Web Audit gebruiken om problemen met toegankelijkheid van LLM op te sporen

Intro

Traditionele SEO-audits zoeken naar crawlproblemen, gebroken links, ontbrekende metadata en fouten op de pagina. Maar in 2025 is technische SEO slechts de helft van het verhaal.

Moderne zichtbaarheid hangt af van een nieuwe vereiste:

LLM-toegankelijkheid — hoe gemakkelijk AI-systemen uw content kunnen parseren, opdelen, insluiten en interpreteren.

AI-zoekmachines zoals:

• Google AI-overzichten

• ChatGPT Search

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

beoordelen pagina's niet op dezelfde manier als Googlebot. Zij beoordelen:

• structurele duidelijkheid

• chunkgrenzen

• kwaliteit van de inbedding

• semantische samenhang

• entiteitsstabiliteit

• schema-rijkdom

• machine leesbaarheid

Als uw site technisch correct is, maar niet LLM-toegankelijk, verliest u:

• generatieve citaten

• AI-overzichten inclusie

• semantisch ophalen rangschikking

• zichtbaarheid entiteitsgrafiek

• conversationele relevantie

Met de Web Audit-tool kunt u deze problemen systematisch opsporen — lang voordat LLM's uw content lager rangschikken of negeren.

In deze handleiding wordt precies uitgelegd hoe u Web Audit kunt gebruiken om LLM-toegankelijkheidsproblemen op te sporen, waarom deze belangrijk zijn en hoe u ze kunt oplossen.

1. Wat zijn LLM-toegankelijkheidsproblemen?

LLM-toegankelijkheid = hoe gemakkelijk AI-systemen:

• ✔ crawl uw inhoud

• ✔ interpreteer uw structuur

• ✔ verdeel uw secties in stukken

• ✔ uw betekenis insluiten

• ✔ identificeer uw entiteiten

• ✔ u afstemmen op de kennisgrafiek

• ✔ haal uw inhoud nauwkeurig op

LLM-toegankelijkheidsproblemen zijn niet beperkt tot:

• gebroken HTML

• slechte Lighthouse-scores

• ontbrekende metatags

In plaats daarvan komen ze voort uit:

• structurele ambiguïteit

• inconsistente koppen

• kapot schema

• gemengde onderwerpsblokken

• slechte semantische segmentatie

• machine-onvriendelijke opmaak

• verouderde entiteitsdefinities

• ontbrekende canonieke betekenis

• inconsistente metadata

De Web Audit-tool detecteert veel van deze problemen impliciet via standaard SEO-controles, maar nu worden ze ook direct in kaart gebracht als LLM-first-problemen.

2. Hoe Web Audit zich verhoudt tot LLM-toegankelijkheid

Web Audit controleert tientallen elementen. Hieronder ziet u hoe elke categorie verband houdt met LLM-problemen.

1. Crawlbaarheidskwesties → LLM-opnamestoring

Als uw pagina's niet door crawlers kunnen worden opgehaald, kunnen LLM's niet:

• opnieuw insluiten

• vectoren bijwerken

• betekenis vernieuwen

• verouderde interpretaties corrigeren

Web Audit-vlaggen:

• robots.txt-blokkades

• canonicalisatiefouten

• ontoegankelijke URL's

• omleidingslussen

• 4xx/5xx-fouten

Deze veroorzaken direct verouderde of ontbrekende embeddings.

2. Problemen met de inhoudsstructuur → Fouten bij het opdelen in stukken

LLM's segmenteren content in chunks met behulp van:

• H2/H3-hiërarchie

• alinea's

• lijsten

• semantische grenzen

Web Audit identificeert:

• ontbrekende koppen

• dubbele H1

• verbroken hiërarchie

• te lange blokken

• zinloze koppen

Deze problemen zorgen voor ruis in embeddings, waarbij chunks gemengde onderwerpen bevatten.

3. Schemafouten → Entiteitsambiguïteit

Schema is niet langer alleen voor Google — het is nu een LLM-begripslaag.

