AI-zichtbaarheid: wat 100 Nederlandse websites onthullen

Als iemand via ChatGPT naar jouw bedrijf zoekt, wat krijgt die persoon dan te zien? Uit een grootschalig onderzoek naar de AI-zichtbaarheid van 100 Nederlandse websites blijkt dat 55% rood scoort op technische AI-infrastructuur. Het gemiddelde: 5,3 op 19 criteria. Slechts één website haalt de drempelwaarde voor volwaardige AI-zichtbaarheid. En het grootste risico zit niet bij de slechte scores, maar bij bedrijven die denken dat ze veilig zijn.

Wat het onderzoek meet en hoe

Onderzoeker Bianca (Frankwatching, juni 2026) analyseerde 100 Nederlandse websites in 17 sectoren op hun zichtbaarheid in ChatGPT, Gemini en Perplexity. Bewust buiten Google Search. De gebruikte methode, de 92+ Methode, beoordeelt AI-zichtbaarheid in vier lagen: van technische infrastructuur tot de vraag of een bedrijf spontaan wordt aanbevolen. Het onderzoek liep van februari tot mei 2026. Alle websites zijn geanonimiseerd en elke scan is reproduceerbaar door derden.

De vier lagen zijn: technische infrastructuur (structured data, schema-markup), entiteitsduidelijkheid (wie ben je precies en in welke sector?), contentrelevantie, en spontane aanbeveling door AI-modellen. Dat laatste is het eindniveau: wordt jouw naam genoemd als iemand een relevante vraag stelt, zonder dat jouw naam in de zoekopdracht staat?

Vijf echte fouten uit de praktijk

De data wordt concreet in de voorbeelden. Dit zijn geen hypothetische scenario’s, maar feitelijke bevindingen uit het onderzoek.

Verkeerde openingstijden in ChatGPT

Een restaurant heeft in zijn JSON-LD openingstijden staan die onjuist zijn: het schema zegt 09:00–17:00, maar het restaurant opent pas om 14:30. Klanten die via ChatGPT vragen wanneer dit restaurant open is, krijgen de verkeerde tijden. Dit is geen zichtbaarheidsrisico, dit is directe reputatieschade. De oplossing is eenvoudig: zoek in de broncode op “openingHours” en verifieer de tijden. In WordPress pas je dit aan via de SEO-plugin.

Negatief nieuws uit 2011 dat nog steeds klopt in 2026

Een zorginstelling die in 2011 in verband werd gebracht met een bacterie-uitbraak, wordt vijftien jaar later nog steeds met die uitbraak geassocieerd in AI-antwoorden. Geen enkele reputatiecampagne repareert dit achteraf. Het enige instrument is de technische laag van de eigen website. Die laag was leeg.

Verwisselde entiteit door ontbrekende sameAs-koppeling

Een Nederlands strategieadviesbureau wordt door AI consistent beschreven als een Brits projectmanagementbureau in de bouwsector. Verkeerde naam, verkeerd land, verkeerde sector. Oorzaak: ontbrekende sameAs-koppelingen en een zwak Organization-schema. AI verwart de entiteit met een bekendere naamgenoot en doet dat consequent bij elk model.

Naamswijziging uit 2016 die AI niet kent

Een kantoor dat in 2016 van naam veranderde, staat in 2026 nog steeds onder de oude naam in ChatGPT. Niet omdat de informatie moeilijk te vinden is, maar omdat de structured data het signaal nooit heeft gegeven: wie zijn zij nu?

“My Blog” als officiële bedrijfsnaam

Een restaurant op Michelin-niveau heeft als officiële naam in zijn JSON-LD de waarde “My Blog” staan, de WordPress-standaard die bij de bouw nooit is aangepast. AI-modellen koppelen het restaurant aan “My Blog” en schrijven de expertise toe aan het webbureau dat de site bouwde.

Kernpunt: Zichtbaar zijn in AI is niet hetzelfde als het juiste verhaal vertellen. Vijf bedrijven, vijf totaal verschillende fouten, maar één gemeenschappelijke kern: geen van hen heeft bewust bepaald wat AI over hen zegt.

Techniek is niet alles: de verrassing in de data

De meest opvallende bevinding is dat de correlatie tussen technische AI-score en spontane aanbeveling verrassend zwak is. Een hardloopspeciaalzaak scoort 0 op 19 technische criteria en wordt spontaan aanbevolen door alle drie de modellen op elke commerciële zoekvraag. Reden: het merk leeft sterk in externe bronnen zoals reviews, community-forums en vakpublicaties. Die externe autoriteit opent de deur die techniek niet kon openen.

