk je: “hoe kom ik bovenaan?” Bij retrieval denk je: “hoe word ik opgehaald en correct begrepen?”

Het gaat erom dat je één specifiek onderwerp per chunk behandelt. Je kunt een lange alinea hebben die fantastisch scoort als-ie semantisch gefocust is (één topic). Je kunt korte alinea’s hebben die slecht presteren als je meerdere ideeën erdoor hebt gemengd.

De test: neem een artikel, split een lange paragraaf die twee topics combineert in tweeën. Meet de semantische relevantie voor elk topic afzonderlijk. Je zult zien dat de aparte chunks beter scoren in vector-space modellen (BERT, Word2vec, waar zoekmachines en LLMs op leunen). Dat is waar chunking om draait: semantische focus, niet lengte.

Praktisch betekent dit:

• Antwoorden die direct bruikbaar zijn (BLUF: bottom line up front)
• Acroniemen die je definieert op de pagina zelf (BLUF, QPAFFCGMIM, SEO/GEO)
• Bronnen die je op dezelfde pagina citeert, niet in een voetnoot ergens
• Duidelijke headers en logische structuur
• Één idee per alinea, niet meerdere ideeën vermengd

Wil je testen of je content retrieval-proof is? Plak het in Gemini, Claude of ChatGPT en vraag iets in de trant van:

Extraheer de drie belangrijkste inzichten uit dit artikel.

Kan die dat makkelijk? Dan ben je goed. Lukt het niet? Dan is niet de lengte het probleem, maar de semantische focus.

Laag 2: Consensus via meerdere plekken

Dit is misschien wel de grootste shift tussen Google-SEO en retrieval-optimalisatie.

Bij Google optimaliseer je primair je eigen domein. Bij LLMs telt het totaalplaatje.

Als jouw perspectief alleen op jouw blog staat, is dat één datapunt. Als datzelfde perspectief ook op Reddit verschijnt, op YouTube wordt uitgelegd, in een vakpublicatie wordt geciteerd, en op LinkedIn wordt besproken — dan bouw je consensus. En consensus wordt vaker opgehaald.

Dit is geen linkbuilding in de klassieke zin. Het gaat niet om een linkje droppen. Het gaat om je kennis verspreiden. Community-building, PR, thought leadership. Al die zachte termen die SEO’ers vaak wegwuifden, worden nu harder.

En dan snap je meteen waarom ik het al sinds 2014 populariteit noem en geen linkbuilding meer.

Laag 3: Freshness als onderscheidend vermogen

LLMs zoeken bij retrieval naar wat nieuw is, niet wat in hun trainingsdata zit (dat kennen ze al, en daar hoeven ze niet voor op het internet te zoeken).

Freshness was altijd al een factor. Maar voor LLMs wordt het urgenter. Waarom? Omdat LLMs getraind zijn op een bepaalde dataset. Alles wat daarin zit, “kennen” ze. Wat ze niet kennen, is wat er sindsdien is veranderd.

Dus als ze iets opzoeken via retrieval, zoeken ze naar wat nieuw is. Recente data, recente inzichten, recente ontwikkelingen. Een artikel uit 2019 over AI? Interessant voor historische context. Maar het wordt niet opgehaald voor een vraag van vandaag.

Praktisch betekent dit:

• Publicatiedatum zichtbaar en actueel
• Update-datum vermelden (“Bijgewerkt: januari 2026”)
• Regelmatig je cornerstone-content controleren en waar nodig herzien op basis van nieuwe inzichten
• Nieuw onderzoek verwerken in bestaande artikelen

Niet herschrijven om het herschrijven. Herzien zodat het relevant blijft.

Laag 4: Expertise-signalen voor LLMs

LLMs pikken expertise anders op dan Google. Domain authority en backlinks helpen hier niet.

E-E-A-T kennen we. Maar LLMs zoeken naar andere signalen. Ze kijken naar:

• Eigen onderzoek of data (niet alleen herkauwde informatie)
• Voorzichtigheid waar nodig (disclaimers, nuance, “het hangt ervan af”)
• Bronvermelding op de pagina zelf
• Definities van vaktermen

Wat ze minder goed herkennen: domain authority, backlinks, al die metrics waar we jaren naar keken. Dat zijn Google-signalen, geen LLM-signalen.

