Kernpunten Ervaren kennisondernemers hebben de neiging om hun eigen expertise zo te nuanceren dat niemand meer begrijpt waar ze van zijn. Dat heet je eigen plaat grijsdraaien. Grijsdraaien is geen gebrek aan zelfvertrouwen. Het is het gevolg van een bedrijfsmodel dat...
PDF is een van de meest gebruikte formats om kennis te delen, en het is tegelijk het slechtste format om als bron te gebruiken voor AI. Iedereen doet het en vrijwel niemand weet dat het een probleem is. Je uploadt je methodiek...
Kernpunten AI geeft generieke output omdat jouw expertise nergens staat. De technologie kan het wel. Jij hebt het alleen nooit opgeschreven. De meeste kennisondernemers zijn de hele dag bezig met werk dat alleen zij kunnen doen, en 's avonds met werk dat allang niet...
Honderd personen, waarvan ongeveer dertig man IT (en twee vrouwen...). Dat was bol.com toen ik daar begon. En toen ik vertrok had ik bijna drieduizend collega's. Ik heb van binnenuit meegemaakt wat er gebeurt als een bedrijf sneller groeit dan een organisatie...
Kernpunten
In dit artikel: waarom de zichtbaarheid van kennisondernemers anno 2026 niet meer afhangt van hoeveel je publiceert, waar de verschuiving van zoeken naar citeren toe leidt, hoe je je website en content inricht zodat AI-systemen jou aanwijzen als bron, en waarom je inhoudelijke diepgang precies het wapen is dat de meeste marketeers niet hebben.
Eerder dit jaar schreef ik een stuk voor Maison en France, het magazine voor eigenaren van vakantiehuizen in Frankrijk, over hoe AI de manier verandert waarop vakantiegangers zoeken. De strekking was dat een potentiële gast tegenwoordig een vraag stelt aan een AI-systeem alsof hij het aan een vriend vraagt: “Ik zoek een rustig huis in de Dordogne waar mijn pubers het ook leuk hebben, met een laadpaal voor de auto.” Geen tien tabbladen meer om te vergelijken. Het systeem wijst een match aan.
Artikel in Maison en France over AI en vakantiehuisverhuur, lente editie 2026
Wat me opviel toen ik dat stuk schreef, is dat het mechanisme voor kennisondernemers precies hetzelfde is. De vakantieganger die zoekt naar “rustig huis met laadpaal” en de HR-directeur die zoekt naar “hoe begeleid ik leidinggevenden door een reorganisatie” hebben iets gemeen: ze stellen allebei een vraag aan een systeem dat één goed antwoord wil geven in plaats van een opsomming websites. En dat systeem bepaalt wie zichtbaar is op basis van criteria waar je misschien nog nooit zo over nagedacht hebt.
Ik zit al ruim twintig jaar in de technologie, van Accenture tot bol.com waar ik als engineering manager meemaakte hoe het bedrijf groeide van honderd naar drieduizend medewerkers. Wat ik in die jaren heb geleerd over hoe systemen informatie selecteren, is relevant voor iedereen die online gevonden wil worden. De spelregels zijn veranderd, en ze zijn veranderd in het voordeel van mensen met inhoud.
We hebben allemaal wel eens wat met SEO (Search Engine Optimization) gedaan. Iets om ervoor te zorgen dat je website beter naar boven kwam in Google. Een paar zoekwoorden in de titel, een blogje hier en daar, misschien een keer iemand ingehuurd die de site “geoptimaliseerd” heeft. En vervolgens bleef het stil, want de collega die inhoudelijk minder te bieden heeft maar drie keer per week een post plaatst, was toch steeds zichtbaarder.
Dat patroon klopt niet meer helemaal, en de reden is dat het zoeken zelf aan het veranderen is. Als je nu iets googelt, krijg je steeds vaker bovenaan de pagina een AI-gegenereerde samenvatting te zien, een soort antwoord dat Google zelf samenstelt op basis van verschillende bronnen. Google noemt dat AI Overviews, en ze verschijnen inmiddels bij ruim een kwart van alle zoekopdrachten, verdubbeld in een jaar tijd (Conductor, 2026). Daarnaast stellen steeds meer mensen hun vragen direct aan ChatGPT of Perplexity in plaats van aan Google, met inmiddels 810 miljoen dagelijkse ChatGPT-gebruikers wereldwijd (Superlines, maart 2026).
