Gepersonaliseerd zoeken en LLM's: Wat het betekent voor marketeers

Intro

Zoeken is niet langer universeel.

Elke gebruiker ziet nu een ander internet, gevormd door:

✔ hun voorkeuren

✔ hun gedrag

✔ hun eerdere zoekopdrachten

✔ hun apparaten

✔ hun locaties

✔ hun intentiegeschiedenis

✔ hun accountprofielen

✔ hun patronen in het gebruik van content

En nu meer dan ooit door grote taalmodellen (LLM's) die fungeren als gepersonaliseerde AI-zoekassistenten.

ChatGPT Search. Google Gemini. Perplexity Pro. Bing Copilot Personalized Mode. Apple Intelligence. Claude's contextuele geheugen.

Zoeken is verschoven van 'one-size-fits-all-algoritmen' naar adaptieve, conversationele, op gebruikers gemodelleerde systemen.

Voor marketeers is dit een enorme verandering.

Personalisatie is niet langer een extraatje, het is hoe zoeken werkt.

Dit artikel legt uit hoe LLM-aangedreven personalisatie werkt, waarom het belangrijk is en wat marketeers moeten doen om zichtbaar te blijven in een tijdperk waarin elke gebruiker een ander antwoord te zien krijgt.

1. Wat is gepersonaliseerd zoeken in het tijdperk van LLM's?

Traditioneel gepersonaliseerd zoeken betekende:

✔ geolocatie

✔ browsegeschiedenis

✔ apparaat

✔ taalvoorkeur

✔ eerdere klikken

✔ contentconsumptie

LLM-aangedreven personalisatie gaat veel verder. Het omvat:

• ✔ geheugen van gebruikersvoorkeuren

• ✔ geïndividualiseerde toon + uitlegstijlen

• ✔ opgeslagen zoekopdrachten + threadcontext

• ✔ afgeleide persona

• ✔ kennisniveau

• ✔ bekendheid met het domein

• ✔ productvoorkeuren

• ✔ merkvoorkeur

• ✔ gespreksgeschiedenis

• ✔ ingebedde redenering over gebruikersgegevens

In plaats van 'ranglijsten' bieden LLM's gepersonaliseerde antwoorden.

Twee mensen die dezelfde vraag stellen, krijgen nu totaal verschillende:

✔ antwoorden

✔ aanbevelingen

✔ productsuggesties

✔ merkvermeldingen

Dit doorbreekt het oude SEO-model, maar biedt nieuwe kansen voor merken die begrijpen hoe ze moeten inspelen op de gepersonaliseerde ecosystemen van LLM's.

2. Hoe LLM's zoekopdrachten personaliseren: de technische analyse

LLM's personaliseren zoekopdrachten via vier mechanismen.

1. Contextuele personalisatie

LLM's baseren hun antwoorden op het huidige gesprek:

✔ de formulering van de zoekopdracht

✔ vervolgvragen

✔ uitgesproken voorkeuren

✔ aangegeven doelen

Dit is realtime personalisatie.

2. Op geheugen gebaseerde personalisatie

Modellen zoals ChatGPT (Memory On) of Claude maken gebruik van:

✔ eerdere gesprekken

✔ gebruikerskenmerken

✔ opgeslagen voorkeuren

✔ bekendheid met het onderwerp

Dit betekent dat uw merk kan worden uitgesloten als het niet bekend is bij het model van de gebruiker.

3. Gedragsmatige personalisatie

LLM's integreren:

✔ klikgedrag van gebruikers

✔ gelikete/ongelikete antwoorden

✔ verborgen feedbacksignalen

✔ eerder productonderzoek

Dit beïnvloedt welke merken in toekomstige antwoorden verschijnen.

4. Personalisatie van zoekresultaten

Sommige LLM's halen informatie uit:

✔ gepersonaliseerde nieuwsfeeds

✔ opgeslagen bronnen

✔ inhoud met bladwijzers

✔ geabonneerde makers

Als uw merk geen deel uitmaakt van het ecosysteem van de gebruiker, wordt u mogelijk niet eens gezien.

3. Wat marketeers moeten begrijpen: zoeken wordt een 'aanbevelingslaag'

Historisch gezien werkten zoekmachines als volgt: indexeren → rangschikken → matchen → leveren.

