Multi-Model GEO: Hoe je hoog scoort in ChatGPT, Gemini, Claude en meer

Inleiding

De meeste mensen behandelen 'AI' alsof het één geheel is als het om GEO gaat. Eén groot brein in de wolken dat je merk leuk vindt of juist niet. Dus ontwikkelen ze één strategie, passen die overal toe en staren vervolgens naar een dashboard terwijl ze zich afvragen waarom de cijfers (1) schommelen en (2) inconsistent zijn.

Maar er bestaat niet zoiets als ‘AI’. Er is ChatGPT, en Google’s AI-overzichten, en Gemini, en Claude, en Grok, en Perplexity, en nog een handvol andere; ze delen niet dezelfde code. Ze halen informatie uit verschillende bronnen, ze vertrouwen op verschillende dingen, ze gebruiken verschillende zoekmachines, ze communiceren op verschillende manieren, en ze gooien het grootste deel van wat ze vinden weg. Dezelfde zet die ervoor zorgt dat je in de ene wordt genoemd, levert in een andere misschien bijna niets op. De eerste echte beslissing in GEO is dus niet ‘hoe win ik van AI’. Het is ‘welke engine is belangrijk voor de mensen die ik probeer te bereiken, en hoe kiest juist die engine zijn bronnen’.

Laten we dus eens kijken hoe je je zoekmachine kiest, en vervolgens hoe je die voedt.

TL;DR

GEO is geen ‘one-size-fits-all’-spel, omdat grote AI-engines (zoals ChatGPT, Google, Gemini, Grok, DeepSeek, Copilot en Perplexity) op totaal verschillende code, indexen en filters draaien. Tactieken die voor de ene werken, kunnen bij andere mislukken of een minimale ROI opleveren. Om succes te boeken, moet je de specifieke engine kiezen die je doelgroep gebruikt, je content afstemmen op de mechanische opvraagregels ervan (zoals de index van Bing voor ChatGPT of de organische rankings van Google voor AI-overzichten), en het succes meten aan de hand van enginespecifieke statistieken en herhaaldelijke steekproeven, in plaats van te vertrouwen op gebrekkige, samengevoegde dashboards. Red-Engage heeft deze verschillen nauwkeurig onderzocht, waarbij het zich hield aan een wetenschappelijk onderzoekskader en betrouwbare bronnen, en heeft een heel boek samengesteld dat gewijd is aan het begrijpen van verschillende LLM’s en het effectief targeten ervan.

Kies je strijdtoneel

Je hoeft ze niet allemaal te winnen, alleen diegene die je koper opent. Hier is een ruwe manier om ze te sorteren.

ChatGPT: kies dit voor GEO als je B2B verkoopt of iets waarvoor onderzoek nodig is vóór de aankoop. Dit is de grootste ruimte, waar iemand “beste X voor Y met Z-budget” intypt en het antwoord leest in plaats van tien tabbladen te openen. Het beloont duidelijke, feitelijke, goed gestructureerde bronpagina’s en wantrouwt stilletjes opdringerige verkoopteksten.

Perplexity: kies dit voor GEO als je kopers opties vergelijken en bewijsmateriaal willen. Hetzelfde principe als ChatGPT, maar met nog minder geduld voor flauwekul, dus als je strakke, goed gedocumenteerde pagina’s voor ChatGPT hebt gemaakt, ben je al een heel eind op weg. Kleinere ruimte, maar het verkeer bestaat uit onderzoek met een sterke koopintentie.

Google AI-overzichten: kies dit voor GEO als je lokale producten, consumentenartikelen of iets met een ‘bij mij in de buurt’-karakter verkoopt. De toegangspoort is je bestaande organische ranking, aangezien het overgrote deel van de AIO-vermeldingen afkomstig is van pagina’s die al in de top tien van de organische resultaten staan. Je moet al hoog scoren om geselecteerd te worden.

Gemini: kies dit voor GEO als je doelgroep zich binnen de eigen apps van Google bevindt, zoals Gmail, Foto’s, YouTube en Android. Het voordeel is Personal Intelligence, dat antwoorden weegt op basis van de eigen Google-geschiedenis van een gebruiker, dus het spel speelt zich af via de Google-platforms waarmee je klant al in aanraking komt, niet alleen via je website. Dit is een andere aanpak dan ‘in de buurt’-zoekopdrachten, wat het domein is van AI-overzichten.

