Hoe LLM's het web anders crawlen en indexeren dan Google

Intro

Google heeft 25 jaar besteed aan het perfectioneren van één kernsysteem:

crawlen → indexeren → rangschikken → weergeven

Maar moderne AI-zoekmachines — ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot — werken op basis van een geheel andere architectuur:

crawlen → insluiten → ophalen → synthetiseren

Deze systemen zijn geen zoekmachines in de klassieke zin van het woord. Ze rangschikken geen documenten. Ze evalueren geen trefwoorden. Ze berekenen geen PageRank.

In plaats daarvan comprimeren LLM's het web tot betekenis, slaan die betekenissen op als vectoren en reconstrueren vervolgens antwoorden op basis van:

• semantisch begrip

• consensus signalen

• vertrouwenspatronen

• retrieval scoring

• contextuele redenering

• duidelijkheid van entiteiten

• herkomst

Dit betekent dat marketeers fundamenteel moeten heroverwegen hoe ze content structureren, entiteiten definiëren en autoriteit opbouwen.

In deze gids wordt uitgelegd hoe LLM's het web "crawlen", hoe ze het "indexeren" en waarom hun proces in niets lijkt op de traditionele zoekpijplijn van Google.

1. De pijplijn van Google versus LLM-pijplijnen

Laten we de twee systemen in zo eenvoudig mogelijke bewoordingen vergelijken.

Google-pijplijn (traditionele zoekopdracht)

Google volgt een voorspelbare architectuur in vier stappen:

1. Crawlen

Googlebot haalt pagina's op.

2. Index

Google parseert tekst, slaat tokens op, haalt trefwoorden eruit en past scoresignalen toe.

3. Rangschikking

Algoritmen (PageRank, BERT, Rater Guidelines, enz.) bepalen welke URL's worden weergegeven.

4. Weergave

De gebruiker ziet een gerangschikte lijst met URL's.

Dit systeem is URL-first, document-first en trefwoord-first.

LLM-pijplijn (AI-zoekopdracht + modelredenering)

LLM's gebruiken een compleet andere stack:

1. Crawlen

AI-agenten halen inhoud op van het open web en zeer betrouwbare bronnen.

2. Embed

Content wordt omgezet in vector-embeddings (dichte betekenisrepresentaties).

3. Ophalen

Wanneer een zoekopdracht binnenkomt, haalt een semantisch zoeksysteem de best passende vectoren op, niet de URL's.

4. Synthetiseren

De LLM voegt informatie samen tot een narratief antwoord, waarbij optioneel bronnen worden geciteerd.

Dit systeem is betekenisgericht, entiteitsgericht en contextgericht.

Bij LLM-gestuurde zoekopdrachten wordt de relevantie berekend aan de hand van relaties, niet aan de hand van ranglijsten.

2. Hoe LLM-crawling eigenlijk werkt (helemaal niet zoals Google)

LLM-systemen werken niet met één monolithische crawler. Ze maken gebruik van hybride crawlinglagen:

Laag 1 — Crawlen van trainingsgegevens (grootschalig, traag, fundamenteel)

Dit omvat:

• Common Crawl

• Wikipedia

• overheidsdatasets

• referentiemateriaal

• boeken

• nieuwsarchieven

• websites met hoge autoriteit

• Q&A-sites

• academische bronnen

• gelicentieerde inhoud

Deze crawl duurt maanden, soms zelfs jaren, en levert het basismodel op.

Je kunt je niet via "SEO" in deze crawl werken. Je beïnvloedt deze via:

• backlinks van gezaghebbende sites

• sterke entiteitsdefinities

• veelvuldige vermeldingen

• consistente beschrijvingen

Hier ontstaan voor het eerst entiteitsinbeddingen.

Laag 2 — Crawlers voor realtime opvragen (snel, frequent, beperkt)

ChatGPT Search, Perplexity en Gemini hebben live crawl-lagen:

• real-time fetchers

• on-demand bots

• detectoren voor nieuwe content

• canonieke URL-resolvers

• citatiecrawlers

Deze gedragen zich anders dan Googlebot:

• ✔ Ze halen veel minder pagina's op

• ✔ Ze geven voorrang aan betrouwbare bronnen

• ✔ Ze analyseren alleen belangrijke secties

• ✔ Ze maken semantische samenvattingen, geen trefwoordindexen

• ✔ Ze slaan embeddings op, geen tokens

Een pagina hoeft niet te "scoren" — het moet alleen gemakkelijk zijn voor het model om er betekenis uit te halen.

Laag 3 — RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines

Veel AI-zoekmachines gebruiken RAG-systemen die werken als mini-zoekmachines:

• Ze bouwen hun eigen embeddings

• Ze onderhouden hun eigen semantische indexen

• Ze controleren de actualiteit van de inhoud

• Ze geven de voorkeur aan gestructureerde samenvattingen

• ze beoordelen documenten op basis van geschiktheid voor AI

Deze laag is in de eerste plaats machinaal leesbaar — structuur is belangrijker dan trefwoorden.

Laag 4 — Intern model crawlen ('soft crawling')

Zelfs wanneer LLM's niet op het web crawlen, 'crawlen' ze hun eigen kennis:

• embeddings

• clusters

• entiteitsgrafieken

• consensuspatronen

Wanneer u inhoud publiceert, evalueren LLM's:

• versterkt dit bestaande kennis?

• is dit in tegenspraak met de consensus?

• verduidelijkt het dubbelzinnige entiteiten?

• verbetert het het vertrouwen in de feiten?

Deze soft crawl is waar LLMO het belangrijkst is.

