SEO prompts voor ChatGPT: 15 gespecialiseerde prompts voor SEO, GEO en AEO

SEO prompts zijn instructies waarmee je ChatGPT, Gemini of Perplexity gericht inzet voor zoekwoordonderzoek, content-optimalisatie en technische SEO. De beste prompts gaan verder dan klassieke SEO: ze helpen je ook vindbaar worden in AI-antwoorden zelf. Op deze pagina vind je 15 gespecialiseerde, copy-paste-klare prompts in het Nederlands, verdeeld over zes categorieën, met per prompt waarom hij werkt en wanneer je hem inzet.

De meeste promptlijsten die je online vindt, blijven hangen bij zoekwoordlijstjes en meta descriptions. Nuttig, maar het dekt nog maar de helft van het speelveld. Zoekgedrag verschuift naar AI-antwoorden: mensen stellen een volledige vraag aan een AI-zoekmachine en krijgen direct een antwoord met een handvol bronnen. Wil je in dat antwoord voorkomen, dan heb je prompts nodig die sturen op citeerbaarheid, entiteiten en antwoordstructuur. Die staan hieronder, naast de klassieke SEO prompts die je dagelijks gebruikt.

Vervang alles tussen [vierkante haken] door je eigen gegevens.

Het verschil tussen SEO prompts en GEO prompts

Een SEO prompt richt zich op een positie in Google: zoekwoorden, zoekintentie, meta’s, interne links. Een GEO prompt richt zich op vermelding in AI-antwoorden: wordt jouw content opgehaald, samengevat en geciteerd door ChatGPT, Perplexity of de AI-overzichten van Google. De twee overlappen sterk, maar belonen andere signalen. Voor GEO tellen extractbare antwoordblokken, heldere entiteiten en autoriteit buiten je eigen site zwaarder dan zoekwoorddichtheid.

Meer achtergrond lees je in wat is GEO, SEO vs GEO en wat is AIO.

Categorie 1: Prompt- en zoekwoordonderzoek

Prompt 1: De prompt-set van je doelgroep in kaart brengen

Je bent een GEO-specialist. Mijn bedrijf is [bedrijf] uit [plaats] en levert [dienst] aan [doelgroep].
Genereer 30 realistische prompts die mijn doelgroep aan ChatGPT, Gemini of Perplexity stelt
tijdens hun oriëntatie. Groepeer ze per fase (bewustwording, overweging, keuze) en markeer per
prompt of mijn bedrijf er nu waarschijnlijk in genoemd wordt.

Waarom deze prompt werkt: promptonderzoek is voor GEO wat zoekwoordonderzoek is voor SEO. Je brengt in kaart bij welke vragen AI daadwerkelijk merken aanbeveelt, zodat je content maakt voor vragen met commerciële waarde in plaats van brede feitvragen waar niemand specifiek genoemd wordt.

Wanneer inzetten: aan het begin van elk GEO-traject, als basis voor je contentplanning en je meting (prompt 14).

Prompt 2: Query fan-out ontrafelen

Neem de hoofdzoekterm "[zoekterm]". Simuleer de query fan-out die een AI-zoekmachine hierop
uitvoert: genereer 10 tot 15 subvragen die het systeem parallel zou beantwoorden. Geef per
subvraag aan welk contenttype die het beste beantwoordt: definitie, lijst, tabel, stappenplan of FAQ.

Waarom deze prompt werkt: AI-zoekmachines splitsen één vraag op in meerdere subvragen voordat ze een antwoord samenstellen. Een pagina die naast de hoofdvraag ook de subvragen dekt, heeft een aanzienlijk grotere kans om geciteerd te worden dan een pagina die alleen op de hoofdterm mikt.

Wanneer inzetten: bij het opzetten van een pillar page of het uitbreiden van bestaande content. Achtergrond: gevonden worden in AI Overviews.

Prompt 3: Zoekintentie classificeren voor Google én AI

Classificeer de volgende zoektermen op zoekintentie (informatief, commercieel, transactioneel,
navigerend) en koppel elke term aan een fase in de klantreis. Geef per term ook aan of de intentie
in Google (kort zoekwoord) verschilt van de intentie in een AI-tool (lange vraag), en welk
contenttype past. Zet alles in een tabel. Zoektermen: [plak je lijst].

Waarom deze prompt werkt: content die niet matcht met de zoekintentie rankt niet en wordt niet geciteerd. Door het verschil tussen korte Google-zoekwoorden en lange AI-vragen expliciet te maken, voorkom je dat je één pagina op twee onverenigbare intenties richt.

Wanneer inzetten: na je zoekwoordonderzoek, voordat je content-briefings schrijft. Verdieping: zoekintentie en AI-citaties.

