Hoe jij de waarheid van Ai vormt: Creative Inference Engineering voor de nieuwe AEO‑generatie

Creative Inference Engineering en AEO klinken alsof je een wiskunde-examen binnenloopt, maar in werkelijkheid gaat het over iets waar je elke dag mee te maken hebt: hoe AI‑systemen beslissen welke antwoorden jij te zien krijgt. En belangrijker: hoe merken, media en makers ervoor zorgen dat hún antwoorden boven komen drijven in die AI‑stromen.

Van zoekmachine naar antwoordmachine

Tot een paar jaar geleden was Google vooral een lijstjes‑machine. Je typte een vraag in, kreeg tien blauwe links terug, klikte, scrolde, zocht verder. Vandaag werkt het anders: je stelt een vraag aan ChatGPT, Perplexity, Gemini of Copilot en krijgt één samengesteld antwoord, inclusief samenvattingen en bronnen.

Die verschuiving – van zoekmachine naar antwoordmachine – is precies waar Answer Engine Optimization (AEO) over gaat. Niet langer optimaliseer je alleen voor “plek 1 in Google”, maar probeer je ook een plek te veroveren in het brein van AI‑modellen als “betrouwbare bron” voor bepaalde onderwerpen.

Wat doet een AI eigenlijk als jij een vraag stelt?

Een voorbeeld: je vraagt “Wat is de beste camera voor beginners onder de 800 euro?” aan een AI‑assistant. Achter de schermen gebeurt ongeveer dit:

• Het model herkent je intentie: je wilt geen definitie, maar een koopadvies.
• Het model activeert zijn interne kennengrafiek: welke merken, typen, reviews en gidsen “kent” het over dit onderwerp?
• Het model doet een soort mentale “samenvatting”: welke informatie is betrouwbaar, recent en bruikbaar voor jouw specifieke vraag?
• Vervolgens genereert het een antwoord dat logisch, compleet en veilig klinkt, vaak met een paar bronnen erbij.

Creative Inference Engineering gaat over het beïnvloeden van die stapjes: hoe zorg je dat jij als maker, merk of organisatie vaker in die kennengrafiek en samenvatting opduikt?

AEO in één zin

Answer Engine Optimization betekent: je content zo ontwerpen dat AI‑systemen je zien als een betrouwbare, duidelijke en complete bron voor een specifieke vraag of taak.

Het is familie van SEO (Search Engine Optimization), maar met een paar belangrijke verschillen:

• SEO optimaliseert voor pagina’s en rankings.
• AEO optimaliseert voor antwoorden, context en citaties.
• SEO denkt in klikken; AEO denkt in de vraag: “Wie mag de waarheid leveren in dit antwoord?”

Waarom AEO nu ineens zo belangrijk is

Er speelt drie dingen tegelijk:

• Zero‑click search: steeds meer vragen worden al op de resultatenpagina (of direct in een AI‑antwoord) beantwoord, zonder dat iemand doorklikt naar je site.
• AI‑samenvattingen: Google, Bing en AI‑tools zetten jouw content om in samenvattingen, soms met een bronvermelding, soms zonder.
• Conversational search: mensen vragen steeds meer in natuurlijke zinnen (“Wat is een goede studielaptop voor communicatie?”) in plaats van losse trefwoorden.

Als je dan nog steeds alleen optimaliseert voor “keyword + volume”, mis je de echte wedstrijd: wie wordt de logische bron die AI‑systemen telkens weer citeren?

Creative Inference Engineering: denken als het model

De term “Creative Inference Engineering” komt uit de wereld van AI‑strategen die niet alleen prompts schrijven, maar de hele keten in de gaten houden: van content, via AI‑modellen, naar zichtbaarheid en gedrag.

In essentie doe je drie dingen:

1. Je denkt vanuit vragen, niet vanuit zoekwoorden. In plaats van “AEO tips” denk je in concrete, menselijke vragen zoals:
2. Je ontwerpt content als ‘ground truth’. AI‑modellen zoeken naar bronnen die een onderwerp helder, volledig en consistent uitleggen. Dat betekent: je pagina of artikel moet voelen als een mini‑handboek voor één specifieke vraag, met:
3. Je meet niet alleen kliks, maar citaties. Nieuwe tools, zoals Searchable, meten bijvoorbeeld hoe vaak jouw merk of site wordt genoemd in antwoorden van ChatGPT, Perplexity, Gemini, enzovoort. Zo verschuift de KPI van “positie 1 in Google” naar “percentage AI‑antwoorden waarin wij als bron of merk worden genoemd”.

Hoe ziet goede AEO‑content er concreet uit?

Voor de aandachtige lezer kun je AEO‑proof content herkennen aan vijf dingen:

1. Een duidelijk, direct antwoord bovenaan: de eerste alinea beantwoordt letterlijk de vraag van de gebruiker in een paar zinnen. Geen lange aanloop, geen marketingpraat: eerst de kern, daarna de nuance.
2. Vragen als koppen: in plaats van vage H2’s als “Onze visie”, gebruik je koppen zoals: “Wat is Answer Engine Optimization (AEO)?”, “Hoe verschilt AEO van klassieke SEO?”, “Hoe kom je in AI‑antwoorden terecht?”
3. Logische, gestructureerde uitleg: goede AEO‑content is als een docent die structuur aanbrengt: eerst definities, dan voorbeelden, dan stappen, dan mitsen en maren. Korte alinea’s, lijstjes en duidelijke subkoppen helpen zowel lezers als modellen om de lijn te volgen.
4. Eerlijke beperkingen en context: AI‑systemen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekst en “leren” dat bronnen die ook de grenzen van hun eigen advies uitleggen, betrouwbaarder zijn. Dus: durf te zeggen voor wie iets níet geschikt is, wanneer je extra hulp nodig hebt, of welke alternatieven er zijn.
5. Concrete volgende stap: in een wereld van zero‑click answers moet je heel duidelijk zijn: wat moet de lezer nu doen?

