Tips

GEO-strategie: waarom AI-zoekmachines jouw earned media belangrijker maken dan ooit

Stel, een potentiële klant stelt een vraag aan ChatGPT over een merk in jouw sector. Geen linkjes, geen organische top 10 aan zoekresultaten om zelf doorheen te schrollen. Gewoon een antwoord. Direct, zelfverzekerd, klaar. Maar waar komt dat antwoord vandaan? En staat jouw organisatie er dan tussen? Die vraag beantwoorden media-analist Jan-Kees van Oord en media-informatiespecialist Pascal Claeys van ANP Connect.
Jan-Kees werkt al jaren voor klanten aan media-analyses en ziet dagelijks hoe organisaties met data omgaan. Pascal duikt net zo diep de materie in, maar dan vanuit mediamonitoring en pr-impactanalyses.
Twee invalshoeken, maar een gedeelde conclusie: de manier waarop je zichtbaar wordt, is fundamenteel veranderd. Waarbij GEO, generatieve engine optimization (het optimaliseren van je zichtbaarheid in AI-antwoorden zoals ChatGPT en Perplexity, in plaats van in Google's zoekresultaten) belangrijker is dan ooit.

Van Google zoekmachine naar AI antwoordmachine

"Je reputatie wordt niet meer gevormd door je eigen etalage, je eigen website, maar wat de media en AI daarover zeggen," zegt Pascal. Hij noemt een cijfer dat bij veel communicatieprofessionals nog niet is geland: platforms als ChatGPT en Perplexity halen zo'n 82% van hun informatie uit betrouwbare earned media (bron). In de editie van december 2025 kwam 82% van alle AI-citaties uit earned media, en in de nieuwste editie van mei 2026 is dat 84%. Het patroon is dus stabiel: AI vertrouwt bijna uitsluitend op onafhankelijke, niet-betaalde bronnen.

Geen onafhankelijke berichtgeving over jouw organisatie betekent dus géén aanwezigheid in het antwoord dat een LLM (Large Language Model) geeft als iemand in jouw markt een zoekvraag stelt.

Dat is een andere wereld dan bij de oude SEO-logica. Vroeger optimaliseerde je je website om hoog te scoren in Google. Nu draait het om GEO, generative engine optimization. Pascal vat de verschuiving kernachtig samen: "Vroeger was je één van de vele sites die in het Google-overzicht stond. Nu is een LLM de zoekmachine en vormen betrouwbare earned media zoals het ANP de bron van de resultaten." 

Jan-Kees herkent dezelfde beweging. Media-analyse ging vroeger vooral over het in kaart brengen van volume en sentiment achteraf. Inmiddels is de vraag urgenter geworden: word je überhaupt meegenomen in de bronnen waar AI-modellen op vertrouwen?

"De beeldvorming van een merk wordt voor een groot deel nog steeds heel sterk bepaald door wat er in de media wordt geschreven," zegt hij. Het verschil is dat die media-aandacht nu niet alleen journalisten en lezers bereikt, maar ook de taalmodellen die miljoenen vragen per dag beantwoorden.

Persberichten en expertquotes als bron voor GEO-strategie

De praktische consequentie: persberichten en expertquotes zijn niet langer alleen instrumenten om journalisten te bereiken. Ze vormen óók de grondstof waarmee je discovery door AI-zoekmachine opbouwt.

Wie regelmatig in gezaghebbende bronnen wordt genoemd, met de juiste context en herhaling, bouwt aan een digitaal fundament dat een taalmodel meeneemt in zijn antwoord. Wie dat nalaat, bestaat simpelweg niet in dat antwoord.

De vervolgvraag ligt voor de hand: kun je dit nog inhalen als je hier de afgelopen jaren geen aandacht aan besteedde? "Ja, dat denk ik wel," antwoordt Pascal zonder aarzelen. Het begint met een plan van aanpak, gericht op persberichten en expertquotes die daadwerkelijk worden opgepikt door gezaghebbende bronnen. Geen kwestie van een nieuwe website bouwen, wel een kwestie van structureel zichtbaar worden waar het telt.

Een stappenplan voor blijvende GEO-zichtbaarheid

Hoe pak je dat dan concreet aan? Pascal en Jan-Kees schetsen samen een route die in vijf stappen te doorlopen is.

Stap 1: meet waar je nu staat
Niet in Google, maar in de AI-modellen zelf. Pascal adviseert organisaties om letterlijk zelf de vraag te stellen die hun doelgroep zou stellen. "Zelf vragen stellen in ChatGPT, Gemini of Grok, en dan bekijken hoe je merk daar wordt genoemd," legt hij uit. Dat is de nulmeting.