Praktische checklist: SEO++ toepassen

Als je goede SEO deed, gericht op de gebruiker, actueel, goed gestructureerd, met expertise, hoef je niet heel veel te veranderen.

Je voegt toe:

• Retrieval-check: Is je content semantisch gefocust (één topic per section)? Kan een LLM dit makkelijk begrijpen en chunken?
• Verspreiding: Staat je perspectief op meerdere plekken, of alleen op je eigen domein?
• Actualiteit: Laat je zien dat je content recent en relevant is?

Dat is het. Geen complete revolutie. Een evolutie met drie extra checkboxes.

Nuance: Wat we niet weten

De onderzoeken die rondgaan zijn interessant, maar beperkt. De richting is duidelijk, de exacte getallen veranderen constant.

De onderzoeken (“Reddit is nummer één in citations”, “slechts X% overlap tussen Google en LLM-resultaten”) zijn interessant, maar ook beperkt. Verschillende LLMs werken verschillend. Perplexity is niet ChatGPT is niet Claude is niet Gemini. En het verandert elke paar maanden.

Wat we wél weten: de richting. Content moet beter begrepen worden (semantische focus), op meer plekken aanwezig zijn, en actueler zijn. De exacte percentages en rankings? Die zijn in beweging.

Strategie: Branding-kanaal, niet performance (nog niet)

LLM-traffic is momenteel vooral merkbekendheid en herkenning, niet zozeer de conversies (hoe anders dit kan zijn bij b2b, laat ik nu even achterwege, want over de meetbaarheid kan ik nog wel 10 blogs schrijven, maar laat ik vooropstellen dat prompttracking niet een van de prio’s moet zijn).

De volumes zijn lager dan Google. Veel lager. Je gaat geen 10.000 bezoekers per maand uit ChatGPT halen. Wat je wel krijgt: je merk en perspectief dat sporadisch opduikt waar mensen hun AI-vragen stellen met soms wel een heel klein linkje erachter.

Is dat waardevol? Waarschijnlijk wel. Is het meetbaar in je analytics-dashboard? Nauwelijks.

Dus bepaal voor jezelf: is dit branding-werk of performance-werk? Voor een B2B-partij met een lange salescyclus kan die merkbekendheid goud waard zijn. Voor een webshop die morgen conversies nodig heeft, misschien minder prioriteit.

Mijn visie: SEO++ is evolutie, niet revolutie

GEO is geen vervanging van SEO. Het is SEO met extra lagen, retrieval-denken, verspreiding, actualiteit.

De basis blijft de basis: gebruiker centraal, goede content, technisch op orde. Dat was altijd al belangrijk en blijft belangrijk.

De plus is:

• Retrieval-denken (semantische focus, niet gewoon korte paragrafen)
• Verspreiding over meerdere plekken
• Grotere nadruk op actualiteit
• Expertise-signalen die LLMs herkennen

Als je dat “GEO” wilt noemen omdat je klanten het zo zoeken, prima. Maar laat je niet wijsmaken dat alles compleet anders is geworden. De SEO’ers die het al goed deden, moeten alleen hun blik verbreden. De SEO’ers die het niet goed deden… die hadden sowieso al een probleem uitdaging en als je nu nog vindt dat GEO iets heel anders is, zeg je vooral dat je SEO strategie allang over de datum was.

Dus ja. SEO++. Meer kan ik er niet van maken.

Vragen? Denk je er anders over? Laat het me weten.

Dit artikel: SEO vs GEO verscheen het eerst op chapter42.com.

Ik kan het niet meer volgen. Letterlijk niet meer. De “noise” overspoelt het signaal. En ik durf het woord “ruis” niet eens meer te gebruiken omdat chatGPT mij daarmee doodgooit.

Het probleem is niet dat ik de “AI” in de teksten zie, maar dat zij het verschil niet meer maken tussen wat ze te vertellen hebben en wat ze versturen.

