ChatGPT Search vs Google: een vergelijking op 50 head terms

Inhoudsopgave

[Operator’s read] Ik schrijf dit vanuit de AI-agent-systemen die ik bouw — voor mezelf en voor klanten. Wat volgt is wat echt werkt wanneer een agent de loop draait, niet de LinkedIn-versie.

TL;DR

Ik heb dezelfde 50 head terms uitgevoerd in ChatGPT search en in Google (met AI Overviews) en bijgehouden welke bronnen elke engine citeerde. De bronoverlap was ongeveer 40% — de rest van de tijd haalden de twee engines compleet verschillende bronnen op. Dit artikel behandelt de methodologie, de patronen waarin ze uiteenliepen en wat de resultaten betekenen voor hoe je content voor beide kunt optimaliseren.

Spreadsheet met side-by-side vergelijking alejandrorioja.com — AI SEO + GEO

Dezelfde 50 head terms, twee engines, naast elkaar. De overlap in geciteerde bronnen was lager dan ik verwachtte — ongeveer 40%. De andere 60% haalde compleet andere bronnen op.

De opzet

Halverwege 2026 koos ik 50 head terms verspreid over SEO, marketing en operator-gerichte content-onderwerpen. Voor elke term liet ik dezelfde query door ChatGPT search lopen (ingelogd, browse-modus aan, Amerikaans Engels) en door Google met AI Overviews ingeschakeld (incognito, Amerikaans Engels, desktop). Voor elke engine logde ik de geciteerde bronnen.

De hypothese vooraf: aanzienlijke overlap. Beide engines putten uit het open web; ze zouden vast wel convergeren naar dezelfde gezaghebbende bronnen voor dezelfde query. De uitkomst was minder overlap dan ik verwachtte.

Het hoofdresultaat

Over 50 head terms was de overlap in geciteerde bronnen tussen ChatGPT en Google gemiddeld 41%. Vertaald: ongeveer 4 op de 10 bronnen die door een van de engines geciteerd werden, kwamen voor in de citatielijst van de andere engine voor dezelfde query. De andere 60% haalde compleet andere bronnen op.

Dat is een veel grotere divergentie dan ik had aangenomen. Het verandert de optimalisatie-rekensom — door één engine geciteerd worden betekent niet betrouwbaar dat de andere je ook citeert.

Waar de engines het eens waren

De 41% overlap clusterde rond twee bron-typen:

• Gevestigde niche-autoriteitssites. Backlinko, het Ahrefs-blog, Moz, het SEMrush-blog, Search Engine Journal — beide engines citeren deze consistent voor SEO-queries. Domain authority is een gedeeld signaal.
• Wikipedia en primaire-brondocumentatie. Beide engines grijpen voor definitievragen naar dezelfde canonieke referenties.

Voor deze bron-typen convergeren de engines. Als je een domain-authority-site bent of canonieke referentiecontent levert, word je door beide geciteerd.

Waar de engines uiteenliepen

De 60% divergentie viel uiteen in een paar duidelijke patronen:

• ChatGPT citeert Reddit, Hacker News en Stack Overflow vaker dan Google AI Overviews. Ongeveer 22% van de ChatGPT-citaten kwam uit forum-achtige bronnen; ongeveer 7% van de Google AI Overview-citaten. Fora vormen een veel groter deel van de citatie-pool van ChatGPT.
• Google AI Overviews citeert YouTube-video’s vaker dan ChatGPT search. Vooral voor “hoe doe je”-queries. Ongeveer 18% van de Google AI Overview-citaten bevatte een video; ongeveer 6% van de ChatGPT-citaten.
• ChatGPT prefereert recent gepubliceerde bronnen voor tijdgevoelige queries. Google AI Overviews is conservatiever — het citeert bij voorkeur oudere gevestigde bronnen, zelfs bij queries waar versheid zou moeten tellen.
• Google AI Overviews citeert bij voorkeur e-commerce- en aggregatorsites voor productqueries. ChatGPT spreidt citaten gelijkmatiger over vendor-sites, review-sites en Reddit-threads.

Wat dit betekent voor optimalisatie

Drie implicaties die je kunt oppakken:

1. Optimaliseer expliciet voor beide engines. Single-engine optimalisatie laat citaten liggen omdat de engines uiteenlopen. Houd het citatie-aandeel voor beide bij; pak de gaten apart aan.
2. Voor ChatGPT-zichtbaarheid: bouw aanwezigheid op fora op. Een paar goed geplaatste Reddit-threads of Stack Overflow-antwoorden in jouw niche kunnen ChatGPT-citaten opleveren die pure blog-SEO niet oplevert.
3. Voor Google AI Overview-zichtbaarheid bij hoe-doe-je-queries: investeer in video. Een YouTube-video gekoppeld aan een blogpost — beide met dezelfde titel en thematische focus — wordt in combinatie vaker geciteerd dan blog-only content.

Methodologische details

• 50 head terms verspreid over SEO, marketingstrategie, content marketing, AI-tools en operator-gerichte onderwerpen. Termselectie was scheef naar queries met commerciële of onderzoeksintentie.
• 3 meetrondes — week 1, week 2, week 3 — om engine-personalisatie-ruis af te vlakken.
• Citaat als binair gelogd — bron is wel of niet geciteerd. Ik probeerde positie of gewicht binnen het antwoord niet te kwantificeren.
• Beide engines op default-instellingen — geen aangepaste system prompts, geen geavanceerde operators. Geprobeerd te matchen wat een typische gebruiker zou zien.
• Eén niche, één tester. Generalisatie naar andere niches en andere testers is onzeker.

