Zichtbaarheid meten binnen LLM's

Intro

Bij traditionele SEO wordt zichtbaarheid gemeten aan de hand van:

• ranglijsten

• vertoningen

• klikken

• verkeer

• CTR

• SERP-aandeel

Maar generatief zoeken verandert de regels volledig.

Grote taalmodellen (LLM's) zoals ChatGPT Search, Google's AI Overview, Perplexity, Gemini en Copilot tonen geen 10 blauwe links. Ze:

• interpreteren

• samenvatten

• samenvatten

• citeren

• aanbevelen

Dit betekent dat uw content van invloed kan zijn op antwoorden , zelfs als er geen organische positie bestaat.

Om die zichtbaarheid te meten zijn nieuwe statistieken, nieuwe tools en een nieuwe mindset nodig. In deze gids wordt precies uitgelegd hoe u uw aanwezigheid in LLM's kunt meten en volgen.

1. Waarom het meten van LLM-zichtbaarheid totaal anders is

LLM-zichtbaarheid is niet:

• ranglijsten

• posities

• indrukken

• SERP-plaatsing

LLM-zichtbaarheid is:

• ✔ hoe vaak modellen uw content gebruiken

• ✔ hoe nauwkeurig ze uw merk weergeven

• ✔ of uw entiteiten in antwoorden voorkomen

• ✔ hoe vaak u wordt geciteerd

• ✔ hoe consistent AI u als referentie selecteert

• ✔ of uw betekenis behouden blijft

• ✔ hoe vaak er informatie uit uw domein wordt opgehaald

• ✔ hoe stabiel uw merk is binnen model-embeddings

Dit is semantische zichtbaarheid, geen positionele zichtbaarheid.

Om dit te meten, moet u het volgende evalueren:

• ✔ wat het model 'weet'

• ✔ wat het 'onthoudt'

• ✔ wat het 'herhaalt'

• ✔ wat het 'verkiest'

• ✔ wat het 'vertrouwt'

• ✔ wat het 'ophaalt'

• ✔ wat het 'citeert'

LLM-zichtbaarheid is dieper, breder en ondoorzichtiger dan SEO-zichtbaarheid, maar het is wel meetbaar.

2. De drie lagen van LLM-zichtbaarheid

LLM-zichtbaarheid vindt plaats in drie lagen. Elke laag vereist een eigen meetmethode.

Laag 1 — Generatieve antwoordzichtbaarheid (GAV)

Hiermee wordt gemeten of uw merk of content in generatieve antwoorden verschijnt.

Signalen zijn onder meer:

• merkvermeldingen

• citaten

• links in AI-antwoorden

• hergebruik op paragraafniveau

• opname van entiteiten in samenvattingen

• vermeldingen van functies

Dit is het generatieve equivalent van een positie op pagina 1.

Laag 2 — Zichtbaarheid bij het ophalen (RV)

Dit meet of uw content:

• opgehaald

• verwezen

• gebruikt als bewijs

• opgenomen in modelcontext

Zelfs als deze niet in het uiteindelijke antwoord verschijnt.

Dit is het LLM-equivalent van opgenomen zijn in de index van Google, niet noodzakelijkerwijs in de SERP.

Laag 3 — Embedding Visibility (EV)

Dit meet of uw merk, entiteiten en concepten:

• erkend

• stabiel

• consistent weergegeven

• correct gedefinieerd

• verbonden in de interne kennisgrafiek van het model

Embedding visibility is de diepste en belangrijkste vorm, omdat het het vertrouwen op lange termijn en het citatiepotentieel bepaalt.

3. Metrics voor het meten van LLM-zichtbaarheid

Dit zijn de nieuwe KPI's voor AI-first zichtbaarheid.

1. AI-overzicht Aantal citaten (Google)

Traceer:

• hoe vaak Google uw domein citeert

• welke pagina's worden geciteerd

• hoe vaak entiteiten worden genoemd

• de positie van de vermelding in het overzicht

Tools: handmatig testen, SERP-sampling, monitoring van zoekopdrachten.

2. ChatGPT Search Recall Score

Vraag ChatGPT:

• "Wat zijn de beste tools voor X?"

• "Wat is [merk]?"

• "Wie biedt [dienst] aan?"

• "Welke websites geven een duidelijke uitleg over [onderwerp]?"

Beoordeel de recall van het model voor uw merk.

3. Perplexity Citation Frequency

Perplexity citeert bijna altijd zijn bronnen.

Meting:

• hoe vaak uw domein verschijnt

• onder welke soorten zoekopdrachten

• welke pagina's worden weergegeven

Dit is een van de meest directe LLM-zichtbaarheidsstatistieken die momenteel beschikbaar zijn.

4. Entiteitsstabiliteitstesten

Vraag meerdere LLM's:

• "Definieer [merk]."

• "Wat doet [merk]?"

• "Wie runt [merk]?"

• "Welk bedrijf biedt [product] aan?"

Let op:

• consistentie

• correcte kenmerken

• nauwkeurige beschrijvingen

• geen hallucinaties

Instabiliteit duidt op een zwakke zichtbaarheid van LLM.

5. Testen van op zoekopdrachten gebaseerd ophalen

Geef LLM's de volgende prompt:

• "Volgens online bronnen..."

