AI-gestuurd zoeken heeft de manier veranderd waarop mensen online merken, producten en oplossingen ontdekken.

In plaats van korte zoekwoorden in te typen in Google, stellen gebruikers nu conversatie-achtige vragen in tools als ChatGPT, Perplexity, Gemini en Claude. Deze systemen rangschikken niet alleen pagina's, ze genereren aanbevelingen.

Die verschuiving heeft gezorgd voor een compleet nieuwe uitdaging voor marketeers: prompt research. Maar het meeste advies over prompt research slaat de plank mis.

Veel artikelen raden aan om honderden synthetische prompts te genereren met AI, interne fan-out queries te tracken of onrealistische "persona prompts" te maken die geen enkele echte klant ooit zou intypen. Het resultaat? Ruis in de rapportages, overbodige datasets en een meting van je zichtbaarheid die volledig losstaat van echt koopgedrag.

Bij prompt research gaat het er niet om dat je zoveel mogelijk prompts verzamelt.

Het gaat erom dat je de echte klantreizen begrijpt die van invloed zijn op AI-aanbevelingen.

In deze gids laten we je zien hoe je prompt research op de juiste manier aanpakt, met representatieve prompts, echt zoekgedrag en commercieel waardevolle zoekintenties.

Wat is prompt research?

Prompt research is het proces van het identificeren van de vragen en gesprekken die mensen gebruiken in AI-zoektools wanneer ze onderzoek doen naar producten, diensten, merken of problemen.

Voorbeelden hiervan zijn:

• “Wat is de beste CRM voor een klein verkoopteam?”

• “Welke AI SEO tools zijn de moeite waard?”

• “Hoe verbeter ik mijn zichtbaarheid in ChatGPT?”

• “HubSpot vs Salesforce voor B2B SaaS”

• “Hoe integreer ik Stripe met Webflow?”

Deze prompts bepalen:

• welke merken worden genoemd

• welke websites als bron worden vermeld

• welke producten worden aanbevolen

• welke bedrijven geassocieerd worden met een categorie

Prompt research helpt marketeers te begrijpen waar en hoe hun merk verschijnt in door AI gegenereerde antwoorden.

Het verschil met keyword research

Traditionele SEO richtte zich sterk op exact-match zoekwoorden.

AI-gestuurd zoeken werkt anders.

Large language models interpreteren:

• intentie

• entiteiten

• context

• semantiek

• gespreksgeschiedenis

Dit betekent dat gebruikers dezelfde vraag op tientallen verschillende manieren kunnen stellen en toch vergelijkbare resultaten te zien krijgen.

Bijvoorbeeld:

• “Beste CRM voor startups”

• “Welk CRM-systeem moet een klein SaaS-bedrijf gebruiken?”

• “Welk CRM is het makkelijkst voor het salesteam van een startup?”

Deze prompts leveren vaak dezelfde merken en bronnen op, ondanks de verschillende formuleringen.

Daarom moet prompt research zich richten op:

• klantreizen

• thematische intentie

• representatieve prompts

• de systemen achter de resultaten (retrieval)

…. en dus niet op exacte bewoordingen.

Waarom de meeste adviezen niet kloppen

Veel huidige content over AI SEO behandelt prompts nog steeds als traditionele zoekwoorden.

Dat zorgt voor een aantal grote problemen.

Probleem #1: Honderden AI-prompts tracken

Veel tools en artikelen raden aan om enorme lijsten met prompts te genereren met behulp van AI.

Dit is meestal een slecht idee.

Met AI gegenereerde prompts zijn vaak:

• onrealistisch

• veel te specifiek

• repetitief

• losgezongen van echt klantengedrag

AI-systemen genereren bijvoorbeeld vaak prompts zoals:

“Wat is als B2B SaaS-marketingmanager bij een middelgroot bedrijf het beste AI visibility platform voor enterprise GEO tracking?”

Echte gebruikers zoeken bijna nooit zo.

De meeste mensen stellen veel simpelere vragen.

