Van GPT naar Gemini: de evolutie van taalmodellen

Intro

Tien jaar geleden waren taalmodellen nog nieuwe tools — interessant, beperkt en vooral academisch. GPT-2 genereerde onhandige alinea's. BERT verbeterde de zoekresultaten. T5 gaf taken op zinsniveau een nieuwe vorm. Maar alles was nog steeds beperkt, gespecialiseerd en onmiskenbaar 'machine-achtig'.

Toen, in 2020, veranderde GPT-3 het traject van de technologie.

Vanaf dat moment waren LLM's niet langer een curiositeit voor onderzoekers, maar werden ze de motor achter zoekopdrachten, content, klantenondersteuning, ideevorming, analyses en – in toenemende mate – het hele digitale ecosysteem.

Tegen 2025 heeft het AI-landschap zich geconsolideerd rond een handvol basismodellen: de GPT-serie van OpenAI, Gemini van Google, Claude van Anthropic, LLaMA van Meta en een groeiend aantal open-source- en hybride systemen. Elke generatie heeft de grenzen van schaalbaarheid, multimodaliteit, redenering, veiligheid en realtime intelligentie verlegd.

Voor marketeers, SEO's en digitale strategen is het begrijpen van deze evolutie geen optie, maar een noodzaak. De verschuiving van GPT → Gemini → grensverleggende modellen heeft het volgende volledig opnieuw gedefinieerd:

• hoe content wordt geëvalueerd

• hoe antwoorden worden gegenereerd

• hoe autoriteit wordt toegekend

• hoe merken zichtbaarheid krijgen in AI-ecosystemen

Deze gids legt de volledige evolutie uit – niet als een technische geschiedenis, maar als een routekaart die laat zien waar AI-zoekopdrachten, AIO, GEO en LLM-gedreven ontdekkingen naartoe gaan.

Fase 1: Het pre-transformer-tijdperk (vóór 2017)

Vóór de moderne LLM's bestond NLP uit:

• statistische modellen

• n-grams

• bag-of-words

• vroege neurale netwerken (RNN's, LSTM's)

Deze systemen konden tekst lokaal begrijpen, maar niet contextueel. Ze konden niet:

• redeneren over betekenis

• begrijpen van lange reeksen

• verre ideeën met elkaar verbinden

• coherente alinea's genereren

Ze legden de basis, maar de echte revolutie begon in 2017.

Fase 2: De komst van transformers (2017-2019)

In 2017 bracht Google "Attention Is All You Need" uit.

Hierin werd de Transformer geïntroduceerd, de architectuur achter alle grote LLM's van vandaag.

Waarom Transformers belangrijk waren:

• Ze waren eenvoudig schaalbaar

• Ze verwerkten tekst parallel

• Ze gebruikten aandacht om context te modelleren

• Ze legden langetermijnafhankelijkheden vast

• Ze maakten krachtige representaties (embeddings) mogelijk

Deze verschuiving bereidde de wereld voor op het GPT-tijdperk.

Fase 3: De doorbraak van GPT (2018–2022)

De GPT-serie van OpenAI zorgde voor een revolutie in het moderne LLM-landschap.

GPT-1 (2018)

Een bescheiden transformer getraind op BookCorpus. Het bewijs dat schaalvergroting werkte.

GPT-2 (2019)

Verbaasde de wereld met verrassend vloeiende tekst. OpenAI weigerde aanvankelijk om het uit te brengen, uit angst voor misbruik.

GPT-3 (2020)

Het omslagpunt. 175 miljard parameters. Few-shot learning. Algemene intelligentie voor verschillende taken.

Marketing, SEO, copywriting, ideevorming en strategie werden van de ene op de andere dag getransformeerd.

GPT-3.5 & ChatGPT (2022)

De doorbraak bij de consument. RLHF zorgde ervoor dat LLM's nuttig aanvoelden, niet robotachtig. ChatGPT werd het snelst groeiende product in de geschiedenis.

GPT-4 (2023)

Geavanceerd redeneren, multimodaliteit en veiligheid. Een voorloper van echt agentisch gedrag.

GPT-5 (2025)

Het eerste 'AI-besturingssysteem', niet alleen een tekstgenerator, maar ook een krachtige motor voor:

• ChatGPT Search

• autonome workflows

• multimodale opvraging

• redenerende agents

• realtime interpretatie

GPT-modellen veranderden van 'taaltools' in algemene cognitieve engines.