Stap 2: zorg dat je experts inzetbaar zijn op actueel nieuws
Jan-Kees beschrijft hoe dit bij ANP Connect is ingericht via de dienst Expertcommunicatie. "Bedrijven hebben het vaak moeilijk om in de spotlights te treden met de expertise die ze in huis hebben," zegt hij. Een redactie signaleert een artikel dat aansluit bij de expertise van een organisatie, een expert binnen de organisatie levert een quote, en die expertquote wordt verspreid naar een netwerk van journalisten.

Het resultaat: als een journalist over dat onderwerp schrijft, is de kans groot dat hij die quote gebruikt of de telefoon pakt voor een interview. Leg dit vast in een eigen bronnenbank: wie in jouw organisatie kan een geloofwaardige bron zijn, en op welk onderwerp? Zonder die lijst ben je bij elk nieuwsmoment weer opnieuw aan het zoeken naar wie er kan reageren.

Stap 3: verstuur persberichten met het nieuwe doel voor ogen 
Voorheen schreef je een persbericht om journalisten te bereiken. Dat blijft nodig, maar het doel verschuift volgens Pascal. "Schrijf een persbericht zo dat een taalmodel de kernboodschap makkelijk kan citeren, met heldere, herhaalbare bewoordingen in plaats van marketingtaal die alleen goed leest op je eigen site."

Stap 4: bouw herhaling op in gezaghebbende bronnen 
Eenmalige vermeldingen verdwijnen snel uit het geheugen van zowel journalisten als taalmodellen. Pascal noemt een cijfer dat dit onderstreept: TV-produceten die weten dat een verhaal geoptimaliseerd is voor AI-zoekopdrachten, zijn 68% vaker geneigd het te plaatsen. AI-optimalisatie beïnvloedt dus redactionele keuzes (bron). Consistentie in boodschap en herhaling over meerdere bronnen heen is dus geen bijzaak, maar de kern van de strategie.

Stap 5: monitor en stel bij
GEO-zichtbaarheid is geen project met een einddatum, het is een cyclus. Herhaal de nulmeting uit stap 1 periodiek, signaleer waar je wegvalt uit AI-antwoorden en stuur bij met nieuwe expertquotes of persberichten.

Wie dit stappenplan structureel doorloopt, bouwt niet alleen aan zichtbaarheid voor vandaag, maar aan een fundament dat AI-modellen keer op keer als betrouwbare bron blijven aanhalen.

Waarom sentiment alleen niet genoeg is voor je GEO-strategie

Toch ben je er nog niet met alleen die zichtbaarheid. Want stel dat je organisatie volop wordt genoemd, wat vertelt dat je eigenlijk? Hier wordt het gesprek interessant, want Pascal en Jan-Kees benaderen dezelfde vraag vanuit een net iets andere hoek: wat zegt sentiment eigenlijk, en wat mis je als je daar blijft steken?

De meeste media-analyses werken vandaag met drie categorieën: positief, negatief, neutraal. Handig, meetbaar, overzichtelijk. Maar volgens Pascal is dat precies het probleem. "Sentiment is als een bloedgroep bepalen," zegt hij. "Emotie is als een DNA-profiel." Sentiment zegt of iets positief of negatief is. Emotie zegt of mensen boos zijn, bang, bedroefd of blij. En dat onderscheid bepaalt welke actie je als organisatie onderneemt.

Zo maakt Pascal voor een grote bierbrouwer geen standaard media-analyse meer, maar wat hij inmiddels een pr-impactanalyse noemt. Per artikel wordt handmatig gekeken naar sentiment, context en de bijbehorende emotie. "We duiken heel diep in de artikelen, in welke context en samenhang die bierbrouwer wordt genoemd," legt hij uit. Die verdieping levert bruikbare sturing op, in plaats van slechts een percentage.

Lees ook:  In 4 stappen een goede mediamonitoringstrategie opzetten

Van sentimentscore naar actieplan: wat cijfers je niet vertellen

Want een dashboard met 42% positief, 31% neutraal en 27% negatief klinkt meetbaar, maar geeft eigenlijk nog geen antwoord op de enige vraag die er echt toe doet: wat moeten we nu doen? Is er bijsturing nodig en zo ja, waar?

