Framer is de keuze van de meest ambitieuze ontwerpers en startups. De sites zijn snel, visueel indrukwekkend en technisch solide. Maar AI-zichtbaarheid vereist een laag die buiten het ontwerp valt: semantische structuur, gestructureerde data, en de technische signalen die LLM's gebruiken om u als gezaghebbende bron te herkennen.
Het goede nieuws voor Framer-gebruikers is dat het platform voldoende technische flexibiliteit biedt om alle relevante optimalisaties te implementeren. Custom code-injecties, configureerbare head-tags, een schone HTML-output: de bouwstenen zijn aanwezig. Wat ontbreekt is de kennis van hoe die te gebruiken voor AI-zichtbaarheid.
AISOS vult precies die kenniskloof in. We implementeren de technische en redactionele optimalisaties die uw Framer-site van onzichtbaar naar geciteerd brengen. Snel, meetbaar en zonder het design aan te tasten.
Framer en AI: kansen en obstakels
Framer genereert schone, semantisch correcte HTML. Dit is een voordeel ten opzichte van platforms die rommelige code produceren. LLM's kunnen uw content correct parsen. Maar parsen is niet hetzelfde als citeren. Voor citatie hebben LLM's entiteitscontext nodig: wie bent u, wat doet u, waarom bent u betrouwbaar? Die context comes via schema-markup, en Framer heeft dit niet ingebouwd.
Het tweede obstakel is de afwezigheid van een native CMS in Framer voor complexe contentstructuren. Framer heeft CMS-functionaliteit, maar die is beperkter dan WordPress of Webflow voor het beheren van grote hoeveelheden gestructureerde content. AI-zichtbaarheid vereist vaak een informatieve contentlaag van tientallen pagina's, en die schaal is uitdagend op Framer.
Ten derde: Framer heeft geen ingebouwde ondersteuning voor llms.txt. Dit bestand, steeds meer een standaard voor AI-crawlers, moet handmatig worden geconfigureerd via de hostinginstellingen of een workaround. Lees meer over wat llms.txt is en waarom u het nodig heeft.
Technische implementatie op Framer
De meest impactvolle technische interventie voor Framer-sites is het toevoegen van JSON-LD schema via de custom code-sectie in de page-settings. We implementeren Organization-schema op de homepage, Service-schema op dienstenpagina's, en Article-schema op blog- of casestudy-pagina's. Dit geeft LLM's de entiteitscontext die ze nodig hebben.
Voor FAQPage-schema op informatieve pagina's gebruiken we Framer's code-componenten om dynamisch schema te genereren op basis van de paginainhoud. Dit is technisch complexer maar schaalbaar voor sites met meerdere informatieve pagina's. Het resultaat is dat elke FAQ-sectie op uw site automatisch als FAQPage-schema beschikbaar is voor LLM's.
We configureren ook het llms.txt-bestand via een redirect-regel die het bestand serveert vanuit een externe bron terwijl het visueel toegankelijk blijft op uw domein. Een pragmatische oplossing voor een beperking van het platform. Meer over de technische aanpak in onze gids voor AI-site-optimalisatie.
Content voor Framer en AI-zichtbaarheid
De contentaanpak voor Framer is identiek aan die voor andere platformen: antwoordpagina's die de precieze vragen van uw doelgroep beantwoorden, informatieve hubs die thematische autoriteit opbouwen, en koopgidsen die prospects begeleiden. Het platform doet er minder toe dan de kwaliteit en structuur van de content.
Voor Framer-sites raden we aan de blog-sectie te gebruiken voor de informatieve contentlaag en de kernpagina's te reserveren voor diensten en conversie. De blog-posts worden geconfigureerd met correct Article-schema en een contentstructuur geoptimaliseerd voor technische SEO en AI-leesbaarheid.
AISOS schrijft ook de informatieve content voor u als u dat wenst. Onze specialisten produceren antwoordpagina's die zowel uw menselijke lezers als LLM-crawlers bedienen. Dit is de snelste weg naar AI-zichtbaarheid voor teams zonder interne contentcapaciteit.
Resultaten voor Framer-sites
Framer-sites hebben een voordeel voor AI-zichtbaarheid dat we bij AISOS regelmatig observeren: hun laadsnelheid en schone HTML zorgen ervoor dat RAG-systemen die actief bronnen crawlen hen sneller en betrouwbaarder indexeren. De technische basis is solide; het ontbreekt enkel aan de inhoudelijke en semantische laag.
Na implementatie van onze optimalisaties zien Framer-klanten typisch resultaten binnen 60 dagen: eerste citaties in Perplexity (het snelst reagerende LLM op nieuwe content), gevolgd door ChatGPT en Gemini. De progressie is meetbaar via onze maandelijkse AI-zichtbaarheidsrapporten.
Neem contact op via onze contactpagina voor een gratis audit van uw Framer-site. We analyseren uw huidige positie in LLM-antwoorden en geven u een concrete roadmap voor verbetering.