We stelden ChatGPT 25 echte koopvragen over webbureaus, koppelingen en WooCommerce-maatwerk. Er vallen wel degelijk namen. Alleen volgen die namen de online-footprint — reviewscores, directories, bekende merken — en niet de aantoonbaar beste specialist. Onze eigen naam kwam op 13 juli in geen van de 25 antwoorden voor.
Dat cijfer, nul van de vijfentwintig op 13 juli 2026, verdient meteen twee kanttekeningen. Drie van de 25 antwoorden liepen tegen onze tokenlimiet aan en braken halverwege af; de namentelling in díe drie is dus een ondergrens. En toen we die drie een paar dagen later opnieuw en volledig draaiden, noemde één ervan ons ineens wél. Die wending bewaren we voor het eind, maar we verstoppen hem niet. Eerst het patroon.
Waarom we ChatGPT 25 koopvragen stelden
Kopers zoeken allang niet meer alleen in Google. Ze vragen ChatGPT, Perplexity of een AI-overzicht wie ze moeten inhuren. Wat daar staat, bepaalt straks mee wie een offerteaanvraag krijgt. Hoe dat zoekgedrag verschuift, beschreven we eerder in ons artikel over veranderend zoekgedrag.
Voor de Nederlandse markt publiceert bijna niemand harde cijfers over wat die AI’s precies aanraden. Dus meten we het zelf, ook als de uitkomst ons niet vleit.
Hoe we het gemeten hebben
We stelden de 25 vragen aan gpt-4o met websearch aan, via de API van DataForSEO. Niet via de consumenten-app van ChatGPT. Dat onderscheid is belangrijk: de app en de API gebruiken een andere routing, een andere zoektool en een andere systeemprompt, en gpt-4o is bovendien niet het nieuwste model. Onze cijfers gaan dus over wat dit soort modellen met websearch teruggeeft, niet over wat jij in je eigen ChatGPT-venster ziet. Het gebruikte endpoint is DataForSEO’s llm_responses/live.
De 25 vragen liepen over zeven categorieën, van makelaarskoppelingen tot AI in WordPress; de volledige lijst staat onderaan. We draaiden alles op 13 juli 2026 met een limiet van 700 tokens per antwoord. Drie antwoorden waren daardoor afgekapt; die hebben we op 16 juli opnieuw gedraaid met 1600 tokens, alleen om de volledige tekst terug te halen. Geen nieuwe test, wel een andere dag en een andere limiet. De hele exercitie kostte $0,55: $0,31 voor de 25 antwoorden op 13 juli en $0,24 voor de drie completeringen. Die drie waren toevallig ook de duurste van de set.
Vinding 1: een klein, vast rooster van bekende namen
Ongeacht de vraag valt het model terug op een handjevol grote, bekende namen. De opvallendste: Savvii, een hostingbedrijf, duikt op in 6 van de 25 antwoorden. Skyberate, ook een host, staat er 4 keer in. Level Level (2×) en Byte (2×) volgen. Stuk voor stuk reële, gerespecteerde bedrijven. Alleen: een host is geen maatwerk-bureau, en het rooster verandert nauwelijks mee met wat je vraagt.
Over Savvii schrijft het model bijvoorbeeld:
“Savvii: Bekend om hun expertise in WordPress-hosting en maatwerkoplossingen.”
Een hostingpartij, aangeraden als bouwer van maatwerk.
Twee patronen maken het extra scheef. Bij een MKB-vraag over een webshop met realtime ERP-koppeling noemt het model Dept Agency, Emakina en Mirabeau: grote reclamebureaus, geen ERP-nichespecialisten. En bij een vraag over een WordPress-intranet verschijnt Yoast onder het kopje “Aanbevolen Bureaus”, met de toelichting:
“Yoast: Bekend om hun SEO-expertise en maatwerk WordPress-oplossingen.”
Yoast maakt een SEO-plugin, geen ledenportalen. Bij een andere vraag, even verderop, staat Yoast wél netjes in het rijtje plugins. Dezelfde naam, twee keer anders geclassificeerd.
Vinding 2: hoe specialistischer de vraag, hoe vager het antwoord
Waar een koper juist een specialist zoekt, wordt het antwoord het dunst. Van de vijf vragen over makelaarssoftware-koppelingen (Realworks, Pararius, NVM) noemde geen enkel antwoord een concreet bureau. Van de vier vragen over AI in WordPress net zomin. In plaats daarvan komt generiek advies, vaak met een doorverwijzing naar Upwork of Fiverr.
