AI adviseert actief merken, producten of diensten
Jarenlang richtten marketeers zich op zoekmachines, sociale media en menselijke influencers om hun merk of product bekend te maken en bezoekers naar hun website trekken. Het landschap verandert snel. Steeds meer vormen AI-systemen zoals ChatGPT, Gemini, Claude en Microsoft Copilot een laag tussen mens en merk.
Consumenten vragen AI welke hardloopschoenen ze moeten kopen. Ingenieurs vragen AI welke industriële leverancier het meest betrouwbaar is. Sollicitanten checken werkgevers via AI en steeds meer ondernemers vragen AI om concurrenten samen te vatten, oplossingen te vergelijken en strategische opties aan te bevelen. In veel gevallen haalt AI niet alleen informatie op. Het interpreteert, filtert, adviseert en beveelt aan. Dat verandert hoe merken, producten en organisaties worden ontdekt, vergeleken en vertrouwd.
AI-systemen zijn geen neutrale zoekmachines
Grote taalmodellen geven niet simpelweg een lijst met links terug. Ze genereren antwoorden op basis van patronen die ze tijdens training hebben opgenomen. Na verloop van tijd beginnen AI-modellen merken te associëren met bepaalde kenmerken:
- innovatief of verouderd
- betrouwbaar of risicovol
- premium of betaalbaar
- duurzaam of niet
- categorie-leidend of marginaal
Gedurende hun training worden AI modellen blootgesteld aan een grote hoeveelheid van diverse bonnen: websites, sociale media, reviews, etc. De patronen en associaties die ze daarmee opbouwen, beïnvloeden of een model jouw merk in een specifieke context aanbeveelt of een van jouw concurrenten.
De drie lagen van AI
AI appliacties, zoals Copilot en ChatGPT antwoorden in het algemeen niet alleen op basis van getrainde informatie. Op het moment dat er een vraag wordt gesteld, doorloopt het systeem drie lagen.
1. Applicatie laag
2. Getrainde AI laag
3. Web zoek laag
1. Applicatie laag
De eerste laag is de laag van de applicatie zelf, de interface met de gebruiker. Deze applicatie is ingesteld op de taken die een gebruiker aan de applicatie stelt en kan eigen lokale bronnen, voorkeuren en een profiel van de gebruiker vastleggen op basis van zijn historie. Deze laag kent meestal ook de context waarin een vraag wordt gesteld, de lokatie, tijdstip van de dag etc.2. Getrainde AI-laag
AI-applicaties maken gebruik van onderliggende AI-modellen. Deze modellen leren van diverse bronnen waaraan zijn worden blootgesteld, tot op het moment dat dit model wordt gelanceerd. Daarna leert een model niet meer bij. Het beeld dat een AI-model dan heeft opgebouwd van een merk, de positionering in markt ligt dan min of meer vast. Pas als er een nieuwe versie van een model wordt uitgebracht wordt dat beeld bijgesteld op basis van nieuwe informatie waarmee het is getraind.3. Web zoek laag
De derde laag is de web retrieval layer. Op het moment een AI model een vraag krijgt, interpreteert het de vraag razendsnel en stuurt een of meerdere zoekopdrachten naar de daaraan gelieerde zoekmachine, vaak Bing of Google. Hiermee controleert het model of het antwoord of merkbeeld dat het model al zelf heeft, moet worden bijgesteld op basis van de recente informatie.
Op basis van de drie lagen, wordt vervolgens het antwoord geformuleerd en in de tone of voice van de applicatie layer terug gegeven aan de gebruiker. Hierdoor is ieder antwoord uniek, afgestemd op de context en profiel van de vraagsteller, het merkbeeld dat ingebakken zit in het onderliggende AI-model en de extra signalen die het model heeft opgepikt via web search. AIRepScore meet zowel de getrainde merkperceptie als de invloed van web search daarop, in verschillende gebruiksituaties en klanttypen (persona's).