LLM-zoekopdrachten werken meer als volgt:

context → gevolgtrekking → personalisatie → synthese → aanbeveling

Betekenis:

✔ 'rangschikking' is minder belangrijk

✔ "het beste antwoord zijn" is belangrijker

✔ 'merknarratief' beïnvloedt de resultaten

✔ 'vertrouwen in entiteit' bepaalt zichtbaarheid

✔ 'citation likelihood' is de nieuwe KPI

LLM's gedragen zich als hybride systemen:

Google Search ↔ Netflix Recommender ↔ Personalized Assistant

Je optimaliseert niet langer voor rankings, maar voor selectie.

4. Belangrijkste manieren waarop gepersonaliseerd LLM-zoeken marketing voorgoed verandert

Er zijn negen belangrijke implicaties.

1. SEO wordt gebruikersspecifiek in plaats van universeel

Uw zichtbaarheid hangt af van:

✔ de gebruiker

✔ hun geschiedenis

✔ hun voorkeuren

✔ hun eerdere klikken

✔ hun expertiseniveau

Universele rangschikking wordt minder betekenisvol.

2. Het 'voordeel van het eerste merk' is reëel

Als een gebruiker vroeg in zijn zoektocht interactie heeft met een concurrerend merk, zullen LLM's:

✔ de voorkeur geven aan dat merk

✔ aanbevelen

✔ het vaker noemen

Merkloyaliteit wordt algoritmisch versterkt.

3. Content moet worden aangepast aan kennisniveaus

LLM's passen uitleg aan op basis van:

✔ beginnersniveau

✔ gemiddeld niveau

✔ expert

Uw inhoud moet aan alle drie voldoen.

4. E-E-A-T is belangrijker omdat personalisatie de voorkeur geeft aan betrouwbare entiteiten

AI-modellen geven de voorkeur aan:

✔ consistente merken

✔ geverifieerde entiteiten

✔ gestructureerde kennis

✔ gezaghebbende inhoud

✔ sterke linkconsensus

Personalisatie vergroot het voordeel van betrouwbare merken.

5. Productontdekking wordt 'assistentgestuurd'

LLM's functioneren als een aankoopadviseur.

Vragen zoals:

"Wat is de beste SEO-tool voor beginners?" "Wat is het goedkoopste alternatief voor X?" "Welk platform biedt de beste backlinkchecker?"

leveren nu gepersonaliseerde productaanbevelingen op, in plaats van SERP-lijsten.

Dit verandert alles voor SaaS, e-commerce en B2B.

6. Lokaal zoeken wordt hypergepersonaliseerd

Locatie + voorkeuren + historisch gedrag = unieke antwoorden.

"Beste tandarts bij mij in de buurt" "Waar kan ik vanavond eten?" "Welke lokale klusjesman is het meest betrouwbaar?"

LLM's zullen personaliseren:

✔ zakelijke aanbevelingen

✔ vergelijkingen van diensten

✔ routebeschrijvingen

✔ prijsverwachtingen

✔ kwaliteitsscores

Lokale SEO zal worden getransformeerd.

7. Merkidentiteit moet door machines herkenbaar zijn

Personalisatie vereist dat de AI uw merk begrijpt.

Als dat niet het geval is, verschijnt u niet in gepersonaliseerde reacties.

8. Zoeken zal verschuiven van 'zoekwoorden' naar 'doelen'

LLM's optimaliseren reacties op basis van:

✔ gebruikersplannen

✔ intenties

✔ taken

✔ resultaten

✔ persoonlijke beperkingen

Voorbeeld:

In plaats van 'beste CRM-tool' kunnen gebruikers vragen:

"Help me een CRM op te zetten voor een kleine fitnessstudio met een beperkt budget."

De rangorde doet er niet meer toe — het gaat erom dat het de meest geschikte aanbeveling is.

9. Funnelstadia verdwijnen

Bewustwording → Overweging → Conversie vindt plaats binnen het AI-gesprek.

Marketeers verliezen de controle tenzij ze optimaliseren voor deze conversatiefasen.

5. Hoe te optimaliseren voor gepersonaliseerd LLM-zoeken

Dit is waar marketeers aan kracht winnen.

Om te slagen in gepersonaliseerd AI-gestuurd zoeken, moet u optimaliseren voor LLM-vindbaarheid + relevantie + geschikte aanbevelingen.

Hier is het stappenplan.

1. Versterk uw entiteitsidentiteit

Gebruik:

✔ Organisatieschema

✔ Softwareapplicatieschema (indien SaaS)

✔ FAQ-schema

✔ Consistente naamgevingsconventies

✔ Wikidata-vermelding

✔ Sterke backlinks

LLM's kunnen niet personaliseren wat ze niet kunnen identificeren.