We gaan verderop in het artikel dieper in op de rest (Grok, DeepSeek, Copilot). Je moet er één kiezen, misschien twee als ze voor jouw doelgroep echt overlappen, en je daarop concentreren. Proberen ze allemaal tegelijk te winnen leidt onvermijdelijk tot een situatie waarin je ‘van alles een beetje, maar nergens echt goed in’ bent.

ChatGPT: Succes in B2B en onderzoek met hoge koopintentie

Dit is degene die je koper opent wanneer hij ‘beste tafelleverancier voor restaurants met 50 zitplaatsen en een XYZ-budget’ intypt en het antwoord leest in plaats van op tien tabbladen te klikken. Het is de grootste markt, dus daar wordt het grootste deel van de strijd uitgevochten.

Wanneer ChatGPT nieuwe informatie nodig heeft, herschrijft het jouw ene vraag in verschillende zoekopdrachten, voert deze uit via de index van Bing (niet die van Google – dat brengt mensen in de war; ChatGPT zoekt met Bing), leest de topresultaten en stelt vervolgens het antwoord samen. Je jaagt dus niet op één trefwoord, maar probeert het consistente antwoord te zijn voor een cluster van verschillende formuleringen.

Opmerking: wat Bing betreft is het de moeite waard om op te merken dat Claude Brave gebruikt om te browsen. Google gebruikt uiteraard Google Search, Perplexity gebruikt zijn eigen, eigen zoekmachine, en Grok doet dat ook. Sommige marketeers debatteren over “Google Search vs Bing vs Brave SEO” voor het targeten van Gemini, ChatGPT en Claude. Ik kan eerlijk gezegd geen definitief antwoord geven op de vraag of zo’n gedetailleerde niche-benadering de ROI waard is (en of de SEO-algoritmen van de drie zoekmachines überhaupt verschillend genoeg zijn om aparte targetingstrategieën te rechtvaardigen), omdat ik me daar nog niet in heb verdiept. De keuze is aan jou!

Aandeel van ChatGPT-antwoorden waarin elk domein wordt genoemd. Voortschrijdend venster van 28 dagen. Bron: LLM Pulse. Reddit bereikte op 31 mei 45,03% van de bronnen waarnaar wordt verwezen.

De allerbeste zet hier is om je te richten op de bronnen die het al vertrouwt. ChatGPT leunt op een kleinere groep domeinen die het als betrouwbaar beschouwt, met Wikipedia ver voorop, plus zijn gelicentieerde uitgeverspartners zoals Business Insider en de Financial Times, die het bij het doorzoeken als zeer gezaghebbend beschouwt. EPR News merkt op dat Forbes in de “top 5 [van bronvermeldingen] staat op alle platforms [ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity en Google AI Overviews]; het aantal vermeldingen door ChatGPT is na september 2025 ongeveer verdubbeld”. Een vermelding in een van die bronnen heeft dus meer effect dan een vermelding in de commentaarsectie van een willekeurig forum.

Zorg er bovendien voor dat je je eigen pagina’s zo structureert dat ze ‘antwoord-eerst’ zijn: zet het directe antwoord in eenvoudige taal bovenaan, gevolgd door de details eronder, want de scraper van ChatGPT leest de bovenkant van de pagina en gaat dan verder.

Een waarschuwing specifiek voor ChatGPT: het heeft het strengste veiligheidsfilter van de consumentenmodellen en is zo afgestemd dat het alles wantrouwt wat klinkt als een agressieve verkooptechniek. Agressieve teksten (“gegarandeerd 10x rendement”) kunnen ervoor zorgen dat je pagina tijdens het ophalen als onbetrouwbaar wordt gemarkeerd en stilletjes wordt weggelaten. Schrijf je kernpagina’s in een rustige, encyclopedische stijl. Behoud de persoonlijkheid, maar laat de superlatieven achterwege.

Google AI-overzicht: lokale en consumentenintenties vastleggen

Dit is waar de ‘bij mij in de buurt’-zoekopdrachten en alledaagse informatieve zoekopdrachten nog steeds plaatsvinden, dus als je lokaal of aan consumenten verkoopt, is dit jouw plek.