Categorie 2: AI-citeerbaarheid en answer engine optimization

Prompt 4: Antwoordblok voor featured snippets en AI Overviews

Herschrijf de volgende alinea zodat hij direct antwoord geeft op de vraag "[vraag]" in 40 tot 60
woorden, feitelijk en zonder inleiding. De passage moet ook los van de rest van de pagina
begrijpelijk zijn. Plaats daarna een uitgebreidere toelichting van drie alinea's. Schrijf in het
Nederlands, je-vorm, actieve zinnen. Tekst: [plak alinea].

Waarom deze prompt werkt: AI-modellen halen passages op, geen hele pagina’s. Een zelfstandig antwoordblok van 40 tot 60 woorden bovenaan een sectie is precies wat featured snippets en AI Overviews extraheren. Dit is de meest directe hefboom voor citeerbaarheid, en de kern van answer engine optimization.

Wanneer inzetten: bovenaan elk kennisartikel en bij elke belangrijke sectie.

Prompt 5: Citeerbaarheids-audit van een bestaande pagina

Je bent een GEO-auditor. Analyseer de onderstaande paginatekst op de factoren die bepalen of een
AI de content citeert: (1) direct antwoord in de eerste 200 woorden, (2) concrete cijfers en
verifieerbare claims, (3) zelfstandige, citeerbare passages, (4) H2/H3-structuur die vragen
spiegelt, (5) auteur- en datumsignalen, (6) externe bronvermeldingen. Geef per factor een score
van 1 tot 5, een verbeterpunt en een herschreven voorbeeld waar de score laag is. Tekst: [plak].

Waarom deze prompt werkt: onderzoek naar generatieve zoekmachines laat zien dat het toevoegen van bronnen, citaten en statistieken de zichtbaarheid in AI-antwoorden aantoonbaar verhoogt, terwijl keyword stuffing juist onder de nulmeting scoort. Deze audit vertaalt dat naar zes meetbare knoppen. De auteur- en datumsignalen sluiten aan op E-E-A-T.

Wanneer inzetten: bij pagina’s die wel ranken in Google maar niet geciteerd worden in AI. Meer hierover: SEO voor AI.

Prompt 6: FAQ genereren uit echte vragen

Genereer 8 veelgestelde vragen over [onderwerp] die mijn doelgroep [doelgroep] letterlijk stelt
in Google of aan een AI, in natuurlijke taal. Schrijf per vraag een antwoord van 40 tot 80 woorden
met minstens één concreet feit. Lever de output ook aan als FAQPage JSON-LD, met exact dezelfde
tekst als op de pagina zichtbaar is.

Waarom deze prompt werkt: een FAQ-sectie dekt in één keer meerdere subvragen uit de query fan-out af en levert zelfstandige vraag-antwoordparen, de natuurlijke taal van AI-systemen. Doordat het antwoord in tekst én in schema staat, begrijpen zowel Google als taalmodellen de structuur.

Wanneer inzetten: onderaan elke dienst- en kennispagina.

Categorie 3: Entiteiten en schema

Prompt 7: Entiteiten versterken met een entity-gap analyse

Analyseer de volgende tekst over [onderwerp]. Doe drie dingen: (1) lijst alle entiteiten die de
tekst nu noemt (merken, personen, plaatsen, vaktermen), (2) lijst de relevante entiteiten die een
AI rond dit onderwerp verwacht maar die ontbreken, (3) geef per ontbrekende entiteit een suggestie
hoe ik die natuurlijk verwerk. Zet het resultaat in een tabel. Tekst: [plak].

Waarom deze prompt werkt: AI-systemen bouwen hun begrip op via entiteiten, niet via losse zoekwoorden. Een pagina die de relevante entiteiten rond een onderwerp noemt en definieert, wordt eerder herkend als autoriteit en dus eerder geciteerd.

Wanneer inzetten: bij expert- en dienstencontent die inhoudelijk goed is maar niet als autoriteit wordt opgepikt.

Prompt 8: JSON-LD schema als één @graph

Genereer één JSON-LD @graph voor een kennisbankartikel met de types BlogPosting, FAQPage,
Organization en Person (auteur). Koppel de nodes met @id. Gebruik alleen informatie die zichtbaar
op de pagina staat, verzin niets, laat ontbrekende velden weg. Lever de output zonder commentaar,
klaar om te plakken. Gegevens: [titel, auteur, organisatie, datum, FAQ-vragen].

Waarom deze prompt werkt: een gekoppeld @graph maakt in één keer duidelijk hoe artikel, auteur, organisatie en FAQ samenhangen. Dat versterkt entiteitsherkenning en de kans op rich results. De instructie om niets te verzinnen voorkomt de fouten waar AI berucht om is bij schema. Wees realistisch over het effect: schema maakt je content ondubbelzinnig leesbaar, maar is geen directe citatiehendel.

