Je kunt in één middag ontdekken of ChatGPT je devtool aanbeveelt, zonder iets te kopen. Stel ongeveer 25 prompts op die een echte koper zou kunnen invoeren, voer ze elk uit in een nieuwe sessie bij ChatGPT, Perplexity en Gemini, noteer alle vermeldingen en citaties in een spreadsheet en bereken je vermeldingspercentage. Zo krijg je drie dingen die een dashboardproef niet biedt: een uitgangswaarde, een lijst van partijen die in jouw plaats worden genoemd en de exacte pagina’s die AI-engines als bewijs citeren.

Je hebt hiervoor geen tools nodig. Dat is bewust zo. We raden elk team aan om op deze manier te beginnen, ook teams die zich elk abonnement op de markt kunnen veroorloven.

Waarom je eerst handmatig test

Met handmatig testen zie je precies wat een koper ziet, zonder tussenliggende verzamelaar. De meeste trackingtools verzamelen antwoorden met UI-automatisering in plaats van officiële API’s (de CPO van Peec heeft dat publiekelijk gezegd), dus de cijfers in een dashboard kunnen afwijken van die van jou. Ook AI-antwoorden veranderen: Ahrefs mat dat Google AI Overviews zichzelf ongeveer elke 2.15 dagen herschrijven, waarbij 45.5% van de citaties wisselt tussen opeenvolgende antwoorden. Eén zorgvuldige handmatige test levert meer op dan een dashboardproef waar je niets van leert.

Twee eerlijke kanttekeningen voordat je begint. Ten eerste is je handmatige test ook een kleine steekproef: twee rondes van 25 prompts op 3 engines geven een indicatie, geen natuurwet. Ten tweede zullen de cijfers niet stabiel zijn, en dat is prima. De eerste ronde geeft je een uitgangswaarde; de tweede (volgende maand) laat een trend zien. De eigen meting van Ahrefs over wisselingen in citaties in AI Overviews is de reden dat opnieuw testen belangrijker is dan één afzonderlijk resultaat.

Waarom UI-scraping ertoe doet: in een discussie waarin de belangrijkste trackers worden vergeleken, merken gebruikers op dat de CPO van Peec heeft toegegeven dat de resultaten afkomstig zijn van scraping van de webinterface. Antwoorden kunnen daardoor afwijken van wat een ingelogde koper ziet (r/SEO_tools_reviews). Als je de prompts zelf uitvoert, is er geen twijfel over wat er precies is gemeten.

Stap 1: stel een set van 15 tot 30 prompts samen

Gebruik ongeveer 25 prompts, verdeeld over vier koopintenties: ontdekken (hoe kopers naar je categorie zoeken), vergelijken (rechtstreekse vergelijkingen), alternatieven (zoekopdrachten van mensen die willen overstappen) en implementatie (taakgerelateerde vragen). Formuleer ze zoals een koper dat zou doen en noem je eigen tool alleen in een paar merkgerichte controles. De mix is belangrijker dan het aantal, omdat elke intentie een ander deel van de funnel meet.

Categorie Aandeel van de set Voorbeeld (voor een feature-flagtool) Wat het meet
Ontdekken 40%, ongeveer 10 prompts "beste feature-flagtools voor startups", "tools om feature-releases te beheren" Of je verschijnt wanneer kopers de categorie verkennen
Vergelijken 25%, ongeveer 6 prompts "LaunchDarkly vs PostHog", "Unleash vs Flagsmith" Of je een rechtstreekse vergelijking doorstaat
Alternatieven 20%, ongeveer 5 prompts "alternatieven voor LaunchDarkly", "open-source alternatief voor LaunchDarkly" Of je wordt overwogen door mensen die willen overstappen
Implementatie 15%, ongeveer 4 prompts "zo rol je functies veilig uit in Next.js", "beste bibliotheek voor A/B-tests in een React-app" Of je verschijnt wanneer de prompt een taak beschrijft in plaats van een categorie

Vier regels voor het schrijven van prompts:

  1. Formuleer ze neutraal. "Wat is de beste feature-flagtool" meet de werkelijkheid; "Is AcmeFlags een goede tool?" meet je eigen vooringenomenheid.
  2. Neem 3 tot 5 prompts op waarbij je tool zou moeten verschijnen als die redelijk bekend is, en 5 tot 8 waarbij dat waarschijnlijk niet gebeurt. In die tweede groep liggen de groeikansen.
  3. Leg de exacte formulering vast en sla die op in de spreadsheet. Een nieuwe testronde zegt alleen iets als de prompts identiek zijn.
  4. Nummer ze van P01 tot P25, zodat elk vastgelegd antwoord bij één rij hoort.