Wat dat in de praktijk betekent: als iemand een vraag stelt die raakt aan jouw vakgebied, dan genereert een AI-systeem steeds vaker het antwoord zelf, op basis van bronnen die het selecteert. En die selectie werkt anders dan de oude Google-ranglijst. Vroeger was de kunst om op de eerste pagina van Google te staan om goed gevonden te worden. Nu citeren AI-systemen ook pagina’s die helemaal niet in de top 10 staan. Uit een studie van 863.000 zoekwoorden blijkt dat begin 2026 nog maar 38% van de geciteerde pagina’s ook in de organische top 10 staat, gedaald van 76% een half jaar eerder (Ahrefs, 2026). Een andere analyse komt zelfs op 17% (BrightEdge, februari 2026).
Dat is een structurele verschuiving. Het betekent dat de top 10 lijst van Google niet langer de enige plek is waaruit AI-systemen citeren. Het betekent ook dat je zichtbaar kunt zijn zonder dat je ooit op plek één hebt gestaan, als je maar content levert die een AI-systeem vertrouwt als bron.
De markt noemt dit GEO: Generative Engine Optimization. GEO is het optimaliseren van je online aanwezigheid zodat AI-systemen jouw content selecteren en citeren als bron in hun antwoorden. Wat daarbij makkelijk over het hoofd gezien wordt: al die AI-systemen, van Claude, ChatGPT tot Perplexity en Google’s eigen AI, verzinnen hun antwoorden niet zelf. Ze zoeken eerst in Google’s zoekindex welke pagina’s relevant zijn, en bouwen hun antwoord daarmee op. Dat mechanisme heet RAG (Retrieval Augmented Generation), en het betekent iets heel concreets: als jouw site niet vindbaar is voor Google, kan geen enkel AI-systeem je citeren. Meerdere onafhankelijke onderzoeken bevestigen dit, onder andere van Semrush, Backlinko en Search Engine Land (2025-2026), gebundeld door SEO-analist Lily Ray in maart 2026. GEO zonder SEO is gebouwd op lucht. De solide basis blijft: je site moet vindbaar zijn in Google, en van daaruit bepaalt de kwaliteit en structuur van je inhoud of AI-systemen je ook als bron selecteren.
Wat GEO wél toevoegt aan klassieke SEO: je optimaliseert niet alleen voor een positie in een ranglijst, maar ook voor de vraag of een AI-systeem jou betrouwbaar genoeg vindt om letterlijk te citeren in een antwoord. Dat stelt andere eisen aan hoe je schrijft en structureert.
Dit is het punt waar het voor kennisondernemers interessant wordt, want wat AI-systemen zoeken is precies wat succesvolle experts al hebben: inhoud met diepgang, een eigen perspectief en aantoonbare ervaring.
De data bevestigt dat. Een AI-systeem citeert bij voorkeur content waarin iemand duidelijk positie inneemt, concrete namen en getallen noemt, feiten combineert met een eigen perspectief, en dat alles in een heldere structuur presenteert (Growth Memo, februari 2026). Verder blijkt dat sites waar duidelijk bij staat wie de auteur is drie keer vaker worden aangehaald door AI-systemen, dat pagina’s die recent zijn bijgewerkt (binnen twee maanden) bijna twee keer zo vaak geciteerd worden, en dat een duidelijke vraag-en-antwoordsectie op je site je kans op AI-citaties met 44% verhoogt (BrightEdge, 2025-2026).
Tegelijk is het begin van je tekst belangrijker geworden dan ooit: bijna de helft van alle keren dat een AI-systeem een bron citeert, komt dat citaat uit de eerste 30% van de tekst (Growth Memo, februari 2026). AI-systemen lezen niet je hele artikel door en kiezen dan het beste stuk. Ze beginnen bovenaan, en als de eerste alinea’s stellig, specifiek en inhoudelijk sterk zijn, citeren ze dat.
Voor kennisondernemers is dat goed nieuws, al voelt het niet direct zo. Je hebt jarenlang inhoud opgebouwd. Je hebt standpunten die je kunt onderbouwen met eigen ervaring. Je hebt cases, resultaten, een methodiek die je kunt uitleggen. Dat is precies wat een AI-systeem wil citeren. Het probleem is alleen dat die inhoud op de meeste sites niet op de juiste manier staat.
De meeste websites van kennisondernemers zijn gebouwd om een bezoeker te overtuigen die al op de site is geland. Dat was prima in een wereld waar Google tien blauwe links gaf en de bezoeker doorklikte. In een wereld waar 93% van de AI Mode-zoeksessies eindigt zonder een klik naar een website (Semrush, september 2025), is het niet meer genoeg.
