De complete GEO-audit (stappenplan)

Je hebt de theorie gelezen, je begrijpt hoe AI-zoekmachines content kiezen, en toch blijft één vraag hangen: waar begin je eigenlijk? Mijn antwoord is altijd hetzelfde. Je begint met een audit. Voor je iets kan optimaliseren, moet je weten waar je vandaag staat. En in de wereld van AI-zoekresultaten staan de meeste merken voor een blinde muur: ze hebben geen flauw idee of ChatGPT of Perplexity hen ooit noemt.

In dit artikel neem ik je mee door een complete GEO-audit. GEO (Generative Engine Optimization) is de discipline die ervoor zorgt dat AI-assistenten jouw merk citeren in hun antwoorden. De audit die ik hieronder beschrijf is bewust praktisch gehouden: je rondt ze af in weken, niet in maanden, en je hebt er geen exotische tooling voor nodig.

Wil je eerst het bredere kader? Lees dan de ultieme GEO-handleiding, die alle bouwstenen samenbrengt. Dit artikel zoomt in op één ding: hoe je vandaag een nulmeting maakt.

Check je eigen pagina: start met een gratis GEO-score via onze GEO-check.

Wat een GEO-audit precies is

Een GEO-audit is een systematische foto van je huidige AI-zichtbaarheid. Ze beantwoordt drie vragen tegelijk: waar word je geciteerd, waar niet, en waarom scoren concurrenten op de plekken waar jij ontbreekt? Het resultaat is geen vaag buikgevoel maar een concreet vertrekpunt met cijfers, gaps en een prioriteitenlijst.

Ik werk de audit altijd uit in zeven componenten. Elk component bouwt voort op het vorige, en samen geven ze een volledig beeld:

Promptlandschap in kaart brengen
Huidige zichtbaarheid meten
Extractie-analyse van je content
Concurrentiepositie bepalen
Merksalience evalueren
Technische gereedheid controleren
Gappenanalyse en prioritering

Hieronder loop ik elk component door als stappenplan.

Het stappenplan: zeven componenten

Stap 1: Breng je promptlandschap in kaart

Voor je zichtbaarheid kan meten, moet je weten welke vragen er voor jouw business toe doen. Ik vertrek altijd van drie soorten prompts:

Merkprompts: “Wat is [jouw merk]”, “[jouw merk] reviews”, “[jouw merk] vs [concurrent]”.
Product- of dienstprompts: “[product] features”, “[product] alternatieven”.
Categorieprompts: “beste [categorie] software”, “hoe doe ik [taak]”. Dit zijn de gevechten die je echt wil winnen.

Breid die kern uit met intentievarianten (informatief, commercieel, transactioneel) en modifiers zoals “2026”, “beste”, “voor kmo” of “voor enterprise”. Geef daarna elke prompt een prioriteitsscore op basis van businesswaarde, volume en haalbaarheid. Documenteer 50 tot 200 prompts in een eenvoudig overzicht. Die set wordt het meetfundament voor de rest van de audit.

Stap 2: Meet je huidige zichtbaarheid

Nu de promptset klaar is, ga je meten. Voor elke prioriteitsprompt dien je dezelfde vraag in bij elk groot AI-platform: Google AI, ChatGPT, Perplexity en Claude. Noteer telkens of je geciteerd wordt, op welke positie, en welke concurrenten verschijnen. Herhaal elke prompt drie tot vijf keer, want AI-antwoorden variëren van keer tot keer.

Uit die data bereken je een paar kernmetrics:

Selectiegraad: in hoeveel procent van de prompts word je geciteerd?
Citatieaandeel: welk aandeel van alle citaten gaat naar jou versus de rest?
Primaire-bronratio: als je geciteerd wordt, hoe vaak ben je dan de hoofdbron?

Splits die cijfers uit per platform. ChatGPT, Perplexity en Google AI gedragen zich verschillend, en je wil weten waar je sterk staat en waar je gaten hebt. Voor de praktische opzet van dit soort metingen is citation mining een handige verdieping.

Stap 3: Analyseer wat AI uit je content haalt

Geciteerd worden is één ding, maar weten welke passages een model gebruikt is goud waard. Neem de pagina’s die in stap 2 citaten kregen en vergelijk het AI-antwoord met je brontekst. Welke alinea’s worden letterlijk overgenomen of geparafraseerd? Welke secties komen er nooit uit?

Reken per pagina ook een ruwe dekkingsgraad uit: hoeveel van je tekst wordt effectief geëxtraheerd? Vaak zie je hetzelfde patroon: je definitiesectie scoort hoog, je case study of conclusie wordt amper aangeraakt. Dat zijn precies de inzichten die later sturen waar je moet bijschaven. Bekijk daarnaast je niet-geëxtraheerde content en vraag je af: is ze vindbaar, relevant, goed gestructureerd en competitief genoeg?

Stap 4: Bepaal je concurrentiepositie

Een cijfer in isolatie zegt weinig. Een selectiegraad van 30 procent is sterk als de marktleider op 35 zit, en zwak als die op 80 zit. Daarom breng ik altijd de concurrentie in kaart.