Stap 2: voer de prompts goed uit

Voer elke prompt uit in een nieuwe sessie, in een incognitovenster of met een uitgelogd profiel, één prompt per gesprek. Test ChatGPT, Perplexity en Gemini, niet alleen ChatGPT: engines citeren in heel verschillende mate. In een analyse van 118,101 antwoorden haalde Perplexity gemiddeld 21.87 citaties per antwoord, tegenover 7.92 voor ChatGPT (Qwairy, Q3 2025). Volgens de analyse van Muck Rack, aangehaald door Writer). De verrassingen zitten in de verschillen tussen engines.

Praktische details die je resultaten beïnvloeden:

  • Kies één ChatGPT-modus (gratis zonder inloggen of met je betaalde account) en gebruik die voor alle rondes. Doe hetzelfde voor Gemini.
  • Stuur het gesprek niet vooraf. Gebruik geen inleidingen in de stijl van een systeemprompt en begin niet met "je bent een expert". Kopers typen dat niet.
  • Eén prompt per nieuwe chat. Vervolgvragen vertekenen de steekproef.
  • Spreid de test over twee of drie dagen en voer elke prompt twee keer per engine uit. Verwacht verschillende antwoorden per ronde; volgens de wisselingengegevens van Ahrefs blijkt dat ongeveer de helft van de citaties tussen opeenvolgende waarnemingen kan veranderen.
  • Gebruik bij Perplexity de standaardmodus. De modi voor diepgaand onderzoek beantwoorden een andere vraag dan kopers stellen.

De rekensom: 25 prompts × 3 engines × 2 rondes = 150 antwoorden. Dat kost één productieve middag en nog een korte ochtend.

Stap 3: leg alles vast in een spreadsheet

Eén rij per antwoord. Twaalf kolommen zijn genoeg; twee daarvan (genoemde concurrenten en geciteerde URL’s) blijken belangrijker dan je eigen kolom. Noemt een antwoord je zonder een bron te citeren, noteer dan de vermelding. Citeert het je documentatiepagina zonder je naam te noemen, noteer dat ook. Het zijn verschillende signalen die elk een andere aanpak vragen.

Kolom Voorbeeldwaarde Waarom dit erbij staat
datum 2026-10-21 Volgt veranderingen tussen rondes
engine ChatGPT Engines verschillen; er is weinig overlap in citaties
run 1 of 2 Controle op variatie binnen dezelfde engine
prompt_id P07 Koppelt het antwoord aan de vaste promptset
categorie vergelijking Analyseer hiaten per intentie, niet op basis van één totaalcijfer
prompt (letterlijk) "launchdarkly vs posthog" Reproduceerbaarheid
vermeld J / N De belangrijkste maatstaf
positie 1e / 2e-3e / lager in de lijst / niet genoemd De volgorde geeft aan hoe serieus je wordt overwogen, niet alleen of je voorkomt
hoe je wordt omschreven (één regel) "open source, zelf te hosten" Laat zien of je positionering aansluit op de intentie
genoemde concurrenten LaunchDarkly, Unleash, Flagsmith Je werkelijke concurrentieveld per AI-engine
Geciteerde URL’s thread op reddit.com/r/devops, documentatie van leveranciers De retrievallaag die AI daadwerkelijk vertrouwt
type citatiebron documentatie / reddit / lijstartikel / G2 / github Laat zien waar je citaties kunt verdienen

Met een draaitabel of een paar formules aan het einde bereken je de enige cijfers die ertoe doen: het vermeldingspercentage per engine en categorie, en hoe vaak elke concurrent in jouw plaats wordt genoemd.

Stap 4: interpreteer de resultaten als een onderzoeker

Eén vermelding bewijst niets; een percentage wel. De uitkomst noteer je als "genoemd in N van de 25 antwoorden, per engine". Noemt ChatGPT je in 3 van de 25 antwoorden (12%) en een directe concurrent in 15 van de 25 (60%) bij dezelfde set, dan is dat verschil de bevinding. Al het andere — ranglijsten, indrukken, één toevallig gunstig antwoord — is ruis totdat het zich in meerdere rondes herhaalt.

