Vergroot je vindbaarheid in zoekmachines én LLM’s met vector-embeddings
Korte, efficiënte sprints (2–3 weken) die je bestaande pagina’s versterken met vector-embeddings, slimme interne links en structured data.
Embedding-gedreven optimalisaties voor zichtbaarheid in search & LLM’s
1
Optimization Sprint
10–15 contentbriefs met semantische dekking – Interne links & schema-suggesties – Doorlooptijd: 10 werkdagen
Strak, evidence-based proces
1
Intake & Focus
Doelen, prioritaire topics, baseline KPI’s (impressions, CTR, non-brand clicks).
2
Semantische Diagnose
Vector embeddings + cosine-similarity om entity-/topic-gaten en kannibalisatie te vinden.
3
Ontwerp & Briefing
10–15 actieklare contentbriefs, interne-link blueprint en schema-suggesties.
4
Implementatie-support
Dev-light aanpassingen in CMS; titles/meta, FAQ’s, interne links en JSON-LD.
5
Validatie & QA
Eval-sets, sanity checks, Rich Results-validatie, regressie-guardrails.
6
Monitoring & Tuning
Cluster-rapportage, CTR-tests, vervolgprioritering.
Meetbaar resultaat, stap voor stap
Purpose en Ambitie
Wij verhogen de zichtbaarheid van bestaande content in zoekmachines én LLM-ervaringen door een wetenschappelijk onderbouwde aanpak met vector-embeddings.
Onze ambitie: in 2–3 weken meetbare semantische dekking, hogere CTR en meer non-brand clicks realiseren — zonder onnodig contentvolume of complexe implementaties.
AI-gedreven, fundamentals-first
Ik ben een senior SEO-specialist met 10–15 jaar ervaring in lokale, nationale en internationale SEO-projecten.
Ik werk op het snijvlak van AI en SEO. Met vector embeddings maak ik content beter begrijpbaar voor algoritmes zodat die wordt opgepikt door zoekmachines én LLM-ervaringen.
Tegelijk bewaak ik de basis: technische optimalisaties, structured data en linkbuilding. Die klassieke pijlers zorgen voor crawlbaarheid, betrouwbaarheid en autoriteit; embeddings verhogen de semantische dekking en intent-matching. Samen leveren ze snellere, stabielere groei.