Wie niet genoemd wordt op Wikipedia is nauwelijks vindbaar in AI
In dit artikel:
Wikipedia en Wikidata vormen de onmisbare basis van veel grote taalmodellen: wie daar niet voorkomt, wordt in de praktijk zelden door ChatGPT, Gemini of vergelijkbare LLM’s genoemd. Waar marketeers en SEO-specialisten zich richten op AI-ranking, zero-click en generatieve overviews, ontbreekt vaak de vraag of een merk of expert überhaupt in het “geheugen” van die modellen is opgenomen. Dat geheugen bestaat grotendeels uit vooraf verzamelde, gestructureerde teksten — en Wikipedia levert precies die machinevriendelijke, neutrale en goed gecureerde data waar LLM’s op vertrouwen.
Waarom? Wikipedia biedt infoboxen, categorieën, hyperlinks en bronvermeldingen die AI-systemen efficiënt kunnen verwerken. Veel modellen crawlen Wikipedia in bulk; volgens de Wikimedia Foundation komt een groot deel van het zwaarste verkeer van zulke AI-crawlers, wat sinds begin 2024 leidde tot een sterke toename in bandbreedtegebruik. Als reactie daarop publiceerden Wikipedia en Kaggle in april 2025 een speciaal geformatteerde dataset voor AI-bedrijven — een expliciete erkenning van Wikipedia’s rol in trainingsdata. Ook wetenschappelijke documenten van grote spelers noemen Wikipedia expliciet als trainingsbron.
Toch wordt Wikipedia zelden onderdeel van marketingstrategieën. Redenen: het platform heeft geen commerciële dashboards, strikte moderatieregels en een cultuur van neutraliteit die bewerkingen door betrokken partijen ontmoedigt. Marketeers zien het als traag en complex, terwijl AI juist waarde hecht aan bronnen die systematisch en vrij van commerciële bias zijn. Bovendien verwarren veel mensen chatbot-gedrag met live zoeken: chatbots genereren antwoorden uit een intern getraind geheugen en doen meestal geen real-time websearches; bronnen als Wikipedia wegen daardoor extra zwaar. Zelfs technieken die wél live halen (RAG) blijken in de praktijk vaak ruis en inconsistentie te introduceren, waardoor verankering in de basismodeldata belangrijk blijft.
Praktische gevolgen: zichtbaarheid in generatieve AI begint met bestaan en consistente koppelingen in data. Wie herhaaldelijk genoemd wordt in relevante contexten, leert het model associaties te leggen tussen merk en onderwerp. Daarom is ook Wikidata cruciaal: als gestructureerde, meertalige database fungeert het als digitale geboorteakte die entiteiten eenduidig registreert en verbindt.
Het artikel geeft een concreet stappenplan om op te duiken in het AI-geheugen:
- Controleer eerst of je al vermeld bent en bouw voort op bestaande vermeldingen.
- Voeg kleine, goed onderbouwde aanvullingen toe in plaats van direct een zelfgeschreven promotionele pagina.
- Bewerk niet rechtstreeks bij eigenbelang; transparantie en onafhankelijke redacteurs worden gewaardeerd.
- Oefen in de sandbox, schrijf feitelijk en neutraal, voeg rechtenvrije media toe en blijf je pagina onderhouden.
- Maak een degelijk Wikidata-item met minimale velden en breid het uit voor betere herkenning.
Kortom: waar veel digitale tactieken gericht zijn op zichtbaarheid, begint langdurige AI-aanwezigheid met het verdienen van een plek in goed gestructureerde, neutrale bronnen. Voor wie serieus zichtbaar wil zijn in generatieve AI is Wikipedia niet achterhaald maar juist een strategisch toegangspoortje — mits je bereid bent de spelregels van die gemeenschap te respecteren.