De meeste GEO-rapporten die ik onder ogen krijg, bestaan uit drie onderdelen: een screenshot van een ChatGPT-antwoord, een grafiek met het label "AI mentions" en een conclusie die niemand leest. Dat is geen rapport, dat is een sfeerimpressie.
Het probleem zit niet bij de marketeer. Het zit bij het ontbreken van een format. Voor klassieke SEO bestaan er honderden gratis rapport-sjablonen: Search Console erin, posities eruit, klaar. Voor GEO bestaat dat nauwelijks, omdat er geen databron is die zo netjes werkt als Search Console. Dus improviseert elk team elke maand opnieuw — en na drie maanden verdwijnt het onderwerp stilletjes van de agenda.
Hieronder staat het sjabloon dat ik bij klanten gebruik. Niet als theorie, maar als concreet format: de tabbladen, de kolommen, de invulstappen en het ritme van 90 minuten per maand. Kopieer het naar Google Sheets of Notion en je hebt vandaag een werkend rapport.
Waarom een SEO rapport sjabloon niet één-op-één werkt voor GEO
Een SEO-rapport is in de kern simpel: je vergelijkt posities, klikken en conversies met vorige maand. Een GEO-rapport moet iets anders meten, omdat het antwoordmodel geen ranglijst heeft.
Positie 1 bestaat niet in een AI-antwoord
Google geeft je een positie tussen 1 en 100. ChatGPT, Perplexity en Gemini geven je een alinea. Daarin kom je voor of niet — soms naast drie concurrenten, soms zonder dat je naam valt maar met jouw cijfers erin. Er is geen "positie 2". Wat je wél kunt meten: word je genoemd, word je geciteerd, word je gelinkt, en in welke context gebeurt dat.
Dat onderscheid is precies waar de meeste rapporten de fout in gaan. Ze plakken een positie-metafoor op een systeem dat geen posities kent, en dan blijft er een getal over dat niets voorspelt. Hoe je citaties wél structureel meet, staat uitgebreid in ons artikel over citaties in Google AI Overviews.
Verkeer uit AI-omgevingen gedraagt zich anders
In GA4 zie je AI-verkeer meestal als verwijzing van chatgpt.com, perplexity.ai of gemini.google.com, en een groot deel komt binnen als direct traffic omdat de verwijzer verdwijnt. Dat betekent twee dingen voor je rapport: je moet een aparte kanaalgroep maken, en je moet accepteren dat je nooit het volledige AI-verkeer ziet. Een rapport dat doet alsof het compleet is, verliest vertrouwen zodra iemand doorvraagt.
Een voorbeeld uit de praktijk
Bij een B2B-klant in de logistiek tracken we 40 prompts, verdeeld over vier intenties: oriënterend, vergelijkend, leveranciersgericht en probleemgericht. Maand 1: in 9 van de 40 antwoorden genoemd, 0 keer met link geciteerd. Maand 4: 21 van de 40, waarvan 6 met een directe link naar een kennisbankpagina. Dat cijfer — 6 gelinkte citaties — was het enige getal dat het managementteam daadwerkelijk onthield. Niet de 21.
Dat is de kern van een goed rapport: het meet veel, maar het toont weinig.
De zes blokken van het maandelijkse GEO-rapport
Elk blok past op één tabblad. Meer dan zes tabbladen betekent dat niemand het opent.
1. Prompt-universum en dekking
Een lijst van 25 tot 50 prompts die jouw ideale klant daadwerkelijk in een AI-tool zou typen. Per prompt leg je vast: intentie, welke engine je testte, of je genoemd wordt, en hoe prominent. Dit is je basisbestand — alles daarna verwijst ernaar.
2. Citaties en bronvermeldingen
Per engine: het aantal antwoorden waarin een link naar jouw domein staat. Dit is je hardste KPI, want een link is verifieerbaar. Vermeld ook welke pagina's geciteerd worden; dat stuurt je contentagenda meer dan welk ander cijfer.
3. Aandeel in AI-antwoorden versus concurrenten
Niet "wij scoren hoog", maar "wij worden in veertien van de veertig geteste antwoorden genoemd, concurrent A in negentien, concurrent B in zeven". Relatieve cijfers maken het gesprek concreet zonder dat je een absolute norm hoeft te verdedigen die niemand kan onderbouwen.