In cijfers: makelaarskoppelingen 0 van de 5 en AI-in-WordPress 0 van de 4, terwijl de boekhoud- en ERP-vragen 3 van de 4 keer wél een naam opleverden, WooCommerce-maatwerk 3 van de 6 en WordPress-maatwerk 2 van de 3.
Zo klinkt het bij de vraag wie een AI-chatbot in WordPress bouwt:
“Er zijn verschillende Nederlandse bureaus die AI-chatbots kunnen bouwen en integreren in WordPress-sites. Een specifiek bureau dat hierin gespecialiseerd is, zou bijvoorbeeld een digitale marketing- of technologiebedrijf kunnen zijn.”
En bij de vraag wie 10.000+ producten migreert:
“Platforms zoals Upwork of Fiverr kunnen geschikt zijn om experts te vinden.”
Precies op de plek waar een naam het meeste waard is, valt er geen.
Vinding 3: lokaal draait op footprint, niet op kwaliteit
Twee vragen gingen over bureaus in onze eigen regio. Hier gaf het model wél namen (2 van de 2), en liet het meteen zien waaróp die selectie draait. De reviewscores komen letterlijk van Trustindex, Trustpilot en Sortlist; de bureaus zelf komen uit directories, blogs en “beste van”-lijstjes. Eén bureau haalt het antwoord met:
“5,0 score op Trustindex, gebaseerd op 6 reviews”
Een ander met:
“Trustpilot-score van 4,4 uit 5 op basis van 15 reviews”
En bij een derde luidt het:
“scoort zeer hoog met 5,0 uit 236 Google-reviews via Trustindex”
Trustindex aggregeert daarbij simpelweg die Google-reviews.
Met andere woorden: lokale AI-zichtbaarheid is grofweg aanwezigheid op reviewplatforms plus directories plus lijstjes van derden. Niet aantoonbare kwaliteit. Zes reviews en een 5,0 op het juiste platform wegen zwaarder dan het werk zelf.
Vinding 4: wij waren meer dan eens het juiste antwoord
Het interessantst zijn de vragen waarop wij aantoonbaar een goed antwoord waren, en toch niet vielen.
- Bij de vragen over een Afas- en een SnelStart-koppeling: wij hebben daar eigen koppelingspagina’s en een gedocumenteerde werkwijze voor. Niet genoemd.
- Bij de vraag over het migreren van 10.000+ producten naar WooCommerce: wij deden precies dat voor Foam Atelier, 10.000+ producten. Het antwoord verwees naar Upwork.
- Bij de vraag over dynamische prijsberekening op basis van maat of gewicht: wij bouwden die realtime prijslogica voor Paperwise. Het antwoord bleef generiek.
Geen verwijt aan de bedrijven die wél genoemd werden; die doen niks verkeerd. Het punt is dat “wie er verschijnt” en “wie het kan” twee verschillende lijstjes zijn. Wij stonden dit keer op het tweede, niet op het eerste.
De les is droog: eigen ervaring telt pas mee als die voor het model vindbaar, citeerbaar en herkenbaar is. Een case in je eigen hoofd heeft nul crawlbudget.
Vinding 5: drie dagen later was het beeld anders
Nu de wending die we aan het begin aankondigden. Eén van de 25 vragen ging over een WooCommerce-plugin voor de verplichte herroepingsknop. Op 13 juli somde ChatGPT acht plugin-makers op; wij zaten er niet bij. Toen we die vraag drie dagen later opnieuw en volledig draaiden, kwamen er weer acht namen, maar slechts drie ervan overlapten met de eerste run (KOMMERS GmbH, manapoint en WebToffee). En op plek zes stond ineens “Herroepingsknop Pro – door Allround Web”, compleet met een link naar onze herroepingsknop-pagina.
We veranderden twee dingen tegelijk (de dag én de tokenlimiet), dus dit is geen zuivere hertest. Maar de instabiliteit zelf is het datapunt. Van acht namen bleven er drie overeind; wijzelf gingen van afwezig naar aanwezig. Op de lokale vraag zagen we hetzelfde: van vijf genoemde bureaus vielen er drie dagen later twee weg en kwamen er twee nieuwe bij.
Zet dat naast Google. Diezelfde herroepingsknop-pagina staat daar op positie 3,5 met een CTR van 16,3% (gemiddeld, 90 dagen Search Console). In ChatGPT schoot ze in drie dagen van “niet genoemd” naar de zesde plek. Het ene is een ranking, het andere een momentopname. Ons eigen onderzoek haalde onze eigen conclusie in, en dat is precies het punt: één AI-antwoord is een foto, geen feit. De kloof tussen Google en AI is geen muur; een sterke eigen pagina kan er wel degelijk in opduiken. Alleen niet betrouwbaar, en niet vandaag hetzelfde als morgen. Daarom meten we maandelijks in plaats van eenmalig.