Verdeling per bron-type

Van de unieke bronnen die door beide engines op 50 queries werden geciteerd:

• Gevestigde blog-/autoriteitssites: 47% van de citaten
• Forum / community (Reddit, HN, SO): 14% van de citaten
• YouTube en videobronnen: 12% van de citaten
• Wikipedia en primaire documenten: 8% van de citaten
• Nieuwssites: 6% van de citaten
• Vendor-/productsites: 5% van de citaten
• Persoonlijke blogs / nichesites: 5% van de citaten
• Overig / aggregators / tools: 3% van de citaten

Gevestigde blog-/autoriteitssites domineren nog steeds maar vormen minder dan de helft van het totaal aan citaten. De long tail van fora, video en persoonlijke blogs is groter dan ik verwachtte.

Waar mijn eigen site verscheen

Van de 50 head terms werd alejandrorioja.com door ChatGPT search geciteerd op 8 queries en door Google AI Overviews op 11 queries. Overlap: 5 queries die door beide werden geciteerd.

Het patroon: Google AI Overviews citeerde de meer pillar-achtige, autoritatief klinkende posts. ChatGPT citeerde een iets andere mix met een paar meer opiniegestuurde, in de ik-vorm geschreven stukken. De “operator voice” die het brand-voice-bestand benoemt krijgt in ChatGPT op een manier voet aan de grond die in Google AI Overviews niet gebeurt.

Dat is een nuttige aanwijzing — verschillende stemregisters worden beloond door verschillende engines, zelfs op gelijke onderwerpen.

Wat ik vervolgens zou testen

• Dezelfde test met Perplexity en Claude. Een vier-weg vergelijking zou het citatielandschap completer in kaart brengen.
• Dezelfde 50 termen 6 maanden later. Citatie-pools verschuiven; de veranderingssnelheid volgen is belangrijk om geoptimaliseerd te blijven.
• Term-voor-term root cause analyse op de queries waar de engines het meest uiteenliepen. Waarschijnlijk is er een content-type-signaal dat de divergentie aandrijft; dat identificeren zou het optimalisatie-advies scherper maken.
• Repliceren in een niet-SEO niche — finance, gezondheid, B2B SaaS — om te zien of het overlap-percentage generaliseert of niche-specifiek is.

FAQ

Is ChatGPT search in 2026 groter dan Google?

Nee, niet qua totaal queryvolume — Google verwerkt nog steeds dramatisch meer zoekopdrachten. Maar ChatGPT search heeft een serieus aandeel voor onderzoeksgedreven queries (waar de gebruiker synthese wil, geen links), en dat aandeel is gedurende 2025–2026 wezenlijk gegroeid.

Moet ik bij AI SEO werk de ene engine boven de andere stellen?

Optimaliseer voor beide. De structurele zetten (TL;DR, FAQ, schema) werken voor beide. Waar de engines uiteenlopen is in bron-type voorkeuren (fora voor ChatGPT, video voor Google), dus de vraag is meer in welke content-typen je investeert.

Hoe vaak verandert de citatie-pool voor een gegeven query?

Langzamer dan ik verwachtte — dezelfde 4–5 bronnen verschijnen week na week bij stabiele head terms. Nieuwkomers hebben een paar weken nodig om door te breken; gevestigde bronnen vallen zelden uit tenzij hun content veroudert.

Wat is de makkelijkste manier om door beide engines tegelijk geciteerd te worden?

Bouw een high-authority pillar-post met de GEO structurele overlay (TL;DR + stap-voor-stap + FAQ + primaire bron-citaten + schema) EN heb een bijbehorende YouTube-video EN een Reddit-thread of HN-discussie over het onderwerp. De combinatie dekt de bron-type voorkeuren van beide engines.

Houden deze resultaten over een jaar stand?

De methodologie houdt stand; de specifieke cijfers zullen bewegen. AI-engines evolueren snel in 2026. Test opnieuw per kwartaal als je afhankelijk bent van de data; ga ervan uit dat de richtinggevende bevindingen duurzamer zijn dan de specifieke percentages.

---

Wil je hulp om dit op je eigen site te bouwen? Lees het volledige SEO + GEO playbook of neem contact op — ik draai AI SEO + GEO consultingprojecten voor operator-teams die zichtbaarheid willen opbouwen over zowel klassieke Google als AI-engines heen.

---

Bijgewerkt voor mei 2026

Het AI-tools-landschap in 2026 evolueerde snel — deze sectie is de operator-zijde momentopname:

• OpenAI leverde halverwege 2025 GPT-5; ChatGPT en de API zijn nu hybride systemen (GPT-5 + kleinere snelle modellen die automatisch worden gerouteerd). Sora is volledig vrijgegeven voor video. DALL·E 3 levert nog steeds beelden binnen ChatGPT.
• Anthropic levert de Claude 4.x-familie (4.5 → 4.6 → 4.7 eind 2025 / begin 2026). Het 1M-context-venster maakt redeneren over een hele codebase of een heel boek mogelijk. Claude Code is voor veel engineering-teams de standaard CLI-agent.
• Google zit op Gemini 2.5 Pro met de 2.5 Flash-familie voor snelheid; Gemini is het model in Google Workspace, Android en de hernoemde Google Search AI Overviews.
• xAI’s Grok ging eind 2024 voorbij Grok 3 en is het standaardmodel in X Premium.
• Image enhancers: de meeste worden nu native gehost door de big-three modelaanbieders (Image Upscale en Generative Fill binnen ChatGPT en Gemini). Standalone tools als Topaz Photo AI, Magnific en Krea AI behouden de kwaliteits-voorsprong, maar de bodem is dramatisch omhoog gegaan.

Als de post die je leest een specifieke AI-tool aanbeveelt, controleer dan het huidige model — de meeste leveren in 2026 elke 4–6 maanden een nieuwe major versie.