Wie niet genoemd wordt op Wikipedia is nauwelijks vindbaar in AI
Terwijl de marketingwereld zich blindstaart op AI-ranking, zero-click-strategieën en generatieve overviews, blijft één bron systematisch buiten beeld: Wikipedia. Iedereen praat over AI-zichtbaarheid, maar zelden vraagt iemand zich af: “Bestaan we eigenlijk wel in dat geheugen?” Want wie niet genoemd wordt op Wikipedia of Wikidata, is nauwelijks vindbaar in ChatGPT of Gemini. In dit artikel lees je waarom deze encyclopedie het startpunt vormt voor je aanwezigheid in taalmodellen. Je krijgt een helder overzicht, een praktisch stappenplan en strategische inzichten die (bijna) niemand toepast.
Waarom AI verliefd is op deze digitale dinosaurus
Wikipedia oogt als een fossiel uit het internetmuseum: grijze tabellen, blauwe links, nul flair. Alleen structuur. En toch: AI smult ervan.
Wat voor ons voelt als een stoffige encyclopedie, leest voor AI-systemen als een gestructureerd meesterwerk. De uitgebreide metadata, zoals infoboxen, categorieën en bronvermeldingen, is pure brandstof voor LLM’s (Large Language Models). Hyperlinks vormen semantische snelwegen. Bronverwijzingen zijn vertrouwenstokens.
Wat velen wegwuiven als ouderwets, zien generatieve modellen juist als de best onderhouden kennisbron op internet. Precies daarom is Wikipedia de basis voor vrijwel elk taalmodel. Toch krijgt dit feit zelden een plaats in AI-strategieën.
De collectieve blinde vlek
AI-herkenning is hot. Tools die scannen of je merk terugkomt in chatbots schieten als paddenstoelen uit de grond. Iedereen vraagt zich af: “Kom ik voor in ChatGPT?”, “Herkent Gemini mijn merk?”
Het absurde? Bijna niemand stelt zich de fundamentele vraag: “Ben ik überhaupt opgenomen in het geheugen van die systemen?”
De overgrote meerderheid van merken, experts en organisaties komt niet voor in de trainingsdata van LLM’s. Niet omdat ze minder relevant zijn, maar omdat ze nooit de stap hebben gezet naar opname in de kerndatabronnen waarop AI is gebouwd.
Zichtbaarheid begint niet met meten. Het begint met bestaan.
Wikipedia: de onzichtbare motor achter generatieve modellen
Veel AI-bedrijven zijn vaag over hun kennisbronnen (‘open web content’), maar de praktijk laat weinig te raden over: Wikipedia wordt massaal gecrawld door AI-bots. Volgens de Wikimedia Foundation is inmiddels 65% van het zwaarste verkeer naar Wikipedia afkomstig van AI-crawlers die pagina’s in bulk downloaden om taalmodellen te trainen. Vanaf begin 2024 leidde dit tot een explosie in bandbreedte en infrastructuurkosten.
Om deze druk te verlichten, biedt Wikipedia sinds april 2025 samen met Kaggle een speciaal geformatteerde dataset aan voor AI-bedrijven. Daarmee erkent de encyclopedie haar rol als belangrijkste databron voor LLM’s.
Dat Wikipedia daadwerkelijk als kernbron wordt gebruikt, blijkt bijvoorbeeld uit de officiële GPT-3 paper van OpenAI, waar Wikipedia expliciet als trainingsdata wordt genoemd.
Waarom wordt Wikipedia dan stelselmatig genegeerd?
Zonder dashboards, verdienmodellen of pixeltracking is Wikipedia onaantrekkelijk voor marketeers. Het platform oogt traag, ontoegankelijk en complex. Een labyrint van moderators, regels, discussiepagina’s en vreemde formats. Hierdoor krijgt het geen aandacht, behalve van AI. Grote modellen vertrouwen liever op neutrale bronnen dan op mooi verpakte marketingverhalen.
Wikipedia-optimalisatie wordt zelden aangeboden als dienst en komt nauwelijks voor in digitale marketingstrategieën. Dat is deels te verklaren doordat bijdragen aan Wikipedia onderworpen zijn aan strikte regels, transparantie en actieve moderatie. Terwijl webinars over AI-ranking en zero-click volstromen, blijft juist deze fundamentele route naar het geheugen van AI opvallend onbenut.
Wie door de façade kijkt, ziet een gouden toegangspoort naar aanwezigheid in AI-systemen. En de ironie? Juist omdat je het amper kan controleren, weegt het zwaarder mee.
AI zoekt niet, AI herinnert
Je scoort niet omdat je goed staat in de zoekresultaten, maar omdat je bestaat in het geheugen van het model. Wikipedia en Wikidata zijn daarin geen leuke extra’s, maar de bouwstenen van dat geheugen zelf.
Waarom generatieve systemen vertrouwen op Wikipedia:
- Machine-leesbaar: AI begrijpt infoboxen, categorieën en interne links moeiteloos.
