Twee derde van onze ChatGPT-antwoorden zocht nooit op het web
Zoek waarom ChatGPT je merk niet noemt en je krijgt een vaste lijst: bouw autoriteit op, kom in de overzichtsartikelen die het vertrouwt. Elk punt gaat ervan uit dat het model iets over je categorie las en je onder iemand anders plaatste. Heel vaak las het niets.
Tussen 22 augustus en 1 oktober 2026 scoorden we 364 complete antwoorden waarbij we beide helften konden controleren: welk merk het antwoord noemde en welke pagina’s het citeerde. Vier merken in drie accounts in verwante B2B-softwarecategorieën, op de twee engines die bronvermeldingen teruggeven. Google AI Overviews, en onze ChatGPT-engine, die de API van OpenAI aanroept met de webzoektool erbij. Het is een smalle plak, dus lees elk getal hier als het onze.
- 226 van die antwoorden kwamen van de ChatGPT-engine, en 215 daarvan sloegen op hoeveel webzoekopdrachten het model uitvoerde.
- 147 van de 215 voerden nul zoekopdrachten uit, dus er werd helemaal niets opgehaald. Dat is 68%.
- 68 voerden één of twee zoekopdrachten uit.
Zoeken bracht het vermeldingspercentage van 6% naar 78%
Van de 147 antwoorden die niets zochten, noemden er 9 het merk. Dat is 6,1%, met een 95%-betrouwbaarheidsinterval van 3,3% tot 11,2%. Van de 68 die zochten, noemden er 53 het: 77,9%, interval 66,7% tot 86,2%. De intervallen komen niet eens in de buurt van elkaar.
Het voor de hand liggende bezwaar is dat dit verschillende vragen zijn. Een model zoekt eerder bij een commerciële vergelijking dan bij een definitievraag, en noemt bij de eerste eerder leveranciers. Dus namen we de 9 Prompts die herhaaldelijk waren gesteld en beide kanten op waren gegaan, en vergeleken we dezelfde vraag met zichzelf. Runs met browsen noemden het merk in 18 van de 23 antwoorden, 78,3%. Runs zonder browsen in 7 van de 29, 24,1%. Kleiner verschil, zelfde richting, intervallen nog steeds gescheiden.
Zie 24% in plaats van 6% als de eerlijke ondergrens. Of het model iets opzocht, is het grootste wat we vonden dat een antwoord dat je noemt scheidt van een dat dat niet doet, en het heeft niets met je pagina te maken.
Zoeken is de keuze van het model, per Prompt
Het advies dat hierover rondgaat, is een paar jaar oud. Eén veelgelezen gids zegt dat je elke Prompt twee keer moet draaien, één keer in de standaardchat en één keer met browsen aan, alsof de lezer kiest. Een andere legt uit dat ChatGPT “geen specifieke documenten ophaalt” en werkt vanuit trainingspatronen, wat alleen de antwoorden beschrijft waarbij geen zoekopdracht plaatsvond.
De API-documentatie van OpenAI is duidelijker. De webzoektool toevoegen maakt hem beschikbaar, en in hun woorden kan het model kiezen om wel of niet op het web te zoeken op basis van de inhoud van de invoerprompt. Met tool_choice op auto is zoeken optioneel; je hebt tool_choice required nodig als er een zoekopdracht moet draaien. Niemand zet een schakelaar om. Het model beslist, per Prompt, en het kan bij dezelfde vraag twee keer anders beslissen.
Dat betekent dat je zichtbaarheidscijfer twee populaties bij elkaar opgeteld is. Sommige antwoorden zochten en lieten je weg. Sommige zochten nooit. Verschillende problemen, verschillende oplossingen, en één percentage verbergt ze allebei.
Google AI Overviews kent geen versie van niet zoeken
De andere engine gedroeg zich totaal anders. Van de 138 AI Overview-antwoorden die we scoorden, noemden er 81 het merk niet, en alle 81 citeerden toch andere pagina’s. Een mediaan van 8 bronnen per antwoord, tot 16.
