AI-mode & de toekomst van zoeken: impact op jouw SEO-strategie

AI-mode & de toekomst van zoeken: impact op jouw SEO-strategie

SEO is aan het veranderen. En snel. Waar het vroeger draaide om rankings en klikken, verschuift de focus naar vindbaarheid in de AI-antwoorden van Google zelf. Met de introductie van Google’s nieuwe AI Mode verandert de zoekervaring van gebruikers ingrijpend. In deze blog lees je wat dat betekent voor jou als marketingmanager, webshop-eigenaar of e-commerce specialist — en vooral: wat je ermee moet doen.

Van '10 blauwe links' naar AI-antwoorden

AI Mode vervangt steeds vaker de klassieke zoekresultatenlijst. In plaats van tien blauwe links toont Google nu direct een AI-overzicht met samengestelde content: feiten, visuals, tabellen en meningen. Gebruikers krijgen een antwoord, vaak zó goed dat ze de bronwebsites niet meer hoeven te bezoeken.

En dat is precies het nieuwe spel:

Niet meer alleen ranken, maar geciteerd worden door AI. De uitdaging? AI haalt jouw content uit elkaar, pikt relevante fragmenten (zogeheten chunks) en mixt die met andere bronnen. Je moet dus schrijven op een manier die AI begrijpt én kiest.

Wat is een chunk en waarom is het belangrijk?

Met de komst van AI Mode volstaat het niet meer om alleen maar een goed geschreven pagina te hebben. Google knipt je content op in kleinere stukjes en pikt daaruit precies dat fragment dat het meest relevant is voor de vraag van de gebruiker. Zo’n fragment noemen we een chunk: een zelfstandig tekstblok dat één duidelijke vraag of zoekintentie beantwoordt.

Een chunk moet volledig op zichzelf kunnen staan. De lezer (en dus ook de AI) moet de boodschap begrijpen zonder extra context of uitleg uit de rest van je pagina. Het is geen losse alinea of zin, maar een bewust geconstrueerd antwoord. Het is compact, duidelijk en vaak voorzien van data, visuals of een bronvermelding.

Je kunt chunks herkennen aan de volgende kenmerken:

• Ze beantwoorden één specifieke vraag of intentie
• Ze starten altijd met het antwoord (antwoord-first)
• Ze hebben een duidelijke structuur (H2/H3, bulletpoints, tabel, visual)
• Ze bevatten vaak ondersteunende data of een bronvermelding
• Ze zijn los citeerbaar door AI

Voorbeeld van een goede chunk:

Vraag: Wat is een ergonomische bureaustoel?
Antwoord: Een ergonomische bureaustoel ondersteunt de rug, heeft verstelbare armleuningen en een verstelbare zithoogte. Volgens de Gezondheidsraad 2024 verkleint dit de kans op rugklachten.

Door je content op te bouwen uit zulke chunks, vergroot je de kans dat Google precies jouw tekst selecteert als antwoord in AI Mode. Elke chunk is in feite een mini-SEO-kans op zich.

Denk bij het schrijven van je content: elk belangrijk antwoord verdient een eigen chunk. Zo maximaliseer je de kans dat AI precies jouw tekst als citaat uitlicht.

Hoe werkt AI Mode precies?

In plaats van enkel door te verwijzen naar websites, genereert Google nu zelf samenvattingen met behulp van AI. Dat gebeurt in twee stappen: fan-out en reasoning (het bedenken van subvragen) en dense retrieval (zoeken op betekenis in plaats van exacte woorden).

1. Fan-out en reasoning

Elke keer dat iemand iets zoekt, bedenkt Google’s AI automatisch tientallen gerelateerde vragen die daarbij horen. Dit zijn synthetische queries, gebaseerd op logica, context en intentie — ook als de gebruiker die niet expliciet intypt.

Voorbeelden van zulke automatisch gegenereerde subvragen zijn:

• Impliciete vragen: Wat is de beste keuze? of Hoe onderhoud ik dit?
• Vergelijkingen: Welke merken zijn er? of Product X vs. Product Y
• Recente context: Goedkoopste optie in juni 2025
• Persoonlijke specificaties: Voor kinderen, voor kleine ruimtes, duurzaam alternatief

Jouw content moet dus niet één zoekterm beantwoorden, maar een heel cluster van verwante vragen.

2. Dense retrieval

In plaats van alleen te zoeken naar letterlijke zoekwoorden, kijkt Google nu naar de betekenis van tekstfragmenten. Dit gebeurt via zogeheten vector search: een manier waarop AI begrijpt wat woorden betekenen in context, ook als ze anders zijn geformuleerd.

Een voorbeeld:
Een gebruiker zoekt op “stoel voor rugpijn thuiswerken”. Google vindt dan óók jouw tekst over “ergonomische bureaustoelen met lendensteun”, zolang die inhoudelijk op hetzelfde neerkomt.

Daarom is het belangrijk om bij elke vraag variaties in uitleg en formulering te gebruiken. Zo vergroot je je kans om als relevant fragment herkend én geciteerd te worden.

Waarom klassieke SEO niet meer voldoende is

De traditionele SEO-methodes werkte jarenlang prima. Maar in het tijdperk van AI Mode is dat niet meer genoeg. De reden? Google kijkt inmiddels verder dan alleen zoekwoorden en pagina's. Het algoritme wil volledige antwoorden op tientallen onderliggende vragen en het pakt daarvoor soms maar één klein stukje van je content. Een klassieke SEO-pagina die draait om één hoofdterm laat daarmee veel kansen liggen.

Wat was de klassieke aanpak?

