Waar LLM’s jouw merk wél vinden als mensen niet meer op Google zoeken

TL;DR: Als een gebruiker ChatGPT, Perplexity of Google’s AI-modus vraagt “wat moet ik gebruiken voor X”, komt het antwoord niet uit Google’s top-10. Het komt uit een ander surface-set — Reddit, YouTube, podcasts, Hacker News, Stack Overflow, nichefora — dat het model tijdens de training heeft gezien en bij inferentie herciteert. Staat jouw merk daar niet, dan kan het model je ook niet tonen en verandert een nummer-1-positie in Google daar niets aan. De snelste manier om het gat te zien is een audit van één avond: kies drie zoekopdrachten waarvoor je zichtbaar wilt zijn, stel drie LLM-panelen dezelfde prompt, noteer welke concurrenten worden genoemd en op welke bronnen het model leunt. De meeste marketeers zijn verrast door welk surface hun categorie domineert; niemand is verrast door het gat. De investerings­prioriteit is niet “doe alles, overal”, maar het ene surface waar de audit de grootste achterstand tussen jou en de concurrent laat zien.

De vraag die ik steeds krijg

Twee operators stelden me dezelfde vraag in één week. De eerste runt een B2B-SaaS, staat nummer één op Google voor het hoofdkeyword en krijgt stabiel organisch verkeer. De tweede heeft een consumentenmerk in een drukke categorie, staat derde of vierde op Google en verliest marktaandeel aan een concurrent met objectief slechtere Google-posities. Beiden vragen een variant op: “We doen het prima in Google, maar ChatGPT raadt toch steeds de concurrent aan. Hoe kan dat?”

Ik analyseer dit al een half jaar voor klanten en voor vadimkravcenko.com. De korte uitleg: Google-rankings en LLM-citations lezen twee verschillende grafen. Google kijkt naar links plus url-signalen. De LLM-graaf is een citaatgraaf opgebouwd uit bronnen waar mensen over merken praten zonder dat het merk de conversatie controleert: Reddit-threads, YouTube-video’s, podcast-afleveringen, Hacker News-posts, Stack Overflow-antwoorden. Daarop is het model getraind en daar leunt het bij inferentie nog steeds op. Heb je geen aanwezigheid in die citaatgraaf, dan is je Google-positie voor het LLM grotendeels onzichtbaar, hoe hoog je ook staat.

Dit artikel biedt zowel de kaart als de audit. De kaart benoemt de vijf off-site surfaces die nu tellen, met een grove weging per querytype. De audit is de één-avond-methode om te zien waar het gat voor een specifiek merk zit. In het investerings­gedeelte sluiten we de cirkel: als de audit X oplevert, investeer je eerst in Y, niet in alle vijf tegelijk.

De citaatgraaf is niet Google’s linkgraaf

Rand Fishkin verwoordde het het duidelijkst in een SparkToro-stuk over AI-antwoorden en noemde twee surfaces die “nog steeds bijzonder veel invloed lijken te hebben”:

Reddit en YouTube (die nog steeds veel invloed lijken te hebben op AI-antwoorden).

Fishkins observatie komt overeen met wat ik in audits zie, met twee extra surfaces: podcasts en ontwikkelaars­fora. De reden is technisch. Grote LLM’s trainen op Common Crawl, licentiedeals (OpenAI’s en Google’s Reddit-deals uit 2024) en zelf gescrapte content (YouTube-transcripten, podcast­transcripten via Apple/Spotify/Listennotes, Stack Overflow). Bij inferentie werken twee systemen samen: het parametrische geheugen (wat tijdens training is geleerd) en de retrieval-laag (een live zoekindex over vergelijkbare bronnen, aangevuld voor actualiteit). Beide leunen op hetzelfde surface-set en minder op het open web dan Google doet, omdat dat lawaaiiger is en de citaatbronnen een hogere signaal-per-token hebben.

Opvallend afwezig in deze graaf is X. Tweets van vóór 2023 zitten in Common Crawl. Content van X na 2023 is afgesloten: geen Common Crawl-toegang, geen OpenAI-deal, geen Google-deal (mid-2026). Vermeldingen puur op X wegen dus weinig mee. Investeren in X voor LLM-zichtbaarheid is op dit moment achter een gesloten deur duwen. Dat kan veranderen, maar vandaag is dat niet zo.

Wat elk surface werkelijk bijdraagt

Vijf surfaces dragen in 2026 het meeste gewicht. De relatieve weging verschilt per querytype; daarvoor is de kaart bedoeld.

