AI-gegenereerde SEO-adviezen en marktinformatie kunnen volkomen verzonnen zijn, blijkt uit nieuwe voorbeelden. Dit fenomeen, ‘AI slop’ genoemd, vormt een direct risico voor ondernemers die deze informatie gebruiken voor belangrijke beslissingen over hun online vindbaarheid en contentstrategie.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Search Engine Journal blijkt dat AI-zoektools en grote taalmodellen (LLM’s) steeds vaker met groot vertrouwen niet-bestaande SEO-updates en wijzigingen in zoekalgoritmen citeren. Deze tools genereren plausibel klinkende, maar volledig gefabriceerde informatie. Dit probleem verergert doordat AI-systemen elkaar gaan citeren: de ene tool haalt informatie van een andere, die het zelf ook verzonnen heeft, waardoor een vicieuze cirkel van onjuiste data ontstaat. Het artikel noemt dit de ‘AI slop loop’. Dit is een bredere trend binnen AI- gegenereerde content, waar de nadruk vaak ligt op snel produceren in plaats op nauwkeurigheid.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en marketeers betekent dit dat het blind vertrouwen op AI voor SEO-advies, marktanalyse of contentideeën directe schade kan toebrengen aan de online prestaties. Als je een campagne baseert op een niet-bestaande Google-update, verspil je tijd en budget. Het risico is het grootst voor wie snel antwoorden zoekt op complexe vragen, zoals “Wat zijn de nieuwste SEO-trends voor 2024?” of “Heeft Google algoritme X bijgewerkt?”. De AI geeft dan een gedetailleerd, overtuigend antwoord dat in werkelijkheid niet klopt. Dit ondermijnt niet alleen je eigen resultaten, maar kan ook de geloofwaardigheid van je bedrijf schaden als je op basis daarvan actie onderneemt of advies geeft.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. Het kernprincipe is: behandel AI-output niet als een definitief antwoord, maar als een eerste suggestie die je altijd verifieert. Hier zijn enkele manieren om dat te doen.

Als je SEO-advies van een chatbot gebruikt… Vraag nooit alleen naar ‘de laatste updates’. Vraag in plaats daarvan naar specifieke, geverifieerde bronnen. Een goede prompt is: “Noem de drie belangrijkste Google Core Updates van 2023 en link naar de officiële aankondiging van Google Search Central voor elk.” Als de AI geen directe links naar primaire bronnen (zoals blogs.google of de helpdesk van het platform zelf) kan geven, is de informatie verdacht. Cross-check het advies altijd op gezaghebbende, onafhankelijke nieuwssites zoals Search Engine Journal of de blogs van de platformen zelf (Google, Bing, Meta).

Als je AI gebruikt voor marktonderzoek of statistieken… Laat de AI de specifieke bron van een cijfer noemen, zoals “Volgens rapport X van onderzoeksbureau Y, gepubliceerd in maart 2024…”. Zoek dat rapport vervolgens zelf op. Gebruik de AI-output als een wegwijzer naar mogelijke bronnen, niet als de bron zelf. Als een statistiek te mooi of te vaag is om waar te zijn (“70% van de marketeeters zegt…”), is dat vaak een teken van ‘slop’.

Als je content-ideeën of outlines laat genereren… Wees extra kritisch op claims over ‘wat werkt’. Een AI kan beweren dat “lijstposts van 2500 woorden de hoogste engagement hebben”, maar dat is mogelijk een hallucinatie. Verifieer zulke stellingen door te zoeken naar recente case studies van betrouwbare marketingpublicaties. Gebruik de ideeën als inspiratie, maar baseer je contentkalender niet uitsluitend op niet-geverifieerde AI-beweringen over prestaties.

De essentie is om AI als een assistent te zien die hypotheses genereert, niet als een expert die conclusies trekt. Door een stap van menselijke verificatie in te bouwen – het checken van primaire bronnen – voorkom je dat je bedrijf vast komt te zitten in de ‘AI slop loop’ en maak je wel veilig gebruik van de efficiëntie die deze tools kunnen bieden.

Bron: Search Engine Journal