- Geloofwaardig: peer-reviewed en vrij van commerciële bias.
- Volledig gestructureerd: de consistentie waar AI van droomt.
- Gekoppeld aan Wikidata: elke Wikipedia-pagina heeft een uniek entiteit-ID op Wikidata.
Uit onderzoek van Wikimedia Foundation blijkt bovendien dat Wikipedia’s open licentie en georganiseerde data het mogelijk maken voor AI om entiteiten en hun relaties uitzonderlijk goed te herkennen en verbinden, iets waar losse online bronnen vaak tekortschieten.
Het fundamentele misverstand: AI ≠ Google 2.0
Veel mensen ervaren chatbots als een soort Google 2.0, maar dat is een misvatting. ChatGPT, Perplexity en Gemini voeren standaard geen live zoekopdrachten uit. Ze putten uit een geheugen van miljarden tekstfragmenten, getraind tot 2023/2024, waar antwoorden gegenereerd worden op basis van patronen en relaties die eerder zijn opgeslagen.
Wat zit er in dat geheugen?
- Wikipedia: logisch opgebouwd, neutraal, actueel
- Wikidata: de onderliggende databank met miljoenen gekoppelde entiteiten
- Common Crawl: ruwe en inconsistente webdata
- Project Gutenberg, Books3, ArXiv: boeken en papers
- Reddit, fora, StackOverflow, GitHub: kennis en discussies
Niet elke bron weegt even zwaar. AI geeft voorrang aan bronnen die helder geordend zijn, vrij van commerciële beïnvloeding en consistent onderhouden. En dat is precies wat Wikipedia biedt.
De RAG-illusie: live zoeken is geen wondermiddel
Retrieval-Augmented Generation (RAG) wordt vaak gepresenteerd als de ultieme oplossing: een AI die tijdens het antwoorden live informatie ophaalt. Wat kan er misgaan? In de praktijk: verrassend veel. Onderzoek laat zien dat RAG geregeld zorgt voor ruis, inconsistentie en zelfs slechtere prestaties dan generatieve AI zonder live retrieval. Veel van de opgehaalde informatie blijkt tegenstrijdig, onbetrouwbaar of simpelweg niet relevant. Het gevolg? Verwarring tussen externe input en interne kennis. Hoewel RAG waardevol kan zijn voor realtime data, is het geen vervanging voor verankering in het basismodel.
Een ChatGPT-agent kan live webinhoud ophalen of zelfs bewerkingen uitvoeren, maar alleen wanneer dat expliciet wordt gevraagd en binnen een specifieke context. Zelfs dan is niet alle data gelijkwaardig. Agents en AI-browsers geven standaard de voorkeur aan bronnen die semantisch rijk, betrouwbaar en machinevriendelijk zijn. Waarom? Omdat die minder kans geven op misinterpretaties, commerciële beïnvloeding en verkeerde conclusies.
Precies daarom winnen bronnen die in beide lagen scoren aan waarde: in het geheugen én tijdens live interactie. Wikipedia is daarvan het schoolvoorbeeld. Het voedt enerzijds het interne geheugen van taalmodellen en anderzijds fungeert het als voorkeursbron bij realtime zoekopdrachten. Dubbel verankerd. Dubbele impact.
AI onthoudt geen advertenties, het onthoudt patronen
Generatieve AI klinkt futuristisch, maar werkt verrassend eenvoudig: het gokt, razendslim, welk woord het meest waarschijnlijk volgt op het vorige. Niet op gevoel, maar op statistiek. De kracht van AI zit niet in begrijpen, maar in het herhalen van wat vaak samen voorkomt.
Wie binnen generatieve modellen zichtbaar wil zijn, moet dus steeds terugkeren in herkenbare, thematisch samenhangende patronen. Word je regelmatig genoemd naast kernbegrippen, producten of vakgebieden? Dan leert het model jouw merk te koppelen als autoriteit op dat terrein.
Hoe vaker je gekoppeld bent met relevante entiteiten, hoe groter de kans dat AI jouw merk suggereert wanneer iemand naar dat onderwerp vraagt. Hierin blinken Wikipedia en Wikidata uit: consistente, neutrale en machinevriendelijke context.
Wie niet bestaat in patronen, bestaat niet in het antwoord.
Je overlevingsgids: het AI-geheugen binnensluipen (zonder verwijderd te worden)
Wikipedia is geen reclamezuil, maar een kennisgemeenschap met strikte regels, kritische moderators en een bijna religieuze toewijding aan neutraliteit. Je komt er niet zomaar op, je verdient je plek met feiten, bronnen en structuur.
Wat betekent dat voor jouw merk of organisatie? En hoe zorg je ervoor dat je wél wordt opgenomen in dit systeem dat AI voedt?