Fase 4: Google's tegenzet — Gemini (2023–2025)

Gemini is het antwoord van Google op GPT, maar met een fundamenteel andere ontwerpfilosofie:

De LLM's van Google zijn gebouwd om rechtstreeks te integreren met het hele Google-ecosysteem.

Gemini is:

• inherent multimodaal

• sterk verbeterd door opvraging

• nauw geïntegreerd met Zoeken, Maps, YouTube, Docs en Android

• geoptimaliseerd voor feitelijke onderbouwing

• getraind op basis van enorme eigen datasets

Waar GPT is geëvolueerd vanuit algemeen redeneren, is Gemini geëvolueerd vanuit toegang tot informatie op Google-schaal.

Gemini 1.0 (2023)

Gericht op multimodaliteit: tekst, afbeeldingen, code, audio.

Gemini 1.5 / Flash (2024)

Introduceerde ultralange contextvensters (tot miljoenen tokens).

Gemini 2.0 (2025)

Een volledige AI-agentlaag voor alle Google-producten. Nauw verbonden met Google's AI Overviews, dat een dominante ontdekkingslaag is geworden.

GPT streeft naar begrip.

Gemini streeft ernaar om informatie op te halen, te redeneren en te integreren met de wereld.

Deze divergentie is van groot belang voor SEO's.

Fase 5: Claude, LLaMA en het open ecosysteem

De evolutie betrof niet alleen GPT en Gemini.

Claude (Anthropic)

Gericht op constitutionele AI, veiligheid en stabiel redeneren. Werd het 'analistenmodel' — ideaal voor professionele workflows.

LLaMA (Meta)

Maakte geavanceerde AI open source. Zorgde voor een explosieve groei van kleinere, gespecialiseerde LLM's.

Mistral, Falcon, Mixtral

Krachtige modellen geoptimaliseerd voor efficiëntie en implementatie.

Dit ecosysteem heeft bijgedragen aan:

• snellere innovatie

• betere veiligheid

• meer gespecialiseerde AI-agenten

• nieuwe zoekarchitecturen

• multimodale uitbreiding

Het LLM-landschap is uitgegroeid tot een multidirectionele evolutie – niet langer wordt de markt gedomineerd door één bedrijf.

De belangrijkste verschuivingen die marketeers moeten begrijpen

De evolutie van GPT → Gemini → grensverleggende modellen leidde tot vijf transformaties die een directe invloed hebben op SEO, AIO en generatieve zichtbaarheid.

1. Van taalaanvulling naar redeneerengines

Vroege GPT-modellen waren voorspellend. GPT-4, GPT-5, Gemini en Claude 3 werden redeneermachines:

• gedachtegang

• meerstapslogica

• planning

• gebruik van tools

• interpretatie van gestructureerde gegevens

Dit vergroot de behoefte aan:

• feitelijke duidelijkheid

• overzichtelijke structuur

• machine-leesbare opmaak

Ranktracker's Web Audit ondersteunt dit door problemen met de kwaliteit van content te identificeren waar LLM's moeite mee hebben.

2. Van zoekresultaten naar AI-antwoordsynthese

Gemini en GPT-5 Search tonen geen ranglijsten, maar antwoorden.

LLM's nu:

• informatie samenvatten

• bronnen evalueren

• citeer alleen de meest betrouwbare domeinen

• kennis van het internet combineren

Zichtbaarheid hangt niet langer alleen af van rangschikkingsfactoren, maar ook van hoe goed AI-modellen uw content begrijpen en vertrouwen.

3. Van trefwoorden naar entiteiten

LLM's matchen geen trefwoorden, maar brengen entiteiten in kaart.

Ze zijn afhankelijk van:

• gestructureerde gegevens

• feitelijke consistentie

• semantische clusters

• de kracht van uw merk als een 'ding'

Daarom moeten SEO's nu optimaliseren:

• uw merkentiteit

• productentiteiten

• auteurentiteiten

• actuele kennisgrafieken

De SERP Checker van Ranktracker helpt bij het blootleggen van echte entiteitsrelaties waarop AI-modellen vertrouwen.

4. Van backlinks als rankingkracht naar backlinks als consensus signalen

Backlinks werden vroeger gebruikt om:

de ranking bepalen.