Men maakt drie, vier keer zoveel content. Waarin ik moet gaan zoeken naar de inhoud. Alles is door de AI-slijpmachine gehaald, en die kent maar twee uitkomsten. Ben je lui of onhandig? Dan produceer je “tweetjes” en “drietjes”. Ben je wel handig met je prompts? Dan kom je meestal nog steeds niet verder dan een “vijfje” of een “zesje”. In beide gevallen verdwijnen je unieke “achten” en “negens”. Wij Nederlanders vinden die zes tenslotte het ultieme cijfer. Gehaald, niet teveel tijd ingestoken. Bravo!

En dat maakt dat ik de content niet meer vertrouw.

Misschien zien ze het zelf wel, maar is de angst voor het algoritme groter dan het respect voor de lezer. Ze kiezen voor visibility door volume. Maar als zij kwantiteit verkiezen boven connectie, en mij voeren met dertien-in-een-dozijn content, verbreekt dat de vertrouwensband. Die vervelende ritmiek, het eromheenlullen, die gladde toon waar alle rauwe randjes en emotie vanaf zijn. Ik vind dit verschrikkelijk.

Ik schrijf ook niet perfect. Ik neem zijwegen, maak zinnen te lang en mijn grammatica rammelt soms. Maar die rafelrandjes zijn tenminste echt. Mijn onhandigheid bewijst hopelijk ook dat er een mens aan de andere kant zit die moeite doet om een gedachte te formuleren, in plaats van een machine die statistisch de volgende woordkeuze berekent.

Dus ja, deels ben ik bang voor mijn eigen hachje. Als mensen AI-slop accepteren, als “goed genoeg” het nieuwe normaal wordt, wat gebeurt er dan met ander vakmanschap? Met zelf schrijven, zelf denken, zelf formuleren?

Nu is het mijn probleem. Ik zeg die nieuwsbrieven op. Heb een beetje last van fomo. Ik mis misschien die 1, 2 of 3 negens per maand. Maar de irritatie bij die 7 ruime onvoldoendes is veel groter. Mijn angst om kennis te missen is groot, maar mijn vermogen om door die rotzooi heen te baggeren is op.

En straks wordt het een maatschappelijk probleem. Want ik ben toch vast niet de enige. Er zijn meer mensen die stilletjes afvinken, opzeggen, doorschuiven. Die de signaal kwijt zijn in de ruis (vooruit 1x dan…).

We maken hun eigen kennis onzichtbaar. Door volume te kiezen boven kwaliteit. Door “goed genoeg” te accepteren.

Je hoeft niet altijd zes gooien. Dat snap ik. AI maakt geen achten of negens; AI middelt alles uit naar een veilige, vlakke vijf. Een mager zesje als je geluk hebt. En dat is het gevaar. Als je je eigen unieke inzichten, die potentiële negens, door de mangel haalt tot er tien veilige vijven uitrollen, heb je misschien meer ‘content’, maar je hebt niets meer te zeggen. Liever drie keer per maand een rauw, briljant inzicht, dan elke dag die geestdodende middelmaat.

Dan verlies je uiteindelijk. James clear had deze week een mooi ‘wijsheid’ in z’n nieuwsbrief (die ik wel nog steeds lees).

There are two ways to grow: by adding or by shedding.
Do you need to add something or do you need to shed something?

Je kunt ook groeien door te strepen, ruimte te maken en door de dingen die je wél goed kunt, écht goed te doen.

Mijn punt is niet de AI. Mijn punt is dat je zelf niet meer ziet wat goed is. En als je dat niet meer ziet of weet, waarom zou ik je dan nog vertrouwen?

En wat als ik niet de enige ben die zo denkt…

Dit artikel: AI-slop, contentvolume en vertrouwensverlies verscheen het eerst op chapter42.com.

In 2025 heb ik veel lopen experimenteren. Met Ai, werkvormen en systemen. Lang niet alles ging goed, ik heb een te grote waslijst ‘lijken in de kast’ gemaakt, niet alleen door keuzes, maar vooral door m’n gezondheid. Maar zoals men zegt “onder druk maakt men diamanten” of “zonder frictie geen glans”. Zodoende heb ik hierdoor wel redelijk helder beeld van wat ik dit jaar wil doen met mijn klanten.

