GEO Benchmarks: Vroege gegevens over 100+ merken

Intro

Generative Engine Optimization (GEO) is nog nieuw, maar niet langer theoretisch. In de periode 2024-2025 hebben we vroege GEO-prestatiegegevens verzameld en geanalyseerd van meer dan 100 merken in SaaS, e-commerce, financiën, gezondheidszorg, onderwijs, horeca en professionele dienstverlening.

Het doel was niet om sectoren te rangschikken, maar om patronen te identificeren in:

• hoe vaak merken voorkomen in generatieve antwoorden

• welke factoren bepalend zijn voor opname

• hoe zoekmachines vertrouwen evalueren

• hoe AI bepaalde merken verkeerd interpreteert

• welke sectoren aan zichtbaarheid winnen of verliezen

• hoe 'goede' GEO-prestaties er momenteel uitzien

Dit rapport onthult de vroegste, meest uitgebreide dataset over GEO-zichtbaarheid en biedt de eerste praktische benchmarks voor bedrijven die zich voorbereiden op het AI-first zoekeraan.

Deel 1: De methodologie achter de benchmarks

Om betrouwbare GEO-benchmarks vast te stellen, hebben we het volgende geanalyseerd:

• 100+ merken

• meer dan 12.000 generatieve zoekopdrachten

• verspreid over 7 generatieve engines

• met behulp van 5 intentiecategorieën

• meer dan 4 maanden longitudinale steekproeven

Generatieve engines waren onder meer:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexiteit

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

We hebben getest:

• informatieve zoekopdrachten

• transactionele zoekopdrachten

• merkzoekopdrachten

• vergelijkingszoekopdrachten

• multimodale zoekopdrachten

• agentschapsgerelateerde workflowvragen

• probleemoplossende zoekopdrachten

Voor elke test hebben we het volgende gemeten:

• verschijningsfrequentie (is het merk überhaupt verschenen?)

• antwoordaandeel (hoe vaak verscheen het in vergelijking met concurrenten?)

• stabiliteit van citaten (wordt het herhaaldelijk of inconsistent vermeld?)

• interpretatienauwkeurigheid (beschrijft de AI het correct?)

• entiteitsbetrouwbaarheid (kent de zoekmachine het merk?)

• feitelijke consistentie (zijn de details consistent in alle engines?)

• multimodale herkenning (succes van detectie op basis van afbeeldingen/video's)

Deze statistieken vormen nu de basis van GEO-benchmarking.

Deel 2: De drie GEO-prestatieniveaus (en wat ze betekenen)

Bij meer dan 100 merken kwamen duidelijke zichtbaarheidsniveaus naar voren.

Niveau 1 — Hoge GEO-zichtbaarheid (top ~15%)

Merken in dit niveau zijn consistent:

• geciteerd in meerdere engines

• nauwkeurig beschreven

• geselecteerd in vergelijkende antwoorden

• opgenomen in meerstaps samenvattingen

• herkend in multimodale zoekopdrachten

• verwezen in transactionele en informatieve intenties

Kenmerken van merken in niveau 1:

• sterke entiteitsstructuren

• goed gedefinieerde feitenpagina's

• consistente naamgeving op alle platforms

• content uit de eerste bron

• hoge autoriteitsscores

• actieve correctieworkflows

• gestructureerde opmaak op belangrijke pagina's

Deze merken domineren de GEO-zichtbaarheid, zelfs als ze niet de grootste SEO-spelers zijn.

Niveau 2 — Gemiddelde GEO-zichtbaarheid (~60%)

Merken in deze categorie verschijnen:

• af en toe

• inconsistent

• vaak in lange antwoorden

• zelden in samenvattingen op het hoogste niveau

• soms verkeerd toegeschreven

• niet in alle zoekmachines

Kenmerken:

• enige duidelijkheid over entiteiten

• redelijk sterke SEO

• inconsistente gestructureerde gegevens

• minimale content uit eerste bron

• verouderde pagina's of onduidelijke definities

• lage correctiefrequentie

Ze lopen het risico hun zichtbaarheid te verliezen naarmate zoekmachines selectiever worden.

Niveau 3 — Lage/geen GEO-zichtbaarheid (~25%)

Merken in deze groep zijn:

• onbekend

• niet herkend

• verkeerd geïdentificeerd

• onjuist gegroepeerd

• uitgesloten van vergelijkingen

• niet vermeld in samenvattingen

Kenmerken:

• inconsistente merknaamgeving

• tegenstrijdige gegevens tussen platforms

• zwakke aanwezigheid van entiteiten

• ongestructureerde inhoud

• verouderde of onjuiste feiten

• lage autoriteitssignalen

• geen canonieke definities

Deze merken zijn in wezen onzichtbaar in de generatieve laag. SEO alleen zal hen niet redden.

