SEO & GEO
Kies een moment dat jou uitkomt.
Een ranglijst die je niet kunt controleren, is een mening. Toen we de GEO Agency Index Nederland bouwden, een maandelijkse meting van welke bureaus AI-assistenten aanraden, wilden we dat iedereen kan nagaan hoe de uitkomst tot stand komt. Dat betekent ook laten zien wat er misging. In twee controlerondes vonden we elf fouten in onze eigen meting. Hier lees je welke, hoe we ze vonden en wat je ervan kunt leren als je zelf zichtbaarheid in AI wilt meten.
De eerste meting, eind september, was bescheiden: 65 vragen aan vijf AI-engines, 585 antwoorden. We herkenden bureaus aan een vaste lijst van 179 namen. Dat leek genoeg. Het bleek de eerste les: een vaste lijst vindt alleen wie je al kent. Bureaus die AI wel noemde maar die niet op onze lijst stonden, telden gewoon niet mee.
Daarom werkt de index nu met een register van alle aanbieders. We scanden 55.431 websites van Nederlandse marketing-, web-, pr-, media- en softwarebedrijven en vonden er 1.497 die GEO of AEO aanbieden. Elk van die bureaus wordt herkend als AI het noemt, en van elk bureau meten we de website.
Stel dezelfde vraag twee keer aan ChatGPT en je krijgt twee verschillende lijstjes. Stel hem aan Gemini en je krijgt een derde. Zelfs de ChatGPT-app en ChatGPT via de API verschillen: de app noemt gemiddeld 5,3 bureaus per antwoord, de API 3,2.
Daarom stellen we elke vraag drie keer aan elk taalmodel, meten we zeven engines, en rekenen we voor elke score een foutmarge uit met 1.000 herhaalde steekproeven. Die marges zijn niet voor de sier: bij de hoogst geplaatste bureaus overlappen ze, en dan zeggen we er ook bij dat hun volgorde niet hard te maken is.
Na de eerste meting controleerden we niet alleen de uitkomst, maar ook hoe die tot stand kwam. Vier dingen klopten niet:
Vlak voor publicatie ontdekten we dat een bureau dat GEO aanbiedt, niet in het register stond. Het aanbod stond op een pagina in het menu, niet op de homepage, en de website had geen sitemap. Onze scan zag het daardoor niet.
We hadden dat ene bureau kunnen toevoegen. In plaats daarvan zochten we naar hetzelfde soort gaten in de hele meting. Dat leverde zeven verbeteringen op:
Het register ging van 1.194 naar 1.497 aanbieders. De top 20 bleef gelijk: de bureaus die we vonden, worden weinig genoemd. Maar het beeld van de markt is een stuk vollediger, en de fouten gingen in twee richtingen: er ontbraken bureaus, en er stonden bureaus in die er niet in hoorden.
Wie zijn eigen zichtbaarheid in AI wil meten, of een tool daarvoor inkoopt, kan vijf dingen van deze meting leren:
De belangrijkste les voor je eigen website komt uit de uitkomst zelf: 69,8 procent van de bronnen onder een aanbeveling is de website van een bureau. AI leest vooral wat je zelf publiceert.
Alle controles uit dit artikel horen voortaan bij elke editie, voordat het tellen begint. De methode ligt vast voordat we meten, en wijzigingen staan vooraf in het wijzigingslog. Twee of drie mensen van buiten krijgen elk kwartaal inzage in de methode en een steekproef van antwoorden. En iedereen kan een correctie melden via het formulier.
De volledige verantwoording, met alle correcties, de betrouwbaarheid in cijfers en de grenzen van de index, staat op de pagina Verantwoording, ook als pdf. De uitkomsten staan in de editie van oktober 2026.
