Wil je liever meteen weten hoe wij dit aanpakken en wat het kost, kijk dan bij onze aanpak voor GEO-optimalisatie.
De korte uitleg
Bij klassieke zoekmachineoptimalisatie probeer je hoog te komen in een lijst met links. Bij GEO probeer je iets anders: genoemd worden in het antwoord dat een assistent zelf schrijft. Er is dan geen plek één en geen plek tien; er is wel of niet genoemd worden, meestal samen met een handvol andere bronnen.
Dat verschil klinkt klein en verandert twee dingen fundamenteel. Je meet niet meer in posities maar in vermeldingen per vraag. En je optimaliseert niet meer voor een zoekwoord maar voor een vraag zoals iemand hem werkelijk stelt, met context, budget en twijfels erbij.
De afkorting wordt ook wel uitgeschreven als generative engine optimisation of door elkaar gebruikt met AEO, answer engine optimization. Dat onderscheid is grotendeels marketing; verderop staat wat het verschil wél is.
Waar het misverstand zit
GEO wordt vaak verkocht als een nieuw vak met eigen geheimen, eigen bestanden en eigen markup. Dat beeld klopt niet, en de beste bron om dat mee te weerleggen is Google zelf. In de officiële documentatie over AI-functies staat het onomwonden.
There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary.
Wat die uitspraak wél en niet betekent
Google zegt dit over de AI-functies van Google: AI Overviews en AI Mode. De voorwaarde die er wel is: je pagina moet geïndexeerd zijn en in aanmerking komen voor snippets in de gewone zoekresultaten. Verder gelden dezelfde fundamenten als altijd, en stuur je met dezelfde knoppen: nosnippet, data-nosnippet, max-snippet en noindex.
Het betekent níét dat GEO nergens over gaat. ChatGPT en Perplexity zijn andere motoren, met eigen crawlers en een eigen manier van bronnen kiezen. Daar geldt Google's uitspraak niet automatisch, en dáár zit het werk dat echt nieuw is.
De eerlijke samenvatting is dus: voor Google is GEO grotendeels gewoon goede SEO, en het extra werk zit in bereikbaarheid voor de niet-Google-assistenten en in het schrijven van passages die te citeren zijn.
Hoe een antwoord met bronnen tot stand komt
Dit gebeurt buiten beeld, en daarom voelt GEO abstract. Trek je de stappen uit elkaar, dan wordt zichtbaar waar je wél invloed hebt en waar niet.
- 1
De vraag
Iemand stelt een vraag in gewone taal, met context erbij: budget, situatie, voorkeuren.
- 2
Het model zoekt zelf
De assistent maakt daar zijn eigen zoekopdrachten van, vaak meerdere. Die zie jij nooit.
- 3
Bronnen worden gewogen
Uit de gevonden pagina's kiest het model passages die de vraag echt beantwoorden. Hier zit je invloed.
- 4
Het antwoord met bronvermelding
De assistent schrijft één antwoord en noemt de bronnen die hij gebruikt heeft.
Je stuurt dus niet op de vraag van de gebruiker en ook niet op het antwoord, maar op stap drie: of jouw passage bruikbaar genoeg is om gekozen te worden.
Wat je concreet doet aan GEO
Vier dingen, in deze volgorde. Ze zijn stuk voor stuk saai en controleerbaar, en dat is precies het punt: als iemand je iets aanbiedt dat hier niet in past, vraag dan waar het vandaan komt.
- Zorg dat de assistenten je pagina mogen en kunnen lezen. Controleer je robots.txt per crawler, en of je inhoud in de HTML staat of pas na JavaScript verschijnt. Dit is het goedkoopste werk en het maakt het meeste verschil.
- Zet de deelvraag als kop en het antwoord er direct onder. Een model dat het antwoord moet uitgraven, kiest liever een pagina waar het klaarligt.
- Maak feiten herkenbaar als feit: prijzen, doorlooptijden, afmetingen, voorwaarden. Niet verstopt in een lopende zin met drie slagen om de arm.
- Houd het actueel. Bij feitelijke vragen wint de bron die klopt, en een prijs uit 2023 wordt niet gekozen hoe goed de pagina verder ook is.
Het verschil met SEO, AEO en LLMO
SEO mikt op een positie in een lijst met links. GEO mikt op een vermelding als bron in een gegenereerd antwoord. AEO, answer engine optimization, mikt op hét antwoord zijn bij een feitelijke vraag met meestal één winnaar. LLMO is weer een andere naam voor ongeveer hetzelfde als GEO.
Het onderliggende werk overlapt sterk. Bij ons is het daarom één traject en niet vier, want je zou hetzelfde anders meerdere keren betalen. Wie je vier losse specialismen verkoopt met vier tarieven, verkoopt vooral namen.
Waar je op kunt sturen, en waarop niet
De bovenste vier worden door de platforms zelf genoemd. De onderste twee komen uit adviezen die je overal leest, zonder onderbouwing van welke aanbieder dan ook.
- Crawltoegang per assistentTelt mee
- Inhoud staat in de HTMLTelt mee
- De vraag echt beantwoordenTelt mee
- Kloppende gestructureerde dataTelt mee
- TrefwoorddichtheidGeen bewijs
- Een llms.txt-bestandGeen bewijs
Let op het verschil: geen bewijs is niet hetzelfde als bewezen zinloos. Wij hebben alleen geen enkel platform gevonden dat deze twee als signaal noemt, dus we rekenen er ook geen resultaat aan toe.
Hoelang duurt het en wat levert het op
Reken op een paar maanden voordat er iets verschuift. Een model haalt zijn beeld uit veel bronnen tegelijk en past dat niet binnen een week aan. De uitzondering is een blokkade die eruit gaat: dan ga je van onzichtbaar naar leesbaar, en dat kan binnen weken zichtbaar zijn.
Wat het oplevert is lastiger te tellen dan bij SEO, want een vermelding levert niet altijd een klik op. Iemand die zijn antwoord al in het overzicht leest, klikt minder vaak door. Wat je ervoor terugkrijgt is dat je genoemd wordt op het moment dat iemand kiest, en dat is precies het moment dat telt.
Meet daarom in vermeldingen per vraag en niet in posities. Stel een vaste set vragen op die jouw klanten echt stellen, herhaal die elke maand bij meerdere assistenten, en kijk naar de lijn in plaats van naar één losse uitkomst.