Ik denk dat elke marketeer zich zou moeten focussen op drie dingen.

Die drie pijlers zijn niet zomaar een lijstje. Ze zijn de basis om te kunnen dealen met wat er echt aankomt: AI-assistenten die voor ons gaan shoppen, search die steeds minder clicks oplevert, en een wereld waarin brand equity weer het verschil maakt. Customer First zorgt dat je weet voor wie je optimaliseert (spoiler: niet voor de machine). Automatiseren geeft je de tools en tijd om snel genoeg te bewegen. En Experimenteren? Dat is hoe je erachter komt wat werkt in een landschap waar de regels elke maand veranderen.

De trends die ik hierna beschrijf zijn de consequenties van die verschuiving. En zonder die drie pijlers op orde? Dan wordt het echt lastig om bij te blijven.

En voor mij? 2026 draait om één ding: stoppen met losse pilots en projectjes draaien en ik ga écht AI integreren. Ik weet ondertussen redelijk goed wat er kan en niet kan (en er kan meer niet dan ik dacht, maar gelukkig hele andere dingen weer wel). De hype is er een beetje af.

Maar meer mensen gaan AI gebruiken, GEO lijkt helaas echt de naam van het ding te worden (lekker weer optimaliseren voor machines…).

En ik denk dat er nog meer gezocht gaat worden op meer plaatsen en dat we minder traffic zullen zien. (da’s niet echt koffiedik kijken)

Ik gok dat OpenAi, Gemini nu redelijk hun mojo hebben en zullen gaan focussen op hun eigen integratie. En ik verwacht een manier om Ads in de gratis versie van ChatGPT te stoppen. Ik hoop op meer Webguide van Google en dat dit beter uitpakt dan Ai-Mode, maar dat is deels wensdenken. Niets menselijks is mij vreemd. Daarnaast zouden we ook nog wel wat nieuwe vormen SERPs kunnen gaan zien, maar ik denk dat de Ai-mode druk bij Google er wel een beetje af is na het succes van Gemini 3.0.

Maar over die learnings. Je kunt AI niet zomaar op je oude processen plakken en hopen dat het werkt, en met integreren kom je erachter wat je nieuwe strategie kan zijn. En vaak is de eerste stap niet iets toevoegen, maar juist schrappen. Welk rapport lees je nooit? Welke meeting is ritueel geworden zonder doel? Welk process bestaat alleen omdat “we het altijd zo doen”? Je moet je zelfs afvragen of je oude methodes nog zin hebben, en kijken of je die niet eens goed tegen het licht moet houden en moet moderniseren.

De shift naar een agentic web

Het wordt steeds meer aannemelijker dat AI-assistenten gaan shoppen voor ons. Dat betekent dat je data pipeline (en dan bedoel ik iets meer dan alleen je shoppingfeed) een belangrijke asset wordt. De kwaliteit en snelheid van je data moet goed genoeg zijn om real-time met die autonome systemen mee te kunnen. De meeste SEO’s zijn helemaal niet zo bezig met shoppingfeeds, vaak is dat belegd bij Paid. Komend jaar wil ik mijzelf daarin wel wat verder verdiepen.

Brand is terug als growth driver

Vertrouwen wordt dé differentiator. E-E-A-T weet je nog? Als mensen en AI-agents overspoeld worden met keuzes, dan wordt brand equity weer een heel belangrijk wapen om risico’s te verlagen.

Performance marketing als kanaal blijft nodig, maar verliest aandacht en impact bij management. Er is tenslotte een nieuw shiny object, ondanks dat het vaak nog geen 5% van de omzet vertegenwoordigt.

Juist omdat de top-funnel weg is gevallen (eigenlijk dit jaar ook nog meer is verschoven richting de LLMs en andere gesloten platformen zoals TikTok, Snapchat en Instagram) wordt de concurrentie in de mid-funnel veel groter. De kosten zullen stijgen en bedrijven zullen hopen dat ze dat ook met SEO kunnen compenseren.

