Zo maak je content die werkt voor lezers én AI-zoekmachines
Auteur: Celeste de Vrij
“Moet je anders gaan schrijven nu taalmodellen en AI-zoekmachines onze teksten lezen?” en “Vragen teksten voor een Large Language Model (LLM) echt om een sobere, technische en afstandelijke schrijfstijl?” Dit zijn vragen die menig content- en marketingspecialist bezighouden.
En dat is niet vreemd. We herinneren ons allemaal nog de vroege SEO-jaren, toen het internet volstroomde met geforceerde zoekwoorden. Pagina's werden volgestopt met exact dezelfde trefwoorden, puur om de zoekmachine gunstig te stemmen. Het resultaat? Onleesbare teksten voor de bezoeker, maar wél een hoge positie in Google. Althans, totdat het algoritme slim genoeg werd om daar een stokje voor te steken… Inmiddels verschuift het speelveld van klassieke SEO naar GEO (Generative Engine Optimization). Wat vroeger werkte voor zoekmachines, werkt niet altijd meer voor AI-modellen.
Je hoeft niet in te leveren op de kwaliteit of het karakter van je tekst om taalmodellen te bedienen. De praktijk laat namelijk zien dat wie goed schrijft voor een mens, ook goed schrijft voor een taalmodel. Zowel lezers als AI-systemen zoeken exact hetzelfde: een heldere, goed gestructureerde tekst zonder overbodige opsmuk, die direct antwoord geeft op de vraag. Geef je zowel mens als machine wat ze nodig hebben? Dan werkt je content optimaal.
Taalmodellen zijn getraind op menselijke taal. Ze herkennen patronen, wegen context en verwerken informatie het snelst als die helder op papier staat. Wat je lezer helpt, helpt de machine.
Duidelijkheid is de basis van elke sterke tekst. Zonder heldere opbouw overtuig je niet. Die basis rust op drie principes:
Geef direct antwoord en sla trage inleidingen over. Uit onderzoek van SparkToro blijkt dat LLM’s maar liefst 44,2% van hun citaten uit de eerste 30% van een artikel halen. Zodra een alinea afdwaalt, raakt de lezer de draad kwijt en verwerkt AI de details minder nauwkeurig.
Laat vulling, ingewikkelde metaforen en containerbegrippen weg. Hoe schoner de tekst, hoe sneller de boodschap overkomt bij zowel de lezer als het algoritme.
Heldere tussenkoppen (H1, H2, H3) en korte alinea's helpen je lezer scannen. Voor een taalmodel fungeren ze als semantische ankers. Zo blijkt dat 68,7% van de door AI geciteerde pagina's een strak geordende kopstructuur gebruikt, wat de kans op citatie tot wel 2,8 keer verhoogt.
Uit het Generative Engine Optimization (GEO) onderzoek van Princeton University (Aggarwal et al., KDD 2024) en vervolgstudies blijkt dat specifieke schrijf- en opmaaktechnieken de zichtbaarheid in AI-antwoorden enorm vergroten:
Schrijven voor een taalmodel vraagt om het ambacht van helder communiceren. Dat vakmanschap raakt je hele team: van scherp structureren tot kritisch beoordelen wat er staat.
Goed om te weten: de genoemde percentages over AI-zichtbaarheid zijn een momentopname op basis van recent onderzoek. Ze veranderen mee met de snelle ontwikkeling van taalmodellen.
Mens en machine verschillen wezenlijk van elkaar, maar waar de exacte grens ligt tussen wat een lezer aanspreekt en wat een taalmodel nodig heeft, is nog onduidelijk. Zodra we hier harde inzichten in hebben, delen we die natuurlijk. Tot het zover is, stellen we liever een eerlijke vraag dan dat we meegaan in een mooi klinkende theorie zonder onderbouwing.
Kiezen tussen schrijven voor een lezer of voor een taalmodel is niet nodig. Geef direct antwoord op de vraag van je lezer, gebruik een strakke opbouw en schrap ruis. Daarmee bedien je beide doelgroepen tegelijk.
Je team kan vandaag al concrete stappen zetten:
Deze aanpak sluit aan bij hoe online vindbaarheid verandert. Zoekgedrag verschuift stapsgewijs van klassieke zoekresultaten naar directe AI-antwoorden.
Wie de basis van helder schrijven op orde heeft, hoeft zich niet apart voor te bereiden op taalmodellen. De content die je lezer vandaag helpt, begrijpt AI morgen.
Wil je sparren over hoe jouw contentteam schrijft voor lezers én taalmodellen tegelijk? We kijken graag met je mee.