Wanneer inzetten: bij publicatie van elke nieuwe pagina. Achtergrond: wat is schema-markup.

Prompt 9: Een llms.txt-bestand opstellen

Stel een llms.txt op in Markdown voor [domein]. Begin met een H1 (bedrijfsnaam) en een beschrijving
van twee zinnen: wie we zijn, wat we doen, voor wie. Groepeer daarna mijn 15 tot 20 belangrijkste
pagina's onder thematische H2-koppen, met per link een toelichting van één zin. Alleen sterke
content: kerndiensten, pillar pages en flagship artikelen. Geen marketingtaal. URL's: [plak lijst].

Waarom deze prompt werkt: een llms.txt geeft AI-crawlers een compacte routekaart naar je beste content. Wees eerlijk over de waarde: Google gebruikt het bestand niet en het directe effect op citaties is onbewezen. Het kost weinig tijd, dus je zet het in als goedkoop experiment, niet als prioriteit.

Wanneer inzetten: als je technische basis op orde is. Achtergrond en nuance: llms.txt: wat is het en heeft jouw website het nodig.

Categorie 4: Technische SEO

Prompt 10: AI-crawler-toegang controleren

Ik plak mijn robots.txt hieronder. Controleer of ik de retrieval-crawlers OAI-SearchBot,
ChatGPT-User, PerplexityBot en Google-Extended toelaat, en of ik belangrijke pagina's onbedoeld
blokkeer. Maak onderscheid tussen crawlers voor AI-training en crawlers die live pagina's ophalen
voor een antwoord. Geef per bevinding het risico en de aanbevolen regel. Robots.txt: [plak].

Waarom deze prompt werkt: veel sites blokkeren onbedoeld precies de crawlers die citaties opleveren en verdwijnen daardoor uit ChatGPT en Perplexity. Het onderscheid tussen training-crawlers (die je mag blokkeren) en retrieval-crawlers (die je wilt toelaten) is een van de meest voorkomende en makkelijkst op te lossen GEO-fouten.

Wanneer inzetten: als eerste stap van elke technische audit en na elke migratie. Zie technische SEO voor WordPress.

Prompt 11: Koppenstructuur herschrijven voor extractie

Analyseer de koppenstructuur (H1 tot H3) van deze tekst en herschrijf de koppen zo dat ze
aansluiten op hoe mensen hun vraag aan een AI of zoekmachine formuleren. Behoud de logische
hiërarchie en vermijd clickbait. Tekst: [plak].

Waarom deze prompt werkt: koppen die de formulering van echte vragen spiegelen, maken je content beter scanbaar voor extractie en vergroten de kans dat een sectie als los antwoord wordt opgepakt.

Wanneer inzetten: bij het herstructureren van bestaande pagina’s die niet in snippets of AI-antwoorden verschijnen.

Prompt 12: Interne links en topical cluster voorstellen

Hier is een lijst van mijn bestaande pagina's met titels en URL's: [plak]. Stel een topical
cluster voor rond het thema [thema]: welke pagina is de pillar, welke zijn clusterpagina's, en
welke interne links leg ik (van welke pagina naar welke, met welke ankertekst)? Markeer
ontbrekende content die het cluster completeert. Zet het in een tabel.

Waarom deze prompt werkt: interne links met beschrijvende ankerteksten vertellen zowel Google als AI-systemen waar je expertise zit. Een compleet cluster bouwt topical authority op, een van de sterkste signalen voor zowel rankings als citaties.

Wanneer inzetten: bij het uitbouwen van je kennisbank en na elke nieuwe publicatie.

Categorie 5: Lokale vindbaarheid

Prompt 13: Lokale antwoordcontent en consistente bedrijfsgegevens

Mijn bedrijf is [bedrijf], gevestigd in [plaats/regio], en levert [dienst]. Doe twee dingen:
(1) genereer 10 lokale vragen die iemand in mijn regio aan een AI stelt om een bedrijf als het
mijne te vinden, en schrijf voor de belangrijkste vraag een direct antwoordblok van twee zinnen
met regio en specialisatie erin, (2) geef een checklist om mijn bedrijfsnaam, adres en
telefoonnummer consistent te maken over mijn site, Google Bedrijfsprofiel en vermeldingen elders.

Waarom deze prompt werkt: AI-tools halen lokale aanbevelingen uit vermeldingen en bedrijfsgegevens, en elke inconsistentie verlaagt het vertrouwen. Lokale AI-vragen kennen bovendien weinig concurrentie: wie nu lokale antwoordcontent bouwt, pakt een voorsprong die later lastig in te halen is.