Wikipedia-stappenplan: je toegangsticket
Stap 1. Check je encyclopedische relevantie
- Bepaal of je merk, organisatie of project aan de notabiliteitseisen voldoet: minstens 2-3 onafhankelijke, betrouwbare bronnen (pers, vakmedia, academische publicaties).
- Geen interviews, blogs, bedrijfswebsites of eigen persberichten als hoofdbron.
Stap 2. Bouw voort op bestaande vermeldingen
Staat je merk al vermeld op Wikipedia? Bijvoorbeeld:
- In een lijstpagina
- Als partner van een groter project of organisatie
- In het kader van een samenwerking of bij andere relevante entiteiten
Gebruik die ‘ingang’:
- Gebruik de Overlegpagina (‘Overleg’ of ‘Talk’) bij een bestaand artikel om aanvullingen te suggereren of vragen te stellen, onderbouwd met onafhankelijke bronnen.
- Laat onafhankelijke derden je relevantie onderstrepen.
Kleine, onderbouwde aanvullingen zijn vaak effectiever dan meteen een volledige pagina starten.
Stap 3. Handel transparant bij eigenbelang
Ben je rechtstreeks betrokken bij het onderwerp? Bewerk het Wikipedia-artikel dan nooit rechtstreeks.
- Vermeld eerlijk je Conflict of Interest (COI) op je profiel.
- Stel wijzigingen voor op de Overlegpagina, altijd voorzien van bronnen.
Transparantie wordt gewaardeerd; een verborgen agenda leidt vaak tot snelle verwijdering. Dat is het laatste wat je wil: alles blijft zichtbaar in de bewerkingsgeschiedenis, met je gebruikersnaam erbij.
Stap 4. Schakel een onafhankelijke Wikipedia-editor in
- De veiligste route: vraag een ervaren, onafhankelijke Wikipedia-gebruiker om jouw organisatie, merk of project te beschrijven.
- Vermijd commerciële contentbureaus zonder bewezen reputatie, want hun bijdragen verdwijnen vaak snel.
Stap 5. Oefen in de zandbak
- Gebruik je persoonlijke zandbakpagina om te oefenen met mark-up, interne links en referenties.
- Controleer steeds via ‘Toon voorbeeld’ hoe de wijziging oogt.
Stap 6. Schrijf feitelijk, objectief en met een heldere opbouw
- Zorg voor een korte, zakelijke introductie en een logische indeling (zoals geschiedenis, activiteiten, erkenning).
- Schrijf altijd in de derde persoon en met correcte bronvermelding.
- Gebruik interne links naar bestaande Wikipedia-pagina’s en voorzie relevante categorieën onderaan.
Stap 7. Voeg rechtenvrije media toe
- Gebruik alleen afbeeldingen waarvan de rechten vrij zijn, via Wikimedia Commons.
- Voeg correcte licentie en bronverwijzing toe aan elk mediabestand.
Stap 8. Bewaak en onderhoud je pagina
- Zet het artikel op je volglijst.
- Monitor wijzigingen; grijp alleen in met onderbouwing en overleg binnen de community.
Wil je meer info hierover? Kijk dan op het Wikipedia-portaal voor beginners.
Wikidata, je digitale geboorteakte
Wikidata vormt het stille fundament onder talloze AI- en webtoepassingen: het is een open, meertalige database die bedrijven, producten en personen eenduidig en systematisch vastlegt.
De koppeling tussen Wikipedia en Wikidata
- Maak je een Wikipedia-pagina aan? Dan wordt het bijbehorende Wikidata-item automatisch gegenereerd.
- Start je via Wikidata? Dan bestaat het item eerst los, zonder Wikipedia-link.
- Komt er later een Wikipedia-pagina bij, dan kan je de twee met elkaar koppelen.
Snel een nieuw Wikidata-item aanmaken
- Maak een gratis account aan via wikidata.org.
- Kijk of je merk al bestaat. Zo niet, maak een nieuw item aan.
- Vul minimaal deze eigenschappen in:
P1448: Officiële naam
P856: Website
P571: Oprichtingsdatum
P17: Land van oorsprong
P112: Oprichter
P154: Logo
Externe ID’s (zoals LinkedIn, Instagram)
Wikidata vereist officieel slechts twee velden: een label (de officiële naam) en een korte beschrijving in de gewenste taal. Hoe rijker je item is ingevuld, hoe makkelijker AI jouw merk herkent, begrijpt en verbindt met relevante context.
Dit is registratie bij het bevolkingsregister van AI: wie niet geregistreerd is, bestaat niet.
De Wikipedia-paradox
In een wereld vol campagnes, pixels en slimme shortcuts ontstaat blijvende AI-zichtbaarheid niet door aandacht te kopen, maar door betekenis te verdienen. Vastgelegd in heldere structuur en gebeiteld in neutraliteit.
De stoffigste website is nu je meest futuristische zet en je paspoort tot het collectieve geheugen van AI.
Bron header-afbeelding: gegenereerd met Midjourney
Over de auteur