• "Vat inzichten van betrouwbare websites samen over..."

• "Wat zeggen de beste experts..."

Evalueer of uw inhoud impliciet wordt gebruikt.

Zelfs zonder bronvermelding kan uw inhoud het antwoord beïnvloeden.

6. Embedding-afstemmingsscore

Test of LLMs uw merk associëren met de door u beoogde onderwerpen.

Vraag:

• "Welke merken staan bekend om [onderwerp]?"

• "Wie zijn de leiders in [sector]?"

• "Welke tools helpen bij [gebruikssituatie]?"

Als uw merk ontbreekt → is uw embedding alignment laag.

7. Score voor betekenisnauwkeurigheid

Controleer of modellen uw merk nauwkeurig beschrijven.

Vraag:

• "Wat is Ranktracker?"

• "Wat biedt Ranktracker?"

• "Welke functies heeft Ranktracker?"

Elk onjuist antwoord → semantische afwijking → verlies aan zichtbaarheid.

8. Vergelijkende herinneringsscore

Vraag:

• "Ranktracker versus [concurrent] — wat is het verschil?"

• "Wat is het beste alternatief voor [concurrent]?"

Als u verschijnt in zoekopdrachten die verband houden met concurrenten → sterke zichtbaarheid.

Als concurrenten in uw zoekopdrachten verschijnen → zwakke zichtbaarheid.

9. Detectie van hergebruik van content

Zoek naar:

• zinnen

• concepten

• structuren

• definities

• lijsten

...die overeenkomen met uw inhoud.

LLM's gebruiken vaak uw betekenis, zelfs als ze uw pagina niet citeren.

10. Multi-Model Zichtbaarheidsindex

Volg de zichtbaarheid op:

• Google AI Overzicht

• ChatGPT-zoekopdracht

• Perplexiteit

• Gemini

• Copilot

Wegingsplatforms op basis van uw publiek.

Dit levert een uniforme zichtbaarheidsscore op.

4. Hoe u LLM-zichtbaarheid kunt volgen met Ranktracker-tools

Hoewel het meten van LLM-zichtbaarheid nieuw is, bieden verschillende Ranktracker-tools fundamentele signalen.

Keyword Finder → AI-overzicht Kansen detecteren

Zoeken:

• vraagquery's

• definitiequery's

• informatieve clusters

• zoekopdrachten die waarschijnlijk AI-antwoorden opleveren

Dit worden zichtbaarheidstestpunten.

SERP Checker → Entiteit + betekenisdiagnose

Onthullen:

• hoe Google uw onderwerp interpreteert

• welke entiteiten domineren

• welke bronnen Google vertrouwt

• welke feiten van belang zijn

Dit voorspelt of LLM's uw merk naar voren zullen brengen.

Webaudit → Machine-leesbaarheidsscore

Verbetert:

• gestructureerde gegevens

• schema

• chunking

• canonieke consistentie

• crawlbaarheid

Machineleesbare inhoud = hogere kans op terugvinden door LLM.

Backlink Checker → Vertrouwenssignalen

LLM's zoeken naar:

• gezaghebbende citaten

• backlinks met hoge autoriteit

• consensus tussen domeinen

Backlinks versterken het vertrouwen in het model en de zichtbaarheid.

AI-artikelschrijver → Gestructureerde, beantwoordbare inhoud

Biedt:

• duidelijke definities

• stabiele hiërarchieën

• beantwoordbare secties

• machine-leesbare opmaak

De gestructureerde output verhoogt de extraheerbaarheid van LLM.

5. Hoe bouw je een herhaalbaar LLM-zichtbaarheidstestsysteem

Uw workflow moet het volgende omvatten:

Stap 1 — Selecteer 20 kernzoekwoorden

Uit uw belangrijkste onderwerpen.

Stap 2 — Test vijf modellen

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini, Copilot.

Stap 3 — Noteer de resultaten:

• vermeldingen van merken

• citaten

• samenvattingen

• onjuistheden

• ontbrekende associaties

• vergelijkingen met concurrenten

Stap 4 — Beoordeel de resultaten op basis van:

• GAV (Generative Answer Visibility)

• RV (Retrieval Visibility)

• EV (Embedding Visibility)

Stap 5 — Diagnose van hiaten

Ontbrekende citaten = zwakke structuur. Onjuiste definities = semantische afwijking. Ontbrekende entiteitsvermeldingen = slechte zichtbaarheid van inbedding.

Stap 6 — Optimaliseer met LLMO-, AIO-, AEO- en GEO-technieken

Herhaal maandelijks.

Na verloop van tijd bouwt u een LLM-zichtbaarheidsprestatiegrafiek op.

Laatste gedachte:

Je kunt niet verbeteren wat je niet meet

Als SEO draait om ranking, dan draait LLM-zichtbaarheid om representatie. U moet meten of modellen:

• begrijp je

• u ophalen

• vertrouw je

• je citeren

• je correct definiëren

• je associëren met je doelonderwerpen

• je boven concurrenten laten uitsteken

Dit is het nieuwe zoeklandschap.

Het meten van LLM-zichtbaarheid is niet optioneel — het is de basis van toekomstige vindbaarheid.

Merken die vandaag beginnen met meten, zullen morgen de AI-gestuurde resultaten domineren.