Full-funnel denken is de norm

De discussie van “brand of performance” is hopelijk echt voorbij. Het was nooit brand of performance, maar altijd brand en performance. Als je geen full-funnel motor hebt waar brand de sales voedt en sales het merk opbouwt, dan ga je steeds meer achterop raken.

We kunnen hoogstens nog mooi bakkelein hoeveel waarde je sales/performance-campagnes aan de merkbeleving kunnen toevoegen. Just saying…

Zero-click realiteit

Ik verwacht dat AI-search nog minder vaak klikken oplevert. Dat betekent: brand semantics infrastructure opbouwen, agent-native creatieve content maken, content die wordt gescored op hoe goed AI-modellen het begrijpen, en investeren in agentic visibility intelligence.

Ik weet niet zo goed wat ik hiervan moet denken, ik wil eigenlijk helemaal niet voor machines optimaliseren, maar juist voor mensen. Mensen helpen.

Ik zie, naast wat ouderwetse spam, nog niet echt hele goede tactieken waarbij de focus op de mensen zit en niet op de machine, maar misschien kunnen micro-communities, medewerker-influencers (hoeveel Pieter Zwart reclames zijn er niet met AI gemaakt ondertussen?) en in-person experiences worden vast weer belangrijker dan grote massa-campagnes met onbetrokken audiences.

Ondanks dat Byron Sharp heel duidelijk is over dat merkgroei komt uit nieuwe category entry points, niet uit je bestaande CEPs, zou dieper gaan in plaats van breed, toch wel eens een antwoord kunnen zijn. Al was het maar om contact met je doelgroep te houden.

Snelheid blijft enorm belangrijk

De wereld gaat al zo snel, we moeten mee in de ratrace! Marketing moet op dezelfde snelheid bewegen als het consumentengedrag. Misschien wel met diezelfde grilligheid en korte termijn focus.

Dat vraagt nogal wat van bedrijven en ik vraag mij regelmatig af of die hiertoe in staat zijn. Creative en optimalisatie moeten op dezelfde snelheid gebeuren. Gefragmenteerde pilots? Lastig. Trage A/B experimenten? Lastig, maar vaak nog wel noodzakelijk.

En nu?

Het gaat niet meer om nog meer uitgeven, maar om investeren in de AI-tools die nodig zijn om je totale addressable market te pakken en je share of search te vergroten.

Dit zijn de dingen waar ik de laatste tijd over nadenk. Misschien herken je het. Misschien denk je “man, waar heeft ie het over”. Allebei prima. Maar als één ding blijft hangen: kijk eens kritisch naar wat je toevoegt versus wat je schrapt, en ga dat verbeteren in drie stappen.

1. Customer First
2. Automatiseren
3. Experimenteren & Integreren als je zover bent.

Want de beste beslissingen die ik de afgelopen jaren heb genomen? Die begonnen allemaal met “dit doe ik niet weer zo” of “dit doe ik niet meer”. En dan ruimte maken voor wat daadwerkelijk iets toevoegt.

En nee, ik weet ook niet precies wat dat voor jou is. Maar ik durf te wedden dat jij het wel weet. Ergens, achterin je hoofd, weet je het al. Je moet het alleen nog durven uitspreken.

(En dan doen natuurlijk, maar dat is een ander verhaal…)

Dit artikel: Voor 2026 verscheen het eerst op chapter42.com.

Ik sprak in de afgelopen maand met een ondernemer die vertelde dat ze op zoek waren naar een “AI-specialist”. Mensen die ChatGPT onder de knie hebben, die kunnen prompten, die weten hoe je Midjourney moet aansturen. Top, toch?

Nou… niet echt.

Het feit dat die kennis nu nog wat waard is, komt gewoon omdat de tools nog niet snel genoeg gaan. Het is een tijdelijk probleem. Een frictie die verdwijnt zodra de technologie volwassen wordt.

Net zoals in 2005.

Google had SEO-experts nodig

Herinner je je nog de tijd dat je een SEO-bureau moest inhuren om überhaupt vindbaar te zijn? Dat je iemand nodig had die wist hoe je een meta description schreef, hoe je een sitemap indiende, hoe je linkbuilding deed zonder een penalty te krijgen?