4. Verkeer en conversie uit AI-bronnen
Sessies, betrokken sessies en conversies uit de kanaalgroep AI. Zet er expliciet bij dat dit een ondergrens is. Eén regel toelichting bespaart je drie vragen in de vergadering.
5. Technische gezondheid voor AI-crawlers
Check je robots.txt op GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot en Google-Extended. Kijk naar server-responsetijden voor die user-agents en naar je Core Web Vitals. Dit blok verandert zelden, maar als er iets misgaat, verklaart het ineens een daling in blok 1 en 2. De details staan in Core Web Vitals en AI-crawlers.
6. Acties en besluiten
Maximaal drie acties, elk met een eigenaar en een deadline. Alles wat geen actie krijgt, hoort niet in het rapport.
Het invulsjabloon: deze kolommen heb je nodig
Tabblad 1, Prompt-tracking:
| Kolom | Waarde | |---|---| | prompt_id | P014 | | prompt | "beste logistieke partner voor e-commerce retourzendingen" | | intentie | vergelijkend | | engine | ChatGPT / Perplexity / Gemini / AI Overviews | | genoemd | ja / nee | | positie in antwoord | 1-3 (eerste, midden, laatste) | | type | mention / citaat met link / alleen data | | concurrenten genoemd | A, B | | bron-URL | link naar jouw geciteerde pagina | | datum | 2026-10-01 |
Tabblad 2, Dashboard:
Voorbeeldcijfers (fictief, alleen om het format te laten zien):
| KPI | Deze maand | Vorige maand | Delta | |---|---|---|---| | Dekking (% prompts met mention) | 52% | 41% | +11 | | Gelinkte citaties | 6 | 3 | +3 | | Aandeel vs. grootste concurrent | 14 vs. 19 | 11 vs. 19 | +3 | | Sessies uit AI-kanalen | 412 | 355 | +16% | | Conversies uit AI-kanalen | 9 | 9 | 0 |
Die laatste nul is geen fout. Het komt voor dat verkeer groeit terwijl conversies achterblijven — en juist dan wil je het zien staan, want het is een signaal over de kwaliteit van de prompts waarin je opduikt, niet over je opvolging.
Zo vul je het in 90 minuten per maand
De grootste reden dat GEO-rapportages sneuvelen, is tijd. Daarom is dit bewust klein gehouden.
Stap 1: prompts draaien (25 minuten)
Draai je vaste lijst handmatig of via een script in de engines die je volgt. Niet chatten, geen vervolgvragen — dezelfde prompt, elke maand, in een verse sessie. Leg de ruwe antwoorden vast in een map met de datum erbij. Dit archief is je bewijsmateriaal als iemand twijfelt aan een daling.
Stap 2: data ophalen (15 minuten)
GA4-export van de AI-kanaalgroep, plus een snelle check op robots.txt en server-response. Gebruik je Search Console voor AI Overviews, exporteer dan ook de query's met een AI Overview-vertoning.
Stap 3: analyse (35 minuten)
Vul de twee tabbladen. Kijk daarna niet naar de totalen, maar naar de uitschieters: prompts waar je uit verdwenen bent, en pagina's die ineens vaker geciteerd worden. Dat zijn je aanwijzingen voor de volgende maand.
Stap 4: één besluit (15 minuten)
Schrijf maximaal drie acties op. Niet "meer content maken", maar "de pagina over retourlogistiek herschrijven met een directe definitie in de eerste 60 woorden, want die wordt nu in 4 antwoorden gemist". Voor dat type ingrepen kun je de GEO-Checklist voor 2026 als werklijst gebruiken.
Waarom dit format werkt en duurdere tools vaak niet
Er bestaan prima platforms die AI-zichtbaarheid meten. Het probleem is zelden de data. Het probleem is dat niemand in het team weet wat er volgende maand anders moet. Een rapport dat eindigt met een percentage en geen besluit, verandert niets aan je positie in AI-antwoorden.
Dit sjabloon dwingt twee dingen af: een vaste prompts-set zodat je maand-op-maand kunt vergelijken, en een expliciete actielijst. De rest is bijzaak. Wil je het bredere kader — waarom AEO andere keuzes vraagt dan SEO — lees dan AEO vs SEO in 2026.