Meet je AI-zichtbaarheid zonder jezelf voor de gek te houden.
Een zichtbaarheidscijfer is het aandeel antwoorden dat je noemt, gemeten op een steekproef. Dit hoofdstuk laat zien welke vragen je stelt, hoe vaak, wat je vastlegt en hoe je het resultaat eerlijk leest.
Hoofdstuk 2 van 6 van de gids voor AI-zichtbaarheid
Welke koopvragen moet je volgen?
Volg de vragen die een koper stelt voordat die je naam kent: “wat is de beste X voor Y”, “alternatieven voor X”, “X of Y”, “welke X heeft een gratis proefperiode”. Daar ontstaan shortlists.
- Begin klein. Vijf of zes onderwerpen met maximaal drie vragen per onderwerp zijn genoeg om het patroon te zien. Meer vragen toevoegen loont zodra je op de eerste set hebt gereageerd.
- Houd merkvragen apart. Een vraag die jou noemt, vermeldt je of de engine nu weet wie je bent of niet, dus over zichtbaarheid zegt die weinig. Gebruik zo’n vraag in plaats daarvan om de juistheid te controleren.
- Schrijf ze zoals kopers ze stellen, in hele zinnen, met de eisen die voor hen tellen: prijs, teamgrootte, integraties.
Vragen met een merknaam erdoor mengen verschuift het getal flink. In onze eigen benchmark van 220 antwoorden werd de categorieleider in totaal in 59% ervan genoemd, en in 40% van de antwoorden op de 16 vragen die helemaal geen merk noemden (de benchmark).
Om de lijst op te bouwen, zie hoe je de koopvragen vindt waarbij AI je aanbeveelt; voor de formulering hoe je test hoe kopers een vraag formuleren; en om de resultaten te lezen promptdekking.
Verandert de formulering van een vraag het antwoord?
Meer dan opnieuw vragen. Over 13.994 antwoorden voor 96 merken werd een merk dat bij één formulering van een aankoopbeslissing werd genoemd, dezelfde dag in 55% van de gevallen ook bij een verwante formulering genoemd. Dezelfde formulering later opnieuw gesteld hield het merk in 78% van de gevallen vast (het onderzoek naar formuleringen).
Het openbare Tesla-voorbeeld laat de spreiding zien (scans van 4, 8 en 15 okt. 2026). Van vijf formuleringen van één beslissing over netopslag noemden er twee Tesla in 12 van de 12 antwoorden en twee in geen enkel. Die twee vroegen naar de kosten per MWh en naar aankoopcriteria, en de engines antwoordden met prijzen en checklists, zonder een van de leveranciers te noemen die de andere formuleringen wel noemden. Rapporteer elke formulering apart voordat je gaat middelen; een onderwerpscore die 12 van de 12 mengt met 0 van de 12, beschrijft geen van beide.
Het 95%-interval voor één controle die je noemde: past bij een engine die je maar één op de vijf keer noemt.
De berekening, 20 sep. 2026Dagelijkse wijzigingen in één antwoord die de volgende dag werden teruggedraaid, over 40 koopvragen op vier engines.
5 tot 13 okt. 2026Zo vaak werden twee bedrijven met hetzelfde vermeldingspercentage van 44% als eerste genoemd in dezelfde 160 antwoorden.
4 tot 9 okt. 2026Waarom is één controle niet genoeg?
Stel dezelfde engine twee keer dezelfde vraag en je kunt twee verschillende antwoorden krijgen. Eén antwoord is een steekproef, geen feit, en een handvol steekproeven kan misleiden. Eén antwoord dat je noemt heeft een 95%-interval van 20,7% tot 100%; één keer niet genoemd, 0% tot 79,3% (waarom één antwoord zo weinig zegt).
