LLM's worden een levensvatbaar alternatief voor zoekopdrachten, waardoor dit een ander aandachtsgebied wordt. Vanaf maart 2025, ChatGPT kreeg 39,6 miljoen klikken., die misschien niet kan tippen aan die van Google, maar wel het vermelden waard is. Daar komt LLM-zoekoptimalisatie om de hoek kijken, waarmee u die klikken in uw voordeel kunt gebruiken.

Belangrijkste verschillen tussen LLM-zoekoptimalisatie en traditionele SEO

Hoewel veel aspecten van LLM-zoekoptimalisatie vergelijkbaar zijn met traditionele SEO, andere onderdelen niet. Laten we een paar verschillen bekijken:

• PlatformSEO zorgt voor een goede positie in zoekmachines, terwijl LLM-optimalisatie verwijzingen plaatst in AI-modellen zoals ChatGPT of Gemini. In de AI-systemen van Google of Perplexity kan dit een citaat zijn dat enkele klikken kan opleveren. In ChatGPT kan het slechts een verwijzing naar uw bedrijf zijn, wat mogelijk niet leidt tot een toename van het aantal klikken. verloving niet direct, maar vergroot de zichtbaarheid of bekendheid.
• TrefwoordenIn plaats van zoekopdrachten richt LLM-optimalisatie zich op semantische relaties tussen woorden, prompts en vragen. Synoniemen en verwante termen spelen een cruciale rol, samen met leesbaarheid, thematische autoriteit en schrijfstructuur.
• Opmaak: Backlinks, trefwoorden en technische SEO zijn minder belangrijk voor LLM-optimalisatie. LLM's letten op begrijpelijke, gestructureerde en goed gedocumenteerde informatie.
• AutoriteitLLM's gebruiken biografieën van auteurs, autoriteit en duidelijke beschrijvingen van wat u of uw bedrijf doet. AI houdt ook rekening met het aantal mensen dat elders naar uw bedrijf verwijst om te bepalen of u wordt genoemd.
• KPI'sSucces op LLMs is gebaseerd op opname in AI-reacties. Test met gegevensverzameling op basis van patronen en testen.
• Actualiteit van gegevensGoede SEO is afhankelijk van regelmatige webcrawling en indexering. LLMs zijn afhankelijk van hoe actueel hun trainingsgegevens zijn.
• LeesstijlSEO is bedoeld om te browsen en te vergelijken. LLM-gebruikers verwachten beknopte en relevante antwoorden. In sommige opzichten kan LLM-geoptimaliseerd schrijven bevrijdend werken, omdat het meer natuurlijke vormen van schrijven en uitdrukking biedt, zonder dat je je zorgen hoeft te maken over het matchen van zoekopdrachten.

LLM-vriendelijke opmaak toevoegen

LLM-zoekoptimalisatie werkt vaak op dezelfde manier als standaard zoekoptimalisatie. Dit betekent ook dat er enkele nieuwere elementen aan pagina's moeten worden toegevoegd, zoals een llm.txt-bestand. Het llms.txt-bestand is een aanvullend indexbestand dat links bevat met metagegevens en beschrijvingen van de inhoud die een LLM of agent kan lezen. Het bevat links waarmee het toegang krijgt tot gedetailleerde informatie die kan worden gebruikt in het LLM-platform.

Op dezelfde manier is er ook een llms-full.txt-bestand dat als alternatief kan worden gebruikt. Dit bevat alle gedetailleerde inhoud in één enkel bestand, waardoor de navigatie voor de LLM tot een minimum wordt beperkt. Hoewel dit gemakkelijker te lezen is, is het bestand veel zwaarder, wat het leesproces kan overbelasten en mogelijk niet past in het contextvenster van de LLM. In principe moet u optimaal gebruikmaken van de beperkte informatie die LLM's binnen hun “aandachtsspanne” kunnen lezen.

Uiteindelijk kunnen grotere LLM-tekstbestanden worden gelezen door AI-software met grotere tekenlimieten en meer tokens om te gebruiken. ChatGPT, Gemini en Meta's AI hebben allemaal vrij grote contextvensters, waardoor ze meer gegevens kunnen verwerken.

