Zo meten we AI-citaties

Het ruwe materiaal is een stroom van antwoorden van vijf AI-assistenten: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok en Perplexity. Ze beantwoorden de vragen die elke week worden gebruikt om te volgen hoe klantwebsites in AI-antwoorden voorkomen. Die vragen worden via de API van elk model verstuurd, met webzoekfunctie ingeschakeld.

De vragen worden gegenereerd op basis van een korte profielschets van elk gevolgd bedrijf: wat het verkoopt, op welke markt en aan wie. Ze lezen als verzoeken van een potentiële koper, bijvoorbeeld welk verhuisbedrijf je kunt inschakelen voor een verhuizing door Frankrijk, of je een bepaald type online apotheek kunt vertrouwen. Gegenereerde vragen noemen nooit een merk, zodat het antwoord niet richting de klant wordt gestuurd. Klanten kunnen zelf vragen toevoegen.

Het model wordt gevraagd elk bedrijf dat het aanbeveelt te markeren en er naast de adressen te noemen van de pagina's die de keuze onderbouwen. Elk adres wordt teruggebracht tot zijn domein, zonder het voorvoegsel www., en telt als één citatie voor dat domein. Alleen volledig teruggekomen antwoorden worden geteld.

De eenheid is een verhouding: de citaties van een domein, gedeeld door de antwoorden binnen dezelfde scope (periode, model, taal, branche), keer 100.

De noemer bevat elk antwoord binnen die scope, ook de antwoorden die geen bedrijf aanbevelen of geen adres geven. Een domein wordt afgezet tegen al zijn kansen om geciteerd te worden.

De teller volgt één regel: een domein telt één keer per aanbevolen bedrijf en per antwoord. Als een antwoord drie verhuisbedrijven aanbeveelt en elk onderbouwt met een pagina van dezelfde reviewsite, dan krijgt die site drie citaties. Twee pagina's van die site voor één bedrijf vormen nog steeds één citatie voor dat bedrijf. Het cijfer is dus een citatiepercentage, geen aandeel van de antwoorden.

Over meerdere maanden is de verhouding geen gemiddelde van maandelijkse verhoudingen: de citaties van alle maanden worden gedeeld door de som van hun antwoorden, zodat een drukke maand zwaarder weegt dan een rustige.

• Vooral Frans, een deel Engels. De taal van een antwoord is die van de markt waarop de geanalyseerde website zich richt. Die wordt afgeleid van de locale (fr-FR, fr-BE, fr-CH voor Frans; en-US, en-GB voor Engels) en niet geraden uit de formulering. De meeste gevolgde websites richten zich op Franstalige markten, dus de Franse steekproef is veel groter. De weinige antwoorden voor markten in andere talen tellen alleen mee in de totaalcijfers.
• Vragen over bedrijven en markten. Een leverancier kiezen, aanbiedingen vergelijken, prijzen of betrouwbaarheid controleren. Onderwerpen buiten de handel ontbreken.
• Branches. Een antwoord hoort bij de branche van het geanalyseerde bedrijf, bepaald door wat het verkoopt en niet door zijn klanten: software voor makelaars valt onder Software, een webbureau onder IT-diensten. Deze indeling begint in juli 2026. Een branche krijgt een eigen pagina zodra er minstens drie bedrijven en ongeveer 500 antwoorden zijn, zodat geen sector het beeld van één klant weerspiegelt.
• Modellen. ChatGPT, Gemini en Perplexity krijgen de vragen van elke gevolgde website. Claude en Grok krijgen er maar een deel van, dus hun cijfers rusten op minder antwoorden en een andere mix van bedrijven.

• Google-domeinen. google.com en de landenversies ervan, de vertexaisearch.cloud.google.com-doorverwijzingen in Gemini-antwoorden en technische hosts zoals gstatic.com worden op elke stap verwijderd. Het zijn de leidingen van de antwoorden, geen pagina's die een lezer zou raadplegen. Google-producten die met naam worden aanbevolen, zoals Google Cloud, kunnen wel in de merkranglijsten verschijnen.
• De eigen website van de uitgever. sorank.com wordt gevolgd als een klant, met vragen over SEO-software die de Engelse cijfers naar SEO-tools zouden trekken. Alle antwoorden ervan worden verwijderd. Voor enkele maanden begin 2026 konden ze niet meer apart worden gehaald, dus die maanden tellen alleen mee voor het Frans.
• Klantwebsites. De sites van de gevolgde bedrijven verdwijnen uit alle ranglijsten, of ze nu als domein of als merknaam opduiken, zelfs wanneer ze alleen via een subdomein worden geciteerd. Hun antwoorden blijven in de steekproef: de sites hieronder schuiven op en de noemer verandert niet. Een publiek platform dat een klant als adres opgaf, zoals een LinkedIn-pagina, wordt om die reden nooit verwijderd.
• Tekst en persoonsgegevens. Er wordt geen vraag, antwoord, klantnaam of gebruikersgegeven gepubliceerd.

