Een jaarlijks onderzoek naar de AI-zichtbaarheid van Nederlandse lokale bedrijven. De methode staat hier vóórdat de resultaten er zijn — dat is de enige manier om een onderzoek serieus te kunnen nemen.
Onderzoeksvraag: hoe zichtbaar en begrijpelijk zijn lokale bedrijven voor AI-systemen? Doel: 500 Nederlandse bedrijven, elk getoetst met acht vaste vraagsoorten aan AI én 89 websitecontroles. Dit is de opzet; de resultaten publiceren we pas als de data compleet is.
Dit is een lopend onderzoek. We publiceren de opzet nu, zodat iedereen kan zien wat we gaan meten en hoe — en later kan controleren of we ons daaraan gehouden hebben.
Zolang de teller onder 500 staat, is dit géén representatief landelijk onderzoek en presenteren we het ook niet zo. De tussenstand hieronder is een observatie, geen conclusie.
Hoe zichtbaar en begrijpelijk zijn Nederlandse lokale bedrijven voor AI-systemen — en welke kenmerken van hun digitale aanwezigheid hangen samen met wél of niet genoemd worden?
Die vraag valt uiteen in vier deelvragen: (1) wordt het bedrijf genoemd, en bij welk type vraag? (2) begrijpt AI wat het bedrijf doet, waar en voor wie? (3) klopt wat AI zegt? (4) welke elementen van de digitale aanwezigheid zien we terug bij bedrijven die wél genoemd worden?
Wat we uitdrukkelijk níét onderzoeken: hoe AI-systemen intern wegen. Dat is niet openbaar en niet meetbaar van buitenaf. Wij meten uitsluitend invoer en uitvoer.
| Categorie | Wat we vastleggen |
|---|---|
| AI-zichtbaarheid | Wordt het bedrijf genoemd, bij welke vraag, bij welk vraagtype, hoe vaak, op welke positie, en wordt het aanbevolen of alleen genoemd |
| Begrip | Begrijpt AI wat het bedrijf doet, de belangrijkste diensten, de locatie, het werkgebied en de doelgroep |
| Correctheid | Klopt de informatie, ontbreekt belangrijke informatie, staat er verouderde informatie |
| Digitale context | Website (89 controles), lokale informatie, reviews, externe vermeldingen, gestructureerde gegevens, contactinformatie |
| Concurrentieveld | Welke andere bedrijven in de antwoorden voorkomen, en hoe vaak |
Zonder vaste definities is elk onderzoekscijfer betekenisloos. Dit zijn de onze:
| Term | Definitie in dit onderzoek |
|---|---|
| Genoemd | De bedrijfsnaam komt herkenbaar voor in het antwoord op een vraag die de bedrijfsnaam zelf niet bevat. |
| Positie | De hoeveelste genoemde onderneming het bedrijf is binnen hetzelfde antwoord. |
| Aanbevolen | Het bedrijf wordt niet alleen genoemd maar expliciet voorgesteld als een passende keuze. |
| Correct | Alle feitelijke uitspraken over het bedrijf (dienst, plaats, werkgebied, bereikbaarheid) komen overeen met wat het bedrijf zelf publiceert. |
| Ontbrekende informatie | Een feit dat nodig is om de vraag te beantwoorden en dat nergens in de bronnen van het bedrijf te vinden is. |
| Lokale relevantie | Of het antwoord het bedrijf koppelt aan de plaats of het gebied uit de vraag. |
Per meting leggen we deze velden vast. De dataset wordt zo opgeslagen dat er later nieuwe analyses op mogelijk zijn, en zodat een jaarvergelijking (2027, 2028, 2029) echt kan.
| Veld | Inhoud |
|---|---|
| company / branche / location | Bedrijf, vak en plaats |
| website | De gemeten website |
| ai_model | Welk model, welke versie |
| prompt | De letterlijke vraag |
| timestamp | Datum en tijd van de meting |
| mentioned / mention_count | Genoemd, en hoe vaak binnen het antwoord |
| answer | De volledige antwoordtekst |
| correctness | Feitelijke juistheid van de uitspraken over het bedrijf |
| missing_information | Welke informatie ontbrak om de vraag te beantwoorden |
| local_relevance | Werd het bedrijf aan de gevraagde plaats gekoppeld |
| source_context | Welke bronnen het antwoord citeerde of samenvatte |
We verzamelen geen persoonsgegevens. Gemeten worden bedrijven en hun openbare digitale aanwezigheid; er worden geen klant- of bezoekersgegevens opgeslagen.