• Keywordonderzoek doen op basis van zoekvolumes
• Pagina’s structureren op basis van bestaande topresultaten
• Eén onderwerp per pagina, met eventueel een FAQ onderaan
• Optimaliseren op enkele hoofdtermen plus People Also Ask-vragen

Waarom is dat nu niet genoeg?

• Google’s AI genereert tientallen extra subvragen die niet in keywordtools staan
• Zoekwoorden zijn niet meer leidend, betekenis en relevantie wel
• Slechts één passage van je tekst kan gebruikt worden (de rest telt niet mee)
• Monitoring via rank tracking zegt weinig: je kunt geciteerd worden zónder in de top 5 te staan

Hou in de nieuwe aanpak rekening met tientallen extra vragen rondom elk onderwerp — allemaal passage-optimalisatie.

Jouw nieuwe content strategie

De manier waarop je content maakt, moet mee evolueren. Met AI Mode draait het niet langer om één pagina per zoekwoord, maar om slimme antwoorden op meerdere vragen tegelijk.

1. Keyword & query fan-out research

Combineer klassiek keywordresearch met een AI-fan-out prompt om álle relevante subvragen, vergelijkingen en alternatieven te verzamelen.

Prompt: “Welke subvragen, vergelijkingen, scenario’s, alternatieven of persona-specifieke vragen zou AI maken bij de intentie ‘bureaustoel kopen’?”

2. Clustering en structurering

• Cluster queries óók op intentie, niet alleen op basis van SERP-overlap
• Hoort deze vraag op de hoofdpagina of apart?
• Gebruik iedere vraag als eigen H2/H3/chunk

3. Schrijf chunked answer-first pasages

• Start elk blok met het kernantwoord (“antwoord-first”)
• Gebruik data, cijfers en bronvermelding
• Elk blok staat los (AI pakt alleen deze zinnen eruit)
• Maak veel gebruik van tabellen, bulletlists en visuals (zie hieronder)

Voorbeeld: AI fan-out query en wat je ermee doet
Met AI Mode ontstaan rond elk hoofdzoekwoord tientallen subvragen die AI voor de gebruiker automatisch verzamelt en beantwoordt. Hieronder zie je een praktische fan-out tabel, inclusief de meest voorkomende typen queries én welke actie je concreet onderneemt.

Doorloop dit format voor ieder belangrijk zoekthema. Maak voor elke AI-subquery een specifieke chunk met een antwoord, tabel, HowTo, visual of review. Dit zorgt voor maximale kans om op al deze vragen geciteerd te worden in AI Overviews.

Voorbeeld: van klassiek naar AI-ready passage

Klassiek:
“Een goede bureaustoel biedt comfort en steun. Er zijn veel keuzes in het assortiment.”

AI-proof:
“Een ergonomische bureaustoel biedt verstelbare rugleuning, armsteunen en een zithoogte van minstens 45 cm. Volgens de Gezondheidsraad 2024 is dit essentieel voor rugondersteuning.”

Meten = weten (maar anders dan je gewend bent)

Als AI de antwoorden geeft, moet je ook anders gaan meten. Klassieke KPI’s zoals rankings en organisch verkeer vertellen nog maar een deel van het verhaal. In plaats daarvan draait het om zichtbaarheid binnen de AI-antwoorden van Google.

Belangrijkste KPI’s in het AI-tijdperk:

• Citaties: hoe vaak wordt jouw fragment letterlijk genoemd?
• Share of voice: welk aandeel van het AI-antwoord is van jou?
• Sentiment: wordt je merk positief, neutraal of negatief benoemd?
• Impact van structured data: geven HowTo’s of FAQ-schema’s meer zichtbaarheid?

Hoe monitor je dat?

• Voer handmatig relevante zoekopdrachten uit en bekijk of jouw content terugkomt in de AI-overzichten
• Gebruik tools als Profound of Qforia om AI-antwoorden te "scrapen" en citaties op passage-niveau te volgen
• Kijk niet alleen naar positie in de zoekresultaten, maar naar zichtbaarheid per chunk

Best practices en veelgemaakte fouten

Best practices:

• Altijd answer-first, compact en met bron
• Focus op passages/chunks, niet alleen op pagina’s
• Clusteren op zoekintentie, niet op oude SERP
• Verrijk elke chunk met een visual, schema of tabel
• Gebruik en test structured data
• Monitor citaties passage-niveau, niet alleen traffic/rank
• Test regelmatig nieuwe prompts/scenario's voor je fan-out lijst

Veelgemaakte fouten:

• Alleen klassiek keyworddenken
• FAQ of subvragen onderaan proppen zonder chunking/structuur
• Geen visuals of tabellen toevoegen
• Veel te lange intro’s (AI slaat ze over!)
• Rank tracking als enige KPI

Klaar om te starten?

Begin klein en slim:

• Kies je belangrijkste pagina of onderwerp
• Genereer fan-out queries met een AI-prompt
• Bepaal welke subvragen chunks/passages verdienen
• Schrijf antwoord-first passages, voeg indien mogelijk een visual of een tabel toe
• Gebruik HowTo/FAQ schema waar toepasselijk
• Check handmatig en met tooling of je passages geciteerd worden
• Blijf testen en optimaliseren

Ter onderbouwing van ons onderzoek hebben we gebruikgemaakt van diverse bronnen. Deze zijn hieronder weergegeven.

https://search.google/pdf/google-about-AI-overviews-AI-Mode.pdf)
https://blog.google/products/search/google-search-ai-mode-update/)
https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/)
https://patents.google.com/patent/WO2024064249A1/en)
https://ipullrank.com/tools/qforia)
​​​​​​​https://www.tryprofound.com/