Geen kliks, dus geen waarde uit LLM’s? Dure denkfout

SEO-strateeg Eli Schwartz deelde onlangs een LinkedIn-post die breed werd opgepikt. De kern: je moet geen content maken of verbeteren zodat een LLM het lekker gratis kan samenvatten om gebruikers op hun eigen platform te houden. Geen sessies, geen leads, geen omzet. De keten is stuk. Investeer daar dus niet in.

Ik snap waarom die redenering aanslaat. Het voelt logisch, en misschien zelfs een stuk eerlijker. Maar het klopt niet. En ik zie het steeds vaker opduiken, niet alleen bij Schwartz, maar breed in marketingland. Vandaar dit stuk.

Want als jij op basis van dit argument besluit om LLM-zichtbaarheid te negeren of content niet toegankelijk te maken voor AI-modellen, maak je waarschijnlijk de duurste strategische fout van dit moment.

Denkfout één: de klik als maatstaf voor waarde

Uit een tv-commercial komen geen kliks. Uit een abri ook niet. Uit het sponsoren van een podcast, een beurspresentatie of een artikel in een vakblad evenmin. En toch twijfelt niemand aan de waarde van die kanalen.

De redenering “geen klik, geen waarde” heeft nooit geklopt. Wat er wél klopte: in het Google-tijdperk was de klik het makkelijkst te meten. En wat je kunt meten, daar optimaliseer je voor. De klik werd een proxy voor waarde. Niet waarde zelf.

Dat verwarren we nu massaal. Want zodra een nieuw kanaal die proxy niet levert, concluderen we dat het kanaal niets waard is. Maar wanneer een LLM, zoals Claude of ChatGPT, jouw merk suggereert als oplossing voor een probleem, werkt dat niet anders dan een aanbeveling van een collega, een vermelding in een expertartikel of een positieve recensie op een reviewplatform. Niemand klikt op een gesprek. Toch beïnvloedt het de beslissing.

Denkfout twee: wat er nu gebeurt is nieuw en uniek voor LLM’s

Het langzaam sterven van vrij beschikbare kliks begon lang voor de opkomst van LLM’s. Klikratio’s vanuit Google dalen al jaren. Sociale mediaplatforms houden verkeer steeds bewuster binnen hun eigen ecosysteem. In 2019 besprak ik dit al in een podcast met Kevin Verleg, toen AI-zoekopdrachten nog vage toekomstmuziek waren.

LLM’s versnellen een trend die er al was. Ze zijn niet de oorzaak, ze zijn de volgende fase. Wie nu zegt “maar er komen geen kliks uit”, zei in 2019 waarschijnlijk ook “maar mijn organisch bereik op Facebook was vroeger toch ook hoger”. Dat klopt ook. Het lost alleen niets op.

Wat er wél veranderd is

LLM’s zijn een nieuwe en onmisbare schakel in de klantreis geworden. Steeds meer mensen oriënteren zich niet alleen meer via Google, maar via ChatGPT, Claude of Gemini. Ze stellen gerichte vragen, krijgen een antwoord, en nemen dat mee in hun besluitvorming.

Stel iemand vraagt: “Wat is de beste CRM voor kleine bedrijven?” Het antwoord noemt drie namen. Als jij er niet tussen staat, ben je al uit beeld voordat je een kans had. Word je wél genoemd? Dan begint de interesse daar. Niet met een klik, maar met een eerste positieve associatie.

De klik komt later. Via direct verkeer, via een branded zoekopdracht, via een collega aan wie het antwoord werd doorgestuurd. Die route is minder direct, maar hij begint bij die vermelding. Zonder vermelding, geen route.

Dat is geen gebroken marketingmechanisme. Dat is gewoon hoe branding werkt.

Content heeft nooit één doel gehad

Hier zit nog een misverstand in de redenering van Schwartz. Hij stelt impliciet dat content alleen gemaakt wordt voor verkeer. Maar content is altijd al moeilijk rendabel te maken geweest wanneer je het alleen voor één specifiek doel maakt. En waarom zou je? Je maakt het voor bezoekers, voor meerdere kanalen, voor SEO, voor sales enablement, voor thought leadership, en nu dus ook voor machines.

Dat is niet iedere keer een extra kostenpost. Dat is een extra rendement op een investering die je al doet.

