Stel je voor: een Spaanse reviewsite kopieert jouw Engelse productomschrijving. Die tekst verschijnt in Mexico, en ineens ben je onderdeel van een citation netwerk dat je nooit zelf hebt gebouwd. Of een Duitse blog verwijst naar jouw SaaS-tool, en die vermelding belandt via een LLM in een Frans antwoord. Je hoeft zelf nooit actief te zijn geweest in die markten, toch beïnvloeden ze hoe je merk elders wordt gezien. Dit is waarom het klassieke idee van internationale SEO verschuift. Vertalingen en lokale domeinen blijven nuttig, maar ze vormen niet langer de enige bepalende factor.
Het oude model van international opschalen is onvolledig
Jarenlang bestond international SEO uit een paar vaste stappen. Deze oude aanpak gaat uit van duidelijke grenzen. Je verkoopt in een land, dus je vertaalt je website. Je wil ranken, dus je creëert lokale content en verzamelt lokale media-aandacht in de landen waar je wil presteren. Dat gaf een gevoel van controle, alsof markten netjes gescheiden waren.
Informatie houdt zich niet aan landsgrenzen of taalgebieden. Platforms verzamelen en herpubliceren content, en machines nemen het zonder onderscheid op in hun datasets en mensen delen het verder.
- Een blogpost in het Duits kan bijdragen aan hoe ChatGPT (of een andere LLM) een concept begrijpt en dat later verwerkt in een Nederlands antwoord.
- Een forumdiscussie in Japan kan de autoriteit van jouw product versterken in Frankrijk.
- Een reviewsite in Spanje kan jouw productbeschrijving overnemen en daarmee in Mexico ranken.
AI-systemen absorberen alles zonder onderscheid. Zelfs markten die je nooit bewust hebt aangeraakt, kunnen mede bepalen hoe je in je eigen kernmarkten gevonden en geïnterpreteerd wordt. En het werkt ook andersom: als invloed kan binnenkomen uit andere talen en landen, dan kun jij die invloed ook bewust naar buiten sturen.
Van lokale autoriteit naar globale interpretatie
De verschuiving is duidelijk: het gaat niet meer alleen om autoriteit binnen je eigen markt, maar óók om hoe machines jouw merk wereldwijd leren begrijpen. Een enkele vermelding in een Arabische bron, een interview in een Spaanse podcast of een reeks verwijzingen in Duitse artikelen kan uiteindelijk bepalen hoe je merk in het Engels wordt gepresenteerd.
Dit is een logisch gevolg van hoe LLM’s werken. Ze leren niet vanuit landsgrenzen of taalgebieden, maar herkennen patronen in grote hoeveelheden meertalige data. Daardoor kan invloed uit onverwachte bronnen doorwerken in markten waar je zelf nooit actief bent geweest.
Dat lijkt misschien op internationale PR, maar er is een groot verschil. Het gaat niet om directe interacties van mensen. Het gaat om hoe machines zoals ChatGPT die signalen opnemen, structureren en meenemen in hun interpretaties. Je probeert dus niet simpelweg op meer plekken zichtbaar te zijn, maar je probeert invloed uit te oefenen op de plekken waar systemen hun kennis vandaan halen.
Invloed creëren waar systemen leren
Het gaat er steeds minder om waar jij klanten hebt, en steeds meer om waar de systemen hun kennis vandaan halen. Dat betekent dat je actief invloed kunt uitoefenen in markten waar je nooit iets zult verkopen.
Niet om direct klanten te werven, maar om de datasets en modellen te voeden die bepalen hoe jouw merk elders wordt begrepen.
Dat kan verrassend concreet zijn:
- Een interview met je CEO in een lokale podcast.
- Een bijdrage aan een academisch onderzoek in het Duits.
- Een vermelding in een Russische industrieblog.
Niet het directe bereik telt, maar het feit dat deze bronnen worden opgenomen in het ecosysteem waar AI en zoekmachines hun beeld van jou vormen. Je werkt dus aan een netwerk van signalen waar systemen vertrouwen uit afleiden.
Grenzen vervagen
SEO leek vroeger overzichtelijk en lokaal. Je koos een domeinextensie voor een bepaald land, vertaalde je content en Google koppelde dat netjes aan de juiste markt. Het gaf bedrijven het gevoel dat ze grip hadden.
In werkelijkheid heeft die grens nooit écht bestaan. Nu language models steeds dieper verweven zijn in hoe informatie wordt verzameld en gerankt, wordt de illusie van afgebakende markten steeds minder houdbaar.
Voor systemen als ChatGPT of Gemini maakt je domeinextensie doorgaans weinig uit. Ze lezen gigantische hoeveelheden meertalige data en bouwen daar hun wereldbeeld uit op. Daarbij maakt het niet uit of die data uit Nederland, Turkije, Japan of Spanje komt. Alles wordt gemengd en geïnterpreteerd.
