Zelf een AEO-agent bouwen: Zo ontdekt AI waar een merk onzichtbaar blijft
De manier waarop mensen online informatie zoeken verandert razendsnel. Steeds vaker stellen consumenten hun vragen rechtstreeks aan AI-assistenten zoals ChatGPT, Gemini en Perplexity in plaats van aan traditionele zoekmachines. Daardoor verschuift ook de strijd om online zichtbaarheid. Niet langer draait alles om de hoogste positie in Google, maar om de vraag of een AI-systeem een merk überhaupt noemt in zijn antwoorden.
Tijdens een praktische workshop werd getoond hoe bedrijven met behulp van Claude Cowork een volledig autonome AEO-agent (Answer Engine Optimization) kunnen bouwen. Deze digitale assistent analyseert automatisch waar concurrenten wel zichtbaar zijn en waar een bedrijf volledig ontbreekt, waarna hij concrete aanbevelingen doet om die achterstand weg te werken.
Van SEO naar AEO: Meten wat AI daadwerkelijk zegt
Waar klassieke SEO-tools vooral rankings in zoekmachines meten, kijkt een AEO-agent naar iets heel anders: welke bedrijven verschijnen daadwerkelijk in de antwoorden die AI-systemen geven?
Dat is belangrijk, want steeds meer consumenten vertrouwen op één samenvattend antwoord van een AI-assistent. Verschijnt een merk daarin niet, dan bestaat het voor een potentiële klant vaak simpelweg niet.
De workshop laat zien hoe een AI-agent deze nieuwe vorm van zichtbaarheid volledig automatisch kan monitoren.
Een eenvoudig maar krachtig drie-stappenmodel
De volledige workflow is opgebouwd volgens een overzichtelijk input-process-output-model.
1. Input: echte zoekvragen verzamelen
Alles begint met echte vragen die potentiële klanten stellen.
In plaats van willekeurige zoekwoorden gebruikt de agent realistische koopgerichte vragen uit een specifieke markt.
Bijvoorbeeld voor een tandartspraktijk gespecialiseerd in implantaten:
- Wat kost een tandimplantaat?
- Wat is de beste implantoloog?
- Zijn tandimplantaten pijnlijk?
- Hoe lang gaat een implantaat mee?
Juist deze vragen bepalen welke bedrijven AI-systemen aanbevelen.
2. Proces: AI laat meerdere zoekmachines antwoorden vergelijken
Vervolgens doorloopt de agent automatisch verschillende AI-platformen.
Voor iedere zoekvraag registreert hij onder andere:
- welke bedrijven genoemd worden;
- in welke volgorde ze verschijnen;
- welke argumenten AI gebruikt;
- welke bronnen worden aangehaald;
- welke concurrenten domineren.
De agent bewaart alle resultaten zodat trends over meerdere dagen of weken zichtbaar worden.
3. Output: Een wekelijkse AEO-gap-analyse
Na de analyse genereert de AI automatisch een overzichtelijk rapport.
Daarin staat onder meer:
- de actuele Share of Voice;
- welke concurrenten terrein winnen;
- welke vragen een bedrijf volledig mist;
- nieuwe kansen om content te ontwikkelen;
- aanbevelingen voor verdere optimalisatie.
Hierdoor ontstaat een continue feedbacklus waarin bedrijven precies zien waar AI hen over het hoofd ziet.
Een agent die van zijn eigen fouten leert
Een opvallend onderdeel van de demonstratie is dat de agent zichzelf leert corrigeren. AI-modellen hebben immers de neiging om patronen te herkennen die niet altijd kloppen. Soms trekken ze te snel conclusies of tonen ze overdreven zekerheid terwijl de beschikbare informatie beperkt is.
Daarom bevat de workflow controles die dergelijke "false confidence" herkennen. Wanneer de agent merkt dat eerdere analyses niet betrouwbaar waren, past hij zijn werkwijze automatisch aan voordat nieuwe conclusies worden getrokken.
Dat maakt de rapportages nauwkeuriger naarmate de agent langer actief blijft.
Elke dag automatisch nieuwe analyses
Een belangrijk voordeel is dat de volledige workflow volledig geautomatiseerd kan worden. De agent voert dagelijks dezelfde analyses uit, vergelijkt de resultaten met eerdere metingen en voegt iedere nieuwe rapportage toe als context voor de volgende analyse.
Daardoor ontstaat een historisch overzicht waarmee veranderingen in AI-zichtbaarheid snel zichtbaar worden.
Bedrijven hoeven de analyses dus niet meer handmatig uit te voeren; de AI-agent bewaakt de ontwikkeling zelfstandig.
Een praktijkvoorbeeld uit de tandheelkunde
Om het proces tastbaar te maken werd een praktijk voor tandimplantaten als voorbeeld gebruikt.
De agent onderzocht honderden relevante zoekvragen en bracht in kaart:
- wanneer de praktijk genoemd werd;
- welke concurrenten vaker voorkwamen;
- welke vragen nog geen zichtbaarheid opleverden;
- welke onderwerpen nieuwe content vereisten.
Op basis daarvan ontstond een concreet actieplan waarmee de online aanwezigheid gericht kon worden uitgebreid.
Hoewel het voorbeeld uit de gezondheidszorg kwam, is dezelfde methode toepasbaar voor vrijwel iedere branche.
Een gratis hulpmiddel voor AEO-audits
Naast de autonome agent werd ook een gratis AEO-audittool gedemonstreerd.
Met deze tool kunnen bedrijven hun zichtbaarheid volgen binnen verschillende AI-platformen, waaronder ChatGPT, Gemini en Perplexity, zonder afzonderlijke API-sleutels te hoeven beheren.
Hiermee krijgen organisaties snel inzicht in hoe vaak hun merk voorkomt in AI-antwoorden en waar nog kansen liggen om beter zichtbaar te worden.
Drie pijlers bepalen AI-zichtbaarheid
Volgens de workshop wordt succes binnen Answer Engine Optimization bepaald door drie fundamentele bouwstenen.
1. Technische kwaliteit
AI moet websites eenvoudig kunnen crawlen, begrijpen en structureren. Goede techniek, duidelijke metadata en toegankelijke pagina's vormen de basis.
2. Sterke content op de eigen website
Diepgaande, betrouwbare en goed gestructureerde content vergroot de kans dat AI-systemen informatie gebruiken als bron voor hun antwoorden.
3. Externe vermeldingen
Niet alleen de eigen website telt mee. Ook vermeldingen op vakwebsites, nieuwsplatformen, directories, recensies en andere betrouwbare externe bronnen versterken de autoriteit van een merk in AI-systemen.
Juist de combinatie van deze drie onderdelen bepaalt hoe zichtbaar een organisatie wordt binnen moderne AI-zoekmachines.
AI maakt zichtbaarheid meetbaar én voorspelbaar
Waar bedrijven vroeger vooral keken naar posities in Google, verschuift de aandacht steeds meer naar de antwoorden die AI genereert. Autonome AEO-agents maken deze nieuwe werkelijkheid meetbaar. Ze signaleren dagelijks welke vragen onbeantwoord blijven, waar concurrenten terrein winnen en welke content nog ontbreekt.
Voor organisaties die zichtbaar willen blijven in een wereld waarin AI steeds vaker de eerste informatiebron wordt, lijkt zo'n continue analyse uit te groeien tot een vast onderdeel van de digitale marketingstrategie. Niet door meer data te verzamelen, maar door precies te begrijpen wat AI daadwerkelijk vertelt aan potentiële klanten.