2. Maak inhoud op meerdere niveaus (beginner → expert)

LLM's personaliseren antwoorden op basis van kennisniveaus:

✔ beginner

✔ gemiddeld

✔ expert

U hebt content nodig voor alle drie.

3. Bouw scenario- en doelgerichte inhoudsformaten

Maak pagina's voor:

✔ "beste tools voor freelancers"

✔ "betaalbare oplossingen voor start-ups"

✔ "alternatieven van enterprise-kwaliteit voor X"

✔ "tools voor bureaus die white-labelrapportage nodig hebben"

LLM's bevelen graag oplossingsgerichte pagina's aan.

4. Zorg voor duidelijke, gestructureerde vergelijkingsgegevens

Aangezien LLM's gepersonaliseerde aanbevelingen genereren, moet u hen het volgende geven:

✔ vergelijkingstabellen

✔ voor- en nadelen

✔ prijzen

✔ functies

✔ gebruiksscenario's

✔ alternatieven

LLM's verwerken, synthetiseren en doen aanbevelingen op basis van gestructureerde duidelijkheid.

5. Verbeter de merkherkenning binnen LLM's

Gebruik de merkversterkingsstack:

✔ consistentie van entiteiten

✔ schema

✔ citaten

✔ backlinks

✔ interne links

✔ semantische clusters

✔ FAQ-pagina's

✔ merkpagina's 'Wat we doen'

LLM's citeren de merken die ze het beste begrijpen.

6. Maak 'assistentvriendelijke' content

Pagina's moeten het volgende bevatten:

✔ korte definities

✔ samenvattingen met eerst het antwoord

✔ vraag-en-antwoordrubrieken

✔ stapsgewijze instructies

✔ gestructureerde gegevens

✔ duidelijke verhalen

Hierdoor kunnen LLM's uw merk gemakkelijker terugvinden tijdens gepersonaliseerde gesprekken.

7. Leg specifieke persona's vast

Creëer content op maat voor:

✔ beginners

✔ experts

✔ B2B

✔ ondernemingen

✔ makers

✔ freelancers

LLM's personaliseren op basis van persona → geef ze persona-specifieke content om te citeren.

6. De rol van Ranktracker in gepersonaliseerd LLM-zoeken

Ranktracker wordt essentieel op drie gebieden:

1. Keyword Finder → identificeert intenties die personalisatie activeren

Zoek naar:

✔ long-tail

✔ conversational

✔ vraaggebaseerd

✔ doelgerichte zoekopdrachten

Dit zijn personalisatiehotspots.

2. SERP Checker → onthult concurrentie op entiteitsniveau

Personalisatie maakt veel gebruik van entiteitsgrafieken. SERP Checker laat zien waar uw entiteit staat.

3. Web Audit → zorgt voor machine-leesbaarheid voor gepersonaliseerde reacties

Gestructureerde gegevens Inhoudsstructuur LLM-leesbaarheid Interne links Consistentie

Alles moet foutloos zijn.

4. Backlink Checker + Monitor → bouw autoriteitssignalen op

Personalisatie geeft de voorkeur aan betrouwbare merken. Backlinks versterken het vertrouwen.

5. AI Article Writer → produceer efficiënt content op meerdere niveaus

Beginner → Gemiddeld → Expert Scenario-inhoud Vergelijkingen LLM-vriendelijke antwoordblokken

Laatste gedachte:

Gepersonaliseerd zoeken is de grootste verschuiving sinds mobiel — en LLM's zijn hier de drijvende kracht achter

Voor het eerst in de geschiedenis:

Twee mensen die naar hetzelfde zoeken krijgen verschillende antwoorden van dezelfde zoekmachine op basis van hun persoonlijke profielen, voorkeuren en geschiedenis.

Dit betekent:

✔ SEO wordt gebruikersgericht, niet universeel

✔ merkperceptie wordt gemedieerd door AI

✔ aanbevelingen vervangen rankings

✔ vertrouwen in entiteiten wordt een concurrentievoordeel

✔ content moet meerdere persona's bedienen

✔ LLM-zichtbaarheid wordt de kern van marketing

Marketeers moeten zich aanpassen aan een wereld waarin zoekmachines geen lijsten meer leveren, maar gepersonaliseerde begeleiding.

Merken die LLM-gedreven personalisatie begrijpen, zullen AI-zoekopdrachten domineren. Merken die dit negeren, zullen volledig verdwijnen uit gebruikersspecifieke ervaringen.

De toekomst van SEO is persoonlijk. Optimaliseer er nu voor.