Hoe maak je concurrentieanalyses met ChatGPT of Gemini?

Intro

Concurrentieanalyse vergde vroeger urenlang handmatig onderzoek:

✔ het doorzoeken van websites van concurrenten

✔ hun zoekwoorden verzamelen

✔ reverse-engineering van hun contentclusters

✔ backlinkprofielen screenen

✔ vergelijking van functiesets

✔ onderscheidende factoren identificeren

✔ SERP-overlap in kaart brengen

In 2026 kan het grootste deel van dat werk nu worden geautomatiseerd of versneld met behulp van grote taalmodellen (LLM's) zoals ChatGPT, Gemini, Claude en Perplexity. LLM's kunnen concurrentiegegevens synthetiseren, strategische hiaten blootleggen en gestructureerde inzichten produceren, en dat sneller dan welke analist dan ook.

Het is echter van cruciaal belang dat LLM's worden gecombineerd met echte SEO-gegevens van Ranktracker om hallucinaties, onjuiste aannames, ontbrekende zoekwoorden of valse positieven te voorkomen.

Deze gids laat u precies zien hoe u met behulp van LLM's op de juiste manier zeer nauwkeurige concurrentieanalyses kunt maken.

1. Waarom LLM's gebruiken voor concurrentieanalyses?

Concurrentieanalyses vereisen drie dingen waar LLM's in uitblinken:

1. Patroonherkenning

Het identificeren van overeenkomsten en verschillen tussen meerdere inputs.

2. Gestructureerde samenvatting

Ruwe informatie omzetten in bruikbare inzichten.

3. Semantisch redeneren

Inzicht in productcategorieën, relaties tussen functies en marktpositionering.

Wanneer ze op de juiste manier worden aangestuurd, kunnen LLM's het volgende bieden:

✔ snellere informatie over concurrenten

✔ diepere thematische inzichten

✔ completere entiteitskartering

✔ consistentere vergelijkingen

✔ nauwkeurigere positioneringsstrategie

✔ betere content- en trefwoordplanning

Maar om AI-hallucinaties te voorkomen, moet u de invoer controleren en de uitvoer valideren.

2. De gouden regel: LLM's moeten gegevens van concurrenten interpreteren, niet verzinnen

Vraag een LLM nooit:

"Welke functies heeft Ahrefs?" 

"Voor welke zoekwoorden scoort Semrush?" "Wat doet Moz?"

Dit leidt tot hallucinaties.

Geef de LLM in plaats daarvan de echte gegevens en vraag hem vervolgens om patronen te extraheren.

Gebruik eerst de Ranktracker-tools:

✔ Keyword Finder → vind clusters van zoekwoorden van concurrenten

✔ SERP Checker → bekijk de positionering van entiteiten van concurrenten

✔ Backlink Checker → analyseer backlinkprofielen

✔ Web Audit → begrijp technische sterke en zwakke punten

✔ Rank Tracker → controleer overlappende zoekwoorden

Voer die gegevens vervolgens in ChatGPT of Gemini in.

LLM → intelligentie Ranktracker → realiteit

Deze combinatie levert nauwkeurige concurrentieanalyses op.

3. De 8 soorten concurrentieanalyses die u kunt automatiseren met LLM's

U kunt alle belangrijke concurrentiegerelateerde deliverables creëren met LLM's:

1. Vergelijking van functies

2. Vergelijkingen van contentstrategieën

3. SEO-zoekwoordlacunes

4. Entiteitsvoetafdrukanalyse

5. Vergelijking van thematische autoriteit

6. Productpositioneringskaart

7. Vergelijking van backlink-autoriteit

8. SERP-landschapanalyse

Hieronder vindt u de exacte workflow.

4. Stapsgewijze workflow voor LLM-concurrentieanalyse

Stap 1 — Verzamel echte concurrentiegegevens met Ranktracker

Voordat u LLM's inzet, verzamelt u het volgende:

• ✔ Topzoekwoorden

• ✔ Pagina's die verkeer genereren

• ✔ SERP-categorieën

• ✔ Backlinkprofiel

• ✔ verwijzende domeinen

• ✔ linkankers

• ✔ inhoudsgaten

• ✔ Volatiliteit van de ranking

• ✔ entiteitassociaties

Ranktracker biedt schone, feitelijke concurrentiegegevens.