Dat proces is niet altijd zuiver. Sommige talen zijn rijk vertegenwoordigd, andere bevatten gaten of zijn juist overspoeld met slechte vertalingen en spam. Het risico is dat je merk daardoor wordt beïnvloed of zelfs deels gedefinieerd door informatie die jij nooit hebt gepubliceerd.
- Een slecht vertaalde productomschrijving in het Pools.
- Een Japanse review die cruciale details fout weergeeft.
- Een Italiaanse blog die jouw dienst verkeerd uitlegt.
Ontbreekt er informatie in de ene taal, dan vullen modellen dat aan met data uit een andere. Jouw reputatie in het Engels kan zo de standaard worden voor hoe je in het Spaans wordt begrepen. Of een Duits artikel kan onverwacht doorsijpelen in hoe je merk in het Spaans wordt geïnterpreteerd. Als je daar zelf niet aanwezig bent, loop je het risico verkeerd of zelfs schadelijk te worden gerepresenteerd.
Afwezigheid vergroot het risico
Veel organisaties denken: als we niets doen in die markten, kunnen we ook geen schade oplopen. Maar het tegendeel is waar:
- Als je niet opereert in specifieke landen, betekent dat niet dat machines je negeren. Het betekent dat ze aannames maken.
- Ze trekken data op basis van wat er wel is. Ze trekken parallellen met vergelijkbare bedrijven. Ze vullen de gaten met context die misschien niet klopt.
- Het resultaat kán zijn dat een concurrent met matige vertalingen wordt gezien als de autoriteit. Een blogpost met halve waarheden kan door knowledge graphs worden behandeld als feiten.
Zelfs kleine bedrijven kunnen hiermee te maken krijgen. Een review op Amazon in een ander land of een vermelding in een reisblog kan je al onderdeel maken van dit meertalige ecosysteem. De vraag is dus niet of je erin zit, maar of je het bewust vormgeeft of aan het toeval overlaat.
Hoe pak je dit aan?
Het gaat er niet om dat je een hele website in tientallen talen uitrolt of dat je overal een domeinextensie claimt. Waar het wél om gaat, is slim kiezen waar en hoe je invloed wil hebben.
1. Breng je internationale voetafdruk in kaart
Onderzoek in welke talen en landen jouw merk al genoemd wordt. Of dat nu via reviews, blogs of persberichten is. Corrigeer of versterk dat beeld. Onjuiste of matige vermeldingen laten staan kan schadelijker zijn dan geen aanwezigheid.
2. Richt je op de databronnen die systemen vertrouwen
Denk minder aan directe klantwerving en meer aan welke signalen zoekmachines en LLM’s opnemen. Een interview in een lokale podcast of een citaat in een vakpublicatie kan meer impact hebben dan een vertaalde landingspagina.
3. Creëer bewuste ankerpunten
Soms is een vertaalde ‘Over ons’-pagina, een whitepaper of onderzoek in een andere taal genoeg. Als het maar accuraat en herkenbaar aan jouw merk verbonden is. Het doel is niet kwantiteit, maar het neerzetten van betrouwbare referentiepunten.
4. Denk in reputatie, niet in marktaandeel
Zichtbaarheid in een taalgebied waar je geen directe klanten hebt, kan toch je merk versterken. Het voedt de datasets waar AI en zoekmachines mee werken en vergroot zo je reputatie.
5. Houd rekening met cultuur en context
Een letterlijke vertaling werkt zelden. Zoekgedrag, taalgebruik en verwachtingen verschillen per markt. Daarom is het vaak slimmer om geen letterlijke vertaling te maken van je bestaande pagina’s, maar om nieuwe content te ontwikkelen die aansluit bij de manier waarop mensen in die markt denken, zoeken en beslissen. Dat vergroot niet alleen de kans dat mensen je begrijpen, maar ook dat AI-systemen de juiste context meekrijgen.
Van klanten naar systemen
Dit is een aanpak om systemen te beïnvloeden die mede bepalen hoe klanten jou zien. Je hoeft niet overal actief te zijn, maar het helpt wel als je overal begrepen wordt. Want reputatie in de ene taal kan zich verspreiden naar een andere en zo de datasets vormen waarop zoekmachines en AI hun antwoorden baseren. Soms betekent dat aanwezig zijn in markten waar je nooit omzet zult maken. Soms betekent het de strakke scheiding tussen ‘onze markt’ en ‘de rest’ loslaten.
Uiteindelijk komt de keuze hierop neer: laat je je merk definiëren door anderen, door slechte vertalingen en fragmenten, of neem je zelf de regie? De bedrijven die dit begrijpen en actie ondernemen, zijn straks niet alleen zichtbaar in hun eigen markt. Ze kunnen zichtbaar zijn in de wereldwijde dataset die bepaalt of je ertoe doet.
