Uitgebreid onderzoeksoverzicht over AI, SEO, AIO en LLMO – Afbeelding: Xpert.Digital
Optimalisatie van grote taalmodellen: hoe kunstmatige intelligentie de SEO-industrie fundamenteel verandert
Optimalisatie van grote taalmodellen: hoe kunstmatige intelligentie de SEO-industrie fundamenteel verandert
Het onderzoekslandschap rondom AI-zoekmachineoptimalisatie en Large Language Model Optimization (LLMO) ontwikkelt zich snel. Deze uitgebreide analyse belicht de huidige stand van het onderzoek naar alle relevante aspecten van dit opkomende vakgebied.
Geschikt hiervoor:
Basisbegrippen en terminologie
LLMO, GEO en verwante termen
Onderzoek onthult een verscheidenheid aan termen voor het optimaliseren van content voor AI-systemen. Large Language Model Optimization (LLMO) richt zich op optimalisatie voor grote taalmodellen zoals GPT-4, Claude of Gemini. Generative Engine Optimization (GEO) is gericht op optimalisatie voor generatieve zoekmachines, terwijl AI Optimization (AIO) fungeert als een overkoepelende term voor alle AI-optimalisatiemaatregelen.
Een baanbrekende studie van Princeton University introduceerde de term 'Generative Engine Optimization' (GEO) in de wetenschappelijke literatuur en toonde aan dat GEO-strategieën de zichtbaarheid van door AI gegenereerde reacties met wel 40% kunnen verhogen. Dit onderzoek legde voor het eerst een systematisch kader vast voor het optimaliseren van content voor generatieve AI-systemen.
Hoe moderne AI-modellen werken
Uit recent onderzoek blijkt dat AI-modellen functioneren via pretraining, finetuning en retrieval augmented generation (RAG). Het grondingsproces is met name relevant, waarbij AI-systemen hun antwoorden verrijken met realtime webdata via live zoekopdrachten. Google gebruikt embeddings en berekeningen van semantische gelijkenis om content passage voor passage te evalueren, in plaats van hele pagina's te doorzoeken op zoekwoorden.
Rangschikkingsfactoren en zichtbaarheidsfactoren
Google AI geeft een overzicht van de rankingfactoren
Uit uitgebreid onderzoek zijn zeven belangrijke gebieden naar voren gekomen die van invloed zijn op de Google AI-overzichten:
- AI-modellen (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Kernsystemen voor ranking (PageRank, BERT, nuttige content)
- Databases (Kennisgrafiek, Winkelgrafiek)
- Onderwerpen (YMYL-categorieën)
- Zoekdoel (informatief, navigatiegericht, transactioneel)
- Multimedia-elementen
- Gestructureerde gegevens
Onderzoek toont aan dat websites met een betere Google-ranking 25% kans hebben om als bron te verschijnen in AI-overzichten. Opvallend is dat bijna 90% van de ChatGPT-citaten afkomstig is van zoekresultaten buiten de top 20.
Factoren die de merkzichtbaarheid en vermelding beïnvloeden
Een uitgebreide analyse van 75.000 merken door Ahrefs bracht significante correlaties aan het licht voor zichtbaarheid in AI-overzichten:
- Merkvermeldingen op het web: Sterkste correlatie (0,664)
- Merkankers: Tweede sterkste correlatie (0,527)
- Zoekvolume van het merk: Derde sterkste correlatie (0,392)
- Backlinks: Significante zwakkere correlatie (0,218)
Dit onderzoek toont aan dat externe factoren belangrijker zijn dan traditionele SEO-statistieken. Merken met de meeste vermeldingen op het web ontvangen tot wel 10 keer meer vermeldingen in AI-overzichten dan de volgende kwartielgroep.
Merkbekendheid en zichtbaarheid van LLM
Onderzoek van Seer Interactive toont een correlatie van 0,18 aan tussen het zoekvolume naar een merk en vermeldingen in AI. Deze correlatie is de op één na sterkste waargenomen samenhang, na Domain Rank (0,25). Het onderzoek laat zien dat merkbekendheid niet alleen relevant is voor mensen, maar ook voor LLM's (Language Learning Managers).
Technische optimalisatiebenaderingen
Gestructureerde data en schema-opmaak
Uit recent onderzoek blijkt dat AI-crawlers vaak geen gestructureerde data herkennen die met JavaScript is geïnjecteerd. GPTBot, ClaudeBot en PerplexityBot kunnen geen JavaScript uitvoeren en missen daardoor dynamisch gegenereerde content. Server-side rendering of statische HTML is essentieel voor de zichtbaarheid van AI.
Bijzonder effectief zijn:
- FAQ-formaat voor directe vraagbeantwoording
- Diagram met stapsgewijze instructies
- Productschema voor e-commerceoptimalisatie
- Artikelschema voor het taggen van inhoud
llms.txt als de nieuwe standaard
Onderzoek wijst uit dat llms.txt een belangrijke leidraad is voor AI-crawlers. In tegenstelling tot robots.txt wordt dit bestand niet gebruikt om websites te blokkeren, maar als een gestructureerd overzicht van belangrijke content, vergelijkbaar met een XML-sitemap voor Google.