Wat AIRepScore meet
AIRepScore meet meer dan alleen zichtbaarheid van je merk of bedrijf in AI. Het framework laat zien hoe AI-systemen:
- de geloofwaardigheid van je merk beoordelen → AI-geloofwaardigheid
- begrijpen waar je merk voor staat → AI-merkperceptie
- je merk positioneren ten opzichte van alternatieven → AI-positionering
- je merk in concrete situaties wel of niet aanbevelen → AI-aanbeveling
Samen vormen deze vier samenhangende KPI’s een AI-reputatieprofiel — geen overall score. Het AIRepScore Framework weerspiegelt hoe AI besluitvorming over je merk of bedrijf beïnvloedt. Het biedt gestructureerd inzicht in hoe waarschijnlijk het is dat AI-systemen je bedrijf, merk of producten aanbevelen in de praktijk — en waardoor dat wordt veroorzaakt.
AIRepScore analyseert meerdere AI-modellen
AIRepScore test je merk niet simpelweg op één AI-app. Het platform analyseert de AI-modellen, die het meest invloedrijk zijn in de zakelijke en consumenten markt. Dit onderscheid is belangrijk omdat veel AI-assistenten, apps, bedrijfsystemen en tools zijn gebouwd op hetzelfde onderliggende fundament.
Voorbeeld: Microsoft Copilot.
Copilot is een veelgebruikte AI-tool binnen bedrijfsomgevingen, diep geïntegreerd in Microsoft 365, Teams, Windows en bedrijfsworkflows. Copilot is echter geen zelfstandig fundamenteel model. Het vertrouwt op de modellen van OpenAI binnen het Microsoft-ecosysteem. Om dubbele telling te voorkomen, meet AIRepScore de onderliggende fundamentele modellen en weegt de invloed dienovereenkomstig.
De AI-systemen die zijn opgenomen in AIRepScore
De AIRepScore-methodologie richt zich op de AI-ecosystemen die het meest invloedrijk zijn in Europese en Noord-Amerikaanse zakelijke en consumentenmarkt. De momenteel gebruikte modellen zijn:
- OpenAI / GPT — ondersteunt ChatGPT, Microsoft Copilot en vele bedrijfsintegraties
- Google Gemini — ondersteunt Google Search AI, Workspace en Android AI-functies
- Anthropic Claude — gebruikt in bedrijfsinstrumenten, codeerassistenten en op veiligheid gerichte toepassingen
- Mistral AI — voornamelijk gericht op Europa; gebruikt in soevereine AI en open-gewicht bedrijfsimplementaties
- Perplexity — wordt veel professioneel gebruikt voor onderzoek en bedrijfsanalyses
- Meta AI / Llama — binnenkort beschikbaar; ondersteunt Meta AI in WhatsApp, Instagram en Facebook
- Deepseek — op aanvraag, wordt veel gebruikt in China en andere delen van Zuid-Oost Azië
Aanvullende regionale systemen kunnen in de loop van de tijd worden toegevoegd als de scope internationaal verder uitbreidt.
Verschillende markten vereisen andere weging
Niet elk AI-systeem heeft dezelfde invloed in elke markt. De zakelijke markt in Europa verschilt aanzienlijk van consumentengedrag in de Verenigde Staten of Azië. Sommige AI-systemen domineren op de werkplek, terwijl andere een sterkere invloed hebben binnen zoek-, mobiele of sociale ecosystemen.
Om die reden gebruikt AIRepScore gewogen scores, die variëren op basis van B2B- of B2C-profiel, geografie en relevantie. In een B2C-context krijgen bijvoorbeeld Gemini en GPT meer gewicht. In een B2B-context krijgen Perplexity en GPT/Copilot een hoger gewicht vanwege hun dominantie in de zakelijke markt.
De weging is niet statisch, het evolueert op basis van marktadoptie, invloed, bedrijfsgebruik, consumentenbereik, regionale relevantie en voortdurende reviews.
AI-invloed evolueert snel
Het AI-landschap verandert met buitengewone snelheid. Nieuwe modellen verschijnen elke paar maanden, ecosystemen breiden zich snel uit en gebruikersgedrag evolueert continu. Om die reden is AIRepScore ontworpen als een levend raamwerk.
De methodologie, algoritmes en regionale modellen worden periodiek herzien en bijgewerkt om te weerspiegelen hoe AI-systemen daadwerkelijk marktperceptie en aanbevelingen vormgeven. Het doel van AIRepScore is om organisaties te helpen begrijpen hoe AI-systemen hun merk vandaag interpreteren — en hoe die perceptie de beslissingen van morgen beïnvloedt.