Je website moet nu twee dingen tegelijk doen: de AI-systemen die content selecteren voorzien van gestructureerde, citeerbare informatie, en de mens die uiteindelijk wel doorklikt overtuigen dat jij de juiste persoon bent. Ik schreef in Maison en France over die tweetrapsraket: de systemen willen feiten en structuur, de mens wil emotie en herkenning. Het is dezelfde dynamiek voor kennisondernemers.
Concreet betekent dat een aantal dingen voor je site. Je tussenkopjes zijn vragen of stellingen die een AI-systeem kan herkennen als antwoord op een zoekvraag. Dus niet “Onze aanpak” of “Over mij”, maar “Hoe begeleid je leidinggevenden door een reorganisatie” of “Wat kost een leiderschapstraject.” Je eerste alinea per pagina of per sectie bevat je sterkste stelling of je helderste definitie, omdat AI-systemen daar het vaakst citeren. Je aanbodpagina’s beschrijven het probleem dat je oplost in de woorden van je klant, niet in de taal van je methodiek. En je hebt een sectie met veelgestelde vragen, uitgeschreven zoals je klanten die daadwerkelijk stellen, met korte en stellige antwoorden.
Vraag-en-antwoordformaat is het meest effectieve format voor AI-zoeken, met gestructureerde content (duidelijke koppen, lijsten) als goede tweede (Chris Green, juni 2025, bevestigd in meerdere analyses uit 2025-2026). Dat is logisch als je erover nadenkt: AI-systemen zijn getraind om vragen te beantwoorden, en content die al in die vorm staat is het makkelijkst om te citeren.
Een tip over video: YouTube is begin 2026 de meest geciteerde externe bron in Google’s AI-antwoorden (Ahrefs, 2026). Voor kennisondernemers die al video maken, is dat een kans die de meeste laten liggen. De combinatie van een video op YouTube en een uitgeschreven versie in vraag-en-antwoordstructuur op je eigen site geeft je twee ingangen in AI-antwoorden in plaats van één.
Er is een laag onder je content die de meeste kennisondernemers over het hoofd zien: de technische manier waarop je site zichzelf voorstelt aan zoekmachines en AI-systemen. In de techniek heet dat schema markup: een soort digitaal visitekaartje in de code van je site dat een AI-systeem vertelt wie je bent, wat je geschreven hebt, en welke termen bij jou horen. Denk aan: dit artikel is geschreven door Sandra Mengerink (persoon), die werkt vanuit The Nexus Era (organisatie), en het Calimero-effect is een term die zij definieert (eigen begrip). Dat klinkt als iets voor een developer, en op zich klopt dat, maar het is geen bijzaak meer.
Schema markup is in 2026 een identiteitsvereiste geworden voor AI-systemen. Zonder die structuur kan een AI-systeem je content wel vinden en citeren, maar het kan je niet betrouwbaar als bron benoemen. Dat risico is reëel: je investeert maanden in het produceren van sterke inhoud, een AI verwerkt die inhoud in een antwoord, maar verwijst naar een concurrent die toevallig een technisch schonere site heeft.
Zorg ook dat de AI-crawlers, de programma’s waarmee AI-bedrijven het internet doorzoeken, toegang hebben tot je site. Dat regel je in een bestandje op je site dat robots.txt heet. Google, OpenAI, Anthropic en Perplexity hebben elk eigen crawlers, en je kunt per stuk bepalen of je ze toelaat. Mijn advies is om ze allemaal toe te laten, want elke crawler die je blokkeert is een AI-systeem dat je niet kan citeren. Dit is geen ingewikkelde klus, het is een eenmalige instelling die iemand met technische kennis in een paar uur voor je regelt.
Op mijn eigen site heb ik dit de afgelopen maanden ingericht: schema markup die AI-systemen vertelt wie ik ben en welke termen bij mij horen, toegang voor alle AI-crawlers, en een begrippenlijst waarin ik mijn eigen terminologie definieer. Mijn site is nog vrij nieuw, en dat heeft stiekem een voordeel: ik kon vanaf het begin bouwen met de kennis die er nu is, in plaats van een bestaande site te moeten ombouwen naar een structuur die drie jaar geleden nog niet nodig was.
Het Calimero-effect is de neiging van ervaren experts om zichzelf te klein te maken voor de markt die ze verdienen. Het uit zich in te lage tarieven, een website die al drie jaar niet is bijgewerkt, en het gevoel dat de collega met minder inhoud en meer volume het toch altijd wint.