Deel 3: Benchmark #1 — Verschijningsfrequentie in generatieve zoekmachines

Over 12.000 zoekopdrachten waren de gemiddelde verschijningspercentages van merken:

• Verwarring: hoogste opnamegraad

• Google SGE: zeer selectief, lage opname

• ChatGPT Search: sterke voorkeur voor gestructureerde, gezaghebbende bronnen

• Brave Summaries: veel citaten, gemakkelijk te vinden als het om feiten gaat

• Bing Copilot: evenwichtig maar inconsistent

• Claude Search: zeer hoge lat voor feitelijke betrouwbaarheid

• You.com: diverse maar oppervlakkige dekking

Vroege winnaars: merken met een glasheldere entiteitsstructuur. Vroege verliezers: merken met dubbelzinnige beschrijvingen of verwarring door meerdere producten.

Deel 4: Benchmark #2 — Percentielen antwoordaandeel

Het antwoordpercentage meet hoe vaak een merk voorkomt in generatieve antwoorden in vergelijking met concurrenten.

Bij meer dan 100 merken:

• ~15% had een antwoordaandeel van meer dan 60% in hun categorie

• ~35% had 20-60%

• ~50% had minder dan 20%

Het belangrijkste inzicht:

SEO-kracht correleerde niet sterk met het antwoordaandeel.

De duidelijkheid van de entiteit wel.

Deel 5: Benchmark #3 — Stabiliteit van citaten in de loop van de tijd

We hebben wekelijks terugkerende zoekopdrachten bijgehouden.

De best presterende merken lieten het volgende zien:

• stabiele opname week na week

• correcte beschrijvingen

• toenemende nauwkeurigheid in de loop van de tijd

Middenklasse merken vertoonden:

• wekelijkse schommelingen

• intermitterende aanwezigheid

• gedeeltelijke verkeerde interpretatie

Laaggeplaatste merken vertoonden:

• geen verbetering

• onjuiste samenvattingen

• inconsistente feiten

• motoren die worden vervangen door concurrenten

Generatieve engines 'leren' stabiele merken kennen en negeren onstabiele merken.

Deel 6: Benchmark #4 — Interpretatienauwkeurigheid (risico op hallucinaties)

We hebben getest hoe vaak engines een merk onjuist beschreven.

Bij meer dan 100 merken:

• ~20% had een bijna perfecte nauwkeurigheid

• ~50% had een lichte feitelijke afwijking

• ~30% had ernstige hallucinaties

Hallucinaties omvatten:

• verkeerde functies

• verouderde prijzen

• niet-bestaande productclaims

• verwarde concurrenten

• volledig onjuiste positionering

• kenmerken van een ander merk toeschrijven

Merken met sterke canonieke feitenpagina's hadden aanzienlijk minder hallucinaties.

Deel 7: Benchmark #5 — Multimodale herkenning

We hebben multimodale zoekopdrachten getest met behulp van:

• productafbeeldingen

• screenshots

• UI-lay-outs

• video's

• grafieken

Resultaten:

• slechts ~12–18% van de merken werd betrouwbaar herkend via screenshots

• slechts ~15–20% werd herkend via productafbeeldingen

• <10% werd herkend via videoframes

• ~50% had branding die "visueel dubbelzinnig" was

• ~70% had inconsistente of slechte visuele documentatie

Multimodale GEO is momenteel de grootste kloof in alle sectoren.

Deel 8: Benchmark #6 — Entiteitsbetrouwbaarheidsscores

De betrouwbaarheidsscore geeft aan hoe zeker het model is over:

• wat een merk is

• wat het doet

• wie het bedient

• welke producten erbij horen

Bij meer dan 100 merken:

• ~25% had een hoog vertrouwen in de entiteit

• ~40% had een matig vertrouwen in de entiteit

• ~35% had een laag of tegenstrijdig profiel

Entiteitsverwarring is een van de belangrijkste redenen waarom merken falen in AI-samenvattingen.

Deel 9: Benchmark #7 — Weging van content uit eerste bron

We hebben getest hoe vaak zoekmachines merken met originele gegevens (bijv. onderzoek, enquêtes, studies) citeerden.

Merken met content uit de eerste bron hadden:

• ~4× hoger antwoordpercentage

• ~3× hogere citatiestabiliteit

• ~2× betere interpretatienauwkeurigheid

De zoekmachines geven duidelijk de voorkeur aan merken die het volgende produceren:

• originele studies

• benchmarks

• statistische rapporten

• eigen inzichten

AI-engines geven voorrang aan makers van gegevens, niet aan herhalers van gegevens.

Deel 10: Benchmark #8 — Verschillen op brancheniveau

Sommige sectoren werden snel zichtbaar, andere hadden het moeilijk.

Sectoren met de hoogste GEO-zichtbaarheid

• SaaS

• e-commerce (categorieën met een hoge structuur)

• financiën (gereguleerde + gestructureerde inhoud)

• gezondheidsinformatiesites (met duidelijke entiteitsgegevens)

Sectoren met de laagste GEO-zichtbaarheid

• horeca

• reizen

• thuisdiensten

• lokale bedrijven

• creatieve diensten

• professionele dienstverleners met een vage positionering

Sectoren met consistente terminologie presteerden veel beter dan sectoren met ambigue of variabele beschrijvingen.

