Hoe zoeken ChatGPT, Gemini en Claude het internet af?

Hoe rank jij in AI-zoekmachines zoals ChatGPT, Gemini en Claude? Een groeiend deel van je potentiële klanten stelt vragen niet meer aan Google, maar aan een AI-tool. En die AI gaat vervolgens zelf het internet op. Welke websites de AI-tool daarbij selecteert, is de nieuwe battleground voor online zichtbaarheid.

Na het analyseren van meer dan 12.000 door AI gegenereerde zoekopdrachten, gekoppeld aan de rankingdata van onze klanten, kunnen we nu iets zeggen over die werking: de drie grote AI-platforms zoeken fundamenteel anders. En dat heeft directe gevolgen voor hoe je vindbaar bent (en wordt).

Hoe het werkt

Even de techniek, want die is belangrijk om de inzichten te begrijpen. Wij voeden bij elke AI-assistent dezelfde prompt in (een vraag die past bij de dienst of het product van een klant). Vervolgens kijken we welke zoekopdrachten de AI zelf genereert om die vraag te beantwoorden. En daarna meten we: verschijnt de website van onze klant in de resultaten en op welke positie?

Neem dit voorbeeld. De prompt:

“Welke ondersteuning heeft een ambitieuze vrouw nodig met kinderen voor haar carrière?”

Dit is wat de drie AI’s vervolgens als zoekopdrachten de wereld insturen:

Dezelfde vraag. Drie totaal verschillende zoekbenaderingen. Dit is geen uitzondering, maar een patroon.

De kernbevinding: één versus meerdere zoekopdrachten

Het meest fundamentele verschil is hoeveel zoekopdrachten elke AI aanmaakt per prompt.

• OpenAI genereert altijd exact één zoekopdracht. Van de 2.337 geanalyseerde prompts: elke keer precies één query, zonder uitzondering. Dat is een bewuste architectuurkeuze: focus boven breedte.
• Gemini gaat gemiddeld drie à vier kanten op. Bij meer dan 1.300 prompts genereerde Gemini vier of meer verschillende zoekopdrachten. Het zoekt de vraag uit vanuit meerdere invalshoeken tegelijk: de directe vraag, de context eromheen, gerelateerde deelvragen en alternatieve formuleringen.
• Claude zit er tussenin, maar leunt sterk naar één query. In 69% van de gevallen volstaat één zoekopdracht. Soms voegt het een tweede toe om een andere hoek te belichten.

Hoe elke AI een prompt vertaalt naar een zoekopdracht

Alle drie de AI’s verkorten de prompt bij het omzetten naar een zoekopdracht, maar ze doen dat anders en in een andere mate.

Kijk hoe dat er concreet uitziet:

Prompt: “Hoe verwijder ik oude voegmortel tussen tegels voordat ik nieuwe voegmortel aanbreng?”

• OpenAI: oude voegmortel tussen tegels verwijderen stappenplan
• Gemini: oude voegmortel verwijderen tussen tegels stappenplan
• Claude: oude voegmortel verwijderen tussen tegels

OpenAI behoudt het meeste van de originele formulering. Claude gooit alles eruit wat niet strikt noodzakelijk is. Gemini zit er tussenin bij de eerste query, maar gaat daarna meerdere richtingen op. Er is nog een opvallend stijlverschil: hoe vaak houdt de AI de vraagvorm vast?

• OpenAI: 12,3% van de queries behoudt een vraagvorm
• Gemini: 8,0%
• Claude: slechts 2,3%

Claude converteert bijna altijd naar pure trefwoordcombinaties. OpenAI zoekt vaker als een mens die een vraag stelt. Dat weerspiegelt hoe elk model van origine is ontworpen: ChatGPT is een conversatiemodel en houdt die stijl vast, Claude is strakker en functioneler in zijn zoekaanpak.

Gemini verkent de vraag, OpenAI gaat er recht op af

De meest illustratieve voorbeelden van Gemini’s brede aanpak:

Prompt: “Kan een goudkleurige broche verkleuren na verloop van tijd?”

• OpenAI: kan een goudkleurige broche verkleuren na verloop van tijd
• Gemini: kan een broche goudkleurig verkleuren · goudkleurige sieraden verkleuren · waarom verkleurt goudkleurige broche · sieraden verkleuren voorkomen · goudkleurig metaal verkleurt naar zilver

Gemini zoekt hier niet alleen op de directe vraag, maar ook: waarom het gebeurt, hoe je het voorkomt, en wat het eindresultaat is. Een fundamenteel andere informatiestrategie. Niet één antwoord vinden, maar het onderwerp uitputten.

Prompt: “Wat zijn de voordelen van buiten koken met een driepoot bbq boven een vuurschaal?”