De vraag is niet of je content voor LLM’s en RAG-systemen moet maken. De vraag is of je de content die je al maakt ook laat aansluiten bij de vragen die jouw doelgroep aan Claude of ChatGPT stelt. En dat onderscheid maakt alles uit.

“Contentwaarde = SEO-verkeer + Conversie-impact + Merkimpact + NPS + Klantretentie + Referralimpact” – De Grote Marketing Reset

Wat je nu concreet kunt doen

1. Controleer of AI jouw content überhaupt kan lezen.

Het komt vaker voor dan je denkt dat sites AI-crawlers blokkeren, soms bewust, maar ook onbewust (eigen initiatief van een developer?) via bestaande robots.txt-instellingen of CDN-configuraties die oorspronkelijk voor andere crawlers bedoeld waren. Eén vraag aan je development team: “Kunnen AI-crawlers onze content lezen?” Als het antwoord nee is, begin daar. Want als AI je niet kan lezen, verkleint het je kansen om genoemd te worden als antwoord.

2. Maak content die RAG helpt om jouw merk als suggestie naar voren te schuiven.

LLM’s baseren zich op trainingdata, maar vullen dit vaak aan via een RAG-systeem: een techniek waarbij actief en live content wordt opgehaald om vragen te beantwoorden. Hoe relevanter en dichter jouw content aanzit tegen het probleem dat een gebruiker bespreekt met bijvoorbeeld ChatGPT, hoe groter de kans dat jouw merk het antwoord of de suggestie wordt. Niet omdat je claimt de beste te zijn, maar omdat jouw content het probleem van de gebruiker het best raakt.

Oppervlakkige stukjes proza op je website die nergens echt over gaan en daarmee niet aansluiten bij de vraag van de gebruiker, hebben geen toegevoegde waarde. Ze zorgen er niet voor dat jij het antwoord wordt.

3. Publiceer buiten je eigen kanaal.

LLM’s en RAG-systemen halen hun kennis niet alleen van jouw website. Dat zou wel heel makkelijk zijn. Ze putten uit vakmedia, podcasts, reviewplatforms, fora, YouTube-transcripties. Als je daar niet aanwezig bent, wordt je reputatie niet bevestigd. Een vermelding in een relevant vakblad, een uitgebreid review op een relevante website of een goed gestructureerde podcastaflevering draagt meer bij aan je LLM-zichtbaarheid dan tien interne blogposts.

4. Meet anders: niet klikken, maar suggesties.

Monitor hoe vaak jouw merk of product wordt genoemd als oplossing of suggestie. Dat kan handmatig, door zelf promptvragen in te voeren bij meerdere LLM’s, of geautomatiseerd via GEO-trackers. Belangrijk om te snappen: die trackers werken met simulaties, niet met werkelijke gebruikersdata. Die data is namelijk niet beschikbaar. Een GEO-tracker stelt zelf vragen (=prompts) aan een model en kijkt wat er terugkomt. Nuttig voor zichtbaarheid en benchmarking, maar het blijft een proxy voor echte gebruikersvragen.

Kijk daarnaast naar afgeleide metrics. Zie je een stijging in branded zoekopdrachten in Google Search Console zonder dat je een campagne hebt gedraaid? Grote kans dat je via AI in beeld bent gekomen als oplossing en mensen dan op je merk gaan zoeken. Of direct naar je website of winkel gaan. Dat kan namelijk ook.

5. Zie LLM-zichtbaarheid als onderdeel van je bredere ecosysteem.

Genoemd worden als suggestie in een mens-AI dialoog is geen eindpunt. Het is een startpunt. Wie jouw merk aanbevolen krijgt, googelt je daarna. Of typt je URL direct in. Zorg dat je eigen kanalen, je website, je nieuwsbrief, je contentplatform, die interesse kunnen opvangen. LLM-zichtbaarheid versterkt je owned ecosysteem. Het vervangt het niet.

Het alarm dat niemand hoort

De klik was nooit het bewijs van waarde. Het was het bewijs dat we iets konden meten. Nu de klik verdwijnt, verdwijnt de meting. Niet de waarde.

Wie op basis van die verwarring besluit om LLM-zichtbaarheid te negeren, maakt zichzelf onzichtbaar voor een groeiend deel van zijn doelgroep. Stilletjes, geleidelijk, zonder dat er een alarm afgaat.

Zie dit artikel als dat alarm.