Google’s Liz Reid zegt dat AI Mode geschikt is voor complexe vervolgvragen, terwijl verkennende zoekopdrachten – zogeheten ‘browsy queries’ – mogelijk beter tot hun recht komen op de volledige resultatenpagina. Dat betekent dat jouw contentstrategie moet verschillen per type zoekvraag.

Wat er aan de hand is

In een recente verklaring van Google’s Liz Reid wordt duidelijk dat het bedrijf onderscheid maakt tussen twee soorten zoekopdrachten. ‘Browsy queries’ zijn verkennende vragen, zoals ‘wat zijn de beste hardloopschoenen voor beginners’ of ‘tips voor thuiswerken’. Deze vragen zijn breed en niet gericht op één specifiek antwoord. Voor dit type zoekopdracht blijft de traditionele Search Engine Results Page (SERP) met links, featured snippets en andere elementen de voorkeursweergave. Aan de andere kant staan complexe vervolgvragen, zoals ‘vergelijk de prijs-kwaliteitverhouding van de Nike Pegasus en de Brooks Ghost voor dagelijks hardlopen op asfalt’. Voor dit type vragen is Google’s AI Mode ontworpen, die een samenvattend antwoord genereert in plaats van een lijst met links. Dit onderscheid is nieuw in de manier waarop Google zijn AI-functies positioneert ten opzichte van het traditionele zoekresultaat.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en marketeers betekent dit dat je niet langer één SEO-strategie kunt hanteren voor alle zoekopdrachten. Als jouw content vooral inspeelt op brede, verkennende vragen, dan is het optimaliseren voor de klassieke SERP nog steeds de beste aanpak. Denk aan het schrijven van uitgebreide gidsen, lijstjes en overzichtsartikelen die goed scoren op featured snippets en ‘People also ask’-blokken. Als je daarentegen inspeelt op specifieke, vergelijkende of diepgravende vragen, dan moet je content geschikt zijn voor AI Mode: helder, gestructureerd en met duidelijke antwoorden die een AI-model kan samenvatten. Dit vraagt om een tweesporenbeleid in je contentcreatie. Vooral voor MKB’ers met beperkte middelen is het belangrijk om te kiezen op welk type zoekvraag je je richt, in plaats van te proberen alles tegelijk te doen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt voor nicheproducten, zoals duurzame koffiezetapparaten, dan kun je je content opsplitsen. Schrijf brede gidsen zoals ‘de 5 beste duurzame koffiezetapparaten voor thuis’ voor browsy queries. Optimaliseer die voor de klassieke SERP met duidelijke tussenkoppen, lijstjes en een sterke meta description. Voor complexe vervolgvragen, zoals ‘verschil tussen de AeroPress en de Hario V60 voor reizigers’, maak je een aparte pagina met een direct antwoord bovenaan, gevolgd door een korte vergelijking. Zo speel je in op beide zoektypen zonder dat je content dubbelop werkt.

Als je een dienstverlener bent, bijvoorbeeld een boekhouder voor zzp’ers, dan kun je verkennende vragen beantwoorden met blogartikelen die breed vindbaar zijn: ‘hoe doe ik mijn belastingaangifte als zzp’er’. Voor vervolgvragen zoals ‘welke aftrekposten gelden voor een zzp’er in de IT-sector in 2025’ maak je een aparte, diepgaande pagina. Zet het antwoord in de eerste alinea, zodat een AI-model het makkelijk kan extraheren. Gebruik daarna bullet points of een tabel voor de details.

Als je een B2B-bedrijf hebt dat software verkoopt, kun je voor browsy queries een overzichtsartikel maken over ‘trends in projectmanagementtools’. Voor complexe vragen zoals ‘hoe verhoudt Asana zich tot Monday.com voor teams van 10-20 personen’ maak je een vergelijkingspagina. Begin met een korte conclusie, gevolgd door een tabel met kenmerken. Dit helpt zowel de klassieke SERP (via featured snippets) als AI Mode (via samenvatting).

Overweeg om je bestaande content te auditen op zoekintentie. Gebruik tools zoals Google Search Console om te zien op welke zoekwoorden je al scoort. Bepaal per pagina of het een browsy query of een complexe vervolgvraag bedient. Pas de opmaak aan: voor browsy queries meer structuur met lijsten en tussenkoppen, voor complexe vragen een helder antwoord bovenaan. Dit kost tijd, maar het voorkomt dat je content straks onzichtbaar wordt in een van de twee zoekmodi.

Bron: Search Engine Journal