Verborgen instructies sturen AI-aanbevelingen, zonder dat je het merkt
Microsoft noemt het AI recommendation poisoning: het inbedden van verborgen instructies in links, knoppen, documenten of prompts om te beïnvloeden wat AI-assistenten later onthouden en aanbevelen. Geen hypothetisch scenario. Microsofts securityteam registreerde tussen februari en april 2026 meer dan 50 poisoning-pogingen van 31 bedrijven in 14 sectoren, gericht op ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini en Perplexity. Eén van de gebruikte tools werd openlijk aangeprezen als een “SEO growth hack voor LLMs”.
De opzet is simpel en juist daardoor gevaarlijk. Een CFO klikt op een onschuldige “Summarize with AI”-knop op een blog. Achter die knop zit een verborgen instructie die de assistent vraagt één specifieke cloudprovider te onthouden als beste keuze voor enterprise-investeringen. Zes weken later vraagt ze haar assistent om een vendorvergelijking. Het antwoord ziet eruit als analyse, maar de voorkeur was al stiekem gezet.
Dit patroon kennen we, maar AI maakt het gevaarlijker
Elk nieuw algoritmisch systeem krijgt zijn eigen black-hat economie. Zoekmachines kregen keyword stuffing, linkfarms en doorwaypages. Social media kreeg botnetwerken en engagement pods. Marketplaces kregen gecoördineerde nep-reviews. AI search is nu op hetzelfde punt aangekomen, alleen sneller.
Het cruciale verschil: zoekopdrachten leiden steeds minder naar het open web en gebruikers zien alleen het eindantwoord van een AI-assistent, niet de bronnen of het redeneerproces erachter. Zoekspam kon je nog spotten. AI-manipulatie zit in het geheugen, de bronkeuze of de redenering van het model zelf. De gebruiker ziet alleen de conclusie.
Google heeft inmiddels bevestigd dat zijn spam-policies ook gelden voor generatieve AI-antwoorden. De regels worden bijgesteld omdat dit geen randgeval meer is.
Wat dit nu al betekent voor jouw merk
AI-assistenten “fannen uit” bij een vraag. Als iemand vraagt wie de beste vendors zijn voor een bepaalde categorie, kijkt het systeem niet alleen naar homepages. Het scrapet vergelijkingspagina’s, Reddit-threads, reviewprofielen, partnermarketplaces, documentatie en analistenstukken. Elk van die bronnen beïnvloedt het eindantwoord.
Dat is de legitieme kant: zorg dat jouw merk op al die plekken goed en consistent vertegenwoordigd is. Dat is gewoon goed GEO-werk. Maar er is ook een glijdende schaal. Teams beginnen met het geven van betere signalen aan AI-systemen, en eindigen met het inbouwen van talking points zonder onderbouwing. Shopify publiceert bijvoorbeeld tientallen “best ecommerce platform”-lijstjes die allemaal Shopify op nummer één zetten. ChatGPT citeert die lijstjes vervolgens als bewijs.
Ik zie bij klanten al dat de grens tussen helpful grounding en stille manipulatie snel vervaagt. Een “AI information page” met eerlijke productinformatie is nuttig. Diezelfde pagina volstoppen met niet-onderbouwde positieringsclaims is iets anders, ook al werkt het technisch gezien even goed op korte termijn.
Wat je nu moet doen: inventariseer welke externe bronnen AI-systemen gebruiken als ze over jouw merk praten, zorg dat review- en vergelijkingspagina’s kloppen en actueel zijn, en houd je grounding-content verifieerbaar. Niet omdat je zo lief bent, maar omdat platforms de regels al aan het aanscherpen zijn en reputatieschade bij AI-manipulatie straks net zo reëel is als bij een Google-penalty.
Bron: Search Engine Journal