Waarom beveelt ChatGPT jouw concurrent aan en jou niet?

Wanneer iemand ChatGPT vraagt om geschikte bedrijven aan te bevelen, kan het model verschillende soorten informatie gebruiken.

Afhankelijk van de beschikbare functies en de gestelde vraag kan dat informatie zijn uit de training van het model, aangevuld met actuele informatie uit online bronnen.

ChatGPT probeert daarmee een antwoord te formuleren dat aansluit op de vraag.

Voor jouw bedrijf zijn drie onderdelen belangrijk.

• 01. Herkenning

Kan ChatGPT vaststellen dat jouw organisatie bestaat en wat ze doet? Een bedrijfsnaam en website vormen een begin. Maar daarmee is nog niet duidelijk waar je bedrijf echt in gespecialiseerd is.

• 02. Relevantie

Kan ChatGPT een verband leggen tussen jouw expertise en het specifieke probleem van de gebruiker? Een algemeen adviesbureau is bijvoorbeeld niet vanzelfsprekend een logische aanbeveling bij een specialistisch vraagstuk.

• 03. Onderbouwing

Welke informatie ondersteunt de geschiktheid van jouw bedrijf? Denk aan concrete expertise, aantoonbare ervaring, publicaties en onafhankelijke bronnen die iets zeggen over jouw organisatie.

Dat betekent niet dat ChatGPT deze drie onderdelen volgens een vast, openbaar beoordelingsmodel afwerkt. De precieze interne afweging is niet volledig inzichtelijk.

Wat we wel kunnen onderzoeken, is welke bedrijven ChatGPT noemt, welke argumenten het gebruikt en welke informatie het antwoord ondersteunt.

Stel dat je een gespecialiseerd recruitmentbureau hebt.

Een potentiële klant vraagt:

"Welke recruitmentbureaus hebben aantoonbare ervaring met technische directiefuncties binnen Nederlandse productiebedrijven?"

ChatGPT noemt enkele bureaus en legt uit waarom die geschikt zouden zijn. Voor jou is dat een interessante vraag. Omdat het rechtstreeks aansluit op jouw expertise en het type opdrachtgever dat je wilt bereiken.

Vergelijk dat met een algemene vraag als:

"Wat zijn de grootste recruitmentbureaus van Nederland?"

Ook daar kan je bedrijf ontbreken. Maar commercieel hoeft dat helemaal niet relevant te zijn.

Daarom begint goed onderzoek niet bij honderd willekeurige prompts.

Het begint bij de vragen waarmee jouw potentiële klanten daadwerkelijk geschikte aanbieders proberen te vinden. Liever relevant bij één belangrijke koopvraag dan zichtbaar bij tien vragen die niets opleveren.

Online worden veel oplossingen aangeboden om beter zichtbaar te worden in ChatGPT.

Meer content publiceren. Je website aanpassen. Gestructureerde gegevens toevoegen. Je digitale autoriteit vergroten. Sommige van die maatregelen kunnen zinvol zijn. Maar welke dat voor jouw organisatie nodig is, kun je niet vaststellen op basis van één ontbrekende vermelding.

Misschien begrijpt ChatGPT jouw specialisatie onvoldoende. Of er is weinig informatie te vinden over jouw expertise, waardoor het je niet vermeldt. Een andere optie zou kunnen zijn dat de onderzochte klantvraag minder goed aansluit op jouw werkelijke positionering. En weet je? Misschien noemt ChatGPT je wel als de vraag een tweede keer wordt gesteld. Iets anders geformuleerd.

Wat nou als ChatGPT je aanbeveelt, maar om de verkeerde reden?

Dat zou kunnen. Misschien omschrijft het je als een algemene dienstverlener, terwijl jij juist gespecialiseerd bent in één complexe B2B-markt. Dan ben je dus zichtbaar, maar wordt je niet goed omschreven. Dat is minstens net zo erg als helemaal niet worden genoemd.

Daarom onderzoek ik niet alleen aanwezigheid in de antwoorden. Ik onderzoek of ChatGPT jouw bedrijf op de juiste manier begrijpt, en in de juiste context aanbeveelt.

Je kunt vandaag een vraag stellen en morgen een ander antwoord krijgen.

Ook kunnen de formulering, de gesprekshistorie, gebruikte functies en beschikbare bronnen invloed hebben op de uitkomst.

Een eenmalig antwoord vertelt je dus wat ChatGPT op dat moment liet zien. Niet hoe jouw bedrijf structureel wordt beoordeeld.

Daarom werk ik bij Jonkman Strategie met vastgelegde onderzoeksvragen en een controleerbare meetmethode. Afhankelijk van de onderzoeksopdracht leg ik vast:

• Vermelding: wordt jouw bedrijf genoemd zonder dat je de bedrijfsnaam in de vraag opneemt?
• Prominentie: welke plaats en hoeveel aandacht krijgt jouw organisatie in het antwoord?
• Aanbeveling: presenteert ChatGPT je daadwerkelijk als geschikte aanbieder?
• Onderbouwing: welke argumenten en beschikbare bronnen ondersteunen dat oordeel?
• Juistheid: kloppen de uitspraken over jouw expertise, diensten en organisatie?

Bij verdiepend onderzoek vergelijk ik bovendien meerdere AI-omgevingen en meetmomenten, zodat niet één toevallig antwoord de conclusie bepaalt.

Het resultaat is geen belofte dat ChatGPT je voortaan zal aanbevelen.

Het is een onderbouwd beeld van wat er tijdens het onderzoek gebeurt en welke vervolgstappen de bevindingen rechtvaardigen.

Het begint met begrijpen welk probleem je wilt oplossen.

Wanneer uit onderzoek blijkt dat relevante informatie over jouw bedrijf ontbreekt, kun je onderzoeken hoe die informatie beter beschikbaar wordt. En als ChatGPT jouw expertise verkeerd interpreteert, kun je kijken of je positionering en de onderbouwing daarvan duidelijk genoeg zijn. Blijkt dat jouw concurrenten overtuigender in beeld komen, dan kun je analyseren welke argumenten en bronnen dat verschil mogelijk verklaren.

Dat kan leiden tot verbeteringen aan je website, publicaties, bedrijfsinformatie of externe profilering.

Maar niet iedere uitkomst vraagt om actie.

Als jouw organisatie al goed wordt begrepen en bij relevante vragen verschijnt, kan de verstandigste conclusie zijn om voorlopig niets te veranderen.

Het doel is niet zoveel mogelijk optimaliseren. Het doel is dat je weet wat daadwerkelijk aandacht verdient.