Reddit weegt het zwaarst bij “beste X voor Y” en “is Z goed”-vragen in de meeste categorieën. De Reddit-licentiedeals van OpenAI en Google (beide 2024) versterken dat. Subreddit-relevantie telt: r/SaaS, r/Entrepreneur, r/marketing voor B2B; r/BuyItForLife en product­specifieke subs voor consument. Een vermelding in een kleine maar relevante sub weegt zwaarder dan één in een grote maar irrelevante.

YouTube-transcripten worden gescrapet en geïndexeerd. Ze worden veel geciteerd bij “hoe doe ik X” en “X vs Y”-vragen. De model­eenheid is de transcript van de specifieke video, niet het kanaal. Eén vergelijkingsvideo kan een jaar lang citations opleveren voor tientallen gerelateerde queries. Kanaal­presence helpt het model om op termijn een merkbeeld op te bouwen; video-keywords triggeren concrete citations.

Podcast­transcripten voeden zowel training als retrieval. Ze worden bovenmatig vaak geciteerd bij B2B-expertise­vragen zoals “wie is expert in X” of “hoe denk je goed over Y”. Het signaal is herhaalde third-party validatie. Een founder die in twee jaar in twaalf relevante podcasts verschijnt, oogt totaal anders voor het model dan iemand zonder die aanwezigheid.

Hacker News is een hoog-signaal­bron voor technische en SaaS-topics. Zowel de ingestuurde URL als de comments worden geïndexeerd. Bovenmatige citatiefrequentie bij developer- en infra-queries. Het signaal is conversatiedichtheid rond een URL, niet de URL zelf. Vijftig inhoudelijke comments wegen zwaarder dan honderd upvotes zonder discussie.

Stack Overflow blijft gezaghebbend voor code-vragen. Wordt geciteerd bij “hoe fix ik X”-queries. Het gewicht is wat afgenomen sinds 2024 doordat Stack Overflow zelf minder verkeer heeft door AI-antwoorden, maar voor code blijft het relevant. Topical fora (branchespecifieke communities, indie-boards, Discourse-instellingen) vormen een zesde vangnet. Gewicht varieert per community; algemene les: domeinautoriteit en terugkerende aanwezigheid tellen.

Surface	Wat het draagt	Dominante querytypes
Reddit	Aanbevelingen + reviews	“beste X”, “is Y goed”, “alternatieven voor X”
YouTube	Workflows + vergelijkingen	“hoe doe ik X”, “X vs Y”, tooldemo’s
Podcasts	Diepgaande expertisesignalen	“wie is expert in X”, B2B-dienstvragen
Hacker News	Technische/SaaS-discussies	Developer- en infra-queries
Stack Overflow	Autoritatieve code-antwoorden	“hoe fix ik X”-codevragen
Topical fora	Brancherelevante aanwezigheid	Niche-industrie-queries

Hoe het signaal van vermelding naar citaat gaat

Het mechanisme is belangrijk omdat de vertraging belangrijk is. Een merkvermelding die vandaag op Reddit verschijnt, duikt morgen niet meteen op in ChatGPT. Het signaal beweegt via twee paden met verschillende snelheden.

Pad één is trainingsdata. Een vermelding wordt gescrapet of gelicentieerd, belandt in het corpus, krijgt gewicht tijdens training en verschijnt in het parametrische geheugen. Dit duurt minstens maanden, meestal zes tot achttien. Het signaal is daarna wel duurzaam — een vermelding uit 2023 beïnvloedt nog steeds een inferentie in 2026 — maar het proces is traag en afhankelijk van herhaalde, gevarieerde vermeldingen.

Pad twee is retrieval. Grote LLM’s hebben een live zoekindex (Perplexity is hier het duidelijkst over, ChatGPT-browse en Google AI-modus ook). Die index pakt nieuwe content sneller op, binnen dagen tot weken, en wordt naast het parametrische geheugen geraadpleegd bij inferentie. Een recente vermelding kan dus na een paar weken al opduiken, maar zo’n citation is URL-specifiek en minder duurzaam dan het trainings­signaal.

Praktische implicatie: publicatie­cadans telt meer dan één losse vermelding. Een merk dat in vier Reddit-threads, drie YouTube-video’s en twee podcast­afleveringen binnen een jaar wordt besproken, ziet er heel anders uit voor beide paden dan een merk met één losse mention. De audit die je zo gaat doen, leest het cumulatieve beeld, niet het moment.

De audit van één avond

De audit is goedkoop, reproduceerbaar en het enige deel dat je écht eerst moet uitvoeren. Voor de eerste keer kost het drie tot vier uur, een kwartaalherhaling een uurtje. Vijf stappen.