En geloof me, ik heb jarenlang mijn brood verdiend met het oplossen van die penalties (en die andere SEO-problemen), dus geen oordeel hoor.

Maar waarom was dat nodig? Omdat Google nog niet goed genoeg was. Omdat je het systeem moest begrijpen om erin mee te kunnen. Omdat de user interface, de hele zoekervaring, nog te complex was voor normale bedrijven.

En nu? Nou, er zijn nog steeds SEO’ers (hallo ), maar de waarde verschoof. Van “ik weet hoe Google werkt” naar “ik weet hoe mensen zoeken en wat ze nodig hebben”. Van technische trucs naar strategisch denken.

AI-tools elimineren kennisdrempels

Dus wat gebeurt er met jouw AI-specialisten als Claude, ChatGPT en Gemini over anderhalf jaar zo goed zijn dat je gewoon in normaal Nederlands kunt vragen wat je wilt… en je krijgt het?

Precies wat er gebeurde met Google Ads-agencies toen de interface goed werd. Of met webdesigners toen Wix/Shopify/Squarespace kwam. De toegevoegde waarde verdwijnt.

Want de belofte van AI is niet “nu hebben we mensen nodig die dit kunnen”. De belofte is “straks kan iedereen dit”. Elke marketeer. Elke stagiair. Elke CMO die nu nog denkt dat AI ingewikkeld is spoiler: binnenkort niet meer.

En dat is geen dystopisch toekomstbeeld. Dat is hoe technologie werkt. De frictie verdwijnt. De tools worden beter. De drempel wordt lager.

Reduce friction, raise motivation

Creativiteit blijft (misschien) waardevol

Dus wat blijft er over? Wat is de skill die niet geautomatiseerd wordt zodra AI goed genoeg is?

Nou, dan kom je uit bij creativiteit. Bij het bedenken van iets wat nog niet bestaat, of helemaal anders bekeken of gebruikt kan worden. Bij de vraag die nog niemand gesteld heeft. Bij de inzicht die niet direct uit een dataset komt.

Hoewel… je kunt creativiteit ook deels uit een potje halen met een customGPT. Dus zelfs daar zou ik niet té hard op inzetten, want voor veel mensen is middelmatigheid ook goed genoeg.

Beware the lollipop of mediocrity;lick it once and you suck forever.

Maar het punt is: als je nu investeert in “AI-kennis” als core competentie, dan investeer je in iets wat over twee jaar “gratis” in elke software zit. Dan ben je dat bedrijf uit 2012 die “social media manager” als functie introduceerde.

Processen verslaan tools

Maar goed, genoeg over wat er niet werkt. Want de vraag die je nu hebt is natuurlijk: oké Roy, leuk verhaal, maar wat moet ik dan wél doen?

Nou, leg je processen vast. En ik bedoel niet “we hebben een notion/confluence/wiki ergens”. Ik bedoel: documenteer hoe je dingen doet, waarom je ze doet, en waarom ze belangrijk zijn. Standard operating procedures. Systeemdenken. Dat soort shit.

Want hier is het ding: AI kan straks alles uitvoeren. Maar het kan alleen uitvoeren wat jij kunt uitleggen. En als jij je eigen processen niet kunt uitleggen… ja, dan heb je een probleem.

Kijk naar search(SE0). Iedereen denkt dat search een opgelost probleem is. Spoiler: dat is het niet. We zijn er verder mee dan met AI, zeker. Maar zelfs na 25 jaar Google zijn er bedrijven die het zoekgedrag van hun klanten niet snappen, laat staan dat ze het kunnen sturen.

En AI? Dat is nog lang geen opgelost probleem, dat staat echt in de kinderschoenen. Ook bij Google en OpenAi.

Klanten blijven centraal

En dan hebben we het nog niet eens gehad over het belangrijkste: customer first denken.

Want wat gebeurt er als iedereen toegang heeft tot dezelfde AI-tools? Dan win je niet meer op techniek. Dan win je op begrip. Op empathie. Op daadwerkelijk snappen wat je klant nodig heeft voordat ChatGPT het voor je verzint.

En ja, ik weet dat “customer first” klinkt als een slide uit 2010 of 2015. Maar het is waar. Helaas, voor de haters.