Het handige aan Google is dat je bestaande organische positie je toegangspoort is. Sta je in de top tien, dan kom je in aanmerking voor het Overzicht. Daarom is klassieke SEO hier nog steeds erg belangrijk. De aanpak is dus saai maar effectief: zorg dat de pagina hoog scoort, en structureer hem vervolgens zo dat de samenvatting een duidelijk antwoord kan geven, met vraagvormige koppen, een direct antwoord in de eerste één of twee zinnen onder elke kop, en feiten die duidelijk worden weergegeven met cijfers.

Opmerking: wanneer een gebruiker een zoekopdracht invoert, zet het AI-overzicht deze om in verschillende variaties van relevante vragen en begint het inhoud uit de resultaten te identificeren, waarbij in 57% van de gevallen verder wordt gekeken dan de eerste pagina – wat goed nieuws is voor velen die geen plekje op de startpagina van Google kunnen bemachtigen.

Pew heeft daadwerkelijk surfgedrag gevolgd en ontdekte dat wanneer er een AI-samenvatting aanwezig was, mensen slechts in 8% van de gevallen op een traditioneel resultaat klikten, tegenover 15% zonder samenvatting, en dat ze in ongeveer 1% van de gevallen op de links in de samenvatting zelf klikten. Een vermelding in het Overview komt dus dichter in de buurt van een vermelding op een reclamebord dan van een daadwerkelijk bezoek. Gebruik het om als antwoord genoemd te worden, niet voor een klikboost die meestal uitblijft.

En een waarschuwing voordat je dit gaat meten: het blijft nauwelijks hetzelfde. Toen SE Ranking tienduizend zoekwoorden drie keer op één dag door de AI-modus van Google haalde, overlapten de geciteerde URL’s slechts in 9,2% van de gevallen, en onderzoekers van het NJIT vonden ongeveer hetzelfde bij 14.000 zoekopdrachten. Meer over wat je daaraan kunt doen, vind je aan het einde.

Gemini: het meest geschikt om mensen te bereiken die diep in de eigen apps van Google zitten

Gemini is het model waar je op moet letten als je doelgroep zich in de Google-wereld bevindt – Gmail, Foto’s, YouTube, Android – omdat het niet alleen uit het open web put, maar ook uit de eigen Google-gegevens van een gebruiker. In januari 2026 schakelde Google een functie in die het ‘Personal Intelligence’ noemt, die Gmail, Google Foto’s, de zoekgeschiedenis en de YouTube-geschiedenis met elkaar verbindt om de antwoorden die iemand krijgt vorm te geven. Geen enkel ander groot model heeft zo’n diepgaand inzicht in de privéaccount van een gebruiker, en dat verandert de manier waarop je onder hun aandacht komt.

Het heeft twee modi en je voedt ze op verschillende manieren. Wanneer Gemini het open web doorzoekt, is het gekoppeld aan de zoekindex van Google, dus dezelfde ‘antwoord-eerst’-aanpak met een heldere structuur die je voor AI-overzichten hebt gebruikt, kun je hier direct toepassen. Eén extra ding is hier van groot belang: schrijf echte alt-tekst bij je afbeeldingen, een eenvoudige beschrijving van wat er op de afbeelding te zien is, want de scraper van Gemini verwijdert de visuele laag en vertrouwt op alt-tekst om een afbeelding te interpreteren, en alt-tekst volgestopt met trefwoorden wordt genegeerd.

De tweede modus is degene die mensen vaak over het hoofd zien. Omdat Personal Intelligence antwoorden weegt op basis van de eigen geschiedenis van een gebruiker binnen Google, krijgt een merk waarvan iemand de YouTube-video’s bekijkt of waarvan de e-mails in Gmail worden geopend, een subtiele voorsprong wanneer Gemini die specifieke persoon antwoordt. De invloed van Gemini reikt dus verder dan je website en strekt zich uit naar de Google-platforms waarmee je klant al in aanraking komt: een actief YouTube-kanaal dat de moeite waard is om te volgen, een goed onderhouden Google Bedrijfsprofiel, e-mails die mensen openen in plaats van weg te gooien. Een waarschuwing die duidelijk vermeld moet worden: deze persoonlijke laag is opt-in en standaard uitgeschakeld, dus het bereikt alleen het deel van je publiek dat het heeft ingeschakeld, wat op dit moment vooral bestaat uit betalende abonnees van Google AI. Beschouw het als een hoogwaardig segment, niet als het hele publiek.

