Wanneer een gegrond AI-model een vraag over een merk beantwoordt, vermeldt het zijn bronnen. Wij hebben die citaties op grote schaal verzameld: 167.551 URL-gegronde citaties (189.974 attributieregels) verspreid over 128 merken, 13 talen en 12 thuismarkten, afkomstig van GPT, Gemini en Perplexity met live webzoekopdrachten ingeschakeld.
De dataset voegt drie Rankfor-studies samen tot één citatiecorpus, herleidt Googles grounding-redirectors terug naar de echte uitgevers en labelt elke citatie met zijn domein, brontype, taal en model. De dataset is open beschikbaar onder CC-BY-4.0: doi.org/10.5281/zenodo.20829524.
Dit is wat de cijfers laten zien.
85,7% van uw AI-reputatie wordt door iemand anders geschreven
Over het volledige corpus grondt AI merkantwoorden 85,7% van de tijd in externe bronnen. De eigen website van het merk draagt 14,3% bij.
Zet dat af tegen de manier waarop marketingbudgetten worden verdeeld. De meeste merkteams besteden het grootste deel van hun contentbudget aan de 14,3% die ze zelf beheren, en beschouwen de 85,7% als een zaak voor PR. De modellen draaien het om: wanneer ze u moeten beschrijven, citeren ze overweldigend vaak pagina's die u nooit hebt geschreven.
18% van de domeinen draagt 80% van de citaties
Het citatievolume volgt een machtswet: ongeveer 18% van de domeinen is goed voor 80% van alle citaties (Zipf alpha 0,86, R² 0,983). Het grounding-web is een kleine club. Een merk dat zich correct laat beschrijven op een paar dozijn domeinen met hoge frequentie, heeft het meeste afgedekt van wat AI ooit over het merk zal citeren.
Welke domeinen? Wikipedia is het meest geciteerde domein in 11 van de 12 talen. De uitzondering is het Litouws, waar de zakenkrant vz.lt hoger scoort. Als uw aanwezigheid op Wikipedia mager of onjuist is, dan is die in vrijwel elke taal tegelijk mager of onjuist.
Polen rijdt op andere rails
Polen is de uitschieter in het corpus. Het meest geciteerde domein voor Poolse merkantwoorden is YouTube, en vier HR- en carrièreportals citeren samen ongeveer twee keer zo vaak als het Poolse Wikipedia. AI die een Pools merk beschrijft, citeert de vacatures en werkgeversbeoordelingen ervan sneller dan het encyclopedie-artikel. We lichten die bevinding toe in de studie over vacaturesites.
De les geldt breder: grounding-profielen zijn marktspecifiek. De domeinenlijst die uw reputatie in Duitsland bepaalt, is een andere lijst in Polen, en niemand controleert die tweede.
Ook de modellen citeren verschillend
Perplexity is de citeerder met het hoogste volume in het corpus en haalt meer bronnen per antwoord aan dan GPT of Gemini. Dat maakt het het gemakkelijkste model om te beïnvloeden via breedte (wees aanwezig op veel domeinen), terwijl de spaarzamere citeerders diepte belonen (wees de beste bron op de weinige domeinen die zij vertrouwen).
Wat u hiermee kunt doen
Drie stappen volgen rechtstreeks uit de data:
- Controleer de 85,7%. Maak een lijst van de domeinen die AI daadwerkelijk citeert over uw categorie (de dataset bevat de domeintabellen per taal) en controleer wat ze over u zeggen. Onze Index-merkpagina's tonen voor elk gemeten merk de belangrijkste citatiedomeinen.
- Repareer Wikipedia en de lokale uitzondering. Eén correct, goed onderbouwd Wikipedia-artikel dekt de grounding in 11 talen tegelijk. Zoek daarna de vz.lt van uw markt.
- Behandel domeinen met hoge frequentie als distributiepartners. Nu 80% van de citaties door 18% van de domeinen stroomt, verplaatsen twee of drie plaatsingen op de juiste domeinen meer AI-antwoorden dan vijftig blogposts op uw eigen site.
De volledige dataset, het analysegrootboek en een reproductiescript staan in het Zenodo-record: 10.5281/zenodo.20829524. Voor de bijbehorende vraag, wat AI over merken weet zonder het te kunnen citeren, zie onze studie over ondoorzichtige bronvermelding, waarin 70,2% van de merkkennis naar geen enkele bron te herleiden was.