Om GEO te begrijpen, moet je begrijpen hoe een Large Language Model besluit wat het je vertelt. Twee fundamentele bronnen: wat het heeft geleerd tijdens training, en wat het ophaalt op het moment van je vraag.
Bron 1: Trainingsdata
Een LLM wordt getraind op een enorme hoeveelheid tekst. Die training heeft een afsnijdatum. Content die lang en consistent online staat en breed wordt geciteerd, heeft een hogere kans deel uit te maken van de trainingsdata — en dus van de basiskennis van het model.
Implicatie: autoriteit en aanwezigheid in de tijd tellen. GEO is geen sprint.
Bron 2: Live retrieval (RAG)
Veel moderne AI-systemen zijn uitgebreid met een retrieval-component. Wanneer je een vraag stelt, haalt het systeem relevante documenten op als context. ChatGPT met websearch, Perplexity en Google AI Overviews werken op een vorm van RAG.
Praktische implicatie: verse, goed geïndexeerde content kan worden opgehaald en gebruikt, ook na de trainingsafsnijdatum.
Wat betekent dit praktisch?
- Schrijf content die directe antwoorden geeft op specifieke vragen
- Zorg voor technische toegankelijkheid: snelle laadtijden, correcte HTML, geen blokkades voor crawlers
- Bouw aan langetermijnautoriteit via consistente publicatie en externe vermeldingen
- Gebruik structured data om context expliciet te maken
- Wees aanwezig op platformen die AI-systemen als bron gebruiken
Gerelateerd in deze hub
→ Begrijp je hoe RAG concreet werkt? Lees verder in 2.2 — RAG uitgelegd.