Creativiteit speelt daar ook in mee. Niet de “laat de AI maar een idee genereren”-creativiteit, maar het echt originele denken. Het experiment dat nog niemand gedaan heeft. De vraag die nog niet in de training data zit.

Data structuur bepaalt succes

En dan nog één ding waar nu niemand meer over praat maar wat cruciaal is: data. Niet het oude, voorheen sexy, “big data” maar gewoon gestructureerde data.

Niet “we hebben data”. Maar: herken je data-uitdagingen? Sla je je kennis gestructureerd en logisch op? Kun je straks, over twee jaar, als AI echt goed is, daadwerkelijk iets met die informatie?

Want als je nu automatiseert (en dat moet je doen), krijg je straks tijd over. Tijd om te leren. Bij te scholen. Te experimenteren. Maar alleen als je nu al begint met vastleggen wat werkt en wat niet werkt.

De toekomst draait om experimenteren met wat voor jóú werkt. Voor jouw bedrijf. Jouw klanten. Jouw markt. En dat kun je alleen als je systematisch bijhoudt wat je probeert en wat daarvan uitkomt.

Oftewel: houd een logboek bij. Klinkt saai. Is het ook. Maar het scheelt je over twee jaar maanden werk.

Dus ja, zo zie ik dat. Je AI-kennis is nu nog wat waard. Geniet ervan. Maar bouw er geen strategie op. Want over twee jaar is het een commodity.

Investeer in wat blijft: processen die je kunt uitleggen, klanten die je echt begrijpt, data die je kunt gebruiken, en mensen die kunnen denken in plaats van alleen maar prompten.

Plan daar nu al op.

En als je nu in een boardroom op C-level zit en nog nog niet weet dat Outlook je “e-mail” software is, dan moet je vooral zorgen dat je gaat luisteren naar je collega’s en wat ruimte maken in het strategieteam. Sorry, we zitten bijna in 2026, het wordt hoog tijd dat je meekantelt in de digitale transformatie. Welkom aan boord, it’s going to be a hell-of-a-ride!

Dit artikel: Je AI-kennis is over twee jaar niks meer waard verscheen het eerst op chapter42.com.

Er moet iets gaan schuiven in hoe organisaties met AI omgaan. Niet omdat AI opeens magisch wordt, maar omdat het beeld dat deze systemen van je bedrijf maken steeds meer verschil begint te maken. En dat beeld verandert sneller dan je lief is.

Twee dezelfde vragen, een uur uit elkaar, leveren opeens een ander verhaal op. Soms subtiel, soms stevig. En dat voelt vreemd, want eigenlijk is er dan niets veranderd.

Dat verschijnsel komt niet door slechte data of slordige content. Het is simpelweg hoe generatieve systemen(LLMs als ChatGPT, Gemini en Claude) werken: ze reconstrueren. Ze trekken verbanden op basis van waarschijnlijkheid, niet op basis van feiten of stabiliteit. Daardoor ontstaat er een nieuwe verantwoordelijkheid die tot nu toe meestal nergens echt thuishoorde. Maar een klein dorpje bleef dapper weerstand houden…

Het ongemakkelijke middenstuk

Bedrijven en organisaties zoeken snel naar (bekende) oplossingen in dezelfde hoek als altijd: content, metadata, structured data. Alleen begint daar iets te wringen. Je kunt een reconstructiesysteem moelijker bijsturen met middelen die ooit bedoeld waren voor een retrieval-systeem(zoekmachine).

Dat betekent niet dat het zinloos is, wel dat het onvoldoende is. Je mist grip op het eindresultaat: wat er (waar) over je wordt gezegd.

De vraag: wie heeft hier verstand van? Wie leest dit goed? Wie ziet verschuivingen vroeg genoeg om te weten dat er iets misgaat? Niet die handige guru op linkedin met supersexy n8n flows en deels ouderwetse spamtechnieken.

Want je hebt die mensen meestal al in dienst of ingehuurd. Je komt dan namelijk verrassend snel bij team SEO uit.

SEO draait al twintig jaar om het begrijpen van systemen die je organisatie interpreteren, herstructureren en publiceren binnen een eigen logica.