Deel 11: De 10 belangrijkste GEO-voorspellers geïdentificeerd bij meer dan 100 merken

In alle tests waren de volgende factoren het sterkst gecorreleerd met hoge GEO-prestaties:

1. Canonieke definities

Zoekmachines hebben behoefte aan eenduidige, stabiele definities om verwarring te voorkomen.

2. Duidelijkheid van entiteiten

Een duidelijke categorietoewijzing zorgde voor een aanzienlijke toename van de opname.

3. Gestructureerde inhoud

Zoekmachines namen merken met opsommingstekens veel vaker op.

4. Eerste bron gegevens

Zoekmachines vertrouwen merken die hun eigen feiten produceren.

5. Actualiteit

Recent bijgewerkte content had een grotere kans om te worden opgenomen.

6. Multimodale consistentie

Merken met stabiele screenshots en afbeeldingen werden vaker correct herkend.

7. Vertrouwenssignalen

Geverifieerd auteurschap, herkomst en gezaghebbende links hadden invloed op opname.

8. Consistentie tussen websites

Zoekmachines verwijderen merken met tegenstrijdige informatie op verschillende platforms.

9. Geschiktheid voor vergelijkingen

AI-agenten geven de voorkeur aan merken die vergelijkingen gemakkelijk maken.

10. Correctieworkflows

Merken die AI-correctieverzoeken indienden, verbeterden sneller dan passieve merken.

Deel 12: GEO-benchmarks — Wat 'goed' is in 2025

Dit zijn de eerste normen voor high performers:

Verschijningsfrequentie

40–65% voor alle zoekmachines

Antwoordpercentage

50–70% in hun categorie

Stabiliteit van citaten

Consistente wekelijkse opname

Interpretatie Nauwkeurigheid

90% feitelijke nauwkeurigheid in alle zoekmachines

Entiteitsbetrouwbaarheid

Hoog of zeer hoog

Multimodale herkenning

Afbeeldingen → betrouwbaar Screenshots → gedeeltelijk Video's → in opkomst

Merkdrift-score

Minimale inconsistenties

Versheidsscore

Inhoud bijgewerkt in de afgelopen 90 dagen

Gestructureerde AI-leesbaarheid

Hoog

Dit zijn de eerste prestatie-indicatoren voor de 'top percentiel' — en deze zullen tegen 2026-2027 uitgroeien tot industrienormen.

Deel 13: Strategische inzichten uit benchmarking van meer dan 100 merken

Uit alle gegevens kwamen zeven overkoepelende patronen naar voren.

1. GEO beloont duidelijkheid meer dan schaalgrootte

Kleinere merken met glasheldere definities presteerden beter dan grote websites met vage identiteiten.

2. GEO is gevoeliger voor fouten dan SEO

Eén tegenstrijdig feit kan uw entiteitsvertrouwensscore omlaag halen.

3. Zoekmachines geven de voorkeur aan compacte contentclusters

Volledig in kaart gebrachte onderwerpclusters verbeterden consequent het antwoordpercentage.

4. Eersteklas content is de nieuwe 'linkbuilding'

AI-zoekmachines willen de oorsprong van gegevens, niet de herhaling ervan.

5. Multimodale assets zijn nu rankingfactoren

Screenshots en productafbeeldingen beïnvloeden de opname.

6. Generatieve zichtbaarheid is niet gecorreleerd met domeinbeoordeling

Sommige DR 20-merken presteerden beter dan DR 80-merken dankzij een betere structuur.

7. Correctieworkflows leveren meetbare voordelen op

Merken die actief AI-onnauwkeurigheden hebben gecorrigeerd, zagen het volgende:

• minder hallucinaties

• nauwkeurigere samenvattingen

• grotere inclusiviteit stabiliteit

Generatieve engines leren snel van correcties.

Conclusie: vroege GEO-benchmarks onthullen de toekomst van zichtbaarheid

De gegevens van meer dan 100 merken maken één ding duidelijk:

Generatieve zichtbaarheid wordt verdiend door duidelijkheid, structuur, vertrouwen, actualiteit en expertise uit de eerste hand — niet door traditionele SEO-dominantie.

Merken die goed presteren in generatieve engines:

• zichzelf duidelijk definiëren

• nauwkeurige feiten bijhouden

• gestructureerde inhoud gebruiken

• originele gegevens publiceren

• worden consistent op het hele web

• regelmatig updates uitvoeren

• corrigeer AI-fouten vroegtijdig

• bied multimodale duidelijkheid

De merken die dit nu doen, zullen de antwoordlaag domineren lang voordat GEO mainstream wordt.

De merken die dit niet doen, zullen misschien nooit meer generatieve zichtbaarheid zien, omdat AI-agenten vroegtijdig hardnekkige aannames zullen vormen die later moeilijk te corrigeren zijn.

GEO-benchmarks van meer dan 100 merken tonen onmiskenbaar aan:

Optimalisatie is verschoven van het rangschikken van pagina's naar het trainen van modellen.

En de bedrijven die deze verschuiving als eerste begrijpen, zullen de komende tien jaar de AI-gedreven ontdekkingswereld domineren.