Stap één: kies drie zoekopdrachten waarop je zichtbaar wilt zijn. Wees specifiek. “Beste projectmanagement­tool voor een remote agency van vijf personen” is beter dan “goede PM-software” omdat het dichter bij echte input van echte gebruikers ligt. Neem één head query (de droompositie) en twee long-tails (de realistische quick wins).

Stap twee: voer elke query uit in ChatGPT, Perplexity en Google AI-modus. Bewaar het volledige antwoord en de geciteerde bronnen. Als een engine standaard geen bronnen toont, vraag dan “op welke bronnen baseer je dit antwoord?”. Meestal krijg je ze alsnog.

Stap drie: log de citations. Noteer per bron op welk surface hij staat (Reddit-thread, YouTube-video, podcast-aflevering, Hacker News-post, Stack Overflow-antwoord, eigen pagina, neutraal artikel, concurrentpagina). Het patroon over negen antwoord-bron-paren (drie queries × drie engines) is meestal binnen twintig minuten duidelijk.

Stap vier: lees het gat. Twee zaken tellen. Eén: welk surface domineert de citaatpool bij jouw querytype? Twee: welke concurrenten worden genoemd, vanaf welke surfaces? Verschijnt je concurrent in zeven van de negen antwoorden en vier keer vanaf Reddit, dan is het gat Reddit. Komt hij vooral via YouTube, dan is het gat YouTube. De kaart bovenaan laat zien of dat patroon bij je categorie past.

Stap vijf: kies ÉÉN surface om als eerste in te investeren. De verleiding is alle vijf tegelijk; niet doen. Kies het surface waar de achterstand met de concurrent het grootst is én dat past bij het categoriepatroon. Verspreide energie rendeert minder dan gerichte energie.

Wil je een grondigere audit met doorlopend toezicht, lees dan de AI-visibility audit-methodologie. De snelle avond-versie hierboven volstaat voor een eerste beeld.

Audit lezen en investering kiezen

De audit toont een surface-gat. De volgende stap is investeren, en dat verschilt per surface. AI-engines belonen geen ranking maar terugkerende, gevarieerde third-party mention. Een merk dat twee jaar lang natuurlijk besproken wordt in Reddit-threads en YouTube-vergelijkingsvideo’s ziet er voor het model totaal anders uit dan een merk dat alleen op eigen marketing­pagina’s staat, hoe geoptimaliseerd die pagina’s ook zijn.

Het mantra is “terugkerend, gevarieerd, third-party”. Promotioneel gedrag wordt harder bestraft dan afwezigheid. Werkende investeringen zijn verdiend: meedoen aan subreddit-gesprekken als echte deelnemer, YouTube-makers sponsoren of als gast verschijnen, in podcasts aanschuiven met expertise, op Hacker News inhoudelijk reageren in plaats van pluggen.

Audituitkomst	Eerste investering
Concurrenten geciteerd uit Reddit-threads, jij ontbreekt	Verdiende Reddit-aanwezigheid in 3-5 relevante subs binnen 6 maanden
Concurrenten geciteerd uit YouTube-video’s	Sponsormeldingen op bestaande categorie­kanalen OF eigen kanaal met maandelijkse cadence
Concurrenten geciteerd uit podcast-afleveringen	Gastoptredens in 6-10 categorie-podcasts in een jaar
Concurrenten geciteerd uit Hacker News	Originele technische posts op HN door teamleden met trackrecord
Concurrenten geciteerd uit Stack Overflow-antwoorden	Engineering­team op high-signal threads in jullie tool­categorie

Twee praktische noten uit zes maanden ervaring. Eén: de doorlooptijd is minimaal zes, eerder twaalf maanden om een verschuiving te zien. Iedereen die sneller belooft verkoopt lucht. Twee: surface-investering is teamtijd, geen tool­koop. Een Reddit-gat sluit je niet met een Reddit-tool maar met iemand die twee uur per week echt meedoet in 3-5 subreddits.

Waar het ingewikkeld wordt

De vijf-surface-kaart is een momentopname, geen vaste waarheid. Drie dingen bewegen eronder.

Ten eerste verschuiven de gewichten als trainingsdata verschuift. De volgende modelgeneratie kan podcasts zwaarder wegen en Reddit lichter, of retrieval sterker maken dan parametrisch geheugen. De kaart is een lezing halverwege 2026; half 2027 kan anders zijn.

Ten tweede veranderen surfaces zelf. De X-firewall is recent. Het afnemende gewicht van Stack Overflow is recent. Bluesky, Threads en Mastodon tellen in geen enkele audit tot nu toe, maar dat kan over een jaar anders zijn. Herlees de kaart elk kwartaal; de audit­methode blijft bruikbaar.