Schrijven voor LLM Search

Veel van dezelfde principes als bij reguliere zoekopdrachten zijn ook van toepassing op LLM-zoekoptimalisatie als het gaat om schrijfstijl. Hier is een checklist voor LLM-zoekoptimalisatie om u op het juiste spoor te houden:

• Houd zinnen kort en bondig
• Gebruik duidelijke kopteksten (H1, H2 en H3)
• Zorg ervoor dat elk onderdeel relevant is, aangezien LLMs relaties tussen woorden oppikken.
• Gebruik voorbeelden om concepten te illustreren, aangezien LLMs de schrijfstructuur oppikken.
• Gebruik een natuurlijke en conversatiegerichte schrijfstijl.
• Benadruk uw referenties
• Gebruik goede bronnen met een hoge autoriteit

LLM Seeding & Backlink-strategie

In plaats van traditionele backlinking maken LLM's gebruik van LLM-seeding. Dit is een nieuw gebied van prompt capturing, waarbij informatie zo wordt geschreven dat deze door LLM's kan worden opgepikt. Content die in deze stijl is geschreven, moet direct en in duidelijke taal zijn geschreven en voorbeelden geven. Dit zijn allemaal elementen die LLM's kunnen oppikken. Backlinko heeft een aantal interessante gegevens over hoe je LLM-seeding kunt gebruiken. om te verschijnen in AI-zoekopdrachten.

Dit is wat u naast traditionele backlinking kunt doen:

• TabellenLLM's hebben een voorkeur voor goed opgebouwde tabellen en gebruiken de gegevens daaruit om informatie af te leiden. U kunt informatie die u wilt dat ze oppikken, toevoegen aan tabellen. Een tabel met bijvoorbeeld “beste koptelefoons van 2025” kan worden opgepikt door zoekopdrachten op ChatGPT over hetzelfde onderwerp. In die zin werken LLM's op dezelfde manier als de featured snippet-functie van Google.
• Veelgestelde vragen en vragenAangezien LLM's intensief zijn getraind op zaken als subreddits, Quora en forumberichten, reageren ze goed op de patronen van veelgestelde vragen en vraag-en-antwoordrubrieken. Hoewel FAQ-schema's minder populair zijn bij zoekmachines, zijn ze nog steeds nuttig voor LLM's.
• Duidelijke beschrijvingen: Metabeschrijvingen, afbeeldingstitels, tabelkoppen en alt-tags spelen allemaal een rol bij het helpen van LLM's om de informatie te vinden die u wilt dat ze vinden.
• Word genoemd op de juiste plaatsenLLM's creëren een web van connecties. Dit betekent dat ze prioriteit geven aan zeer betrouwbare bronnen zoals encyclopedieën, vermeldingen van gebruikers, recensies, consumentenbelangenbehartiging, enz., afhankelijk van de context van de prompt.
• Word uitgelicht: Schrijf gastcolumns voor officiële publicaties en plaats een link naar uw website of uw profiel. Dit zal de LLM helpen uw werk op te pikken en met autoriteit te behandelen.
• Door gebruikers gegenereerd Content hubs zijn belangrijkDoor gebruikers gegenereerde content, zoals posts op Quora, Reddit of bepaalde gespecialiseerde forums, kan meningen stimuleren die als indicatoren voor de waarde van de LLM's dienen.
• Sociale platforms en beoordelingssitesReddit-pagina's, beoordelingssites en Facebook-pagina's die advies geven over producten kunnen allemaal helpen om uw diensten een boost te geven. Beoordelingen en recensies op technische websites kunnen bijvoorbeeld geweldig zijn voor technische vragen.

Beeld- en video-optimalisatie

Hoewel het over het algemeen goed is voor de gebruikerservaring om afbeeldingen en video's toe te voegen, kan een andere reden om visueel te werken zijn om LLMs meer context te geven over uw inhoud. Hier zijn een paar manieren om dit te doen:

• Beschrijf uw inhoud goed: Geef de voorkeur aan volledige bijschriften die de inhoud van de foto's en video's uitleggen. Dit kan ook helpen om LLM's in de juiste richting te sturen. In plaats van bijvoorbeeld “Industriële snijmachine” te schrijven, kunt u “Industriële CNC-machine ontwikkeld door [bedrijfsnaam], snijdt keramische onderdelen met een tolerantie van 3 mm” proberen. Het laatste bevat statistieken en helpt om de bedrijfsnaam daarmee te associëren. De LLM kan deze informatie oppikken wanneer een consument vraagt: “Wat zijn de beste bedrijven die keramische snijmachines produceren?”.
• Leid naar cruciale informatie: Gebruik uw tekst om de aandacht van LLMs te sturen. Introduceer de afbeelding bijvoorbeeld met een tekst als: “Zoals de onderstaande afbeelding laat zien, kan de CNC-machine van [bedrijfsnaam] met een uiterst nauwkeurige precisie werken.’
• Alt toevoegen tekst: dat zowel het onderwerp als het belang ervan weergeeft. Probeer eens: “Peach cobbler cookie bij Good Cakes and Bakes, een populaire bakkerij in Detroit die bekend staat om zijn seizoensgebonden desserts.”
• Let op bestandsnamen: Voeg bestandsnamen toe die de afbeelding beschrijven, vergelijkbaar met de alt-tekst, zodat ze ook LLM-crawlers versterken.