Die dynamiek is aan het veranderen en ik vind dat goed nieuws! De data laat zien dat AI-systemen diepgang en specifiek zijn belonen boven volume. Content met statistieken, citaties en onderbouwde standpunten haalt 30-40% hogere zichtbaarheid in AI-antwoorden (Superlines, maart 2026). 85% van alle AI Overview-citaties is content die in de afgelopen twee jaar is gepubliceerd, met de helft uit het laatste jaar (Seer Interactive, juni 2025).
Je hoeft dus niet drie keer per week te publiceren om zichtbaar te zijn. Je moet publiceren met inhoud die een AI-systeem als betrouwbare bron herkent: stellig, specifiek, onderbouwd met ervaring en aantoonbare resultaten. Eén sterk artikel per maand dat precies aansluit op de vragen die jouw doelgroep stelt, weegt zwaarder dan tien generieke posts die niets nieuws zeggen.
Selection architecture is het bewust ontwerpen van je vindbaarheid zodat de juiste mensen je makkelijk vinden en de rest je niet vindt. Dat is het tegenovergestelde van “overal aanwezig zijn.” Het is kiezen waar je zichtbaar wilt zijn, voor wie, en met welke inhoud. En dat is dus het goede nieuws voor elk advies-, coach-, trainingsbureau of kennisondernemers met gedegen ervaring, want dit past al precies bij waar jij waarde aan hecht.
De meeste mensen publiceren een goede LinkedIn-post en hopen dat er iets gebeurt. Soms reageert iemand, soms niet, en de volgende week begint het weer van voren af aan.
De kunst is om te zorgen dat je post onderdeel is van een groter geheel en dat je van te voren bedenkt wat de samenhang is en hoe mensen doorstromen naar andere ‘stukjes van jou’. De post zelf doet één ding: een herkenbaar probleem of standpunt neerzetten dat je doelgroep aanspreekt. Wie meer wil weten, vindt op je profiel of in de post een verwijzing naar een verdiepend artikel op je site of een manier om contact op te nemen. Zorg dat al die paden er zijn en aansluiten op wat je doelgroep verwacht op basis van je artikel. Dat artikel beantwoordt een concrete vraag, bevat je eigen analyse en cases, en maakt het makkelijk om een volgende stap te zetten, dat kan een kennismakingsgesprek zijn of een scan of welke instap je ook aanbiedt.
Daniel Priestley beschrijft dit in zijn boek Oversubscribed als het 7-11-4 framework: iemand heeft gemiddeld zeven uur contact met je content nodig, elf interactiemomenten over vier verschillende platformen, voordat er genoeg vertrouwen is voor een koopbeslissing. Die uren bouw je niet op met losse posts die nergens naartoe leiden. Die bouw je op met een flow die je hebt ontworpen: post → artikel → aanbodpagina → gesprek.
Het verschil tussen een lappendeken en een architectuur geldt hier ook. Een lappendeken is een LinkedIn-post op dinsdag, een blog op donderdag en een nieuwsbrief op vrijdag die geen van alle naar elkaar verwijzen of voortborduren op elkaar. Een architectuur is een systeem waarin elk onderdeel het volgende voedt, en waar je doelgroep op een logische manier van herkenning naar verdieping naar actie beweegt. Die aanpak scheelt je nog flink tijd ook, omdat je het vanuit dezelfde basis opbouwt.
De meeste kennisondernemers beschrijven hun aanbod in termen van wat ze doen: “Ik bied een traject van zes sessies waarin we werken aan leiderschapsontwikkeling.” De klant denkt ondertussen: ik heb een probleem en ik wil weten of jij het kunt oplossen, en wat het me oplevert. Die twee talen sluiten niet op elkaar aan, en voor AI-systemen geldt precies hetzelfde.
Een vindbaar aanbod begint bij de zoekintentie van je klant. Welke vraag stelt iemand voordat die bij jou uitkomt? Met welke woorden? En staat het antwoord op die vraag op jouw site, in de eerste alinea, in heldere taal? Als dat zo is, dan heb je een pagina die zowel door een AI-systeem geciteerd kan worden als door een mens begrepen. Als dat niet zo is, dan heb je een pagina die alleen werkt voor mensen die je al kennen, en dan mis je iedereen die aan het begin van zijn zoektocht zit.
