55% technisch onzichtbaar, maar dat is niet eens het ergste

Bianca deed eerder dit jaar onderzoek naar de AI-zichtbaarheid van 100 Nederlandse websites in 17 sectoren, specifiek in ChatGPT, Gemini en Perplexity, dus buiten Google Search. De uitkomsten zijn confronterend: 55% van de onderzochte sites scoort rood op technische AI-infrastructuur, met een gemiddelde van 5,3 op 19 criteria. Slechts één website haalt een score die als AI-gereed geldt.

Maar dat is niet het grootste probleem. Het grootste probleem zijn de bedrijven die wél worden gevonden in AI, maar op het verhaal van iemand anders. Zichtbaar zijn is iets anders dan het juiste verhaal vertellen.

Wat er concreet misgaat

De gevonden fouten zijn geen abstracte technische issues. Een restaurant heeft in zijn JSON-LD openingstijden staan die niet kloppen: het schema zegt 09:00-17:00, maar het restaurant opent pas om 14:30. Klanten die via ChatGPT vragen wanneer ze terechtkunnen, rijden voor niets erheen.

Een Nederlands strategieadviesbureau wordt door AI consistent beschreven als een Brits bouwbedrijf, door ontbrekende sameAs-koppelingen en een zwak Organization-schema. Een advocatenkantoor dat in 2016 van naam veranderde, staat in 2026 nog steeds onder de oude naam in ChatGPT. En een Michelin-restaurant heeft als officiële naam in zijn JSON-LD gewoon “My Blog” staan, de WordPress-standaardwaarde die bij de bouw nooit is aangepast.

Ik zie dit soort dingen ook regelmatig bij klanten. Check dit gewoon even in je broncode op het woord openingHours, of zoek naar je Organization-schema. Bij WordPress regel je het via je SEO-plugin.

Techniek ≠ aanbeveling

De meest interessante bevinding is de zwakke correlatie tussen technische AI-score en spontane aanbeveling. Een hardloopspeciaalzaak scoort 0 op 19 technische criteria en wordt toch door alle drie de modellen spontaan aanbevolen, puur op basis van externe autoriteit: reviews, forums, vakpublicaties. Een e-commerce site scoort 10 op 19 maar krijgt nul aanbevelingen, simpelweg omdat de externe aanwezigheid ontbreekt.

Voor kleinere merken zonder die merkautoriteit is structured data het enige directe instrument om het verhaal te sturen. Grotere merken worden al gevonden, maar zonder goede structured data bepalen ze niet wát er over hen gezegd wordt. Beide pijlers zijn dus nodig, externe autoriteit opbouwen en technische basis op orde, ze vervangen elkaar niet.

De scherpste paradox: marketing- en SEO-bureaus

Marketing- en SEO-bureaus scoren technisch het hoogst in de dataset, maar worden door geen enkel model spontaan aanbevolen. Vier van de elf bureaus scoren rood op hun eigen website. Dat zegt iets over hoe nieuw GEO als vakgebied nog is, ook voor mensen die dagelijks klanten adviseren over online zichtbaarheid.

Een ander opvallend punt: alle 100 websites, zonder uitzondering, hebben geen llms.txt geïmplementeerd. Dat bestand in je root vertelt AI-modellen wie je bent en welke pagina’s relevant zijn. Gemini leest het wel. De implementatie kost je letterlijk minuten. Overigens blijkt uit onderzoek van Ahrefs dat 97% van alle llms.txt-bestanden nooit wordt gelezen, dus de verwachtingen hoef je niet te hoog te stellen, maar de drempel om het toch te doen is minimaal.

GEO is geen toekomstmuziek. De fouten in dit onderzoek raken klanten nu, vandaag.

Bron: Frankwatching