Stap 2 — Voer gestructureerde input in de LLM in

Voorbeeldprompt:

“Hier zijn echte concurrentiegegevens van Ranktracker voor: [Concurrent A]. 

Gebruik ALLEEN deze gegevens. Verzin geen statistieken. Vat patronen, sterke punten, zwakke punten en kansen samen."

Plak:

✔ lijst met trefwoorden

✔ lijst met backlinks

✔ top-URL's

✔ SERP-aanwezigheid van concurrenten

✔ bevindingen van technische audits

LLM's zetten ruwe gegevens om in strategische inzichten.

Stap 3 — Genereer een overzicht van concurrenten

Prompt:

“Gebruik deze gegevens om concurrent A samen te vatten in: 

– een definitie in één zin – categorieplaatsing – kernkenmerken – primaire entiteiten – gebruikerssegmenten – prijsniveau (indien bekend) – merkpositionering binnen de markt"

Dit geeft u een duidelijk beeld van de concurrent.

Stap 4 — Maak een vergelijking

Opdracht:

“Vergelijk ons merk [uw merk] met concurrent A en gebruik daarbij ALLEEN de verstrekte gegevens. 

Uitvoercategorieën: – kenmerken – sterke punten – zwakke punten – SEO-autoriteit – contentstrategie – backlinksterkte – technische SEO – entiteitsautoriteit – SERP-overlap – unieke waardegaten – kansen om hoger te scoren”

Dit geeft u een gestructureerd raster.

Stap 5 — Haal de zoekwoordclusters van concurrenten eruit

Prompt:

“Cluster de zoekwoorden van concurrent A in semantische groepen met: 

– hoofdonderwerpen – subonderwerpen – commerciële versus informatieve intentie – ontbrekende inhoudsgaten – kansen voor ons om ons op te richten"

Dit onthult onmiddellijk hun contentstrategie.

Stap 6 — Identificeer hiaten in de content van concurrenten

Prompt:

“Identificeer op basis van de zoekwoordvoetafdruk en top-URL's van concurrent A: 

– onderwerpen die ze missen – zwak behandelde thema's – commerciële hiaten – verwaarloosde FAQ-clusters – verouderde of dunne content – kansen voor ons om superieure content te creëren”

Dit is uw contentvoordeelkaart.

Stap 7 — Analyseer de backlinkstrategie van concurrenten

Voer de backlinkgegevens in die je hebt verzameld met Ranktracker.

Vraag:

“Analyseer het backlinkprofiel van concurrent A op: 

– autoriteitssterkte – ankertekstpatronen – spamindicatoren – thematische afstemming – hoogwaardige bronnen – ontbrekende categorieën – potentiële outreach-doelen – linksnelheid – concurrentierisico's"

U krijgt direct een overzicht van de backlinkstrategie.

Stap 8 — Maak een positioneringskaart van concurrenten

Prompt:

“Gebruik alle verstrekte gegevens om concurrent A in kaart te brengen op basis van: 

– prijsstelling – gebruiksgemak – diepgang van functies – beginners versus experts – industriesegmenten – belangrijkste onderscheidende factoren – waargenomen sterke punten in door AI gegenereerde samenvattingen Presenteer dit visueel als een 2×2 positioneringskwadrant.”

Door dit voor alle concurrenten te herhalen, bouwt u uw marktkaart op.

5. De masterprompt voor concurrentieanalyse (bewaar deze voor altijd)

Deze alles-in-één prompt creëert een complete concurrentieanalyse:

“Gebruik ALLEEN de verstrekte concurrentiegegevens: 

– vat de concurrent samen – haal de functies eruit – bepaal de sterke punten op het gebied van SEO – bepaal de zwakke punten op het gebied van SEO – cluster de belangrijkste zoekwoorden – analyseer de contentstrategie – analyseer de autoriteit van backlinks – identificeer SERP-kansen – breng de thematische autoriteit in kaart – produceer een entiteitsvoetafdruk – vergelijk met ons merk – maak een lijst van onderscheidende factoren – maak een lijst van strategische kansen – maak een lijst van risico's Breng alles in een gestructureerd, hiërarchisch formaat in kaart. Verzin niets. Gebruik alleen de verstrekte gegevens.”