Identificeer eerst je echte concurrenten, maar vergeet de contentconcurrenten niet: vakmedia, reviewsites en kennisplatformen die jouw prompts inpikken zonder je commerciële rivaal te zijn. Map vervolgens per prioriteitsprompt wie er gewonnen heeft en waarom. Vaak is het antwoord pijnlijk simpel: de concurrent heeft een actuele vergelijkingspagina met een feature-matrix, en jij hebt enkel een productpagina. Sluit af met een overzicht van je voordelen (waar je wint) en je nadelen (waar je structureel verliest).

Stap 5: Evalueer je merksalience

Sommige modellen noemen je zelfs zonder dat je content live wordt opgehaald, gewoon op basis van wat ze tijdens hun training hebben geleerd. Dat noem ik salience. Test dit door categorieprompts zonder je merknaam te stellen, met de zoekfunctie uit: “Wat zijn de leidende platformen voor [categorie]?” Word je spontaan genoemd, en op welke positie?

Test daarna de associaties: vul prompts aan zoals “[jouw merk] staat bekend om…” en kijk of het model klopt. Strookt de associatie met je positionering, of hangt er een verkeerd of verouderd beeld aan je merk? Vergelijk dit over meerdere modellen, want salience verschilt sterk per model.

Stap 6: Controleer je technische gereedheid

De beste content helpt niet als AI-crawlers er niet bijkunnen. Loop daarom een technische checklist af:

Crawlbaarheid: laat je robots.txt crawlers als GPTBot en Google-Extended toe? Staat content niet achter een loginmuur of zware JavaScript?
Indexatie: staan je sleutelpagina’s in Google en Bing? Klopt je sitemap en je canonical-tags?
Gestructureerde data: gebruik je correcte schema.org-markup (Product, FAQ, HowTo) zonder fouten?
Contentstructuur: heb je een heldere koppenhiërarchie, en staat je tekst als tekst (niet als afbeelding)?
Performantie: laden je pagina’s snel genoeg en zijn ze stabiel beschikbaar?

Geef elk onderdeel een score en bereken een technische gereedheidsscore. Eén zwak onderdeel kan al je inhoudelijke werk ondermijnen, dus dit is geen detail.

Stap 7: Doe de gappenanalyse en prioriteer

Nu komt alles samen. Verzamel uit elk vorig component de concrete gaps: prompts met lage selectiegraad, ontbrekende contenttypes, segmenten waar concurrenten domineren, foute merkassociaties, technische blokkades.

Scoor elke gap op impact (hoeveel levert het op?) en inspanning (hoe moeilijk is het?). Daarmee verdeel je alles in vier vakken: quick wins (veel impact, weinig werk), grote projecten, nice-to-haves en zaken die je beter loslaat. De quick wins pak je eerst. Giet het geheel in een roadmap met fases, zodat je weet wat in week 1 tot 4 moet gebeuren en wat pas later.

Sluit af met een baseline-document: leg al je kerncijfers vast op de auditdatum. Dat vertrekpunt is wat een audit pas waardevol maakt, want over drie maanden wil je kunnen aantonen dat je selectiegraad effectief gestegen is.

Checklist: ben je klaar met je GEO-audit?

Gebruik deze checklist om te bewaken dat je niets overslaat:

Loop je deze lijst af, dan heb je geen losse observaties maar een echt fundament om op te bouwen. Wil je de meting daarna omzetten in een herhaalbaar rapport, lees dan hoe je een AI-zichtbaarheidsrapport maken kan, en welke AI-zichtbaarheid tools je het werk uit handen nemen.

Veelgestelde vragen

Hoelang duurt een complete GEO-audit?

Voor een eerste volledige audit reken ik op ongeveer vijf weken: één week voor het promptlandschap, één voor de zichtbaarheidsmeting, één voor content- en concurrentieanalyse, en de laatste weken voor salience, techniek en synthese. Wie enkel een snelle nulmeting wil, kan een afgeslankte versie op een paar dagen draaien door zich tot de top-prompts en de kernmetrics te beperken.

Heb ik dure tools nodig om dit te doen?

Nee. Je kan de basis volledig manueel uitvoeren door prompts in te dienen bij ChatGPT, Perplexity, Claude en Google AI, en de citaten te noteren in een spreadsheet. Tools versnellen vooral het repetitieve werk en het herhaald meten. Begin manueel, zodat je voelt hoe de data eruitziet, en automatiseer pas daarna de delen die je toch elke maand opnieuw doet.

Hoe vaak moet ik de audit herhalen?

De volledige audit is een momentopname die je een tot twee keer per jaar opnieuw uitvoert. De kernmetrics zoals selectiegraad en citatieaandeel meet je beter maandelijks of per kwartaal, want zo zie je trends ontstaan. Citatiedata is van nature ruizig, dus laat je niet leiden door één dip: pas een lijn over twee tot drie metingen is een echt signaal.

Wat doe ik eerst met de resultaten?

Begin altijd met de quick wins uit je gappenanalyse: technische fixes die zichtbaarheid deblokkeren en ontbrekende content die je snel kan invullen, zoals een vergelijkingspagina. Stem daarna je prioriteiten af met de betrokkenen en zet een vast meetsysteem op. Zo wordt de audit het startpunt van een doorlopend optimalisatieproces in plaats van een rapport dat in een la verdwijnt.