AI-systemen kiezen welke merken ze aanbevelen op basis van de sterkte en relevantie van associaties in hun kennisnetwerk, niet op basis van een simpele lijst. Dit betekent dat de manier waarop een merk wordt genoemd en verbonden met bepaalde onderwerpen, directe invloed heeft op de kans om door een tool als ChatGPT of een zoekassistent aanbevolen te worden. Voor ondernemers ligt de kans in het actief bouwen aan deze ‘associatiekracht’.

Wat er aan de hand is

Onderzoek naar taalmodellen, zoals beschreven in Search Engine Journal, laat zien dat AI merken niet als geïsoleerde entiteiten ziet, maar als onderdeel van een web van relaties. Het systeem analyseert miljarden stukken tekst om te begrijpen hoe sterk een merk geassocieerd wordt met specifieke onderwerpen, kwaliteiten, problemen of oplossingen. Deze ‘relational knowledge’ en ’topical presence’ vormen de basis voor aanbevelingen. Wanneer een gebruiker een vraag stelt, zoekt het AI-model in dit netwerk naar de merken met de sterkste en meest relevante verbindingen naar het onderwerp van de vraag. Het is dus geen kwestie van betalen voor plaatsing, maar van de positie in het kennisnetwerk van het AI-systeem.

Wat dit betekent

Dit verschuift de focus van traditionele SEO, die gericht is op het ranken voor zoekwoorden op een pagina, naar het ranken voor concepten en associaties in het brein van een AI. Voor Nederlandse ondernemers en MKB’ers betekent dit dat hun online aanwezigheid en de context waarin hun merk wordt besproken, cruciaal worden. Een lokaal softwarebedrijf dat consequent wordt genoemd in artikelen over ‘gebruiksvriendelijke projectmanagement tools’ bouwt een sterkere associatie op dan een concurrent die alleen op zijn eigen website over functionaliteiten praat. Het betekent ook dat grote merken met een breed gesprek een natuurlijk voordeel hebben, maar dat specialistische merken door focus een zeer sterke associatie in hun niche kunnen opbouwen.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing draait om het bewust sturen van de associaties die AI-systemen over jouw merk leren.

Als je een specialistisch product of een niche-dienst verkoopt… Richt je content niet alleen op je eigen kenmerken, maar schrijf uitgebreid over het probleem dat je oplost en de context waarin het speelt. Een installateur van warmtepompen zou moeten bloggen over ’energieneutraal wonen’, ‘subsidie aanvragen’ en ‘isolatiemogelijkheden’, naast technische specificaties. Hierdoor associeert AI het merk sterker met het brede onderwerp en zal het sneller aanbevolen worden bij vragen daarover.

Als je online reviews of testimonials verzamelt… Moedig klanten aan om in hun beschrijving de specifieke situatie of het gebruiksscenario te noemen, niet alleen ‘goede service’. Een review als “Dit accountingplatform redde ons tijdens de aangifte voor ons kleine horecabedrijf” is krachtiger dan “Goed programma”. Het versterkt de associatie tussen jouw merk en het concrete scenario ‘aangifte voor horeca’.

Als je samenwerkt met andere bedrijven of influencers… Zorg dat in persberichten of gezamenlijke content jullie merken expliciet worden gekoppeld aan het gezamenlijke thema. Een samenwerking tussen een kantoormeubelmerk en een arbodienst over ’ergonomisch thuiswerken’ versterkt de associatie van beide merken met dat thema in de ogen van AI.

Als je je eigen kennisbank of FAQ onderhoudt… Structureer deze niet alleen op product, maar ook op klantvragen en situaties. Een webhostingprovider zou secties moeten hebben zoals ‘Mijn webshop is traag’ of ‘Ik wil mijn blog verhuizen’, waarin het merk de oplossing is. Dit bootst de manier na waarop gebruikers vragen stellen aan AI.

Overweeg om bij het maken van nieuwe content steeds de vraag te stellen: “Voor welk probleem of welke situatie is dit het antwoord?” en zorg dat je merk duidelijk verbonden is met dat antwoord in de publieke teksten die AI kan lezen.

Bron: Search Engine Journal