Wanneer inzetten: voor bedrijven met een vestiging of een duidelijk verzorgingsgebied.

Categorie 6: Meten en concurrentie

Prompt 14: Prompt tracking opzetten

Stel een trackinglijst op van 15 prompts waarmee ik maandelijks meet of mijn merk genoemd wordt
in ChatGPT, Gemini en Perplexity. Kies vragen met echte koopintentie, verdeeld over merkvragen,
categorievragen, vergelijkingsvragen en lokale vragen. Geef per prompt aan wat ik noteer:
genoemd ja/nee, positie, sentiment en geciteerde bronnen. Mijn niche: [niche].

Waarom deze prompt werkt: vindbaar worden in ChatGPT meet je niet met klassieke rankings maar met vermeldingen: word je genoemd, hoe vaak, en welke bronnen citeert de AI. Zonder vaste meting stuur je op onderbuikgevoel.

Wanneer inzetten: als nulmeting zodra je met GEO begint, daarna maandelijks.

Prompt 15: Concurrentie in AI-antwoorden analyseren

Ik stel de volgende koopgerichte vraag aan een AI: "[vraag]". De AI noemt wel [concurrent] maar
niet mij ([bedrijf]). Ik plak het volledige AI-antwoord hieronder. Analyseer welke signalen de
concurrent een citatie opleveren (contentstructuur, entiteiten, externe vermeldingen, reviews,
schema) en geef een prioriteitenlijst van vijf acties waarmee ik de kans vergroot dat ik óók
genoemd word. Antwoord: [plak].

Waarom deze prompt werkt: in AI-antwoorden geldt winner-takes-most: er is één antwoord met een handvol bronnen. Door te ontleden waarom een concurrent wél gekozen wordt, krijg je een gerichte actielijst in plaats van generiek advies.

Wanneer inzetten: zodra je prompt tracking (prompt 14) laat zien bij welke vragen je ontbreekt.

Zo haal je meer uit deze prompts

Geef altijd context mee: bedrijf, doelgroep, regio, tone of voice en doel van de tekst. Koppel prompts aan elkaar, de output van prompt 1 is de input voor prompt 14. En controleer alles: AI verzint cijfers, links en schema-velden. Zoekvolumes haal je uit een tool als Ahrefs of Search Console, want een taalmodel kent die niet. De prompts werken in ChatGPT, Gemini, Claude en Perplexity; test dezelfde prompt gerust in meerdere tools, want de antwoorden verschillen per model.

Veelgestelde vragen over SEO prompts

Wat zijn SEO prompts?

SEO prompts zijn kant-en-klare instructies waarmee je een AI-tool zoals ChatGPT gericht inzet voor zoekmachine-optimalisatie: zoekwoordonderzoek, zoekintentie-analyse, contentstructuur, meta’s en technische checks. Een goede prompt bevat context (bedrijf, doelgroep, doel), een duidelijke taak en een gewenst outputformat.

Wat is het verschil tussen SEO prompts en GEO prompts?

SEO prompts mikken op rankings in Google via zoekwoorden, structuur en meta’s. GEO prompts mikken op vermelding in AI-antwoorden via antwoordblokken, entiteiten en autoriteit. De twee vullen elkaar aan: een sterke SEO-basis blijft het fundament waarop AI-zichtbaarheid rust.

Kan ChatGPT betrouwbaar zoekwoordonderzoek doen?

Deels. ChatGPT is sterk in het genereren van ideeën, long-tail-varianten en clustering, maar de zoekvolumes die het noemt zijn onbetrouwbaar omdat het model geen live zoekdata heeft. Gebruik prompts voor structuur en inspiratie, en haal volumes en keyword difficulty uit een tool als Ahrefs.

Wat is answer engine optimization?

Answer engine optimization (AEO) is het optimaliseren van content om het directe antwoord te worden in featured snippets, AI Overviews en AI-chatbots. De kern: beantwoord de vraag in de eerste zinnen van een sectie, in 40 tot 60 woorden, feitelijk en zelfstandig leesbaar.

Hoe word ik vindbaar in ChatGPT?

Door content te maken die AI-systemen kunnen ophalen en citeren: directe antwoordblokken, concrete feiten, heldere entiteiten en een site die toegankelijk is voor AI-crawlers. Daarnaast wegen vermeldingen buiten je eigen site zwaar: reviews, vakmedia en brancheoverzichten. Met prompt 14 meet je maandelijks of het werkt.

Werkt een llms.txt-bestand echt?

Het directe effect is beperkt. Google gebruikt het bestand niet en er is geen bewijs dat het citaties verhoogt, al halen sommige AI-crawlers het wel op. Omdat het weinig tijd kost, is het een goedkoop experiment naast je echte prioriteiten: citeerbare content, entiteiten en autoriteit.