Het op grote schaal gebruiken van synthetische prompts zorgt voor ruis in je data in plaats van strategische inzichten.

AI kan uitstekend helpen bij het brainstormen, maar het mag nooit je primaire bron voor prompt research zijn.

Probleem #2: Fan-out queries tracken (in plaats van optimaliseren)

Sommige GEO-gidsen raden aan om “fan-out queries” te tracken: de interne zoekopdrachten die een LLM genereert om informatie op te halen.

Dit is een fundamenteel misverstand van hoe AI-gestuurd zoeken werkt.

Fan-out queries zijn puur het interne mechanisme van het systeem, niet de intentie van de gebruiker.

De gebruiker heeft nooit op die termen gezocht.

Het is de oorspronkelijke menselijke prompt die er strategisch toe doet.

Verschillende AI-systemen genereren intern andere zoekuitbreidingen, en deze veranderen continu. Als je deze gaat tracken, krijg je onstabiele en misleidende datasets.

Je content optimaliseren voor een bredere relevantie is slim.

Maar door machines gegenereerde zoekvariaties tracken alsof het marktprompts zijn, is dat niet.

Let wel op: optimaliseren voor query fan-outs is nog steeds een krachtige manier om vermeldingen en citaten te krijgen.

Fan-out queries zijn de extra zoekopdrachten die een AI-systeem intern uitvoert om context te verzamelen voordat het een antwoord genereert. Hoewel je ze niet als primaire prompts moet tracken (omdat gebruikers ze nooit te zien krijgen of invoeren), laten ze wel zien op welke onderwerpen, entiteiten en bronnen AI-modellen vertrouwen. Door deze fan-outs te analyseren kun je gaten in je content ontdekken en je thematische dekking versterken. Dit vergroot de kans dat jouw content wordt geselecteerd en geciteerd voor de oorspronkelijke menselijke prompt.

Probleem #3: Obsessief focussen op prompt-lengte

Je hoort vaak claims zoals:

• “AI-prompts zijn gemiddeld 42 woorden lang”

• “Gebruikers zoeken heel anders in ChatGPT”

Het probleem is dat de meeste van deze statistieken geen betrouwbare basis hebben.

Het gedrag rond prompts verandert constant door:

• type apparaat

• voice-modus

• geheugeninstellingen

• vervolgvragen

• autocomplete

• interface-ontwerp

• personalisatie

De exacte lengte van een prompt is veel minder belangrijk dan:

• de intentie

• de context

• commerciële relevantie

• aansluiting op de informatiebehoefte

Probleem #4: Post-purchase prompts negeren

De meeste frameworks voor prompt research stoppen zodra een klant een aankoop heeft gedaan. In werkelijkheid speelt AI-gestuurd zoeken een even grote rol na de aankoop. 

Klanten vertrouwen steeds vaker op tools als ChatGPT om een product te leren kennen, problemen op te lossen, geavanceerde functies te ontdekken, integraties te vergelijken of best practices te vinden. 

Deze gesprekken na de aankoop hebben invloed op customer success, retentie, upsell-mogelijkheden en zelfs toekomstige aanbevelingen. Als je merk niet zichtbaar is wanneer bestaande klanten om hulp vragen, mis je een belangrijk deel van de AI-klantreis. 

Prompt research moet zich daarom verder uitstrekken dan alleen acquisitie; neem ook de vragen mee die gebruikers stellen tijdens de gehele levenscyclus van je product of dienst.

Kwaliteit boven kwantiteit

Het doel is betere prompts, niet méér prompts.

De meeste bedrijven hoeven geen honderden of duizenden prompts te tracken.

In de praktijk geeft een zorgvuldig geselecteerde set van 25 tot 30 representatieve prompts vaak al een uiterst nauwkeurig beeld van je AI-zichtbaarheid in de markt.

Dit noemen we een representatieve prompt-set.

Een sterke prompt-set moet:

• een afspiegeling zijn van echte klantreizen

• de belangrijkste fasen van het koopproces dekken

• zoekopdrachten met een hoge commerciële intentie bevatten

• prompts voor categoriedetectie bevatten

• prompts voor post-purchase engagement bevatten

Het draait allemaal om het selecteren van prompts die daadwerkelijk invloed hebben op aanbevelingen en aankoopbeslissingen.