Sitemap, snelheid en LLM-zoekfunctie

Hier zijn enkele structurele tips die LLM's helpen om uw site snel en efficiënt te lezen:

• Paginageschiedenis is nog steeds belangrijk, vooral voor de meest cruciale pagina's (trage pagina's worden mogelijk niet volledig gecrawld).
• Verwijder 404-fouten en repareer gebroken links
• Zorg voor schone, logische URL-structuren voor optimale crawling
• Werk uw sitemap regelmatig bij
• Belangrijke informatie vooraan plaatsen met een goed beheerde HTML-hiërarchie
• Werk met server-side rendering (SSR) voor kernpagina's
• Vul de beschrijvingen en alt-tags in
• Gebruik robots.txt of llms.txt waar nodig
• Houd uw inhoud up-to-date en gemakkelijk leesbaar

LLM Zoekoptimalisatie Trefwoordonderzoek

Hoewel er weinig overeenstemming bestaat over de beste praktijken voor LLM-zoekwoorden, zijn er een paar dingen die we met zekerheid kunnen zeggen:

• LLM's maken langere zoekopdrachten mogelijkDe gemiddelde LLM-zoekopdracht (vergelijkbaar met SEO-zoekwoorden) kan wel 14 tot 30 woorden lang zijn. Longtail en shorttail zijn hier niet echt relevant, tenzij ze extra dimensies aan de prompt toevoegen.
• Conversationeel schrijvenPrompts zijn meer conversatiegericht en de LLM zal proberen zich aan te passen aan het verzoek (in positieve en negatieve zin). SEO vereist meestal een exacte overeenkomst met de vraag, aangezien de zoekmachine de meest relevante resultaten weergeeft.
• Prompt-squatting werkt andersZoek prompts die nog geen antwoord hebben en voeg inhoud toe die zo nauwkeurig mogelijk aansluit bij de prompt. Om ervoor te zorgen dat uw antwoord wordt vermeld in een prompt met veel concurrentie, moet u worden genoemd in tekst of recensies, worden gelinkt, vertrouwen op door gebruikers gegenereerde inhoud, enz. Vermeldingen en hoogwaardige teksten zorgen voor autoriteit.
• LLM-trefwoorden zijn gebaseerd op “entiteitsclusters”Aangezien LLM's werken met semantisch verwante trefwoorden, kunt u deze het beste benaderen met synoniemen. Vul uw tekst met verwante woorden en maak de bedoeling van de tekst duidelijk. Schrijf duidelijk en beknopt over een onderwerp en gebruik verwante termen die aan de LLM aangeven dat uw tekst een relevante bron is.
• Intentie is belangrijk: AI wordt (op dit moment) voornamelijk gebruikt voor informatieve zoekopdrachten. Dat is logisch, omdat het veel directer en nauwkeuriger is (grammaticaal, zo niet feitelijk) bij het beantwoorden van vragen. Als een gebruiker een navigatiezoekopdracht heeft, zoals het vinden van de website van een bedrijf, is het veel gemakkelijker om dat op Google te zoeken. Ook voor veel commerciële zoekopdrachten, zoals het vinden van producten, zijn zoekmachines nog steeds beter.

