Wat is een brand mention in AI eigenlijk?
Een brand mention in AI is het moment waarop een AI-model jouw bedrijf, product of naam noemt in een gegenereerd antwoord. Iemand vraagt aan ChatGPT "wie is een goede hostingpartij voor WordPress in Nederland?" en jouw naam komt voorbij. Dat is een mention, of er nu wel of niet een klik op volgt.
Het verschil met een klassieke zoekmachine is fundamenteel. Bij Google verschijn je in een lijst en meet je kliks. Bij AI word je genoemd in een lopend antwoord, vaak zonder dat de gebruiker doorklikt. Dat maakt de mention zelf de valuta, niet de klik. En precies daar zit het meetprobleem: je normale analytics ziet een mention zonder klik simpelweg niet.
Waarom zou je het dan volgen? Omdat AI-antwoorden steeds vaker het eerste zijn wat een potentiële klant over jou hoort. Word je genoemd, dan sta je op de shortlist nog voordat iemand je site bezoekt. Word je niet genoemd, dan besta je voor die zoekvraag niet. Tracken vertelt je aan welke kant je staat.
Waarom je het niet in Google Analytics ziet
Analytics-tools zoals GA4 meten bezoeken aan jouw site. Ze zien een sessie pas als iemand daadwerkelijk op je pagina landt. Een AI-mention zonder klik gebeurt volledig buiten je site, in de interface van ChatGPT of Perplexity, en laat dus geen spoor achter in je eigen data.
Er is één gedeeltelijke uitzondering: als een AI-antwoord wél een bronlink bevat en iemand klikt, dan zie je die sessie. In GA4 verschijnt dat verkeer met een verwijzende bron als chatgpt.com of perplexity.ai. Dat is het topje van de ijsberg: het meet alleen de mentions mét klik, niet de veel grotere groep zonder klik.
Kortom: verkeer uit AI meet je deels via je gewone analytics en Search Console, maar de zichtbaarheid zelf, hoe vaak je genoemd wordt, vraagt om een andere aanpak.
Methode 1: de handmatige check
De simpelste en goedkoopste methode is het zelf doen. Je stelt een vaste set vragen aan de belangrijkste AI-tools en noteert of je merk voorkomt. Het kost tijd, maar het is gratis en verrassend inzichtelijk.
Stel een vaste vragenlijst op
Bedenk 10 tot 20 vragen die jouw klanten echt zouden stellen. Niet "UPtimizer reviews", maar de vragen waarbij je genoemd wíl worden: "beste SEO-bureau voor MKB in Nederland", "betaalbare WordPress-hosting met support". Houd de lijst stabiel zodat je maand op maand kunt vergelijken.
Toets in meerdere tools
Stel elke vraag in ChatGPT (met search aan), Perplexity en Google met AI Overviews. Elke tool haalt uit andere bronnen, dus de uitkomsten verschillen. Noteer per vraag of en hoe je genoemd wordt.
Leg het vast in een simpel sheet
Eén rij per vraag, één kolom per tool, per maand. Noteer: genoemd ja/nee, als bron of alleen in tekst, en op welke plek. Na drie maanden zie je een trend ontstaan zonder dat je een euro hebt uitgegeven.
Methode 2: commerciële monitoring-tools
Wil je het systematischer, dan zijn er tools die AI-mentions geautomatiseerd bijhouden. Ze draaien dagelijks een set prompts en rapporteren hoe vaak en in welke context jouw merk verschijnt, vaak inclusief vergelijking met concurrenten. Namen die je in 2026 tegenkomt zijn onder meer AthenaHQ, Otterly, Peec en de AI-modules binnen grotere SEO-suites.
De prijzen lopen sterk uiteen, grofweg van enkele tientallen tot enkele honderden euro's per maand, afhankelijk van hoeveel prompts en tools je wilt volgen. Voor een klein bedrijf met een handvol kernvragen is dat vaak niet nodig. Voor een groter bedrijf dat AI-zichtbaarheid serieus als kanaal ziet en concurrenten wil bijhouden, verdient een tool zich terug in bespaarde tijd.
Ons nuchtere advies: begin handmatig. Als je uit die maandcheck merkt dat AI een serieus kanaal voor je wordt en je het strak wilt volgen, stap dan over op een betaalde tool. Betaal niet voor automatisering die je nog niet nodig hebt.
- Handmatig: gratis, 1 tot 2 uur per maand, prima startpunt.
- Losse AI-tracker: tientallen euro's per maand, geautomatiseerd, met concurrentievergelijking.
- AI-module in SEO-suite: hoger geprijsd, handig als je al zo'n suite gebruikt.
- Zelfbouw met de API: technisch mogelijk, alleen zinvol als je developer-tijd over hebt.
Welke signalen leg je vast?
Niet elke mention is gelijk. Om trends te zien die ergens over gaan, leg je per mention een paar eigenschappen vast. Zo wordt "we worden genoemd" een meetbaar geheel.
- Genoemd of niet: de basis, ja of nee per vraag.
- Positie en toon: als eerste optie, als een van velen, positief of neutraal.
- Als bron of alleen in tekst: een klikbare bronlink is waardevoller dan een losse vermelding.
- Concurrenten ernaast: wie wordt er nog meer genoemd, en sta je erboven of eronder?
- Welke tool en welke datum: zodat je verschillen tussen ChatGPT, Perplexity en Google kunt zien.
Een rekenvoorbeeld: van nul naar zichtbaar
Neem een MKB-hostingbedrijf dat begint met tracken. Ze stellen 15 kernvragen op en checken die in drie tools, dus 45 metingen per maand.
Maand 1 (nulmeting): genoemd in 3 van de 45 metingen, allemaal in Perplexity, nooit als eerste optie. Aandeel: circa 7 procent.
Wat ze doen: ze werken aan eerstehands content, laten AI-crawlers netjes toe, en zorgen voor een paar vermeldingen op vakblogs.
Maand 3: genoemd in 11 van de 45 metingen, nu ook in ChatGPT-search, twee keer als eerste optie. Aandeel: circa 24 procent.
De les uit dit voorbeeld: de absolute aantallen zijn klein, maar de trend is glashelder en de nulmeting maakt de vooruitgang zichtbaar. Zonder die eerste meting had niemand geweten dat het werk effect had. Dat is precies waarom je begint met tracken vóór je begint met verbeteren.
Je kunt niet sturen op wat je niet meet. Een simpele nulmeting van je AI-mentions is waardevoller dan een dure tool die je pas na een jaar leert lezen.
Hoe verbeter je je mentions?
Tracken is de eerste helft, verbeteren de tweede. De hefbomen zijn dezelfde als bij AI-search in het algemeen: zorg dat crawlers je site mogen lezen, structureer content zodat ze makkelijk te citeren is, bouw autoriteit via vermeldingen, en versterk je E-E-A-T voor AI-antwoorden.
Meet na elke verbeterronde opnieuw met dezelfde vragenlijst. Zo koppel je concreet werk aan concrete verandering in zichtbaarheid, en weet je waar je tijd het meeste oplevert. Het is precies dezelfde meet-en-itereer-lus die je bij SEO-KPI's gebruikt, maar dan toegepast op AI.