De uitdaging
Traditionele SEO brengt je in Google. Maar wanneer een gebruiker ChatGPT vraagt "Wie kan me helpen met meertalige SEO in Nederland?" — doen Google-rankings er niet toe. De LLM beslist wie geciteerd wordt op basis van entiteitsautoriteit, gestructureerde data-helderheid en content die de vraag direct beantwoordt. Wishfy moest het antwoord zijn.
Het doel: citaties verdienen van minstens twee grote LLM-engines (ChatGPT, Claude, Perplexity) binnen 30 dagen na de launch van wishfy.ai. Niet door het systeem te gamen — door het soort entiteitsautoriteit op te bouwen dat LLM's belonen.
Entiteitsautoriteit eerst
LLM's ranken geen pagina's. Ze resolven entiteiten. Voordat we ook maar één regel marketingtekst schreven, definieerden we Wishfy's entiteitsgrafiek: de Organization, de Person (oprichter Waseem Sabir), de aangeboden Services, de bediende geografische markt en de relaties daartussen.
Elk schema-blok op de site versterkt dezelfde entiteitsrelaties. Het Organization-schema verwijst naar de oprichter. Het Person-schema verwijst naar de Organization. Service-schema's verwijzen naar hun provider. Dit is geen decoratie — het is hoe LLM's vertrouwen opbouwen dat een entiteit echt en gezaghebbend is.
Schema-strategie
We implementeerden zeven schematypen op de site:
- Organization — naam, URL, oprichter, contact, servicegebied
- Person — Waseem Sabir met sameAs-links naar LinkedIn-profiel en professionele profielen
- Service — één per servicepagina, gekoppeld aan de Organization
- FAQPage — op elke servicedetailpagina, met kant-en-klare Q&A-paren voor LLM's
- Article — op blogposts en casestudies, met auteurverwijzing
- BreadcrumbList — op elke pagina, met navigatiecontext voor LLM's
- ProfessionalService — op de homepage, die het bedrijf koppelt aan zijn categorie
Elk schema-blok bevat `inLanguage` afgestemd op de pagina-locale. LLM's gebruiken dit om te bepalen tot welke taalcontext een entiteit behoort.
llms.txt als first-class kanaal
Elke taal krijgt zijn eigen `/[lang]/llms.txt` endpoint — een platte-tekstbestand dat Wishfy's diensten, team en methodologie beschrijft in gestructureerde proza. Zie het als een robots.txt voor AI: het vertelt crawlers precies wat het bedrijf doet, wie het leidt en welke problemen het oplost.
Het bestand wordt gegenereerd tijdens de build vanuit dezelfde content collections die de site aandrijven. Geen handmatige sync, geen drift.
Methodologie voor gevolgde prompts
We definieerden 15 prompts in vier talen — vragen die een potentiële klant aan een LLM zou kunnen stellen. "Beste SEO-bureau in Nederland." "Wie doet meertalige GEO?" "Astro website-ontwikkelingsbedrijf." We volgden deze wekelijks bij ChatGPT, Claude en Perplexity, en registreerden of Wishfy werd geciteerd, genoemd of afwezig was.
Deze prompt-tracking is geen ijdelheid — het is de meetloop voor GEO, net zoals rank-tracking de meetloop is voor SEO.
Het resultaat
Binnen 30 dagen na launch verdiende Wishfy citaties van twee grote LLM-engines op gevolgde prompts. De combinatie van schoon entiteitsschema, llms.txt dekking en direct-antwoord content maakte Wishfy resolveerbaar als entiteit — niet alleen als website. Dat is het verschil tussen geïndexeerd worden en geciteerd worden.