Web Audit detecteert:

• ontbrekende JSON-LD

• conflicterende schematypen

• ongeldige eigenschappen

• schema komt niet overeen met pagina-inhoud

• onvolledige entiteitsverklaringen

Deze veroorzaken:

• instabiliteit van entiteiten

• uitsluiting van kennisgrafiek

• slechte scores bij het ophalen van informatie

• verkeerd toegewezen inhoud

4. Metadata-problemen → Zwakke semantische ankers

Web Audit markeert:

• ontbrekende metabeschrijvingen

• dubbele titels

• vage titeltags

• ontbrekende canonieke URL's

Deze hebben invloed op:

• context integreren

• kwaliteit van semantische ankers

• precisie van de betekenis van chunks

• entiteit-uitlijning

Metadata is LLM-steigers.

5. Dubbele inhoud → Ruis insluiten

Webaudit detecteert:

• dubbele inhoud

• boilerplate-herhaling

• bijna-dubbele URL's

• canonieke conflicten

Dubbele inhoud produceert:

• conflicterende embeddings

• verwaterde betekenis

• vectorclusters van lage kwaliteit

• verminderde betrouwbaarheid van zoekresultaten

LLM's geven minder gewicht aan redundante signalen.

6. Problemen met interne links → Zwakke semantische grafiek

Web Audit rapporteert:

• gebroken interne links

• verweesde pagina's

• dunne clusterconnectiviteit

Interne links zijn hoe LLM's conclusies trekken:

• conceptuele relaties

• thematische clusters

• entiteitstoewijzing

• semantische hiërarchie

Een slechte interne grafiek = slecht LLM-begrip.

7. Problemen met paginasnelheid → Crawlfrequentie en vertraging bij herintegratie

Trage pagina's verminderen:

• recency-updates

• crawlingfrequentie

• inbeddingsvernieuwingscycli

Webaudit-vlaggen:

• render-blokkerende bronnen

• te grote JavaScript

• trage responstijden

Slechte prestaties = verouderde embeddings.

3. De secties van de webaudit die het belangrijkst zijn voor LLM-interpretatie

Niet alle auditcategorieën zijn even belangrijk voor LLM-toegankelijkheid. Dit zijn de cruciale categorieën.

1. HTML-structuur

Belangrijkste controles:

• kopteksthiërarchie

• geneste tags

• semantische HTML

• ontbrekende secties

LLM's hebben een voorspelbare structuur nodig.

2. Gestructureerde gegevens

Belangrijkste controles:

• JSON-LD-fouten

• ongeldig schema

• ontbrekende/onjuiste attributen

• ontbrekend schema voor organisatie, artikel, product, persoon

Gestructureerde gegevens = versterking van de betekenis.

3. Lengte en segmentatie van de inhoud

Belangrijkste controles:

• lange alinea's

• inhoudsdichtheid

• inconsistente spatiëring

LLM's geven de voorkeur aan inhoud die in stukken kan worden opgedeeld — 200–400 tokens per logisch blok.

4. Interne links en hiërarchie

Belangrijkste controles:

• gebroken interne links

• verweesde pagina's

• ontbrekende breadcrumb-structuur

• inconsistente silo's

De interne structuur beïnvloedt de semantische grafiekuitlijning binnen vectorindexen.

5. Mobiel en prestaties

LLM's zijn afhankelijk van crawlbaarheid.

Prestatieproblemen verhinderen vaak volledige opname.

4. Webaudit gebruiken om LLM-toegankelijkheidsproblemen te diagnosticeren

Dit is de workflow.

Stap 1 — Voer een volledige web auditscan uit

Begin met het hoogste niveau:

• kritieke fouten

• waarschuwingen

• aanbevelingen

Maar interpreteer elk ervan vanuit het perspectief van LLM-begrip.

Stap 2 — Onderzoek eerst schema-problemen

Vraag:

• Zijn uw entiteitsdefinities correct?

• Is het artikelschema aanwezig op redactionele pagina's?

• Komt het persoonsschema overeen met de naam van de auteur?

• Zijn de productentiteiten consistent op alle pagina's?

Schema is de belangrijkste toegankelijkheidslaag van LLM.

Stap 3 — Controleer de vlaggen voor de inhoudsstructuur

Let op:

• ontbrekende H2's

• gebroken H3-hiërarchie

• dubbele H1

• koppen gebruikt voor styling

• gigantische alinea's

Deze verstoren de chunking direct.

