Een klant besteedde 3 maanden aan het optimaliseren van zijn site voor LLM's zonder één citaat te behalen. We diagnosticeerden waarom, en de fouten die we vonden komen vaker voor dan u denkt.
B2B SaaS-uitgever in Brussel, sector wagenparkbeheer. 40 werknemers, tweetalige site FR/NL, actief blog met 60 artikels gepubliceerd in 2025. Hun marketingverantwoordelijke had alles gelezen wat hij kon over AI-zichtbaarheid en besloot er in oktober 2025 serieus mee aan de slag te gaan.
Drie maanden later, in januari 2026, contacteerde hij ons. "We hebben alles gedaan. FAQ op elke pagina, schema markup overal, een llms.txt-bestand, artikels geoptimaliseerd voor vragen. Resultaat: nul citaten in ChatGPT, nul in Perplexity, nul in de AI Overviews van Google. Wat doen we fout?"
We hebben hun site grondig doorgelicht. Technisch hadden ze goed werk geleverd. Het FAQ-schema was geldig, het llms.txt-bestand bestond, de artikels hadden headers in vraagformaat. Op papier vinkten ze alle juiste vakjes af.
Behalve dat vakjes afvinken niet volstaat. We identificeerden vijf fouten, en elk daarvan was op zich voldoende om de afwezigheid van citaten te verklaren.
Fout 1: generieke content vermomd als expertcontent. Hun artikels beantwoordden de juiste vragen, maar met antwoorden die u op de eerste 50 Google-resultaten vindt. "Wagenparkbeheer maakt het mogelijk kosten te reduceren en de operationele efficiëntie te verbeteren." Bedankt, maar LLM's hebben dat al 10.000 keer gelezen. Ze citeren geen duplicaten — ze citeren bronnen die iets nieuws brengen.
Toen we de klant vroegen of hij interne gegevens had (gemiddelde kosten per voertuig, pannepercentage per merk, gemiddelde stilstandtijd in België), had hij er tonnen van. Maar niets daarvan stond in de artikels. De eigendomsinformatie bleef in interne rapporten, en het blog publiceerde generieke content.
Fout 2: optimaliseren voor één enkele LLM. Ze hadden hun hele strategie afgestemd op ChatGPT. Maar ChatGPT verkiest encyclopedische content en bronnen met sterke domeinautoriteit. Voor een niche B2B SaaS is het de moeilijkste LLM om te veroveren. Perplexity, dat versheid en specificiteit waardeert, zou een veel haalbaarder eerste doelwit zijn geweest.
Volgens het rapport van Averi.ai wordt slechts 11% van de domeinen geciteerd door zowel ChatGPT als Perplexity. Elk platform heeft zijn voorkeuren. Die realiteit negeren is loterij spelen met één lot.
Fout 3: geen aanwezigheid op communityplatformen. Geen Reddit. Geen Quora. Geen gespecialiseerde wagenparkbeheerforums. Hun content bestond uitsluitend op hun eigen domein. Maar LLM's doen cross-referencing. Wanneer uw merk verschijnt in een Reddit-discussie, een blogartikel én een productfiche, beschouwen LLM's u als een betrouwbaardere bron dan wanneer u enkel op uw eigen site bestaat.
Fout 4: spookauteurs. Alle artikels waren ondertekend met "Het team van [merknaam]". Geen geïdentificeerde auteur, geen Author-schema, geen link naar een LinkedIn-profiel. Voor LLM's die E-E-A-T algoritmisch evalueren, verliest een artikel zonder verifieerbare auteur automatisch aan geloofwaardigheid tegenover een artikel ondertekend door een identificeerbare expert.
Fout 5: het llms.txt-bestand was fout geconfigureerd. Het bestand bestond maar bevatte enkel de homepage en drie productpagina's. Geen van de 60 blogartikels stond erin. Dat is alsof u een sitemap.xml heeft die uw pagina's niet vermeldt. Het technische bestand is er, maar het doet zijn werk niet.
We prioriteerden de correcties op impact en uitvoeringssnelheid.
Week 1-2: Herschrijving van 10 sleutelartikels met injectie van de eigen gegevens van de klant. Gemiddelde stilstandtijd in België, reële kosten per kilometer per voertuigtype, TCO-vergelijking gebaseerd op hun bestand van 3.000 beheerde voertuigen. Content die niemand anders kon publiceren.
Week 3: Toewijzing van echte auteurs (de CTO voor technische artikels, de commercieel directeur voor strategische artikels) met volledig Author-schema en LinkedIn-links. Update van het llms.txt-bestand om alle 60 blogartikels op te nemen, geclassificeerd per thema.
Week 4-6: Lancering van een Reddit-aanwezigheid op r/fleetmanagement en r/logistics, met de CTO die 3 tot 4 vragen per week beantwoordde. Parallel daaraan publicatie van twee gedetailleerde ervaringsverslagen op Europese wagenparkbeheerforums.
Week 7-8: Creatie van content gericht op Perplexity (feitelijke artikels, goed bronvermeld, directe antwoorden in de opening) en content gericht op AI Overviews (sterk gestructureerde pagina's met antwoorden van 40-60 woorden aan het begin van elke sectie).
Eerste Perplexity-citaat: week 4, op de zoekopdracht "kosten wagenparkbeheer België". Het was het artikel met de eigen TCO-gegevens.
Op week 8 was de balans: 12 Perplexity-citaten op 30 gevolgde zoekopdrachten. 3 verschijningen in Google's AI Overviews. 1 ChatGPT-vermelding (op een nichezoekopdracht). Het AI share of voice was gestegen van 0% naar 18% tegenover hun twee belangrijkste concurrenten.
Het referral verkeer vanuit LLM's vertegenwoordigde 4% van het totale verkeer, met een conversieratio 3 keer hoger dan het klassieke organische verkeer. Geen vloedgolf, maar een kanaal dat start en elke week groeit.
Technische vakjes afvinken volstaat niet. Schema markup, llms.txt, FAQ's — het zijn vereisten, geen differentiators. Wat het verschil maakt, is de content zelf: is die uniek? Brengt die gegevens die nergens anders te vinden zijn? Is die ondertekend door iemand geloofwaardigs?
Als u in een gelijkaardige situatie zit — u heeft geïnvesteerd in AI-optimalisatie zonder resultaten te zien — is de vraag niet "is mijn techniek goed?" maar "brengt mijn content iets dat LLM's nergens anders kunnen vinden?"
Als het antwoord nee is, zal geen enkele technische optimalisatie dat compenseren. Als het antwoord ja is maar u wordt nog steeds niet geciteerd, is het een probleem van distributie en zichtbaarheid. LLM's kunnen niet citeren wat ze niet geïndexeerd hebben. Denk Reddit, denk forums, denk multi-platformaanwezigheid.
We doen deze diagnose voor onze B2B-klanten. 48 uur, geen verplichting.
Co-fondateur et COO d'AISOS. Spécialiste technique SEO et visibilité IA, il développe les outils et méthodologies d'optimisation pour les moteurs de réponse.