Grok: het beste voor nieuws, cultuur, crypto en alles wat zich in realtime ontwikkelt

Grok is de buitenbeentje, en die eigenaardigheid is voorspelbaar, wat het juist bruikbaar maakt. Het leunt sterker op X dan welk ander model dan ook op één enkele bron. Tot de eigen tools behoort een speciale X Search die zoekopdrachten op trefwoord, semantiek, gebruiker en thread uitvoert in live-berichten, en op de eigen helppagina van X staat dat Grok per zoekopdracht beslist of het realtime openbare berichten ophaalt en daarbovenop een live-webzoekopdracht uitvoert. Dus als jouw wereld draait om snel veranderende openbare discussies, het laatste nieuws, cultuur en crypto, dan is dit een terrein waarop jij kunt uitblinken en dat de anderen niet op dezelfde manier kunnen bereiken.

Stel Grok een actuele of op een mening gebaseerde vraag (“wat is hier vandaag mee gebeurd?”, “wat vinden mensen daarvan?”) en het gaat live X-berichten lezen. Stel het een vaststaande, verklarende vraag en het antwoordt vaak gewoon op basis van de training, zonder überhaupt live te gaan. Daaruit volgen dus twee dingen. Ten eerste: zorg dat je op X zelf scoort, met echte aanwezigheid, posts waar mensen op reageren en snelle openbare reacties wanneer er over je wordt gesproken, want betrokkenheid wordt gezien als een maatstaf voor belangrijkheid en een post waar mensen op reageren weegt zwaarder dan een post die er gewoon maar staat. Ten tweede: wees er vroeg bij met je eigen nieuws, zodat wanneer er iets over jou bekend wordt, jouw posts deel uitmaken van de eerste golf die Grok leest wanneer een gebruiker er een uur later naar vraagt.

Die afweging tussen ‘actueel’ en ‘afgerond’ is ook een meetval, en daar kom ik aan het einde op terug.

DeepSeek: het meest geschikt voor zeer technische en op ontwikkelaars gerichte producten

DeepSeek is de moeite waard als je aan ingenieurs verkoopt of in een zeer technische B2B-sector actief bent, en het hanteert regels die marketingtaal harder afstraffen dan welk ander model dan ook. Het is een Chinees lab dat de top heeft bereikt met een fractie van het gebruikelijke trainingsbudget, en een deel van de reden waarom het zo lean blijft, is een trainingsopzet die steunt op schone, gestructureerde gegevens met een hoog signaal en alle opvulling weglaat. Een overtuigende toon vol superlatieven presteert hier dus niet alleen slecht, maar werkt zelfs tegen je.

Het systeem voedt zich met machinaal leesbare structuren en technische onderbouwing. De agents baseren zich op documentatie, code en discussies tussen ontwikkelaars om antwoorden samen te stellen, dus overzichtelijke, goed gestructureerde documentatie is je belangrijkste zichtbaarheidsplatform, niet de tekst op je landingspagina. Nog twee specifieke punten over waar het zijn informatie vandaan haalt: het put in grote mate uit Wikipedia, en omdat het een Chinees model is, is de training gebaseerd op het Chinese internet. Een volledig Wikipedia-artikel plus een daadwerkelijke aanwezigheid op een platform als Zhihu kan je dus goed in de kijker zetten, waar westerse internetstrategieën niets uithalen. Een kanttekening om rekening mee te houden: het censureert volgens Chinese regelgeving, dus als je merk zich op politiek gevoelig terrein bevindt, kun je verwachten dat je wordt weggelaten of op een manier wordt gepresenteerd waar je geen controle over hebt. Voor een gewoon consumentenmerk is dat zelden een probleem; voor alles wat in de buurt van die onderwerpen komt, is het een echte beperking.

