Wanneer een prospect aan AI vraagt welke alternatieven er zijn in uw sector en u staat er niet bij, verliest u deals zonder het te weten. Concrete tactieken om op die lijsten te komen.
Een van onze klanten, een Belgisch SaaS-bedrijf in projectbeheer, ontdekte het probleem bij toeval. Een prospect vertelde hen in een vergadering: "Ik vroeg ChatGPT om de beste alternatieven voor Monday.com voor kmo's. Het gaf me vijf namen. De uwe stond er niet bij."
Ze hebben het nagekeken. Inderdaad: Asana, Notion, ClickUp, Wrike, Basecamp. Niet zij. Niet op ChatGPT, niet op Claude, niet op Perplexity.
Dit is niet onbelangrijk. Het is een onzichtbare verkooppijplijn die zich sluit.
Zoekopdrachten als "wat zijn de beste tools voor X" of "alternatieven voor Y" behoren tot de meest gestelde vragen aan LLM's. En de modellen antwoorden altijd in lijstvorm. Doorgaans 4 tot 7 items, zelden meer.
Hoe worden deze lijsten samengesteld? Niet door magie. Het model werd getraind op data die het volgende bevat:
Artikels zoals "Top 10 alternatieven voor..." (Capterra, G2, gespecialiseerde blogs).
Vergelijkingen op beoordelingswebsites.
Reddit- en forumgesprekken waarbij mensen tools aanbevelen.
Documentatie en prijspagina's die het model helpen "begrijpen" wat het product doet.
Als uw product in geen van deze bronnen voorkomt, of op een verwarrende manier verschijnt, kan de LLM u niet opnemen. Het weet niet dat u bestaat, of begrijpt niet goed genoeg wat u doet om u in een categorie te plaatsen.
LLM's hebben een massale Angelsaksische bias. Trainingsdata is overwegend in het Engels, afkomstig van Amerikaanse bronnen. Een SaaS uit San Francisco met 100 klanten zal beter vertegenwoordigd zijn in antwoorden dan een SaaS uit Brussel met 500 klanten, gewoon omdat het Amerikaanse media-ecosysteem meer indexeerbare content produceert.
Het is niet eerlijk. Maar het is de realiteit. En het betekent dat Europese bedrijven harder moeten werken om zichtbaar te zijn in AI-antwoorden. U kunt niet zomaar wachten totdat modellen u "vinden".
Identificeer de "alternatieven voor X"- en "beste tools voor Y"-artikels die hoog scoren op Google in uw categorie. Dit zijn precies de artikels die LLM's voeden.
Neem contact op met de auteurs. Veel van deze artikels zijn geschreven door freelance schrijvers of bedrijfsblogs die inzendingen accepteren. Bied aan om uw product toe te voegen, met een publicatieklaar alinea. Dit is gerichte digital PR.
Een van onze klanten in de fintech-sector nam contact op met 15 blogs die "alternatieven voor Stripe voor Europa"-artikels hadden. 6 stemden ermee in hen toe te voegen. Drie maanden later vermeldde ChatGPT hen in 40% van vergelijkbare zoekopdrachten.
Publiceer een blogartikel "Ons product vs [Concurrent 1] vs [Concurrent 2]." Maar doe het eerlijk. Vermeld uw sterktes EN zwaktes. Leg uit voor welk type klant elke tool het meest geschikt is.
Waarom werkt dit? LLM's nemen deze vergelijkingen op en integreren ze in hun begrip van uw positionering. Als uw eigen pagina zegt "onze tool is beter dan X voor kmo's tot 50 werknemers, maar X is beter geschikt voor grote ondernemingen", weet het model waar het u moet plaatsen.
Oneerlijke vergelijkingen ("ons product is op elk criterium beter") zijn contraproductief. LLM's kruisverwijzen bronnen. Als uw vergelijking in tegenspraak is met wat alle reviewers zeggen, wordt ze genegeerd.
Heeft uw productpagina een Product- of SoftwareApplication-schema met:
Een duidelijke name?
Een description die in één zin zegt wat het product doet?
Een category (het type software of dienst)?
offers met de prijs?
Een aggregateRating als u reviews heeft?
Zonder deze gestructureerde data moet de LLM uw marketingproza lezen om te begrijpen wat u verkoopt. Uw marketingproza zegt waarschijnlijk "innovatieve oplossing die de manier waarop teams samenwerken transformeert." Dat betekent niets voor een machine. "category": "Project Management Software" — dat is bruikbaar.
Reddit. Reddit-gesprekken zijn een belangrijke trainingsbron voor LLM's. Als iemand vraagt "welke tool voor projectbeheer in een kmo?" en niemand u vermeldt, bestaat u niet in dat gesprek, en dus niet in de data van het model.
We zeggen niet om Reddit te spammen. We zeggen om authentiek deel te nemen aan de communities van uw sector, vragen te beantwoorden en uw product te vermelden wanneer dat nuttig en eerlijk is. Een goed beoordeeld Reddit-commentaar heeft meer impact op uw AI-zichtbaarheid dan een gesponsord artikel.
G2, Capterra, Trustpilot. Beoordelingsplatforms zijn referentiebronnen voor LLM's bij het samenstellen van aanbevelingslijsten. Als u geen G2-profiel heeft, of 3 reviews tegenover 500 voor concurrenten, zal het model u niet opnemen. Het doel: minstens 20 tot 30 geverifieerde reviews op één groot platform.
Dit is een truc die we intern veel gebruiken. Open ChatGPT en stel de vraag: "Wat zijn de alternatieven voor [concurrent] voor [uw categorie]? En waarom staat [uw product] er niet bij?"
Het antwoord vertelt u precies wat er ontbreekt: "Ik heb niet genoeg informatie over dit product", "Ik weet niet zeker in welke categorie het valt", "Ik heb geen geverifieerde reviews gevonden." Het is een gratis diagnose. Onvolmaakt, maar verrassend nuttig om lacunes te identificeren.
We liegen niet: verschijnen in LLM-aanbevelingslijsten kost tijd. Als u alle vijf tactieken parallel toepast, verwacht dan 3 tot 6 maanden om resultaten te zien op Perplexity en Bing Chat, 4 tot 8 maanden op ChatGPT en Claude.
Het belangrijkste: begin met controleren waar u nu staat. Stel de drie belangrijkste LLM's vandaag de vraag. Als u niet verschijnt, weet u wat u moet doen. En als uw concurrent er al staat, is elke week wachten een week waarbij hij prospects binnenhaalt die u niet eens ziet.