De 5 fasen van prompt research

De meeste frameworks voor prompt research stoppen bij de aankoopintentie.

Daarmee mis je een enorm deel van het moderne AI-zoekgedrag.

Gebruikers blijven AI-systemen gebruiken lang nadat ze klant zijn geworden.

Dat betekent dat je prompt research vijf fasen moet beslaan, niet vier.

1. Awareness

Gebruikers ontdekken een probleem of verdiepen zich in een categorie.

Voorbeelden:

• “Wat is AI search optimization?”

• “Hoe verschijnen merken in ChatGPT?”

• “Waarom klikken minder mensen op Google-resultaten?”

Deze prompts bepalen hoe men naar een categorie kijkt.

2. Consideration

Gebruikers gaan op zoek naar mogelijke oplossingen.

Voorbeelden:

• “Beste AI SEO tools”

• “Hoe meten bedrijven hun AI-zichtbaarheid?”

• “Beste GEO-platformen voor bureaus”

In deze fase beginnen merken in de aanbevelingen te verschijnen. 

3. Decision

Gebruikers nemen de laatste twijfels voor de aankoop weg.

Voorbeelden:

• “Is Genrank het waard?”

• “Welk AI SEO-platform heeft de beste rapportages?”

• “Wat is de makkelijkste GEO-tool om te implementeren?”

Deze prompts sturen de conversie aan. Soms vergelijken gebruikers aanbieders ook direct met elkaar.

Voorbeelden:

• “Genrank vs Profound”

• “Beste AI visibility platform voor enterprise”

• “Welke GEO-tool heeft het tracken van citaten?”

Deze prompts hebben een sterke commerciële intentie.

4. Engagement & Customer Success

Dit is de fase die de meeste frameworks volledig negeren.

Als ze eenmaal klant zijn, blijven gebruikers AI-tools gebruiken voor:

• onboarding

• problemen oplossen

• implementatie

• integraties

• support

• optimalisatie

Voorbeelden:

• “Hoe stel ik prompt tracking in binnen Genrank?”

• “Hoe verbeter ik mijn citatendekking?”

• “Best practices voor rapportages over AI-zichtbaarheid”

Deze prompts zijn belangrijk omdat ze:

• de merkvertrouwdheid versterken

• retentie stimuleren

• toekomstige aanbevelingen beïnvloeden

• autoriteitssignalen op de lange termijn opbouwen

Bij AI-gestuurd zoeken eindigt de klantreis niet bij de aankoop.

De beste methode: Query Mining

De beste bron voor prompts is echt zoekgedrag.

Een van de meest effectieve technieken is het minen van:

• Google Search Console

• Bing Webmaster Tools

voor long-tail, conversatie-achtige zoekopdrachten.

Een simpele maar krachtige workflow is:

1. Exporteer je zoekopdrachten

2. Filter op zoekopdrachten met 5 of meer woorden

3. Groepeer ze op basis van intentie

4. Identificeer terugkerende klantvragen

Dit levert vaak zeer waardevolle prompts op, omdat deze zoekopdrachten al staan voor:

• echte gebruikers

• echt taalgebruik

• echte intentie

• een concrete vraag in de markt

Je kunt regex-filters gebruiken om snel conversatie-achtige zoekopdrachten te isoleren.

Denk aan:

• zoekopdrachten die vraagwoorden bevatten

• long-tail zoekopdrachten

• vergelijkende zoekopdrachten

• probleemgerichte zoekopdrachten

Deze aanpak is vele malen betrouwbaarder dan het kunstmatig genereren van prompts met AI.

People Also Ask 

Een andere waardevolle bron voor prompt-ideeën zijn de People Also Ask (PAA)-vragen van Google. Deze vragen zijn gebaseerd op echte zoekopdrachten van gebruikers en komen vaak sterk overeen met de informatieve en verkennende vragen die mensen aan AI-assistenten stellen. 

