Hoe zie je het zoekvolume voor ChatGPT-zoekopdrachten (en andere LLM's)?
In dit artikel:
Het is nog niet mogelijk om een betrouwbaar zoekvolume voor ChatGPT-zoekopdrachten te krijgen. LLM’s (zoals ChatGPT, Claude en Perplexity) hebben geen equivalent van Google Search Console en traditionele keyword planners leveren geen harde data voor de veelvuldig contextuele en sterk variërende prompts die gebruikers aan LLM’s geven. Waar Google werkt met relatief korte, herhaalbare zoekqueries, bestaan prompts uit veel langere, situationele en persoonsgebonden vragen, waardoor klassieke volumeberekeningen praktisch onmogelijk zijn.
Wat wél meetbaar is, is hoe vaak en op welke manier jouw merk in AI-antwoorden voorkomt: citaties, share-of-voice in responses, positie binnen gegenereerde antwoorden en het sentiment rond die vermeldingen. Voor een snelle nulmeting noemt het stuk Ahrefs’ AI Citations Report (vereist een betaald account), dat zicht geeft op prestaties in antwoorden van ChatGPT, Perplexity, Claude en Google’s AI Overviews. Andere tools met nuttige signalen zijn onder meer Ahrefs Brand Radar, Semrush AI SEO Toolkit, Profound, Otterly en Peec AI. Deze tools geven geen klassieke zoekvolumes, maar wel indicatoren zoals bronvermeldingen, frequentie van aanhalingen, ranking in AI-gegenereerde overviews en sentimentanalyse — plus de mogelijkheid om specifieke prompts te volgen.
Een praktische startstrategie is om bestaande Google Search Console-data te gebruiken: haal de lange, conversatie-achtige queries eruit (wie/wat/waar-vragen en zeer lange vragen) en gebruik die als brug naar AI-prompttracking. Combineer echte zoekdata met AI-tooldata om een bruikbare dataset op te bouwen.
Belangrijk is ook technologisch onderscheid: gebruik LLM’s niet als primaire data‑bron voor volumes — scrapingclaims van custom GPT’s leveren vaak onbetrouwbare of verzonnen cijfers — maar zet LLM’s in als analytische laag boven bestaande SEO-API’s (bijvoorbeeld via orchestrators als LangChain). LLM’s zijn uitstekende co-pilots voor creatie en analyse: keyword-ideeën, clustering, prompt- en contentbriefing en herschrijven.
KPI’s moeten verschuiven van puur volume naar metrics die tellen in AI-search: betrouwbaarheid van bronnen, zichtbaarheid in AI-antwoorden, trust en conversie-impact. Omdat veel vragen direct in de AI-interface worden opgelost, dalen CTR’s en traditionele trafficmetingen in relevantie. De strategische focus wordt dus: zichtbaarheid, positionering en betrouwbaarheid in de AI-journey in plaats van het najagen van klassieke zoekvolumes.