De eerlijke manier om een percentage uit een kleine steekproef te rapporteren is met een interval. In het Tesla-voorbeeld noemde ChatGPT Tesla in 16 van de 25 antwoorden, dus 64%, maar het 95%-Wilson-interval loopt van ongeveer 45% tot 80%. De 10 van de 25 bij Perplexity lopen van ongeveer 23% tot 59%. De twee bandbreedtes overlappen, dus zelfs dat verschil is nog geen bewijs dat een engine Tesla voortrekt. Meer antwoorden maken de bandbreedte smaller: 60 van de 200 loopt van ongeveer 24,1% tot 36,7%. Een verandering betekent pas iets als die groter is dan de ruis; hoofdstuk 6 laat zien hoe je dat test, en wat het 95%-interval betekent legt de bandbreedte zelf uit.
De volledige methode staat op de methodologiepagina, en de begrippen in de woordenlijst.
Wat moet je vastleggen naast of je werd genoemd?
- Waar je werd genoemd. Antwoorden op aankoopvragen noemen meestal meerdere bedrijven; in onze steekproef waren dat er in de mediaan vijf. Twee bedrijven die elk in 70 van dezelfde 160 antwoorden werden genoemd, stonden 38 en 15 keer op de eerste plaats (positie, niet alleen aanwezigheid).
- Of de engine heeft gezocht. Een antwoord dat niets heeft opgezocht, kan geen wijziging aan een pagina weerspiegelen (hoofdstuk 1).
- Welke pagina’s de engine als bron vermeldde, en welke concurrenten in jouw plaats werden genoemd. Dat is het ruwe materiaal voor hoofdstuk 3.
- Elke engine apart. Een gemengde score verbergt de engine waaraan je moet werken. Het meetkader van het IAB van augustus 2026 noemt positie naast het vermeldingspercentage als kernmaatstaf voor merken, en beschouwt minder dan 50 zoekopdrachten als verkennend.
De pagina’s over AI share of voice en de AI-zichtbaarheidsscore laten zien hoe dit samenkomt in één getal, en wat elk getal verbergt.
Hoe vaak moet je meten?
Losse antwoorden veranderen elke dag; een vaste set vragen beweegt veel minder. Over 40 koopvragen die dagelijks op vier engines werden gesteld, was ongeveer één op de vijf namen in een antwoord de volgende dag verdwenen, en 47% van die wijzigingen werd een dag later teruggedraaid. Toch lag het percentage van één dag in de mediaan maar 3,6 punt van het weekgemiddelde (het onderzoek naar meetfrequentie).
- Een trend rapporteren over een grote, vaste set vragen: wekelijks is meestal genoeg.
- 20 vragen of minder volgen: dagelijkse runs, gemiddeld over de week, geven een veel smaller interval.
- Een wijziging testen die je net hebt doorgevoerd: dagelijks laat zien op welke dag de antwoorden verschoven en of die verschuiving bleef.
Meer over die afweging in dagelijkse monitoring van AI-zichtbaarheid.
Lees verder
Elk hoofdstuk
Verder lezen
- IAB: Measuring Visibility in the AI Era (August 2026) www.iab.com/wp-content/uploads/2026/07/IAB_Measuring_Visibility_in_the_AI_Era_August_2026-1.pdf
- Brown, Cai en DasGupta: Interval Estimation for a Binomial Proportion, Statistical Science 16(2), 2001 projecteuclid.org/journals/statistical-science/volume-16/issue-2/Interval-Estimation-for-a-Binomial-Proportion/10.1214/ss/1009213286.full
- Wilson-score-interval en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Wilson_score_interval
Cijfers van Proofsource linken naar het artikel of onderzoek dat ze mat, met de data en de methode. Laat het ons weten als hier iets verouderd is.
Ontdek waar AI je overslaat. En los het op.
Zie welke koopvragen je merk noemen, wie in jouw plaats wordt genoemd en wat je moet verbeteren. 200 antwoorden. 25 Prompts/vraag. Top-AI-engines. 2 dagen. Gratis. Geen creditcard nodig.
Google AI OverviewsGoogle AI Mode