Zo lees je de spreadsheet:

  • Bereken het vermeldingspercentage per engine en per categorie. Het ontdekkingspercentage laat zien hoe zichtbaar je bent wanneer kopers de categorie verkennen. Het vergelijkingspercentage toont hoe sterk je wordt overwogen. Een tool kan op het ene goed scoren en op het andere onzichtbaar zijn.
  • Maak onderscheid tussen genoemd en geciteerd. ChatGPT citeert ongeveer 7.92 bronnen per antwoord, tegenover 21.87 bij Perplexity (Qwairy), dus de twee engines halen informatie op verschillende manieren op. Word je genoemd zonder citatie, dan haalt het model meestal informatie uit de trainingsdata op in plaats van het web te raadplegen.
  • Let vooral op de kolommen "genoemde concurrenten" en "geciteerde URL’s". Komen concurrenten steeds terug in specifieke Reddit-threads of lijstartikelen, dan zijn die pagina’s hiaten in je retrieval. Ongeveer 85% van de AI-citaties verwijst naar bronnen die niet van het merk zelf zijn (analyse van Muck Rack, via Writer), dus als al je bewijs op je eigen site staat, is een lage herkenning te verwachten en geen raadsel.
  • Behandel een onjuiste omschrijving als een afzonderlijk probleem. Noemt ChatGPT je wel, maar noemt het je tool "alleen voor grote bedrijven" terwijl die open source is, dan schiet je positionering tekort. Dat vraagt om een andere oplossing dan helemaal niet genoemd worden.
  • Controleer een verrassende uitkomst in meerdere engines voordat je actie onderneemt. Eén resultaat uit één engine en één ronde is een hypothese.

Er bestaat geen absoluut "goed" cijfer; elke aanbieder die er een noemt, probeert iets te verkopen. De enige benchmark met gepubliceerde onderbouwing geeft een indicatie: Ahrefs analyseerde 17 miljoen AI-citaties en ontdekte dat geciteerde URL’s ongeveer 25.7% verser zijn dan de organische resultaten van Google, en ChatGPT citeert het liefst de nieuwste pagina’s. Verouderde vergelijkingspagina’s verkleinen je kansen aantoonbaar.

Tweede middag: zet je uitgangswaarde om in een lijst met verbeteringen

De laatste twee kolommen van je spreadsheet vormen al een takenlijst: elke concurrent die steeds wordt genoemd terwijl jij ontbreekt, en elke pagina die AI-engines blijven citeren zonder dat jij erop staat. Voor devtools komen de verbeteringen meestal op dezelfde plekken neer. Zorg dat je voorkomt in vergelijkingsdiscussies en lijstartikelen die al worden geciteerd. Structureer je documentatie zo dat elke pagina één vraag volledig beantwoordt, in passages die een engine in hun geheel kan overnemen. Publiceer eerlijke vergelijkingspagina’s waarin concurrenten worden genoemd, want engines belonen pagina’s die rechtstreeks antwoord geven op vergelijkingsprompts. Houd llms.txt en AI-crawlers toegankelijk, zodat technische belemmeringen het ophalen niet blokkeren. Werk verouderde pagina’s bij die zouden moeten winnen.

We bespreken elk van deze verbeteringen uitgebreid in komende artikelen op deze site.

Herhaal de test elke maand

Voer elke maand dezelfde promptset uit en noteer de resultaten in dezelfde spreadsheet. De eerste ronde geeft je een uitgangswaarde, de derde laat een trend zien en die trend kun je sturen. Verandert een cijfer, dan wil je de onderbouwing kunnen terughalen. Verandert het niet, dan voorkom je dat je een toevalstreffer aan een lancering toeschrijft.

Blijkt uit je rondes een grote kloof en laat je die liever door iemand anders dichten, dan is dat precies ons werk. CiteGap voert dezelfde test uit met meer engines en prompts, onderzoekt waar de kloof vandaan komt en levert je een lijst met verbeteringen, of voert die uit. Dat doen we als eenmalige opdracht, zonder abonnement. Begin met de gratis lite-audit en neem je spreadsheet mee als je die hebt. Dat maakt de diagnose sneller en goedkoper.

Start de gratis lite-audit

Bronnen

  • Verloop van AI Overviews (gemiddelde persistentie van 2.15 dagen, 45.5% wisseling van citaties): Ahrefs
  • Citaties per antwoord (Perplexity 21.87, ChatGPT 7.92, 118,101 antwoorden, Q3 2025): Qwairy
  • Aandeel verdiende media (~85% van AI-citaties) en weinig overlap in citaties tussen engines (11% van domeinen), analyse van Muck Rack via Writer: writer.com
  • Actualiteit (geciteerde URL’s 25.7% verser, 17 miljoen citaties geanalyseerd): Ahrefs
  • Erkenning van UI-scraping en context bij het vergelijken van tools: r/SEO_tools_reviews