Tools zoals Genrank, Ahrefs, Semrush en andere SEO-platformen geven je toegang tot deze PAA-vragen, die je kunt doorzoeken op onderwerp of keyword. In plaats van blind elke vraag te kopiëren, kun je beter zoeken naar terugkerende thema's, vergelijkingen, bezwaren en vervolgvragen. 

Hiermee kun je prompt-clusters identificeren en gaten in je huidige tracking ontdekken. Gecombineerd met data uit Search Console vormen PAA-databases een betrouwbare, door mensen gegenereerde basis voor een representatieve prompt-set.

Prompt-clusters zijn belangrijker dan losse prompts

AI-gestuurd zoeken is ontzettend dynamisch.

De exacte bewoording van een prompt kan per gebruiker verschillen, terwijl de resultaten nagenoeg hetzelfde zijn.

Daarom zijn prompt-clusters belangrijker dan exact-match prompts.

In plaats van het tracken van:

• één losse prompt

Track je:

• een cluster van prompts rondom dezelfde intentie

Bijvoorbeeld:

Cluster: AI Visibility Platform

• “Beste AI SEO tools”

• “Beste GEO-platformen”

• “Hoe tracken bedrijven hun zichtbaarheid in ChatGPT?”

• “Beste software voor AI search analytics”

Dit geeft een veel stabieler beeld van:

• je merkzichtbaarheid

• hoe vaak je wordt aanbevolen

• patronen in citaten

• de systemen achter de resultaten (retrieval)

Focus op commerciële waarde

Niet elke prompt is evenveel waard.

Een van de grootste fouten die bedrijven maken, is dat ze prioriteit geven aan puur informatieve vragen in plaats van prompts met een duidelijke koopintentie.

Bijvoorbeeld:

Lage commerciële waarde

• “Wat is GEO?”

• “Hoe werkt AI-gestuurd zoeken?”

Hoge commerciële waarde

• “Beste GEO-tools voor bureaus”

• “Welk AI visibility platform moet ik gebruiken?”

Informatieve prompts zijn zeker nuttig voor je naamsbekendheid, maar bij prompt research moet de prioriteit liggen op prompts die direct invloed hebben op:

• aanbevelingen

• de selectie van leveranciers

• aankoopbeslissingen

Doe je dat niet, dan optimaliseer je straks voor prompts die wel verkeer trekken, maar nooit omzet opleveren.

Prompt research stopt nooit

Prompt research is geen eenmalige klus.

Het gedrag binnen AI-gestuurd zoeken verandert razendsnel omdat:

• modellen veranderen

• systemen om informatie op te halen doorontwikkelen

• interfaces worden aangepast

• het gedrag van gebruikers zich aanpast

• AI-systemen antwoorden in de loop van de tijd steeds persoonlijker maken

Je representatieve prompt-set moet continu meebewegen met:

• veranderingen in de markt

• de taal van je klant

• de positionering van je product

• nieuwe categorieën

• de bewegingen van concurrenten

De winnaars in AI-gestuurd zoeken zijn niet de bedrijven die de meeste prompts tracken.

Het zijn de bedrijven die de *juiste* prompts tracken.

Tot slot

De meeste adviezen over prompt research maken het onnodig ingewikkeld.

Je hebt geen behoefte aan:

• duizenden synthetische prompts

• door AI gegenereerde Excel-lijsten

• het tracken van machine-gegenereerde fan-outs

• onrealistische persona-formuleringen

Wat je wel nodig hebt:

• representatieve prompts

• de echte taal van je klant

• commercieel waardevolle intenties

• slimme prompt-clustering

• continue verfijning

Het doel van prompt research is niet simpelweg het monitoren van vragen.

Het doel is begrijpen:

• wanneer AI-systemen jouw merk aanbevelen

• waarom bepaalde bronnen worden gekozen

• welke klantreizen leiden tot een aankoop

• hoe je bedrijf synoniem wordt met een categorie

Dat is wat echt zorgt voor zichtbaarheid in de wereld van AI search.