Hoe succes te meten met LLM-zoekoptimalisatie

• Frequentie van het ophalen van brokkenDeze statistiek meet hoe vaak modulaire inhoudsblokken worden opgehaald en omgezet in AI-promptreacties.
• Relevantiescore insluiten: Dit werkt als een gelijkenisscore tussen een zoekopdracht en ingesloten inhoud. Dit kan belangrijk zijn om te begrijpen welke aspecten van uw inhoud worden opgepikt en hoe u uw antwoorden kunt verfijnen zodat ze beter aansluiten bij de behoeften van een LLM.
• Attributiegraad in AI-outputsDit is een citatiescore voor AI-antwoorden, die nauw verband houdt met attributie in journalistiek en analyse. Net als bij een backlinkscore helpt dit je te weten hoe vaak je door LLM's wordt genoemd.
• Aantal AI-citaten: Een score van het totale aantal verwijzingen naar uw werk in alle LLM's.
• VersheidHoe recent en actueel de gegevens zijn. Sommige informatieverzoeken zijn sterk tijdsafhankelijk (zoals statistieken, het laatste nieuws en onderzoeksstudies), dus het is cruciaal om de inhoud actueel te houden.
• Aanwezigheidspercentage vectorindex: Een percentage dat aangeeft hoeveel van uw inhoud door een AI is geïndexeerd, waarbij standaardindexering wordt gecombineerd met databasvectorlogica.
• Vertrouwensscore voor het ophalen van gegevens: Een schatting van de kans dat uw tekst wordt opgepikt door een LLM.
• RRF-rangbijdrage: Op basis van de Reciprocal Rank Fusion-modellen wordt bepaald in hoeverre uw stukje content de uiteindelijke output heeft beïnvloed.
• LLM-antwoorddekking: Dit meet het exacte aantal verschillende prompts dat uw content helpt oplossen of “behandelen”.
• Succespercentage van AI-modelcrawl: Een percentage dat aangeeft hoeveel van uw site AI-bots met succes kunnen absorberen.
• Semantische dichtheidsscore: Meet en beoordeelt de betekenis, relaties en feiten per stukje inhoud.
• Zero-click aanwezigheid op het oppervlak: Een maatstaf voor het aantal keren dat u in LLMs verschijnt zonder dat er op uw website wordt geklikt. Ideaal om te meten hoeveel klikken u aan LLMs verliest.
• Door machines gevalideerde autoriteitEen alternatief voor links en zoekautoriteitsscores, aangepast aan AI.

LLM Zoeken FAQ

• Maakt LLM Search een einde aan organisch verkeer? Hoe wordt succes nu gemeten?

LLM-zoekopdrachten hebben het organische verkeer niet in alle sectoren gedood, maar hebben wel bepaalde soorten zoekopdrachten doen afnemen. Terwijl Google is nog steeds koning, maar veel informatieve zoekopdrachten zijn overgenomen door AI.

• Welke LLM's gebruiken de inhoud van mijn website voor antwoorden (bijv. ChatGPT, Gemini, Claude)?

Al het bovenstaande maakt gebruik van verschillende soorten webcontent voor hun output. De verschillende trainingsdatabronnen overlappen elkaar, dus meerdere modellen kunnen uw content gebruiken. Voor videocontent kunt u gebruikmaken van Bewijs om te controleren of uw inhoud door AI wordt gebruikt. Overige hulpmiddelen voor het controleren van trainingsgegevens voor boeken, afbeeldingen en geschreven inhoud bestaan ook.

• Is een llms.txt-bestand hetzelfde als een robots.txt-bestand?

Ze werken grotendeels op dezelfde manier. Robots.txt verschilt echter in die zin dat AI een beperkt contextvenster heeft, dus het is het beste om het te gebruiken om belangrijke stukken aan te geven in plaats van de hele pagina.

• Hoe gebruik ik schema-markup om mijn content te laten citeren in een AI-overzicht?

Door het juiste schematype in uw content in te voegen, kunt u AI naar relevante antwoorden leiden. Schema kan AI helpen bij het vinden van informatie over organisaties, personen, producten, diensten, locaties, veelgestelde vragen en recensies. Elk daarvan heeft een andere code, dus door deze op te nemen kunt u de content classificeren om de attributie- en citatiepercentages te verbeteren.

• Hoe beperkt het contextvenster hoeveel een LLM van mijn site kan lezen?

Contextvensters beperken de hoeveelheid tekst die door een LLM kan worden gelezen. Naarmate prompts en inhoud langer worden, vertraagt de inferentie die het model kan uitvoeren, omdat de LLM verbanden moet leggen tussen verschillende termen (weergegeven als tokens). Daarom heeft compacte en to-the-point inhoud de voorkeur.

• Waarom presteren long-tail- en conversatiegerichte zoekopdrachten beter in LLM-zoekopdrachten?

LLM's zijn afhankelijk van de grammaticale context van een zin, waardoor ze beter presteren met meer informatie. Traditionele zoekopdrachten kunnen vaak worden misleid door aanvullende details, waardoor het belangrijker is om beknopt te zijn.

• Hoe vaak moet ik content updaten om ervoor te zorgen dat deze door AI als “vers” wordt beschouwd?

Content is binnen 30 dagen het meest zichtbaar voor AI en raakt na 12 maanden verouderd. Dit geldt met name voor verschillende nieuwsberichten over dezelfde gebeurtenis, onderzoek en statistieken. Hoewel verschillende zoekopdrachten verschillende niveaus van tijdgevoeligheid hebben, is het altijd een goed idee om content actueel te houden.