Meetbaarheid en monitoringinstrumenten
Nieuwe KPI-ontwikkeling
Onderzoek toont een verschuiving aan van traditionele ranglijsten naar vermeldingspercentages en referentiepercentages. Succes wordt niet langer gemeten in posities 1-10, maar in de waarschijnlijkheid om geciteerd te worden in AI-reacties.
Monitoringplatforms
Recente studies hebben verschillende gespecialiseerde tools geïdentificeerd voor het volgen van de zichtbaarheid van AI:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Monitort merkvermeldingen op diverse AI-platformen
- Geavanceerde webranking: biedt inzichten in merkzichtbaarheid dankzij AI
- Marlon: Speciaal ontwikkeld voor de merkzichtbaarheid van LLM
- LLMO Metrics versus Lorelight: Platformen voor generatieve zoekmachineoptimalisatie
Vergelijkende studies tussen platforms
ChatGPT versus Google Search
Experimentele studies tonen significante verschillen in gebruikersgedrag aan. ChatGPT-gebruikers hebben gemiddeld minder tijd nodig voor alle taken, zonder significante verschillen in prestaties. ChatGPT zorgt voor een gelijkmatige zoekprestatie over verschillende opleidingsniveaus, terwijl Google Search een positieve correlatie laat zien tussen opleiding en zoekprestatie.
Platformspecifieke functies
Onderzoeksresultaten tonen verschillende voorkeuren voor AI-platformen aan:
- ChatGPT Search: Geeft de voorkeur aan lange teksten boven productpagina's van merken
- Verwarring: Maakt vaak gebruik van gezaghebbende bronnen zoals Wikipedia en grote nieuwssites
- Google AI-overzichten: maakt gebruik van co-citatiepatronen en bestaande ranking-signalen
Toekomstige trends en ontwikkelingen
Digitaal autoriteitsbeheer
Nieuwe onderzoeksbenaderingen zoals Digital Authority Management (DAM) ontwikkelen zich tot een interdisciplinair vakgebied. Deze holistische aanpak combineert SEO, contentmarketing, PR en branding om digitale autoriteit op te bouwen voor AI-systemen. De AI Visibility Pyramid structureert optimalisatiemaatregelen in vijf niveaus: contentkwaliteit, structurele optimalisatie, semantische optimalisatie, autoriteitsopbouw en contextmanagement.
Entiteitgebaseerde optimalisatie
Onderzoek toont aan dat entiteitsgebaseerde SEO steeds belangrijker wordt in vergelijking met pure zoekwoordoptimalisatie. AI-systemen werken steeds vaker met entiteiten en hun relaties, wat een verschuiving van zoekwoorden naar semantische concepten betekent.
Geschikt hiervoor:
Uitdagingen en beperkingen
Determinisme en meetbaarheid
Recent onderzoek toont aan dat AI-reacties niet deterministisch zijn – dezelfde vragen kunnen verschillende antwoorden opleveren. Dit bemoeilijkt het meten van succes aanzienlijk, omdat traditionele SEO-statistieken niet langer toepasbaar zijn.
Snelle technologische veranderingen
Onderzoek waarschuwt voor de snelheid waarmee technologische veranderingen plaatsvinden. Strategieën die vandaag werken, kunnen door modelupdates snel achterhaald raken. Dit vereist voortdurende aanpassing en een bereidheid om te experimenteren.
Praktische inzichten
Inhoudsstrategieën
Onderzoek toont aan dat een brede en holistische dekking van onderwerpen cruciaal is. AI-modellen geven de voorkeur aan content die meerdere deelvragen van een complexe zoekopdracht kan beantwoorden door middel van query fan-out.
EEAT in de context van AI
Onderzoek toont aan dat ervaring, expertise, autoriteit en betrouwbaarheid (EEAT) relevant blijven voor AI-systemen. AI-platforms geven de voorkeur aan betrouwbare, gezaghebbende bronnen om misvattingen te minimaliseren.
AI-optimalisatie wordt een concurrentievoordeel: Vroege investeringen in LLMO werpen hun vruchten af
Uit recent onderzoek blijkt dat AI-gestuurde SEO en LLMO zich hebben ontwikkeld tot onafhankelijke disciplines. Hoewel veel traditionele SEO-principes relevant blijven, vereisen AI-systemen nieuwe benaderingen voor contentstructurering, merkopbouw en technische implementatie. Het onderzoek bevindt zich nog in een experimentele fase, maar vroege investeringen in AI-optimalisatie beloven concurrentievoordelen op de lange termijn.
Geschikt hiervoor:
Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling
☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits
☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!
Konrad Wolfenstein
Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.
U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.