• OpenAI: voordelen buiten koken driepoot bbq vuurschaal
• Gemini: voordelen driepoot bbq boven vuurschaal · driepoot bbq voordelen · vuurschaal met driepoot koken · kopen op een driepoot tips · waarom driepoot bbq gebruiken
• Claude: voordelen driepoot bbq vuurschaal · driepoot barbecue vergelijking vuurschaal

Hoe scoren onze klanten per platform?

Nu het gedeelte dat ons als bureau het meest interesseert: hoe presteert de website van een klant in de resultaten die de AI teruggeeft?

Wat we meten is het volgende: verschijnt de klantwebsite in de antwoorden van de AI, en op welke positie? Daarvoor zijn er drie mogelijke uitkomsten per zoekopdracht:

1. De klant staat erin (positie 1 t/m 10 in de AI-resultaten)
2. De klant staat er niet in, maar concurrenten wel (de AI gaf wél resultaten, maar de klant ontbreekt)
3. De AI gaf helemaal niets terug (de query leverde geen enkel resultaat op)

De data over al onze klanten heen:

Twee dingen springen eruit.

1. Claude scoort onze klanten het hoogst in de top 3 (17,5%), gevolgd door Gemini en OpenAI die vrijwel gelijk liggen (12,3-12,4%). Claude heeft ook het hoogste gecombineerde top-10-percentage (28,8%). Dat is opvallend: Claude zoekt met de minste queries, maar vindt de klant relatief het vaakst.
2. OpenAI geeft in 15,9% van de gevallen helemaal geen resultaat terug. Gemini en Claude doen dit praktisch nooit (0,1-0,3%). Dat heeft te maken met de gefocuste één-query-aanpak van OpenAI: als die ene zoekopdracht niets oplevert, is er geen tweede poging. Gemini heeft door zijn brede aanpak veel meer kansen om wél iets te vinden.

Wat betekent dit voor je contentstrategie?

De drie AI’s zoeken anders, en dat heeft directe gevolgen voor welke content ze oppikken.

Voor OpenAI (ChatGPT): de focus ligt op één gerichte query, en die blijft dicht bij de originele vraag. Content die precies aansluit bij de vraagformulering wint. Pagina’s die vragen direct beantwoorden (met de vraag letterlijk in de tekst) scoren beter. SEO-principes die je al kent, werken hier goed.

Voor Gemini: Gemini zoekt een onderwerp vanuit meerdere hoeken tegelijk. Brede, thematische content die meerdere aspecten behandelt, heeft hier een structureel voordeel. Een pagina die niet alleen ‘voordelen van X’ behandelt, maar ook ‘waarom X’, ‘hoe X voorkomen’ en ‘X vergelijken met Y’, wordt vaker gevonden (omdat Gemini al die vragen stelt).

Voor Claude: strikte trefwoordrelevantie telt het zwaarst. Claude comprimeert het meest en zoekt de kern. Heldere, specifieke titels en headers die de zoekterm direct bevatten, scoren beter dan omschrijvende teksten. Minder blabla, meer directheid.

Meetbaarheid en personalisatie

Een terechte vraag bij dit soort data is: verschilt de positie niet per gebruiker? Dat klopt gedeeltelijk. AI-assistenten kunnen resultaten personaliseren op basis van eerdere gesprekken, inlogstatus of geografische locatie. Onze metingen controleren hier zo veel mogelijk op door te werken met identieke prompts, ingevoerd onder gelijkblijvende sessie-instellingen en zonder ingelogde gebruikerscontext.

Wat we meten is daarom geen absolute positie die elke gebruiker ziet, maar een gecontroleerde meting: verschijnt de website van een klant in de resultaten van de AI bij een specifieke zoekopdracht, en op welke positie? Dat maakt de data vergelijkbaar over tijd en tussen klanten. Het is een relatieve indicator, geen garantie (maar dat geldt voor traditionele SEO-metingen evenzeer).

De nieuwe realiteit van AI-zichtbaarheid

Wat deze data ons leert, is dat AI-zoekmachines geen monoliet zijn. Wie zijn content optimaliseert voor ‘de AI’ zonder te weten welke AI, mist het punt. ChatGPT, Gemini en Claude hanteren fundamenteel andere zoekstrategieën en de vraag of jouw klant daarin verschijnt, heeft alles te maken met hoe je content is opgebouwd. Bij Madheads meten we die positie per platform, per prompt, per klant.

Analyse gebaseerd op 12.762 geclassificeerde zoekopdrachten, gegenereerd vanuit identieke prompts op OpenAI (2.374 queries), Gemini (7.522 queries) en Claude (2.866 queries), over meerdere sectoren en klanten. Data verzameld in de periode februari–mei 2026.