Dit levert een professioneel concurrentierapport op.

6. Multi-concurrentierapporten opstellen met LLM's

Gebruik voor grotere markten (5-20 concurrenten):

“Analyseer deze concurrenten vergelijkend en identificeer marktoverschrijdende patronen, strategische hiaten, clusterkansen en zwak verdedigde niches.”

Voer de output vervolgens in Ranktracker in voor verificatie.

7. Hoe u LLM-concurrentie-inzichten kunt valideren met Ranktracker

LLM's → patronen Ranktracker → feiten

Valideren:

• ✔ trefwoordclusters → Trefwoordzoeker

• ✔ entiteitsrelaties → SERP Checker

• ✔ backlinkclaims → Backlink Checker

• ✔ technische zwakke punten → Web Audit

• ✔ kansrijke zoekwoorden → Rank Tracker

Dit zorgt ervoor dat uw concurrentieanalyse:

✔ nauwkeurig

✔ verdedigbaar

✔ datagestuurd

✔ klaar voor uitvoering

8. Geavanceerde gebruiksscenario's: AI-specifieke concurrentieanalyses

LLM's kunnen analyses uitvoeren die traditionele tools niet kunnen:

1. Audits van 'wat AI zegt over concurrenten'

Vraag:

"Hoe beschrijft ChatGPT/Gemini concurrent X? Vat onjuiste voorstellingen en voordelen samen."

Dit toont de reputatie van LLM.

2. Detectie van hallucinaties

Vraag:

"Noem alle functies die door AI worden geclaimd, maar die niet in de feitelijke dataset voorkomen."

Dit identificeert verzonnen voordelen die concurrenten in werkelijkheid niet hebben.

3. Entiteit-adjacency mapping

Vraag:

"Welke concepten associeert AI met concurrent A ten opzichte van ons?"

Essentieel voor LLM-optimalisatie (LLMO).

4. AI-overzichtvoorspelling

Vraag:

"Welke zoekopdrachten van concurrent A zullen waarschijnlijk AI-overzichten activeren?"

Deze inzichten waren vóór LLM's onmogelijk.

9. Waarom deze workflow beter presteert dan traditioneel concurrentieonderzoek

1. Sneller

Uren teruggebracht tot minuten.

2. Vollediger

LLM's herkennen patronen die mensen missen.

3. Consistenter

Altijd hetzelfde formaat.

4. Strategischer

Inzichten, niet alleen ruwe data.

5. Klaar voor AI

Geoptimaliseerd voor LLM-gestuurd zoeken.

6. Betere entiteitstoewijzing

LLM's onthullen automatisch semantische relaties.

7. In combinatie met Ranktracker bijna geen hallucinaties

Het beste van twee werelden.

10. Hoe Ranktracker in de workflow wordt geïntegreerd

Zoekwoordzoeker

Extraheer echte zoekwoordgegevens van concurrenten voordat u gaat clusteren.

SERP Checker

Onthul entiteiten, categorieën en SERP-voetafdrukken van concurrenten.

Backlink Checker

Analyseer autoriteit en backlink-hiaten.

Webaudit

Begrijp de technische SEO-sterktes en -zwakheden van concurrenten.

Rank Tracker

Overlap monitoren en bewegingen volgen.

LLM's bouwen het verhaal op — Ranktracker bewijst het verhaal.

Laatste gedachte:

LLM's vervangen concurrentieonderzoek niet — ze ontwikkelen het verder

Concurrentieanalyse was vroeger traag, handmatig en oppervlakkig. Nu is het snel, gestructureerd en semantisch diepgaand.

Met LLM's kunt u het volgende analyseren:

✔ positionering

✔ functies

✔ SEO-autoriteit

✔ hiaten in de content

✔ keyword footprints

✔ backlinkprofielen

✔ entiteitsrelaties

✔ AI-zichtbaarheid

Maar Ranktracker biedt de feitelijke basis.

Samen vormen ze de krachtigste workflow voor concurrentieanalyse die momenteel beschikbaar is.

De toekomst van SEO behoort toe aan degenen die het volgende kunnen combineren:

AI-intelligentie + echte gegevens + strategische interpretatie.