Copilot: het meest geschikt voor aanbevelingen binnen de eigen workflow van een onderneming

Copilot is de stille B2B-speler. Het maakt deel uit van Microsoft 365 en kan via Graph de eigen interne gegevens van een bedrijf lezen, terwijl het tegelijkertijd het openbare web doorzoekt – een combinatie die Microsoft ‘web grounding’ noemt, waarbij het webgedeelte draait op de Bing-zoekdienst. Zo kan een inkoopmanager Copilot vragen om de interne uitgaven te vergelijken met externe opties, waarna het hun spreadsheet en een Bing-zoekopdracht samenvoegt en vervolgens een leverancier noemt, rechtstreeks binnen de beveiligde workflow van het bedrijf. Als je B2B verkoopt, is het feit dat je op dat moment als leverancier wordt genoemd zo ongeveer de beste zichtbaarheid die je kunt krijgen, omdat je wordt aanbevolen binnen de eigen tools van de koper nog voordat deze zelfs maar een browsertabblad heeft geopend.

Het belangrijkste feit om op in te spelen: de externe helft draait op Bing, en Bing rangschikt op basis van andere signalen dan Google. Beheer Bing dus rechtstreeks in plaats van ervan uit te gaan dat je Google-ranking automatisch wordt overgenomen. Dat betekent: Bing Webmaster Tools, IndexNow om snelle indexering te stimuleren, en degelijke schema-markup. Speel vervolgens specifiek in op het inkoopmoment, want zakelijke gebruikers vragen niet om marketingpraatjes, maar om ROI en bewijs van integratie. Publiceer openbare casestudy’s met harde cijfers en leg op je eigen pagina’s uit hoe je aansluit op Teams, SharePoint en Azure – precies de munitie die een interne gebruiker nodig heeft om de keuze voor jou te rechtvaardigen.

Perplexity: het meest geschikt voor een publiek dat veel onderzoek doet en bewijsmateriaal wil

Perplexity is in de eerste plaats gebouwd als een antwoordengine: het voert nauwkeurige zoekopdrachten uit en stelt het antwoord rechtstreeks samen uit de bronnen die het raadpleegt, waarna het genummerde bronvermeldingen toont voor de gebruikte informatie. Er is minder verborgen redenering om doorheen te worstelen dan bij een algemene chatbot, dus bronvermeldingen zijn vrijwel allesbepalend. Het beloont dezelfde dingen als ChatGPT, maar heeft nog minder geduld voor flauwekul: kom snel tot het antwoord, onderbouw het met iets verifieerbaars en structureer het zo dat een machine precies de regel kan overnemen die het nodig heeft. Dus als je het werk hebt gedaan om een heldere, feitelijke en goed gestructureerde bron voor ChatGPT te zijn, ben je al een heel eind op weg om dat ook voor Perplexity te zijn. Daardoor is het een toevoeging die weinig extra inspanning vergt, in plaats van een apart project. Het is een kleinere markt dan die van de grote zoekmachines, maar het verkeer dat hieruit voortkomt bestaat uit onderzoek met een sterke intentie: mensen die opties vergelijken en bronnen lezen. Het is dus de moeite waard om er nog even extra aandacht aan te besteden als dat je doelgroep is.

Hoe je GEO correct bijhoudt

De enkele ‘AI-zichtbaarheidsscore’ die veel tools je verkopen, rust op wankele grond, omdat deze engines niet-deterministisch zijn. Dezelfde vraag, dezelfde zoekmachine, twee keer gesteld, kan je een ander antwoord geven met verschillende bronnen. Er is een paper die precies hiervoor een statistisch raamwerk uiteenzet: simpel gezegd zijn zichtbaarheidsstatistieken voor citaten willekeurige variabelen, geen vaste waarden, en elke afzonderlijke meting bevat genoeg onzekerheid om de conclusie die je eruit zou trekken om te draaien. Meet het dus zoals het bewegende iets is dat het is:

Voer elke prompt vele malen uit (met kleine semantische wijzigingen), niet slechts één keer. Je werkelijke cijfer is hoe vaak je voorkomt in een reeks uitvoeringen, met een spreiding eromheen, niet een enkel ja of nee.