Stap 4 — Controleer op dubbele inhoud

Duplicaten verslechteren:

• inbeddingen

• zoekresultaten rangschikking

• semantische interpretatie

Het duplicatierapport van Web Audit onthult:

• zwakke clusters

• kanibalisatie van inhoud

• betekenisconflicten

Los deze eerst op.

Stap 5 — Crawlbaarheid en canonieke problemen

Als:

• Google kan niet crawlen

• ChatGPT kan niet ophalen

• Perplexity kan niet insluiten

• Gemini kan niet classificeren

...je onzichtbaar bent.

Oplossing:

• gebroken pagina's

• onjuiste canonieke tags

• omleidingsfouten

• inconsistente URL-parameters

Stap 6 — Controleer de uniformiteit van metadata

Titels en beschrijvingen moeten:

• de pagina matchen

• versterk de primaire entiteit

• stabiliseer de betekenis

Metadata is het ingebedde anker.

Stap 7 — Controleer interne links op semantische afstemming

Interne links moeten:

• clusters verbinden

• versterken entiteitsrelaties

• context bieden

• bouw topic maps

Web Audit wijst op structurele hiaten die de LLM-grafiekinferentie verstoren.

5. De meest voorkomende LLM-toegankelijkheidsproblemen die web-audits aan het licht brengen

Dit zijn de echte killers.

1. Ontbrekende of onjuiste schema's

LLM's kunnen geen entiteiten afleiden. Gevolg: slechte citaten, verkeerde voorstelling van zaken.

2. Ongestructureerde lange tekstblokken

Modellen kunnen niet netjes in stukken worden opgedeeld. Gevolgen: ruis in embeddings.

3. Zwakke of tegenstrijdige metadata

Titels/beschrijvingen definiëren de betekenis niet. Resultaten: dubbelzinnige vectoren.

4. Dubbele inhoud

LLM's zien tegenstrijdige betekenisclusters. Resultaten: laag vertrouwen.

5. Slechte kopteksthygiëne

H2/H3-structuur is onduidelijk. Resultaten: slechte chunkgrenzen.

6. Weespagina's

Pagina's zonder context. Resultaten: geen semantische grafische integratie.

7. Trage prestaties

Vertraagt het opnieuw crawlen en opnieuw insluiten. Resultaten: verouderde betekenis.

6. Hoe LLM-toegankelijkheidsproblemen op te lossen met behulp van webaudit-inzichten

Een duidelijk actieplan:

Oplossing 1 — Voeg artikel-, FAQ-pagina-, organisatie-, product- en persoonsschema toe

Deze stabiliseren entiteiten en betekenis.

Oplossing 2 — H2/H3-hiërarchieën opnieuw opbouwen

Eén concept per H2. Eén subconcept per H3.

Oplossing 3 — Herschrijf lange alinea's in behapbare segmenten

Maximaal 2–4 zinnen.

Oplossing 4 — Maak je metadata schoon

Maak elke titel definitief en consistent.

Oplossing 5 — Consolideer dubbele pagina's

Voeg gekannibaliseerde content samen tot één enkele, gezaghebbende cluster.

Oplossing 6 — Bouw interne clusters met sterke koppelingen

Verbeter:

• entiteitsversterking

• thematische clusters

• semantische grafiekstructuur

Oplossing 7 — Verbeter de prestaties en caching

Inschakelen:

• snel laden

• efficiënte crawlbaarheid

• snelle updates van embeddings

Laatste gedachte:

Webaudit is niet alleen technische SEO — het is uw LLM-zichtbaarheidsdiagnose

Elk LLM-toegankelijkheidsprobleem is een zichtbaarheidsprobleem.

Als uw site:

• structureel overzichtelijk

• semantisch georganiseerd

• entiteit-nauwkeurig

• schemarijk

• opdeelbaar

• snel

• consistent

• machine-leesbaar

... vertrouwen AI-systemen u.

Zo niet?

Dan verdwijnt u uit generatieve antwoorden, zelfs als uw SEO perfect is.

Web Audit is de nieuwe basis voor LLM-optimalisatie omdat het alles detecteert wat niet werkt:

• embeddings

• chunking

• opvragen

• citatie

• kennisgrafiek opname

• AI-overzichten zichtbaarheid

Door deze problemen op te lossen, bereidt u uw site niet alleen voor op Google, maar op het hele AI-first discovery-ecosysteem.