Positie-effect valt mee, structuur doet wél iets

Een preprint gepubliceerd op arXiv (14 september) testte of bronvolgorde en opmaak de kans bepalen dat een AI-zoekagent jouw pagina citeert. De onderzoekers Sriram Selvam en Anneswa Ghosh gebruikten een GPT-5.4-agent met Exa als zoekprovider, lieten hem 130 veelgestelde vragen beantwoorden en analyseerden 113 paren van pagina’s die hetzelfde feit onderbouwden. Niet peer-reviewed, maar methodologisch zorgvuldig opgezet.

Wat de ruwe cijfers zeiden, klopte niet helemaal

In de ruwe data werd een pagina op positie 1 in 85,1% van de gevallen geciteerd. Een pagina op positie 5 slechts in 42,8%. Dat lijkt een wereld van verschil. Maar: wanneer de onderzoekers dezelfde pagina’s van positie wisselden in een gecontroleerde setting, was het effect 7,9 procentpunt, statistisch niet significant. In een tweede testset met 56 paren was het gemeten effect precies 0,0 punt.

De verklaring is simpel: zoekproviders plaatsen relevantere pagina’s automatisch bovenaan. Die ruwe positiegap weerspiegelt dus vooral kwaliteitsverschil, niet puur volgorde.

Structuur levert wel meetbaar voordeel op

Pagina’s herschreven met koppen, lijsten of een tabel kregen gemiddeld 0,50 extra citatiemarkering per antwoord vergeleken met dezelfde tekst als doorlopende alinea’s. Het totale aantal citaties per antwoord steeg niet, de andere pagina in het paar profiteerde nauwelijks. De onderzoekers zien dit als herverdeling van credit richting de gestructureerde versie.

De kans om überhaupt geciteerd te worden steeg met 4,5 procentpunt door structuur, maar dat interval loopt van -1,4 tot +10,4. Niet conclusief dus. De onderzoekers zeggen het zelf: “This is an attribution-sensitivity warning, not an optimization tactic.”

En dan is er nog de modelrandomheid

De onderzoekers herhaalden 120 antwoorden met exact dezelfde input. In 15% van de gevallen veranderde de citatiekeuze. Ze schatten dat zo’n 45% van de variatie in een enkele testrun pure modelrandomheid is. Eén meting zegt dus weinig.

Wat dit voor jou betekent

Ik zie dit patroon vaker: iemand trekt een correlatie uit ruwe rankingdata en bouwt er een hele GEO-strategie op. Dit onderzoek laat zien waarom dat gevaarlijk is. De vergelijking met de Ahrefs-studie die AI-geciteerde pagina’s vaker met JSON-LD schema zag, is tekenend: correlatie zonder gecontroleerde swap zegt niks over causaliteit.

Wat je wél kunt meenemen: goed gestructureerde content met koppen en lijsten lijkt de citatieattributie te verschuiven, ook al stijgt de totale citatiekans niet aantoonbaar. Investeren in leesbaarheid en structuur is sowieso verstandig, los van AI-citaties. En als je AI-zichtbaarheid meet, weet dan dat een meting per antwoord je weinig vertelt. Herhaal, vergelijk, en wees sceptisch over je eigen tracking.

Check ook of je aannames over positie-effect in AI-zoekresultaten überhaupt gecontroleerd getest zijn. De kans is groot dat ze dat niet zijn.

Bron: Search Engine Journal