Nu doen ze ook het volgende:

de feitelijke stabiliteit in trainingsgegevens versterken.

LLM's leren patronen — herhaling op gezaghebbende sites versterkt het vertrouwen.

Backlinkclusters bepalen hoe modellen:

• plaats uw merk in een inbeddingsruimte

• verifieer uw inhoud

• bepaal expertise

De Backlink Checker van Ranktracker blijft essentieel in het LLM-tijdperk.

5. Van verkeer naar zichtbaarheid op basis van citaten

In LLM-ecosystemen:

Zichtbaarheid = geciteerd worden

—niet—

hoog scoren

Om geciteerd te worden, moet uw content:

• duidelijk

• gezaghebbend

• ondubbelzinnig

• bijgewerkt

• semantisch consistent

Dit is de basis van AIO (AI-optimalisatie) en GEO (Generative Engine Optimization).

GPT vs Gemini: hoe de toonaangevende modellen verschillen (2025)

Hieronder vindt u een vergelijking gericht op marketeers.

1. Redeneren vs. ophalen

GPT-5:

• sterkste redenering

• planningscapaciteiten

• diepgaand contextueel begrip

• inferentie en abstractie

Gemini 2.0:

• sterkste zoekresultaten

• geïntegreerd in Google Zoeken

• uitstekende multimodale basis

• superieure realtime toegang tot feiten

2. Filosofie achter trainingsgegevens

GPT:

• brede mix van openbare + gelicentieerde gegevens

• nadruk op taalkundige breedte

• redeneren staat voorop

Gemini:

• intensief gebruik van Google's eigen datasets

• nadruk op feitelijke onderbouwing

• retrieval-first

3. Uitvoerstijl

GPT:

• meer expressief

• flexibeler

• blinkt uit in genereren en ideevorming

Gemini:

• meer gestructureerd

• beknopter

• blinkt uit in feitelijke, onderbouwde antwoorden

4. Zoekimpact

GPT-5-zoekopdracht (ChatGPT): Een nieuwe zoekmodaliteit die gebruikmaakt van gecureerde, op modellen gebaseerde informatie.

Gemini / AI-overzichten: Direct verweven in het zoekecosysteem van Google.

Voor SEO's zijn beide wegen nu essentiële kanalen voor zichtbaarheid.

Wat deze evolutie betekent voor SEO, AIO en GEO

De verschuiving van GPT → Gemini → grensverleggende modellen heeft een nieuw SEO-paradigma afgedwongen:

SEO = ranking

AIO = interpretatie

GEO = citatie

Combineer deze drie en uw merk wordt:

• zichtbaar

• begrijpelijk

• met bronvermelding

• aanbevolen

Deze evolutie heeft de SEO-vaardigheden strategischer en technischer gemaakt:

• gestructureerde gegevens zijn belangrijker

• feitelijke consistentie is belangrijker

• duidelijkheid van entiteiten is belangrijker

• domeinautoriteit is belangrijker

• inhoudsorganisatie is belangrijker

• semantische relaties zijn belangrijker

Het ecosysteem van Ranktracker sluit natuurlijk aan bij deze verschuiving, omdat de tools het volgende monitoren:

• traditionele rangschikkingssignalen (Rank Tracker)

• autoriteit (Backlink Checker)

• semantische relevantie (SERP Checker)

• machine-leesbaarheid (Web Audit)

• AI-ready opmaak (AI Article Writer)

De toekomst: Post-Gemini Frontier-modellen (2026–2030)

We evolueren naar modellen die:

• agentic

• real-time

• gebruik van tools

• zelf bijwerkend

• multi-hop redeneringen

• multimodaal in beeld-, audio-, video- en sensorgegevens

• verbonden met zoekmachines, apparaten en cloudsystemen

Ontdekking wordt AI-native:

• minder SERP's

• meer gesynthetiseerde antwoorden

• meer AI-assistenten

• meer realtime redeneringen in plaats van opvragen

De traditionele zoekfunnel verdwijnt en wordt vervangen door:

intentie → AI → definitief antwoord

LLM's, niet zoekmachines, worden de toegangspoort tot informatie.

De evolutie van GPT naar Gemini is geen productconcurrentie, maar het begin van een nieuwe informatiearchitectuur.

En SEO's die dit begrijpen, zullen het komende decennium de leiding nemen.