3. Hoe LLM's het web 'indexeren' (volledig anders dan Google)

De index van Google slaat het volgende op:

• tokens

• trefwoorden

• omgekeerde indexen

• paginametadata

• linkgrafieken

• versheidssignalen

LLM's slaan op:

• ✔ vectoren (dichte betekenis)

• ✔ semantische clusters

• ✔ entiteitsrelaties

• ✔ conceptkaarten

• ✔ consensusrepresentaties

• ✔ feitelijke waarschijnlijkheidsgewichten

• ✔ herkomstsignalen

Dit verschil kan niet genoeg worden benadrukt:

**Google indexeert documenten.

LLM's indexeren betekenis.**

Je optimaliseert niet voor indexering, je optimaliseert voor begrip.

4. De zes fasen van LLM-indexering

Wanneer een LLM uw pagina opneemt, gebeurt het volgende:

Fase 1 — Opdelen

Uw pagina wordt opgesplitst in betekenisblokken (geen alinea's).

Goed gestructureerde inhoud = voorspelbare chunks.

Fase 2 — Embedding

Elk blok wordt omgezet in een vector — een wiskundige weergave van betekenis.

Zwakke of onduidelijke teksten = ruis in de embeddings.

Fase 3 — Entiteitsextractie

LLM's identificeren entiteiten zoals:

• Ranktracker

• zoekwoordonderzoek

• backlink-analyse

• AIO

• SEO-tools

• namen van concurrenten

Als uw entiteiten onstabiel zijn → mislukt de indexering.

Fase 4 — Semantische koppeling

LLM's verbinden uw inhoud met:

• gerelateerde concepten

• gerelateerde merken

• clusteronderwerpen

• canonieke definities

Zwakke clusters = zwakke semantische koppeling.

Fase 5 — Consensusafstemming

LLM's vergelijken uw feiten met:

• Wikipedia

• overheidsbronnen

• sites met hoge autoriteit

• gevestigde definities

Tegenstrijdigheden = straf.

Fase 6 — Betrouwbaarheidsscore

LLM's kennen waarschijnlijkheidsgewichten toe aan uw inhoud:

• Hoe betrouwbaar is het?

• Hoe consistent?

• Hoe origineel?

• Hoe goed aansluit het bij gezaghebbende bronnen?

• Hoe stabiel in de tijd?

Deze scores bepalen of u wordt gebruikt in generatieve antwoorden.

5. Waarom LLM-indexering SEO-tactieken overbodig maakt

Enkele belangrijke gevolgen:

• ❌ Zoekwoorden bepalen niet de relevantie.

Relevantie komt voort uit semantische betekenis, niet uit overeenkomende tekenreeksen.

• ❌ Links hebben een verschillende betekenis.

Backlinks versterken de stabiliteit en consensus van entiteiten, niet PageRank.

• ❌ Dunne content wordt direct genegeerd.

Als het geen stabiele embeddings kan bouwen → is het nutteloos.

• ❌ Dubbele content vernietigt vertrouwen.

LLM's geven minder gewicht aan herhaalde patronen en niet-originele tekst.

• ❌ E-A-T evolueert naar herkomst.

Het gaat niet meer om 'expertisesignalen' — het gaat om traceerbare authenticiteit en betrouwbaarheid.

• ❌ Content farms storten in.

LLM's onderdrukken pagina's met een lage originaliteit en herkomst.

• ❌ Ranking bestaat niet — citaten wel.

Zichtbaarheid = gekozen worden tijdens synthese.

6. Wat LLM's prefereren in webcontent (de nieuwe rangschikkingsfactoren)

De belangrijkste kenmerken waaraan LLM's prioriteit geven:

• ✔ duidelijke definities

• ✔ stabiele entiteiten

• ✔ gestructureerde inhoud

• ✔ consensusafstemming

• ✔ sterke thematische diepgang

• ✔ schema

• ✔ originele inzichten

• ✔ auteursvermelding

• ✔ weinig ambiguïteit

• ✔ consistente clusters

• ✔ bronnen met hoge autoriteit

• ✔ reproduceerbare feiten

• ✔ logische opmaak

Als uw content aan al deze kenmerken voldoet → wordt deze 'LLM-voorkeur'.

Zo niet → dan wordt deze onzichtbaar.

7. Praktische verschillen waaraan marketeers zich moeten aanpassen

**Google beloont trefwoorden.

LLM's belonen duidelijkheid.**

**Google beloont backlinks.

LLM's belonen consensus.**

**Google beloont relevantie.

LLM's belonen semantische autoriteit.**

**Google rangschikt documenten.

LLM's kiezen informatie.**

**Google indexeert pagina's.

LLM's leggen betekenis vast.**

Dit zijn geen kleine verschillen. Ze vereisen een volledige herziening van de contentstrategie.

Laatste gedachte:

Je optimaliseert niet voor een crawler, maar voor een intelligent systeem

Googlebot is een verzamelaar. LLM's zijn tolken.

Google slaat gegevens op. LLM's slaan betekenis op.

Google rangschikt URL's. LLM's redeneren op basis van kennis.

Deze verschuiving vraagt om een nieuwe aanpak, gebaseerd op:

• entiteitsstabiliteit

• canonieke definities

• gestructureerde inhoud

• semantische clusters

• bronoverschrijdende consensus

• herkomst

• betrouwbaarheid

• duidelijkheid

Dit is geen evolutie van SEO — het is een vervanging van het zoeksysteem.

Als u in 2025 en daarna zichtbaar wilt zijn, moet u optimaliseren voor hoe AI het web ziet, niet voor hoe Google het web ziet.