6 maanden experimenteren. 6 tactieken getest. 1 combinatie verhoogde ons aantal citaties op "AI consultancy MKB Nederland" met 4x. Hier is precies wat werkte, wat niet werkte, en waar je je tijd niet aan moet verspillen.
Wat een entiteit is, en waarom het ertoe doet
LLMs als ChatGPT en Claude bouwen geen lijst van URL's. Ze bouwen een mentale kaart van entiteiten — bedrijven, mensen, concepten — en de relaties daartussen. Als jouw bureau geen entiteit is, ben je geen kandidaat-antwoord. Je bestaat dan letterlijk niet voor de LLM.
Een entiteit hebben betekent: er is een knoop in de kennisgraaf met jouw naam, gekoppeld aan attributen (vestigingsplaats, oprichtingsjaar, diensten) en relaties (klanten, oprichters, publicaties). Wikidata is voor de meeste LLMs de fundamentele bron daarvoor.
De 6 tactieken die we testten
1. Wikidata-item aangemaakt
Lumar District kreeg in oktober 2025 een Wikidata-item (Q-nummer toegekend, eigen pagina). Belangrijke velden: instance of (organization), country, founded, founder (3x — Lex, Tijmen, Valentijn elk hun eigen Q-nummer), official website, en — cruciaal — sameAs-links naar LinkedIn, KvK-uittreksel, en de eigen domain.
2. Organization schema correct ingericht
JSON-LD schema op de homepage en About-pagina. Niet de minimale versie — de volledige: name, url, logo, foundingDate, founders (Person-objects), address, sameAs (zelfde links als in Wikidata), description, areaServed (Nederland, plus 4 specifieke regio's). Schema-validatie via Google Rich Results: 0 errors, 0 warnings.
3. Auteurs-pagina's met Person schema
Per auteur (3 founders + 2 vaste contributors) een eigen pagina met Person schema. Velden: name, jobTitle, worksFor (gelinkt aan Lumar District), sameAs (LinkedIn, eigen Wikidata Q-nummer voor de 3 founders), knowsAbout (concrete topics: AI implementatie, marketing automation, n8n).
4. Vakblog-publicaties als seeding
4 publicaties geplaatst op Frankwatching en Emerce in 6 maanden. Geen advertorial — gewone artikelen onder eigen naam met inhoudelijke claim. Elke publicatie linkt terug, maar belangrijker: de auteursnaam plus bureau-naam staat boven het artikel op een NL-vakmedia met domain-authority.
5. Reddit-NL inhoudelijke participatie
Op r/dutch, r/thenetherlands, r/nl_marketing antwoorden gegeven op vragen waar onze expertise hard antwoord biedt. Geen spam, geen self-promo. Wel: bij relevante vragen "(disclosure: ik werk bij Lumar District)" plus een goed antwoord. 31 antwoorden in 6 maanden.
6. Maandelijkse prompt-tracking
32 kerntopic-prompts die we elke maand testen op ChatGPT, Claude en Perplexity. Voorbeelden: "AI consultancy MKB Nederland", "n8n implementatie bureau", "marketing automation Noord-Holland". Per prompt loggen we: noemen ze ons, in welke positie, en met welke claim.
Wat WERKTE — top 3
| Tactiek | Effect | Tijd |
|---|---|---|
| Wikidata-item + sameAs | Citaties +180% in 3 maanden | 4 uur eenmalig |
| Organization + Person schema | Citaties +90% (cumulatief) | 6 uur eenmalig |
| Frankwatching-publicatie | Citaties +120% (per publicatie) | 12 uur per artikel |
Wat NIET werkte
- llms.txt-bestand. We zetten er een op de root, beschreef het bedrijf netjes. 0 meetbaar effect na 4 maanden. Geen LLM die we tracken laat in citaties zien dat dit bestand wordt gelezen.
- Publicatie alleen op LinkedIn. Ephemerisch. LLM-trainingscorpora pakken LinkedIn-posts moeilijk op. Native vakmedia werkt 10x beter.
- Wikipedia-NL keyword-stuffing. We probeerden onze bureau-naam in een bestaand Wikipedia-NL artikel te krijgen via een referentie. Afgewezen door redactie binnen 48 uur. Terecht — was ook randje.
"Bouw een entiteit. Niet een lijst van keywords. Dat is het hele verschil tussen SEO 2018 en GEO 2026."
Valentijn — workflow-implementatie
Wat we nu standaard doen voor klanten
Voor elke Implement Sprint of Growth Partner met GEO-component is dit het minimum:
- Wikidata-item aanmaken (als bedrijf relevant genoeg is — niet voor 1-pitter zonder publicaties)
- Organization schema volledig invullen — niet de minimale versie
- Per actieve auteur een Person schema
- Plan voor 1 vakmedia-publicatie per kwartaal
- Maandelijkse prompt-tracking op 10-20 kerntopics
Vuistregel
Schema correct + Wikidata-item + 1 vakmedia-publicatie per kwartaal = solide GEO-fundament. Dat is geen 6-maanden-project. Dat is 20-30 uur eenmalig opzetten plus 12 uur per kwartaal onderhoud. Voor een MKB met serieuze ambitie in zoekresultaten is dat realistisch.