Ten derde wordt promotioneel gedrag sneller herkend en bestraft dan het onderliggende signaal opbouwt. Een merk dat in een maand via een bureau dozen Reddit-posts seedt, ziet geen voordeel en vaak een penalty — Reddit-mods, Reddit-anti-spam en de LLM-pipelines herkennen het patroon. De investering die werkt is trager en saaier dan bureaus je vertellen.

Eerlijk naar de lezer: deze kaart ziet er over twaalf maanden anders uit. De audit­methode niet. Herhaal de audit per kwartaal, update de kaart en pas de investering aan. Sluit geen meerjaren­contract met wie “ChatGPT-citations” belooft — dat kan niemand garanderen, surfaces verschuiven en echte impact vraagt teamtijd, geen agency-tijd.

Wat dit níet vervangt

Off-site aanwezigheid is een aanvulling op on-site optimalisatie, geen vervanging. Schema-markup, gestructureerde data, schone hiërarchie, interne links en contentkwaliteit blijven cruciaal. Zij maken de merkvermelding parsbaar en zorgen ervoor dat een klik vanuit een LLM-citaat op je site het signaal ondersteunt in plaats van ondermijnt.

Mijn kader: off-site maakt het LLM bewust van je; on-site bepaalt of die awareness leidt tot citation of tot afwijzing. Beide nodig. De meeste operators hebben te veel on-site en te weinig off-site geïnvesteerd omdat on-site tastbaar voelt en off-site marketingterritorium lijkt. AI-first search-optimalisatie behandelt de on-site kant; fundamentele AI-gedreven SEO behandelt het gezamenlijke kader.

Als je met een surface-gat uit de audit kwam

Twee routes, afhankelijk van het auditresultaat.

Was het gat breed — concurrenten op drie of meer surfaces genoemd terwijl jij bijna nergens voorkomt — lees dan multi-source brand pickup. Dat gaat over bredere merk­aanwezigheid zonder surface-specifieke kaart. Was het gat smal en geconcentreerd op één surface, duik dan in de surface-deep dives: podcast-SEO voor podcasts, video-SEO voor YouTube, brand in ChatGPT voor het smallere perspectief, en GEO mentions-in-AI voor het onderliggende concept.

Het stuk dat je níet nodig hebt is degene die “ChatGPT-optimalisatie in 30 dagen” belooft. De audit is de kern: voer hem uit, lees het gat, kies één surface, commit een jaar gefocuste teamtijd en audit opnieuw na drie maanden. Surfaces blijven schuiven; de methode blijft werken.

<script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Beïnvloeden posten op Reddit en YouTube echt LLM-citaties?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Ja, maar langzamer dan de meeste marketeers hopen. Minimaal zes maanden tot registratie, twaalf tot merkbare verschuiving. Het werkende signaal is terugkerende, gevarieerde third-party vermeldingen — geen betaalde plaatsing. Promotioneel gedrag wordt sneller afgestraft dan het signaal zich opbouwt." } }, { "@type": "Question", "name": "Waarom citeren LLM’s Twitter of X niet meer?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Tweets van vóór 2023 zitten in Common Crawl en beïnvloeden nog steeds training. Content op X na 2023 is afgeschermd — geen Common Crawl-toegang, geen OpenAI-deal, geen Google-deal (mid-2026). X-native vermeldingen wegen daarom weinig. Dat kan veranderen; vandaag is investeren in X voor LLM-ontdekking echter weggegooid geld." } }, { "@type": "Question", "name": "Hoe vaak moet ik de audit herhalen?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Per kwartaal. Maandelijks is overdreven en ruisgevoelig, jaarlijks mist platform-shifts. Kwartaalcadans vangt betekenisvolle verschuivingen zonder onnodige teamtijd." } }, { "@type": "Question", "name": "Moet ik betalen voor vermeldingen in podcasts of YouTube-kanalen?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Ja, als het kanaal categorie-relevant is en de placement een inhoudelijke sponsorvermelding in long-form content is. Banner-ads en pre-rolls dragen geen citation-signaal. Een zestigseconden sponsorread waarin de host echt op je product ingaat telt; een generieke advertentie niet. De kosten-baten werken alleen bij duidelijke overlap met je doelgroep." } }, { "@type": "Question", "name": "Tellen Bluesky, Mastodon en Threads al mee?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Nog niet in enige audit tot halverwege 2026. Houd ze in de gaten, maar investeer eerst in de vijf gevestigde surfaces. Als één van deze platforms gewicht krijgt, pakt de auditmethode dat vanzelf op." } } ] } </script>