Meet per engine, nooit als gemiddelde. Je hebt net een heel artikel gelezen over hoe verschillend deze engines zich gedragen. Eén enkel gemiddeld ‘AI-zichtbaarheidscijfer’ veegt dat allemaal weer door elkaar en verbergt juist datgene waar je naar op zoek was. Als je ChatGPT wilde onderzoeken, kijk dan naar ChatGPT.

Houd bij hoe je wordt beschreven, niet alleen of je wordt genoemd. Genoemd worden als ‘de betrouwbare optie’ en genoemd worden als ‘de goedkope, risicovolle optie’ zijn beide vermeldingen, maar ze leveren niet hetzelfde resultaat op.

Houd het aantal keer dat je merk wordt opgehaald apart van het aantal keer dat je wordt geciteerd. De Reddit-les hierboven geldt ook voor je eigen rapportage. Een tool die je laat zien waar je merk als kandidaat is opgehaald, toont je het aantal keer dat je merk is opgehaald, wat niet hetzelfde is als geciteerd worden in het uiteindelijke antwoord. Laat je niet door een stapel vermeldingen van het aantal keer dat je merk is opgehaald overtuigen dat je aan het winnen bent. Het zijn verschillende gebeurtenissen; meet ze apart.

Kortom

Er is geen ‘AI’ om te overtuigen. Er zijn zo’n acht afzonderlijke zoekmachines met elk hun eigen voorkeuren, en ze wijzen het meeste af wat ze voorgeschoteld krijgen. ChatGPT wil betrouwbare bronnen en een rustige toon. Google wil dat je al hoog scoort. Gemini wil dat je overal in het Google-leven van een gebruiker aanwezig bent. Grok wil dat je scoort op X. DeepSeek wil heldere technische documentatie en geen flauwekul. Copilot wil dat je afgestemd bent op Bing en geïntegreerd bent in het aankoopmoment.

Zoek dus uit welke je koper opent, leer hoe die zijn bronnen selecteert, voer precies dat in, en meet de resultaten per engine, in meerdere runs tegelijk. Je hoeft ze niet allemaal te winnen, alleen degene die je koper opent.

Veelgestelde vragen

1. Is een AI-specifieke GEO-strategie de moeite waard?

Ja. Grote AI-zoekmachines delen niet dezelfde code, zoekindexen of wegingssystemen; een tactiek die in de ene zoekmachine succesvol een vermelding oplevert, kan in een andere volledig mislukken.

2. Is Reddit-marketing effectief voor AI-zichtbaarheid?

Dat hangt af van de zoekmachine en je doel. Het is een goede zet voor de platforms van Google (zodat het Gemini in de webmodus kan bereiken), een zet met een lage ROI en veel inspanning voor ChatGPT-vermeldingen, aangezien het ongeveer 99% van de Reddit-pagina’s die het ophaalt afwijst, en vrijwel zinloos voor Claude. Los daarvan heeft Reddit nog steeds een eigen waarde om zijn eigen community te bereiken, ongeacht de impact van LLM.

3. Aan welke AI-engine moet ik prioriteit geven voor mijn merk?

Je moet je richten op de specifieke engine die je koper gebruikt: ChatGPT en Perplexity voor B2B- en onderzoeksgerichte aankopen, Google AI Overviews en Gemini voor lokale en consumentgerichte intenties, Grok voor realtime nieuws en crypto, DeepSeek voor technische documentatie en Copilot voor bedrijfsworkflows.

4. Hoe kan ik mijn AI-zichtbaarheid effectief meten?

Dat kan niet, althans niet zo concreet als je misschien denkt. AI-engines zijn niet-deterministisch, wat betekent dat exact dezelfde prompt die twee keer wordt gesteld, verschillende bronnen kan opleveren, waardoor scores op basis van één momentopname onbetrouwbaar zijn, tenzij ze worden gemeten via steekproeven met meerdere runs.

5. Hoe moet ik mijn AI-zichtbaarheid op de juiste manier meten?

Je moet per engine meten in plaats van een samengestelde score te gebruiken, prompts meerdere keren uitvoeren met kleine semantische variaties om rekening te houden met schommelingen, kwalitatieve beschrijvingen bijhouden en het ophalen uit de backend strikt scheiden van de uiteindelijke citaten.