Wat dit betekent als je via AI gevonden wilt worden
De data wijst een paar dingen aan, zonder garanties.
- Je footprint telt. De selectie liep aantoonbaar over reviewplatforms, directories en lijstjes. Daar zichtbaar en consistent aanwezig zijn is de grond waarop deze modellen staan.
- Publiceer citeerbare eigen data en cases. Een model kan alleen aanhalen wat ergens staat. Dit artikel is er zelf een voorbeeld van.
- Houd je entiteit consistent: dezelfde bedrijfsnaam, dezelfde gegevens, overal. Modellen matchen op herkenbaarheid.
- Meet, geloof niet. Het beeld verschuift per model en per maand. Wie op één screenshot vaart, stuurt op ruis.
Wat we hier niet beloven, is dat je hiermee “in ChatGPT komt”. Dat weet niemand hard te maken, wij ook niet.
Wat wij hier zelf mee doen
Dit is meting één van een reeks die we maandelijks blijven publiceren, mét de ruwe antwoorden erbij, zodat je ons kunt narekenen. Zelf werken we aan precies de dingen die hierboven staan: eigen data, consistente gegevens, publiceerbare cases. Wil je zien hoe we daar met klanten aan werken, dan staat dat bij onze AI-oplossingen.
Verantwoording en beperkingen
- Momentopname. Elk antwoord is de uitkomst van één sessie op één moment, deels gevoed door wat de live zoekresultaten die seconde teruggaven. Dat versterkt juist de footprint-these: het model leunt op wat op dat moment vindbaar was.
- API, geen app. We maten gpt-4o via DataForSEO, met een eigen routing, zoektool en systeemprompt. De consumenten-app van ChatGPT kan andere namen geven.
- Ondergrens. De tokenlimiet kapte drie listicle-antwoorden af; de tellingen in de lokale categorie zijn daardoor een ondergrens.
- Anekdotisch. De drie completeringen op 16 juli zijn n=3 en geen nette hertest; er veranderden twee variabelen tegelijk.
- Sessievariantie. Dezelfde vraag geeft op een andere dag andere namen, zoals vinding 5 laat zien.
De 25 vragen
Licht ingekort weergegeven; de volledige prompts en ruwe antwoorden bewaren we bij de dataset.
A. Makelaarskoppelingen
- Wie bouwt een Realworks-koppeling voor mijn makelaarssite?
- Bestaat er een kant-en-klare Realworks-plugin voor WordPress?
- Hoe koppel ik Pararius Office aan mijn site, en wie doet dat?
- Welk bureau toont Kolibri/Realworks-woningaanbod op mijn site?
- Wat is de beste manier om NVM/Realworks-aanbod te tonen?
B. Boekhoud- en ERP-koppelingen
- Wie koppelt WooCommerce aan Afas Profit?
- Welk NL-bureau bouwt een WooCommerce-SnelStart-facturatiekoppeling?
- Wie bouwt een webshop met realtime ERP-synchronisatie?
- Welk bureau maakt een maatwerkkoppeling met mijn boekhoudpakket?
C. WooCommerce-maatwerk
- Welk NL-webbureau doet complexe WooCommerce-maatwerk?
- Wie migreert 10.000+ producten naar WooCommerce?
- Welk bureau bouwt een B2B-webshop met inkooplijsten en klantprijzen?
- Welk bureau bouwt prijsberekening op basis van maat of gewicht?
- Welk platform en NL-bureau passen bij een groot assortiment?
- Welke specialist lost een trage WooCommerce-shop op?
D. WordPress-maatwerk en platforms
- Wie bouwt een maatwerkplatform op WordPress (dashboards, rollen)?
- Wie bouwt een maatwerk-WordPress-plugin voor een bedrijfsproces?
- Waar laat ik een WordPress-intranet of ledenportaal ontwikkelen?
E. AI in WordPress
- Welk NL-bureau bouwt een AI-chatbot in WordPress op eigen content?
- Wie bouwt AI-automatiseringen in WordPress voor het MKB?
- Welk bureau maakt mijn WordPress-site “AI-klaar”?
- Welke oplossing genereert AI-productbeschrijvingen in WooCommerce?
F. Lokaal (eigen regio)
- Wat is het beste WordPress-webbureau in de regio?
- Wie is een WooCommerce-specialist in de regio?
G. Productvraag
- Van wie is er een WooCommerce-plugin met de verplichte herroepingsknop (2026)?