Dat maakt een misser op AI Overviews makkelijk te lezen. Er werden acht pagina’s voor die vraag opgehaald en geen ervan was van jou. Volgens de richtlijnen van Google komt een pagina in aanmerking als ondersteunende link als hij geïndexeerd is en met een snippet getoond kan worden, zonder extra eisen, en garandeert voldoen aan elke eis nog niet dat Google hem crawlt, indexeert of toont. Google zegt ook dat AI Overviews alleen verschijnen als zijn systemen ze een toevoeging op het klassieke Zoeken vinden, dus ze verschijnen vaak niet. Dat niet verschijnen is een derde uitkomst, en die zit niet in deze tellingen.
94 van de 97 antwoorden die de eigen pagina van het merk citeerden, noemden het ook
Vanaf de kant van het ophalen gelezen is de relatie scheef. Over beide engines zetten 97 antwoorden een pagina van het eigen domein van het merk in de bronnenlijst, en 94 daarvan noemden het merk: 96,9%, interval 91,3% tot 98,9%. Op de ChatGPT-engine waren het er 44 van de 44. Bij antwoorden met browsen die geen pagina van het merk citeerden, zakte het percentage naar 9 van de 24.
Andersom werkt het niet. 119 antwoorden noemden het merk, en maar 94 daarvan hadden een eigen pagina in de bronnen, 79,0%. Eén op de vijf noemde het merk zonder dat er iets van het merk was opgehaald, en dat is het model dat werkt met wat het al weet.
Eén van je eigen URL’s in de opgehaalde set krijgen, was in onze data bijna voldoende voor een vermelding, en nooit noodzakelijk. Met 97 antwoorden kunnen we niet zeggen dat het oorzakelijk is.
Wat wij echt zouden doen
Op volgorde, goedkoopste eerst.
- Splits je vermeldingspercentage op naar of het antwoord iets ophaalde voordat je erop handelt. Eén getal over beide populaties is de fout.
- Bij de antwoorden die niets ophaalden, verandert een pagina deze week herschrijven niets. Dat is wat het model al dacht, en dat verschuift in het tempo waarin de rest van het web over je praat.
- Bij de antwoorden die wel ophaalden, lees je de bronnen die ze gebruikten. Op AI Overviews zijn dat ongeveer acht pagina’s per vraag, en het vertelt je precies wie in jouw plaats werd opgehaald.
- Vraag elke tool die je een score voor AI-zichtbaarheid geeft welke van deze twee dingen hij telt. Kan hij dat niet beantwoorden, dan is het getal het gemiddelde van twee verschillende missers.
Waar dit mis kan zitten
Het grootste voorbehoud ligt bij ons, niet bij de engine. Onze ChatGPT-engine voegt de webzoektool toe en laat tool_choice op auto staan, en dwingt alleen een zoekopdracht af bij Prompts die commercieel of tijdgebonden lezen, dus de 68% die niets zocht, komt deels door ons eigen beleid. Een echte ChatGPT-sessie bepaalt zijn eigen zoekopdrachten en browst misschien vaker dan onze sampler uitlokt. De vergelijking binnen één Prompt wordt hierdoor niet geraakt, omdat beide kanten onder hetzelfde beleid draaiden, en dat is het getal waar we achter zouden staan.
Vier merken en drie accounts is mager, en twee van die merken leverden de meeste antwoorden. De gescoorde set is ook een deelverzameling: hij beslaat runs waarin de extractie van vermeldingen een regel voor het merk had opgeleverd, 226 van de 1.047 ChatGPT-runs. De tellingen van zoekopdrachten komen uit de zoekaanroepen in het opgeslagen antwoord, ook mislukte, dus het zijn bovengrenzen.
Nog één, die OpenAI zelf documenteert: de bronvermeldingen in de tekst zijn niet het volledige ophalen. Hun bronnenveld geeft elke URL terug die het model raadpleegde, en ze merken op dat dat vaak langer is dan de lijst met bronvermeldingen. Wij lezen bronvermeldingen, dus “je pagina stond niet in de bronnen” betekent “niet in de bronnen die we kunnen zien”, en het echte ophaalpercentage voor een eigen domein ligt boven wat we maten. De AI Overview-data bereikt ons via DataForSEO en we hebben die zoekopdrachten niet zelf opnieuw gerenderd.