Ruwe antwoorden worden maar enkele weken bewaard. Elke maand wordt geaggregeerd zolang ze nog bestaan: totalen per model en taal, een volledige reeks voor elk gevolgd platform, en toplijsten van domeinen (de eerste 25 van de maand in totaal, de eerste 20 per model). Oudere maanden blijven alleen bestaan als deze aggregaten.

Een ranglijst over de hele periode telt de maandelijkse toplijsten op. Een domein dat op de lijst van een maand ontbrak, telt voor die maand nul, ook al werd het geciteerd. Leidende domeinen staan bijna op elke lijst, dus de top van een ranglijst is betrouwbaar. Verder naar beneden zijn posities en aantallen minimumwaarden, vooral voor domeinen met een onregelmatige aanwezigheid.

Gevolgde platforms zoals YouTube, Reddit, Wikipedia of Trustpilot ontsnappen aan deze beperking, omdat hun citaties elke maand volledig worden vastgelegd. Als een platformpagina en een domeinranglijst over dezelfde periode niet overeenstemmen, is de platformpagina het volledige cijfer.

Elk adres wordt gekoppeld aan zijn registreerbaar domein, de naam die een bedrijf daadwerkelijk koopt. Dat wordt vastgesteld met de Public Suffix List, de gedeelde referentie van domeinextensies. help.example.com telt mee bij example.com, entreprendre.service-public.gouv.fr bij service-public.gouv.fr. Het detail blijft bewaard: een samengevoegde rij somt zijn subdomeinen en hun aantallen op in een uitklapbare lijst.

Twee soorten domeinen worden nooit samengevoegd, omdat hun subdomeinen aan verschillende eigenaars toebehoren:

1. Site-bouwers en hosts waarbij elk subdomein een afzonderlijke website is, zoals blogs op substack.com of wixsite.com.
2. Institutionele paraplu's waarbij elk subdomein een afzonderlijke overheidsinstantie is, zoals nih.gov, europa.eu of admin.ch.

Zones zoals gouv.fr of gov.uk fungeren als extensies in die lijst, dus impots.gouv.fr en service-public.gouv.fr blijven twee sites. Een oud adres dat doorverwijst naar een nieuw adres wordt erin samengevoegd (service-public.fr in service-public.gouv.fr). Gevolgde platforms bundelen hun adressen: twitter.com en x.com tellen mee als Twitter/X.

Een bijeffect: als één antwoord een bedrijf onderbouwt met twee subdomeinen van dezelfde site, telt de samengevoegde domeinrij beide mee, terwijl de platformcijfers het platform één keer tellen.

Er worden elke week vragen gesteld; de site wordt ververst met een maandelijkse momentopname, waarvan de datum op de site staat. Elke momentopname voegt de laatste maand toe zonder de geschiedenis te wissen: als er twee versies van een maand bestaan, wint de versie met de meeste antwoorden, zodat een onvolledige maand nooit een volledige vervangt.

Een wijziging in de methode, zoals een nieuwe groeperingsregel, komt bij de volgende momentopname op elke pagina terecht, ook voor eerdere maanden, voor zover hun totalen dat toelaten.

De data is samengesteld door Thibault Besson-Magdelain, oprichter van Sorank. Alle totalen achter de grafieken staan in één bestand, data.json, in de root van sorank.com/data: rangschikkingen van domeinen en merken, totaal en per model, maandelijkse reeksen per platform, totalen van antwoorden per maand, model en taal, en uitsplitsingen per sector. Tellingen en percentages, meer niet.

• Geen telling van AI-gebruik. De data toont welke bronnen AI-assistenten citeren over bedrijven en markten, niet wat het publiek hen in het algemeen vraagt, en sectoren met meer gevolgde websites wegen zwaarder.
• Sterk Frans georiënteerd. De totaalcijfers leunen op bronnen die ertoe doen in Franstalige markten; het Engels rust op een kleinere basis en andere talen hebben er geen. De resultaten zijn niet zomaar over te zetten naar andere landen.
• Modellen veranderen. Aanbieders brengen nieuwe versies uit en passen hun zoekfuncties aan. Cijfers zijn gegroepeerd per assistent, niet per versie, dus een verschuiving in een curve kan net zo goed van een modelupdate komen als van het web.
• Antwoorden variëren. Dezelfde vraag die twee keer wordt gesteld, kan andere bedrijven en andere bronnen opleveren. Volume vlakt dit uit, maar smalle reeksen (één model, één sector, één maand) bewegen meer.
• Antwoorden via API, adressen niet gecontroleerd. Publieke chatapps, met hun eigen instellingen, kunnen andere pagina's citeren. Geciteerde adressen worden niet één voor één gecontroleerd: een pagina kan kapot zijn of niet zeggen wat het model eraan toeschrijft.