Dit betekent niet dat techniek er niet toe doet. Het betekent dat techniek een noodzakelijke maar geen voldoende voorwaarde is. Een website met perfecte structured data maar zonder enige externe vermelding blijft onzichtbaar. En een merk met een sterk extern profiel maar gebrekkige techniek loopt nog steeds het risico op foutieve informatie, zoals het restaurant met de verkeerde openingstijden.

Wat dit betekent voor MKB-bedrijven

Voor een MKB-bedrijf van 10 tot 150 medewerkers zijn dit herkenbare situaties. Websites zijn vaak gebouwd met standaard WordPress-thema’s waarbij de structured data nooit is geconfigureerd. Er is een naamswijziging geweest, een verhuizing of een fusie, maar de website vertelt nog het oude verhaal. En externe vermeldingen zoals reviews en brancheartikelen worden niet actief bijgehouden.

Bij Divtag bouwen we maatwerksoftware voor bedrijven in onder meer logistiek, automotive en e-commerce. We merken dat koppelingen en data-integriteit ook op dit vlak tellen: als de gegevens in je systemen niet kloppen, kloppen ze ook niet in je website, en dus ook niet in wat AI over je vertelt. Wie dubbele invoer en verouderde gegevens normaliseert in zijn interne processen, legt daarmee ook een betere basis voor externe zichtbaarheid.

Drie dingen die je vandaag kunt controleren

• Openingstijden en contactgegevens in structured data: zoek in de paginabron op “openingHours”, “telephone” en “address”. Kloppen ze? Zijn ze überhaupt aanwezig?
• Officiële naam in JSON-LD: controleer het “name”-veld in je Organization-schema. Staat daar jouw echte bedrijfsnaam, of staat er nog “My Blog” of een andere WordPress-standaard?
• SameAs-koppelingen: verbind je Organization-schema via sameAs-velden met je LinkedIn-pagina, KvK-vermelding en eventuele Wikipedia- of Wikidata-pagina. Dit helpt AI-modellen om jou niet te verwarren met een naamgenoot.

Veelgestelde vragen

Wat is AI-zichtbaarheid precies?
AI-zichtbaarheid is de mate waarin AI-modellen zoals ChatGPT, Gemini en Perplexity jouw bedrijf correct herkennen, beschrijven en spontaan aanbevelen bij relevante zoekvragen. Het gaat verder dan Google-ranking: ook buiten de klassieke zoekindex worden steeds vaker antwoorden gegeven op basis van jouw website en externe vermeldingen.

Is structured data hetzelfde als SEO?
Structured data is een onderdeel van technische SEO, maar heeft een eigen rol voor AI-modellen. Waar Google structured data gebruikt voor rich snippets in zoekresultaten, gebruiken AI-modellen het ook om te bepalen welke entiteit jij bent, wat je doet en in welke sector je actief bent. Ontbrekende of onjuiste structured data leidt in AI-antwoorden tot fouten die je in klassieke zoekresultaten misschien nooit zou zien.

Moet ik mijn hele website herbouwen om AI-zichtbaar te worden?
Nee. Veel van de meest impactvolle verbeteringen zijn technisch eenvoudig: controleer en update je Organization-schema, voeg sameAs-koppelingen toe en zorg dat openingstijden en contactgegevens kloppen. De grotere uitdaging is externe autoriteit opbouwen via reviews, vermeldingen en branchepublicaties. Dat kost tijd, maar vereist geen herbouw.

Geldt dit ook voor mijn branche?
Het onderzoek beslaat 17 sectoren, waaronder horeca, zorg, advies en retail. De patronen zijn breed herkenbaar. Voor bedrijven in logistiek, automotive en productie, waar processen en klantcommunicatie nauw samenhangen, is correcte en actuele informatie in AI-antwoorden extra relevant: een fout adres of verkeerde capaciteitsinfo kan directe operationele gevolgen hebben.

Hoe weet ik wat AI nu over mijn bedrijf zegt?
Stuur in ChatGPT, Gemini en Perplexity de vraag: “Wat doet [bedrijfsnaam] en voor wie?” Vergelijk het antwoord met je eigen beschrijving. Staat er iets onjuist of verouderd? Dan is dat het startpunt. Let ook op: wordt je naam überhaupt genoemd, of geeft het model een concurrent of naamgenoot terug?

Wil je weten hoe jouw website scoort op AI-zichtbaarheid, of hoe structured data samenhangt met je bredere digitale strategie? We denken graag met je mee. Neem contact op via divtag.nl/contact.