SEO, AEO en GEO: hoe hangen die samen?

In het jargon hoor je vaak drie termen samen: SEO, AEO en GEO.

• SEO (Search Engine Optimization) = Optimaliseren voor klassieke zoekresultaten: titels, meta‑descriptions, technische performance, backlinks, enzovoort.
• AEO (Answer Engine Optimization) = Optimaliseren voor antwoordmachines: AI‑assistants, AI‑overlays in zoekmachines, conversational search.
• GEO (Generative Engine Optimization) = Nog een stap abstracter: zorgen dat generatieve modellen jouw merk, content en producten goed “begrijpen” en kunnen verwerken in nieuwe antwoorden, afbeeldingen of workflows.

Je kunt het zo zien: SEO is de fundering, AEO is de inrichting van de kamer, GEO is hoe je huis wordt beschreven in de gids van de stad.

Wat betekent dit voor jou als maker of merk?

Ook als je “alleen maar” een nieuwsbrief, portfolio, TikTok‑kanaal of webshop runt, speelt AEO op de achtergrond mee.

Een paar praktische gevolgen:

• Niche is een voordeel: AI‑modellen houden van duidelijke specialisten. Als jij bijvoorbeeld “beste duurzame festival‑outfits voor studenten” echt uitdiept, heb je meer kans om als bron te worden geciteerd dan wanneer je een algemene modeblog bent.
• Eigenaarschap over je eigen narratief: als jij niets publiceert over jouw aanpak, prijzen, visie of voorwaarden, vult een AI de gaten met informatie van anderen – of blijft het vaag. AEO betekent: zorg dat jouw versie van het verhaal ín het model zit.
• Meet niet alleen traffic, maar aanwezigheid: je kunt veel leren door regelmatig te testen hoe AI‑tools jouw merk beschrijven:

Hoe begin je met AEO zonder gek te worden van de techniek?

Je hoeft geen data‑scientist te zijn om met AEO te starten. Een simpel stappenplan:

1. Schrijf je belangrijkste vragen op. Niet wat jij wilt zeggen, maar wat mensen waarschijnlijk vragen: “Wat doet jouw product eigenlijk?” “Voor wie is het bedoeld?” “Wat kost het en wat levert het op?”
2. Maak één pagina per kernvraag. Elke pagina of nieuwsbriefaflevering is een mini‑antwoordboekje. Bovenaan staat het directe antwoord, daarna uitleg, voorbeelden en een duidelijke call‑to‑action.
3. Gebruik natuurlijke taal. Schrijf zoals je praat. AI‑modellen zijn getraind op gesprekken, reviews, forums en blogs; hoe menselijker je schrijft, hoe beter de match.
4. Check hoe AI over je praat. Stel aan ChatGPT, Perplexity of Gemini vragen als: “Wie zijn de belangrijkste spelers in [jouw niche] in België?”, “Wat zijn de beste opties voor [probleem X]?”. Verschijn je nog niet? Dan weet je dat er werk aan de winkel is.
5. Werk iteratief: AEO is geen eenmalige checklist, maar een doorlopend spel: je publiceert, test, verbetert en vult gaten in je informatie.

De ethische kant: wie bepaalt wat “waar” is?

Er zit ook een serieuze kant aan Creative Inference Engineering. Als je kunt sturen welke bronnen AI‑systemen als grondslag gebruiken, stuur je indirect ook wat miljoenen mensen als “waar” ervaren.

Belangrijke vragen zijn bijvoorbeeld:

• Krijgen alleen grote, rijke partijen een plek in de AI‑antwoorden, omdat zij de meeste content en tooling hebben?
• Hoe ga je om met nuance in onderwerpen waar geen simpele ja/nee‑waarheid bestaat?
• Hoe voorkom je dat optimalisatie verandert in manipulatie of misinformatie?

De betere AEO‑strategieën pleiten daarom voor transparantie, bronvermelding en correcties. Als een AI jou verkeerd citeert of achterhaalde informatie gebruikt, moet je dat kunnen corrigeren – technisch én inhoudelijk.

Waarom dit vandaag relevant is?

Begrijpen hoe AEO en Creative Inference Engineering werken, geeft je drie superkrachten:

• Mediawijsheid 2.0: je snapt dat een antwoord van AI niet neutraal is, maar het resultaat van allerlei optimalisaties en keuzes.
• Zichtbaarheid: als je ooit iets wilt bouwen – een merk, een project, een beweging – weet je hoe je vindbaar wordt in de nieuwe infrastructuur van het web.
• Invloed: je hoeft niet passief toe te kijken; je kunt actief meebouwen aan de bronnen waar AI‑systemen zich op baseren.

Creative Inference Engineering en Answer Engine Optimization zijn dus niet alleen buzzwords voor marketingafdelingen, maar een soort nieuwe taal om te praten over macht, zichtbaarheid en waarheid in een AI‑gedreven wereld. Hoe eerder je die taal spreekt, hoe beter je je plek kunt opeisen in de antwoorden van morgen.

Rudi D'Hauwers - AI-optimist - 20 december 2025

Disclaimer: dit document bevat deels AI-gegenereerde inhoud. Alle intellectuele input en redactionele controle berust bij de auteur. De geuite standpunten en meningen zijn persoonlijk en weerspiegelen mijn eigen visie.