Wat we tot nu toe hebben gemeten, met de steekproefgrootte er expliciet bij. Dit is een tussenstand, geen uitkomst.
ZERO SLACK-observatie, 2026-09-17, model gpt-5.4-mini. n = 22 bedrijven. Te klein voor landelijke uitspraken; groot genoeg om het patroon te laten zien dat we verder onderzoeken.
Naast de AI-metingen loopt de websitemeting. Daar is de steekproef inmiddels een stuk groter: 298 Nederlandse websites, elk langs 89 controles, 2026-09-09 t/m 2026-09-17.
| Laag | Wat we meten | Gemiddelde | Sites met een probleem |
|---|---|---|---|
| Gevonden worden | Kan Google je vinden en snapt hij wat je doet? | 60/100 | 99% |
| De eerste 5 seconden | Laadt het, werkt het op mobiel, ziet het er betrouwbaar uit? | 69/100 | 99% |
| De voordeur | Kan een klant je bereiken op het moment dat hij wil? | 54/100 | 100% |
| Opvolging | Komt jouw mail aan en gebeurt er iets na het eerste contact? | 74/100 | 98% |
| Vertrouwen & meten | Geloven ze je, en weet jij wat er gebeurt? | 66/100 | 99% |
Het bedrag is een modeluitkomst, geen gemeten omzetverlies: het combineert bezoekersaantallen, conversie en gemiddelde opdrachtwaarde per branche. De aannames staan in elk rapport.
Zodra de dataset compleet is, publiceren we hier het volledige rapport: samenvatting, bevindingen per categorie, brancheverschillen, regionale verschillen, voorbeelden, methodologie, beperkingen en de dataset zelf, voor zover die verantwoord te delen is.
Daarna volgen de losse analyses — per branche, per vraagtype, per regio — die allemaal naar dit hoofdonderzoek terugverwijzen. Wie eruit citeert, kan de methode controleren.
Al gepubliceerd: Welke informatie ontbreekt het vaakst? en Hoe vaak worden lokale bedrijven genoemd door AI?
Omdat een methode die pas ná de uitkomst wordt geschreven altijd bij die uitkomst past. Door hem vooraf vast te leggen kun je ons erop afrekenen.
Ja, met bronvermelding: "ZERO SLACK AI Search Onderzoek" met de datum erbij, en bij een tussenstand ook de steekproefgrootte. Neem de beperkingen mee — anders wordt een observatie ten onrechte een feit.
Omdat één vraag te toevallig is en twintig vragen de meting onbetaalbaar maken. Acht vraagsoorten dekken de belangrijkste zoekmomenten: aanbeveling, dienst, lokaal, vertrouwen, spoed, specialisatie, vergelijking en de directe bedrijfsvraag.
Elke gratis AI Visibility Check levert een meting op volgens dezelfde methode. Wil je dat je bedrijf niet in de geanonimiseerde analyse meegenomen wordt, laat het weten — dan halen we het eruit.
De dataverzameling loopt over meerdere maanden; het rapport verschijnt in 2027 en draagt daarom dat jaartal. De metingen die er nu al zijn, staan hierboven als tussenstand.
We houden drie dingen uit elkaar: wat een externe partij heeft vastgesteld (bron), wat wij zelf hebben gemeten (observatie) en wat wij daaruit afleiden (interpretatie).
De AI Visibility Check stelt acht echte klantvragen aan AI over jouw vak en jouw plaats, en doet daarnaast 89 controles op je website. Je ziet binnen een halve minuut of je genoemd wordt, wat AI over je weet en wat er ontbreekt.