De meeste SEO-specialisten stoppen bij schema-markup, maar entiteitoptimalisatie gaat verder. Het draait om het structureren van je content zodat AI-modellen, zoals LLM’s, jouw onderwerpen en hun onderlinge verbanden herkennen, zonder dat je daarvoor afhankelijk bent van technische markup. Dit wordt steeds belangrijker voor hoe zoekmachines en AI-assistenten jouw informatie rangschikken en presenteren.
Wat er aan de hand is
Entiteitoptimalisatie is een SEO-techniek die zich richt op het helder definiëren van concepten, personen, plaatsen en andere entiteiten in je content, en hoe deze zich tot elkaar verhouden. Volgens Search Engine Journal stoppen veel SEO’s bij het toevoegen van schema-markup, maar dat is slechts een deel van de oplossing. De echte kracht zit in de manier waarop je content structureert, interne links inzet en consistente terminologie gebruikt. Dit is met name relevant nu AI-modellen zoals LLM’s (grote taalmodellen) steeds vaker worden gebruikt om antwoorden te genereren. Deze modellen vertrouwen op herkenbare entiteiten en duidelijke context, niet alleen op gestructureerde data.
Wat dit betekent
Voor ondernemers en marketeers betekent dit dat je zichtbaarheid in AI-gedreven zoekresultaten en chatbots niet alleen afhangt van technische SEO, maar ook van hoe logisch en consistent je content is opgebouwd. Als je bijvoorbeeld een webshop hebt die biologische producten verkoopt, dan moet het voor een AI-model helder zijn dat ‘biologisch’ een entiteit is die gekoppeld is aan ‘certificering’, ‘duurzaamheid’ en ‘gezondheid’. Zonder die helderheid kan een LLM jouw content over het hoofd zien of verkeerd interpreteren. Dit geldt voor alle sectoren: van juridische dienstverlening tot lokale horeca. Het betekent dat je contentstrategie explicieter moet worden over de relaties tussen onderwerpen.
Hoe je dit kunt toepassen
Als je een blog beheert over duurzaam ondernemen, begin dan met het in kaart brengen van de belangrijkste entiteiten in jouw vakgebied. Denk aan termen als ‘CO2-reductie’, ‘circulaire economie’ en ‘groene certificaten’. Zorg dat elke blogpost een duidelijke kern-entiteit heeft en dat je in de tekst consequent verwijst naar gerelateerde entiteiten via interne links. Een mogelijkheid is om per entiteit een aparte ‘hub-pagina’ te maken waar je alle relevante artikelen aan koppelt. Dit helpt AI-modellen om de structuur van jouw kennis te begrijpen.
Als je een lokale dienstverlener bent, zoals een advocatenkantoor, overweeg dan om je content te organiseren rond specifieke rechtsgebieden als entiteiten. Bijvoorbeeld ‘familierecht’, ‘huurrecht’ en ‘arbeidsrecht’. Gebruik in elke pagina consistente benamingen en link naar overkoepelende thema’s zoals ‘procedures’ of ‘kosten’. Je zou kunnen beginnen met het herschrijven van je dienstenpagina’s zodat elke pagina één duidelijke entiteit behandelt, in plaats van een algemene opsomming. Dit maakt het voor LLM’s eenvoudiger om jouw expertise te herkennen.
Als je een e-commerce site runt met meerdere productcategorieën, focus dan op het definiëren van entiteiten zoals ‘producttype’, ‘materiaal’, ‘merk’ en ‘toepassing’. Zorg dat elke productpagina niet alleen een beschrijving bevat, maar ook expliciet vermeldt hoe het product zich verhoudt tot andere entiteiten. Een optie is om een ‘veelgestelde vragen’-sectie toe te voegen die ingaat op relaties tussen producten, zoals ‘Dit product is gemaakt van gerecycled plastic, wat past bij onze entiteit duurzaamheid’. Dit versterkt de context voor AI-modellen zonder dat je schema hoeft toe te voegen.
Als je content schrijft voor een kennisplatform of wiki, overweeg dan om een entiteiten-woordenboek aan te leggen. Definieer de belangrijkste termen en zorg dat elke pagina consistent naar dezelfde definities verwijst. Je zou kunnen beginnen met het controleren van je bestaande content op synoniemen die verwarring kunnen veroorzaken. Vervang bijvoorbeeld ‘auto’ en ‘wagen’ door één consistente term. Dit klinkt eenvoudig, maar het heeft een groot effect op hoe LLM’s jouw content indexeren en rangschikken.
Bron: Search Engine Journal