Concreet aanbod en cases leveren inmiddels de hoogste verwijzingstraffic vanuit AI-systemen, terwijl algemene uitlegartikelen (“wat is X” en how-to-gidsen) juist flink zijn gedaald in de afgelopen twee jaar (Position Digital, maart 2026). Dat betekent: je eigen cases en je concrete aanbod zijn waardevoller voor je vindbaarheid dan de zoveelste uitleg van een concept dat iedereen al kent.
Er wordt op dit moment veel geadviseerd over AI-zichtbaarheid dat op de korte termijn werkt en op de langere termijn je site kan beschadigen. SEO-analist Lily Ray documenteerde in maart 2026 een reeks GEO-tactieken die inmiddels actief worden afgestraft door Google: massaal AI-gegenereerde content publiceren om volume te maken, publicatiedatums kunstmatig verversen zonder de inhoud echt bij te werken, en zelfpromotionele lijstjes waarin je je eigen bedrijf als nummer één presenteert. Bij meerdere bedrijven die deze aanpak volgden, zag ze hetzelfde patroon: snelle groei in organisch verkeer, gevolgd door een even snelle daling na een Google-update (Lily Ray, Substack, 18 maart 2026).
Voor kennisondernemers is de les helder. Wat wél werkt op de lange termijn is precies wat je als vakexpert al hebt: eigen cases met aantoonbare resultaten, stellige standpunten die je kunt onderbouwen, een eigen perspectief dat niet door iemand anders geschreven had kunnen worden. Wat niet werkt is volume zonder oorspronkelijkheid. De verleiding om met AI snel tien blogposts per maand te produceren is begrijpelijk, maar als die posts niets toevoegen aan wat er al online staat, werkt het tegen je. Google’s systemen zijn gebouwd om precies dat te detecteren, en de AI-zoekproducten die op Google’s index leunen nemen die demotie mee.
Een deel van mijn werk is het bouwen van AI-oplossingen die het schrijfproces faciliteren voor kennisondernemers. Die oplossingen schrijven in de stem van de klant, vanuit gestructureerde kennis, en ze nemen expliciet niet het denken over. Juist omdat de wereld behoefte heeft aan de kwaliteit die coaches, trainers en adviseurs leveren, is het funest om die te laten verdunnen door generieke AI-output. AI inzetten om je eigen expertise beter vindbaar te maken is iets fundamenteel anders dan AI inzetten om volume te genereren. Het eerste versterkt je positie. Het tweede ondermijnt hem.
Vragen over hoe dit er voor jouw site uitziet? Neem gerust contact op.
Je hoeft je toon niet te veranderen. Wat je wél moet doen is je structuur aanpassen: tussenkopjes als zoekvragen, een sterke eerste alinea per sectie, concrete feiten en eigen cases in de tekst, en een sectie met veelgestelde vragen in de taal van je klant.
Ahrefs Brand Radar monitort je zichtbaarheid over zes AI-platformen. Semrush heeft een AI Visibility Toolkit. Beide laten zien of en waar je geciteerd wordt. Voor een eerste indruk: stel in ChatGPT of Perplexity de vragen die jouw doelgroep zou stellen en kijk of jouw naam of site opduikt.
LinkedIn-content wordt door AI-systemen niet direct geciteerd als bron. Je site wél. LinkedIn is het begin van de flow, je site is waar de inhoud staat die geciteerd, geïndexeerd en gevonden kan worden.
Het verschil tussen wel en niet gevonden worden als bron. Schema markup is het digitale visitekaartje in je sitecode dat een AI-systeem vertelt wie je bent en waarop je autoriteit gebaseerd is. Zonder dat kan een AI je content verwerken zonder jou als bron te noemen. De implementatie zelf is een paar uur werk voor iemand die weet wat hij doet.
Minder dan je denkt, als het goed is. Eén sterk, inhoudelijk onderbouwd artikel per maand dat direct aansluit op de vragen van je doelgroep weegt zwaarder dan tien generieke stukken. Versheid telt wel: pagina’s die binnen zestig dagen zijn bijgewerkt worden bijna twee keer zo vaak geciteerd.
Anno 2026 verschijnen Google AI Overviews bij een kwart van alle zoekopdrachten, en de pagina’s die geciteerd worden staan steeds vaker buiten de traditionele top 10. De spelregels van vindbaarheid zijn veranderd, en ze zijn veranderd in het voordeel van mensen met inhoud, standpunten en aantoonbare ervaring. Precies wat kennisondernemers hebben. De vraag is alleen of het ook op je site staat, op de plek waar een AI-systeem het kan vinden, in een structuur die het als bron herkent. Dat is een ontwerpvraag, geen marketingvraag.