Ongeveer één op de vijf namen verdween van de ene op de andere dag uit een antwoord
Het meeste advies over scanfrequentie zegt wekelijks, en legt uit dat dagelijkse metingen veel ruis hebben. We wilden zien hoeveel. Tussen 5 en 13 oktober 2026 stelden twee merkopstellingen in Proofsource elk dezelfde 20 koopvragen, 40 in totaal, één keer per dag aan ChatGPT, Perplexity, Claude en Google AI Overviews: negen dagen voor de ene opstelling, zeven voor de andere. Elke opstelling volgt het eigen merk en acht of negen concurrenten, 19 namen in totaal.
Dat gaf ons 10.612 gevallen waarin we één vraag, op één engine, voor één naam, op twee opeenvolgende dagen konden vergelijken. In 2.127 daarvan stond de naam in het antwoord van de eerste dag. In 486 daarvan, 22,8%, was hij de volgende dag weg (95%-interval 21,1% tot 24,7%). Er kwamen ook merken bij: in totaal veranderden 969 van de 10.612 dagparen.
Een bredere controle over 53 werkruimtes gaf hetzelfde percentage. Van de 5.024 vragen die op twee opeenvolgende dagen door dezelfde engine werden beantwoord, noemden er 427 op de eerste dag het eigen merk van de werkruimte, en 102 daarvan (23,9%) deden dat de tweede dag niet. Nog eens 87 noemden het alleen op de tweede dag, dus het totaal ging van 427 naar 412. Veel beweging eronder, bijna geen verandering erboven.
47% van de veranderingen maakte zichzelf een dag later ongedaan
Voor 832 van die veranderingen hadden we ook het antwoord van de dag erna. In 393 daarvan, 47,2%, was de naam teruggegaan naar waar hij begon: erin, eruit, weer erin, of andersom. Waar we een verandering nog twee dagen konden volgen (686 gevallen), hield die alle drie de dagen stand in 252 gevallen, 36,7%.
Als één antwoord je van de ene op de andere dag niet meer noemt, is de kans dus bijna fifty-fifty dat het je morgen weer noemt. Zie een verandering in één antwoord als een trekking uit een verdeling, en wacht tot die standhoudt voordat je erop handelt.
Eén dag lag binnen 3,6 punt van het weekgemiddelde
Het totaal vertelt een rustiger verhaal. Voor de zeven dagen die beide opstellingen gemeen hadden (5 tot en met 11 oktober), namen we elke naam en engine met een wekelijks vermeldingspercentage van minstens 5%, 55 in totaal, en vergeleken we het percentage van elke dag (20 antwoorden) met het gemiddelde van die week. Het mediane verschil was 3,6 procentpunt. 27 van de 385 dagmetingen (7,0%) lagen 10 punten of meer af, vier 15 of meer, en het grootste verschil was 20.
Het verschil is kleiner dan muntworpen zouden geven, omdat dezelfde vragen elke dag terugkomen en de meeste antwoorden blijven staan. De beweging valt binnen een vaste set grotendeels tegen elkaar weg.
Maar de slechte weken zijn echt. Eén gevolgde concurrent op ChatGPT werd op maandag de 5e in 75% van de antwoorden genoemd en op vrijdag de 9e in 45%; gelezen op die twee dagen lijkt dat een daling van 30 punten. Over de hele week werd hij in 89 van de 140 antwoorden genoemd, 63,6% (55,3% tot 71,1%), en er was niets gedaald. Bij 20 antwoorden heeft 45% een interval van 25,8% tot 65,8%, en dat is de eerlijke manier om één dag te lezen.
Kies de frequentie op basis van de beslissing die ze voedt
Een dagelijkse scan verzamelt zeven keer zoveel antwoorden als een wekelijkse, en kost ongeveer zeven keer zoveel. Wat je daarvoor krijgt, hangt af van wat je met het getal doet.
- Een trend rapporteren aan het management over een grote, vaste set vragen: wekelijks is meestal genoeg. Zelfs bij onze sets van 20 vragen lagen de meeste losse dagen binnen een paar punten van de week, en een grotere set ligt dichterbij.
- 20 vragen of minder volgen: elke meting is klein, dus één vreemde dag beweegt hem veel. Dagelijkse scans gemiddeld over de week geven je zeven metingen in plaats van één, en een interval dat ongeveer 2,6 keer smaller is.
- Een verandering testen die je net hebt doorgevoerd: dagelijks vertelt je op welke dag de antwoorden bewogen en of de beweging standhield. Wekelijks kan een schommeling die er niets mee te maken heeft in de week na je lancering stoppen.
- Handel in geen geval op één antwoord dat omslaat. Wacht tot een verandering twee of drie dagen standhoudt, of tot de intervallen van twee metingen uit elkaar gaan.
Hoe Proofsource dit aanpakt
Een Proofsource-abonnement draait dagelijks of wekelijks, te kiezen per abonnement. Bij een dagelijks abonnement wordt elke vraag één keer per UTC-dag op elke engine gesteld; wekelijkse abonnementen draaien één keer per week. Elk vermeldingspercentage heeft een Wilson-interval, en een melding gaat alleen af als de intervallen van twee metingen niet overlappen en de beweging boven de drempel uitkomt die je instelde, zodat de schommeling van één dag niemand wakker maakt. Die regel is voorzichtig en kan een kleine echte beweging een paar dagen laten liggen.
Waar dit mis kan zitten
De lange reeksen komen van twee merkopstellingen in twee categorieën, 40 vragen, in één week in oktober 2026, en maar 55 namen kwamen vaak genoeg voor om met hun week te vergelijken. Andere categorieën, of een week met een modelupdate, kunnen meer bewegen. De controle over 53 werkruimtes beslaat maar twee opeenvolgende dagen per vraag.
Een “verandering” betekent hier dat een gevolgde naam wel of niet verschijnt, zoals onze extractie het leest. Een extractiefout op één dag lijkt op beweging, dus een deel van de 22,8% kan aan ons liggen en niet aan de engine. We telden elke vraag één keer per engine per dag, en lieten 116 dagparen weg waarvan de antwoorden over dagen byte voor byte gelijk waren, omdat dat herhalingen waren en geen nieuwe antwoorden.
De antwoorden op dezelfde vraag hangen van dag tot dag samen, en daarom bewoog de week zo weinig. Een merk waarvan de vragen dagelijks veranderen, of dat elke week een nieuwe set neemt, zou grotere schommelingen zien.
