AI-systemen bepalen welke merken ze aanbevelen door te kijken naar de sterkte van associaties in hun kennisnetwerk. Het gaat niet alleen om bekendheid, maar om hoe sterk en consistent een merk verbonden is met specifieke onderwerpen, eigenschappen of oplossingen in de data waarop de AI is getraind.

Wat er aan de hand is

Onderzoek naar taalmodellen, zoals beschreven in Search Engine Journal, laat zien dat AI merkaanbevelingen baseert op ‘relationele kennis’ en ’topical presence’. Relationele kennis verwijst naar de web van verbanden die een AI heeft geleerd tussen een merk en bepaalde concepten (bijvoorbeeld “duurzaam”, “luxe” of “gebruiksvriendelijk”). Topical presence gaat over hoe prominent en relevant een merk is binnen een specifiek gespreksonderwerp. De sterkte van deze associaties – hoe vaak en in welke context een merk in de trainingsdata voorkomt – bepaalt of een AI dat merk wel of niet noemt bij een vraag of aanbeveling. Dit mechanisme verschilt van traditionele zoekmachines die vooral op zoektermen en links letten.

Wat dit betekent

Voor merken betekent dit dat zichtbaarheid in zoekmachines alleen niet meer voldoende is. De ‘associatiekracht’ in AI-systemen wordt een nieuwe cruciale factor. Een merk kan goed ranken op Google, maar als het in de kennis van een AI niet sterk genoeg gekoppeld is aan de juiste oplossingen of waarden, wordt het overgeslagen in spraakgestuurde assistenten, chatbots of AI-samenvattingen. Dit raakt sectoren waar aanbevelingen belangrijk zijn, zoals retail, hospitality, financiële dienstverlening en B2B-software. Kleine merken met een zeer sterke, consistente positionering op een niche-onderwerp kunnen hierin in het voordeel zijn ten opzichte van grote, minder scherp gedefinieerde merken.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. De kern is om na te denken over hoe jouw merk wordt gepresenteerd in de content en gesprekken die de trainingsdata voor AI vormen.

Als je een sterk nichemerk hebt… Focus je content en communicatie extreem consistent op de kernwaarde en het probleem dat je oplost. Als je een tool maakt voor duurzame boekhouding, zorg er dan voor dat je in alle online uitingen (website, persberichten, forumreacties) consequent wordt gekoppeld aan termen als “CO2-berekening”, “groene MKB” en “duurzaam rapporteren”. Deze consistente associatie versterkt de relationele kennis van AI over jouw merk.

Als je een webshop runt met A-merken… Realiseer je dat de fabrikant de primaire associaties opbouwt. Jouw kans ligt in het versterken van de ’topical presence’ rond specifieke gebruiksscenario’s of vergelijkingen. Creëer uitgebreide gidsen zoals “Beste keukenapparaten voor kleine keukens” waarin je merken op een natuurlijke, informatieve manier met dat topic verbindt. Hierdoor kan een AI jouw content als bron gebruiken en de daarin genoemde merken sterker associëren met dat specifieke gebruik.

Als je een dienst verleent in een concurrerende markt… Onderzoek welke waarden (bijvoorbeeld “betrouwbaar”, “snel”, “persoonlijk”) het belangrijkst zijn voor je doelgroep. Zorg ervoor dat deze waarden niet alleen op je eigen website staan, maar ook terugkomen in reviews, case studies op partnerwebsites en vakpublicaties. AI leert de associatie tussen jouw merk en die gewenste waarde door deze combinatie op meerdere plekken in zijn data tegen te komen.

Als je merkenstrategie bepaalt… Vraag je niet alleen af “waar willen we voor staan?” maar ook “waarmee willen we consistent geassocieërd worden in AI-systemen?”. Dit kan betekenen dat je bepaalde marketingkanalen of contentvormen (zoals het publiceren van uitgebreide onderzoeksrapporten of het deelnemen aan specifieke online discussies) een hogere prioriteit geeft, omdat ze bijdragen aan het opbouwen van diepe, betekenisvolle associaties in plaats van alleen maar zichtbaarheid.

Bron: Search Engine Journal