Als je meerdere vestigingen hebt, is lokale vindbaarheid ineens een stuk minder voorspelbaar. Niet omdat Google weg is, maar omdat AI systemen steeds vaker bepalen welke bedrijven überhaupt genoemd worden. En dat gebeurt vaak al voordat iemand nog op een resultaat klikt.
Wat er verandert in lokale zoekresultaten
Tot voor kort kon je als keten nog leunen op één sterk merk en een paar goede rankings. Dat voelt veilig, maar AI agents kijken anders. Zij wegen locatiegegevens, reviews, content, interactie en merkvertrouwen tegen elkaar af. Daardoor wordt elke vestiging beoordeeld op haar eigen signalen. Een hoofdkantoor met een strak merk helpt nog steeds, alleen het is niet meer genoeg om zwakke plekken per locatie te maskeren.
Het stille risico voor bedrijven met meerdere locaties
Wat ik in de praktijk zie, is dat teams pas reageren als de vraag terugloopt. Het lastige is dat je bij AI gedreven ontdekking niet altijd een duidelijke waarschuwing krijgt. Je kunt simpelweg minder vaak worden genoemd in antwoorden, route adviezen of shortlistjes, zonder dat er één ranking instort. Dat voelt als toeval, maar het is vaak een patroon van ontbrekende of tegenstrijdige lokale signalen. Zonder plan kan dat zich verspreiden over je hele netwerk, vestiging voor vestiging.
Waarom ‘GEO’ nu vooral een uitvoeringsvraag is
Je hoort steeds vaker de term GEO, generative engine optimization. Prima naam, maar het echte werk zit niet in de term. Het zit in het organiseren van lokale kwaliteit op schaal. Als je tien, vijftig of driehonderd locaties hebt, dan gaat het niet om één keer iets goed zetten. Dan gaat het om afspraken, eigenaarschap, controles en een ritme om bij te sturen, zodat elke locatie betrouwbaar blijft voor zowel klanten als AI systemen.
De 90 dagen aanpak uit het webinar van Search Engine Journal
Search Engine Journal organiseert een webinar waarin Ana Martinez, CTO van Uberall, een praktisch 90 dagen framework deelt om iedere locatie klaar te maken voor AI zoekervaringen. Ze laat zien hoe AI agents lokale merken selecteren en ook hoe ze ze uitsluiten. Dat is nuttig, omdat het je dwingt om niet alleen naar content te kijken, maar naar het totale plaatje dat een locatie uitstraalt.
De aanpak is opgebouwd in fases. Eerst breng je de basis op orde, denk aan consistente NAP gegevens, correcte categorieën, openingstijden, services en foto’s, maar ook het oplossen van doublures en afwijkingen tussen platforms. Daarna leg je de nadruk op vertrouwen, waarbij reviews en het reageren daarop, actuele content per vestiging en meetbare betrokkenheid het verschil maken. In de laatste fase richt je het zo in dat je dit volhoudt, met processen, rollen en controles die passen bij een organisatie met meerdere locaties.
Wat je eraan hebt, ook als je geen ‘enterprise’ bent
Hoewel dit webinar duidelijk is geschreven voor grotere organisaties, is de les net zo relevant voor Nederlandse mkb ketens. Juist met vijf tot vijftig medewerkers heb je meestal geen team dat fulltime met lokale listings en reputatie bezig is. Dan wil je weten wat je als eerste moet aanpakken en wat je later kunt doen. Een 90 dagen plan helpt om keuzes te maken zonder paniek, en om budget te besteden aan zaken die echt terugkomen in zichtbaarheid en vertrouwen.
Praktisch: wat je leert en waar je je aanmeldt
In het webinar krijg je een helder stappenplan om in 90 dagen van voorbereiden naar verbeteren en vervolgens het beheer goed neerzetten. Je hoort welke locatie signalen AI agents het meest vertrouwen en wat je het beste als eerste kunt repareren. Ook gaat het over hoe je dit werkbaar maakt over veel vestigingen, zonder dat het een eindeloos project wordt.
Aanmelden kan via: https://www.searchenginejournal.com/webinar-lp-local-geo-ai-search-a-90-day-plan-to-make-every-location-ai-ready/?itm_source=ap&itm_medium=website&itm_campaign=webinar-uberall-021726&itm_content=seo
Kun je er niet live bij zijn, registreer dan alsnog. Daarna ontvang je de opname en kun je het tempo kiezen dat bij je agenda past.