Daarom pleit Pascal voor een koppeling tussen emotie en actie. Boosheid vraagt om het gesprek aangaan, om een woordvoerder die zichtbaar reageert en laat zien dat er iets gebeurt. Angst of verwarring vraagt om gedetailleerde uitleg, rustig en feitelijk, zodat onzekerheid wegvalt. Teleurstelling vraagt allereerst om erkenning, voordat er ook maar één oplossing op tafel komt. "Dat is cruciaal," benadrukte Pascal. "Je moet niet meteen zenden dat er niets aan de hand is. Eerst erkennen dat mensen teleurgesteld zijn, dán pas meer informatie geven."

Diezelfde vertaalslag van cijfer naar handeling loopt als een rode draad door het werk Jan-Kees, al benadert hij het vanuit media-analyse in bredere zin. Hij wijst op het belang van kwalitatieve duiding naast kwantitatieve cijfers: "Kwantitatieve analyse moet sowieso worden aangevuld met kwalitatieve analyse."

Een sentimentscore zonder die duiding is precies wat Pascal een doktersdiagnose zonder behandelplan noemt: je weet dat de temperatuur is gestegen, maar niet wat je daaraan moet doen.

De rol van AI in media-analyses: mens-machine-mens

Toch blijft de menselijke check onmisbaar, en dat is waar Jan-Kees het gesprek aanscherpt vanuit zijn eigen ervaring. Hij beschrijft het principe waarmee zijn team werkt als "mens-machine-mens".

AI mag helpen met het doorzoeken en categoriseren van enorme hoeveelheden content en data, maar de uiteindelijke conclusie wordt altijd door een redacteur beoordeeld. "Het kan bijvoorbeeld zijn dat als je een analyse door AI laat doen, die AI hele zware conclusies verbindt aan een bepaald onderwerp. Terwijl dat voor de klant helemaal niet zo relevant is," legt hij uit. Alleen een mens die met eigen ogen naar de brontekst kijkt, ziet of die conclusie klopt of dat het model de plank misslaat.

Pascal onderstreept dat vanuit een andere hoek, met een vergelijking die het risico invoelbaar maakt: "AI-sentimentanalyse is als een buitenthermometer. Het geeft aan wat de temperatuur is, maar niet hoe de gevoelstemperatuur aanvoelt of hoe hard de wind waait."

In productie haalt AI volgens een benchmarkonderzoek van Lexalytics een nauwkeurigheid van 80-85% (bron), wat overeenkomt met de mate waarin twee mensen onderling het eens zijn.  Dat is ook precies de conclusie: AI haalt het niveau van menselijke overeenstemming, maar de resterende 15% zit precies daar waar reputatie wordt bepaald, in nuance, context en dubbele bodem.

AI levert de data, de mens velt het oordeel

Het beeld dat Jan-Kees en Pascal samen schetsen is dat van een vak in verschuiving, niet in vervanging. AI maakt het mogelijk om sneller grote hoeveelheden content te doorgronden en versnelt het werk dat vroeger dagen kostte tot een kwestie van seconden.

Tegelijk verschuift de waarde van pr-werk juist naar de plekken waar AI nog tekortschiet: het herkennen van sarcasme, het duiden van emotie en het vertalen van een signaal naar een concrete actie.

Voor communicatieteams betekent dit twee dingen tegelijk. Ten eerste: zorg dat je zichtbaar bent in de gezaghebbende bronnen waar AI-zoekmachines op vertrouwen. Want zonder die basis besta je niet in het antwoord dat mensen straks krijgen.

En ten tweede: laat het daar niet bij. Een positief sentimentpercentage zegt weinig als je niet weet welke emotie erachter schuilgaat en welke actie daarbij hoort. Zoals Pascal het samenvat: "De mens blijft de beslisser." AI levert de data, de pr-professional levert het oordeel.

Beide stappen, zichtbaar worden en de juiste duiding geven, zijn precies waar het ANP als persbureau een unieke positie inneemt. Via de persberichten service en expertquotes zorg je dat je organisatie structureel wordt meegenomen in de gezaghebbende berichtgeving waar AI-modellen op vertrouwen.

En via de media-analyses, met een informatiespecialist die net als Pascal en Jan-Kees verder kijkt dan een sentimentscore, krijg je de duiding die een dashboard alleen nooit kan geven.

Lees ook: Hoe je écht anticipeert op nieuws met mediamonitoring en nieuws forecasting

Ook een stevige GEO-strategie opzetten?

Wil jij ook aan de slag met een proactieve GEO-strategie? Neem dan contact met ons op, wij denken graag met je mee over jouw doelen.

Direct aan de slag

Bereik de media via het PR-platform, werk aan je positie als thought leader via Expertcommunicatie en krijg 24/7 inzicht wat er speelt via Mediamonitoring.