SEO’s werken voortdurend met signalen die half zichtbaar zijn.
ze lezen wat systemen doen, niet wat ze zeggen dat ze doen.
En dat vraagt ervaring die in veel andere rollen simpelweg niet opgebouwd wordt.

In artikelen zoals over volwassenheid in SEO en jarenlange zoektocht naar stabiliteit in zoekmachines zie je bij goede SEO’s dat systeemgevoel steeds terugkomen.

Het feit dat modellen ineens anders reageren, is vreemd (of irritant) voor mensen die lineaire verwachtingen hebben.
Een SEO kijkt er anders naar. Fluctuaties, kleine verschuivingen, een zin die anders valt dan gisteren, voor een SEO is dat geen drama, maar dinsdag.

Dat patroon herkennen vormt de basis van SEO, GEO, AIO SGEO of hoe je het maar wilt noemen.

SEO’s werken al decennia met “beperkte transparantie”. Lees; vage statements en richtlijnen, data die nog wel eens wil “wisselen van kwaliteit” en inzichten die zelden empirisch onderbouwt kunnen worden.

Google gaf nooit volledig inzicht, sterker nog ze logen ronduit. We leerden dus op gedrag te sturen. En dat deed Google zelf ook. We gebruiken data, context en logica om te bepalen wat er gebeurt niet wat er theoretisch had moeten gebeuren.

Precies die manier van werken sluit naadloos aan op het monitorenen optimaliseren van AI en LLMs.

SEO’s koppelen input en interpretatie

Intentie, content, systeemreactie: het is één keten. Als één schakel verschuift, verandert het eindbeeld. Dat is precies wat nu bij AI gebeurt.
En dat vraagt iemand die die keten al jaren kan lezen, zonder dat er volledige documentatie voorhanden is.

SEO’s hebben al monitoring-reflexen ontwikkeld. Hoe zinvol die zijn, daar kunnen we het nog eens over hebben.

Indexatiegedrag, migrations, logbestanden, zichtbaarheidstrends, het zijn eigenlijk allemaal mini-vormen van governance.
Je kijkt, je vergelijkt, je bewaakt beweging.

Dat vertaalt direct naar het monitoren van AI-zichtbaarheid.

SEO’s overbruggen afdelingen

SEO zit nooit in één silo. Het vak raakt marketing, techniek, legal, product, data. Precies de combinatie die je nodig hebt om AI-governance goed te organiseren.
En je leest dat brede werkveld duidelijk terug bij echt goede SEO’s: SEO als systeem, niet als los kanaal.

Dus waarom is het SEO-team hier straks een vaste speler?

Omdat AI niet vraagt om nóg een specialistische rol die zich vastbijt in losse features. AI vraagt om iemand met systeemgevoel. Iemand die verschuivingen vroeg ziet. Iemand die de context van die verschuivingen begrijpt. En iemand die gewend is verantwoordelijkheid te dragen voor hoe een bedrijf naar buiten wordt gereproduceerd.

Dat vak bestaat al.
We noemen het alleen nog steeds “SEO”.

TL;DR

AI verandert hoe bedrijven worden weergegeven. Soms scherp, soms rafelig, soms onhandig. Die beweging vraagt om volwassen toezicht.

SEO’s brengen precies dat: een nuchtere blik, een gevoel voor variatie, ervaring met imperfecte systemen en de reflex om te bewaken wat de buitenwereld ziet.

Niet omdat het een “nieuw” buzzword is, maar omdat het precies past bij het vak dat al twintig jaar draait om interpretatie, systeemgedrag en eigenaarschap.

Redactionale verantwoording

De afbeelding komt van Gemini met een prompt, dus mij niet bellen voor copyright issues. De tekst heb ik ingesproken in m’n customGPT op basis van mijn tone-of-voice. Na wat chatten met de customGPT heb ik het in Markdown ge-edit zoals ik het beter vond en Claude titel suggesties en een samenvatting laten maken. De titels heb ik niet gebruikt.

Dit artikel: Waarom juist de SEO straks een vaste plek krijgt in AI-governance verscheen het eerst op chapter42.com.