Voor wie is dit artikel? Voor iedereen die een website beheert, schrijft of laat bouwen en wil begrijpen waarom hun pagina’s soms wél en soms niet terechtkomen in AI-antwoorden van Google, Perplexity of ChatGPT. Je hoeft geen developer te zijn om dit te lezen of te implementeren.
JSON-LD is een klein blok code in je webpagina dat in machinetaal vertelt wat er op die pagina staat: een artikel, een product, een bedrijf, met auteur, datum of prijs erbij. Zoekmachines zoals Google en AI-diensten als Perplexity en ChatGPT Search kunnen dat blok uitlezen, zodat ze minder hoeven te raden wat je pagina is. Bezoekers zien het nooit, en je hoeft er geen programmeur voor te zijn. Waarom genoemd worden in AI-antwoorden zo belangrijk is geworden, lees je in Wat is GEO?
Update 25 september 2026 Statistieken over citatiekansen van SEO-bureaus verwijderd; de bronpagina’s bevatten ze niet meer en ze waren niet onafhankelijk getoetst. Toegevoegd dat Google volgens Search Central geen speciale schema-markup vereist voor AI-functies, en dat FAQ-rich results sinds 7 mei 2026 niet meer worden getoond (changelog).
Wat is JSON-LD en waarom bestaat het?
Stel je voor dat je een bibliotheek binnenloopt en alle boeken liggen zonder label, zonder rugbeschrijving, zonder cataloguskaart op een grote hoop. Een bibliothecaris kan ze nog altijd vinden als ze er lang genoeg naar zoeken. Maar een robot die met hoge snelheid miljoenen boeken tegelijk verwerkt? Die heeft de kaartjes nodig.
JSON-LD is dat kaartje voor webpagina’s.
Het staat voor JavaScript Object Notation for Linked Data: een formaat waarmee je in een paar regels code voor machines beschrijft wat er op jouw pagina staat. Een nieuwsartikel kan vertellen: “Ik ben een artikel, geschreven door Cirsten Kot, gepubliceerd op 26 juni 2026, over dit onderwerp, als onderdeel van deze website.” Een product-pagina kan zeggen: “Ik ben een product, het kost €49, het is op voorraad, er zijn 43 reviews en de gemiddelde score is 4,3.”
Dat blokje code staat in de HTML van je pagina, onzichtbaar voor de gemiddelde bezoeker, maar direct leesbaar voor elk systeem dat erop is ingericht, inclusief de meest gebruikte AI-zoekmachines van dit moment (Bron: hawksley.dev).
Beginner-tip Je hoeft niet te weten hoe HTML werkt om van JSON-LD te profiteren. De meeste website-bouwers (van WordPress tot Squarespace) genereren de basisdefinities automatisch als je de juiste plugin of instelling aanzet.
Hoe AI-zoekmachines JSON-LD gebruiken
Traditionele zoekmachines als Google deden jarenlang moeite om de betekenis van tekst te achterhalen. Ze leerden herkennen dat “prijs” en ”€” samen waarschijnlijk een product-pagina is. Ze leerden dat “door [naam]” een auteur aanduidt. Ze gokten, en werden er steeds beter in.
AI-zoekmachines doen dat ook, maar ze hebben een extra behoefte. Als Perplexity of Google AI Mode een vraag beantwoordt, moet het systeem de juiste pagina vinden én de juiste informatie uit die pagina halen en er een coherent antwoord van maken. Bij die laatste stap kan JSON-LD helpen: in plaats van de betekenis af te leiden uit de context, leest de machine het expliciet af.
Wat Google zelf zegt: er zijn geen extra technische eisen en geen speciale schema.org-markup nodig om in AI Overviews of AI Mode te verschijnen. Structured data is wel nuttig binnen je gewone SEO, onder meer voor rich results, zolang het klopt met de zichtbare tekst (Google Search Central). SEO-bureaus publiceren cijfers over hogere citatiekansen voor pagina’s met schema-markup, maar die lopen sterk uiteen en zijn niet onafhankelijk getoetst. Behandel JSON-LD dus als hulpmiddel om duidelijk te zijn, niet als knop die citaties garandeert.
Gevorderden Zoek- en AI-systemen koppelen entiteiten graag aan een kennisgraaf. Daarom helpt consistentie over pagina’s heen: als jouw
Organization-schema op de homepage afwijkt van jePublisher-schema in artikelen, kan een AI twee aparte entiteiten construeren. Houd schema-namen en identifiers (zoals@id) consistent door je hele site.
Wat je er concreet in kunt zetten
Het schema.org-vocabulaire (de officiële specificatie die Google, Bing en anderen hanteren) kent honderden typen. Voor de meeste websites zijn er vier die het meeste doen:
Article of NewsArticle — voor artikelen, nieuwsstukken en blog-posts. Vul altijd headline, datePublished, author (met @type: Person) en publisher in. Dit zijn de velden die AI-systemen gebruiken om te bepalen hoe actueel en betrouwbaar een bron is.
Organization of Person — voor bedrijfs- of persoonspagina’s. Vermeldt naam, beschrijving, URL en social media-profielen. Dit helpt AI-systemen de entiteit te koppelen aan bestaande kennisgraaf-nodes, waarna jij als “bekende entiteit” wordt beschouwd in de zoekomgeving.
Product — voor e-commerce. Naast prijs en beschikbaarheid is AggregateRating cruciaal: AI-overzichten halen review-scores direct uit dit schema voor productaanbevelingen.
FAQPage — voor FAQ-blokken. Het schema is nog geldig schema.org-vocabulaire, maar Google toont sinds 7 mei 2026 geen FAQ-rich results meer in de zoekresultaten (Google Search Central). Het is dus vooral een nette beschrijving van je vragen en antwoorden, geen route naar een extra zoekweergave.
Beginner-tip Wil je weten welke schema’s jouw website al heeft of mist? Plak je URL in de Rich Results Test van Google. Die geeft een overzicht van alle gevonden schema’s en eventuele fouten, zonder dat je de code zelf hoeft te lezen.
De valkuil: fout is erger dan niets
JSON-LD verkeerd implementeren levert niets op en kan je zelfs schaden. Google eist dat structured data overeenkomt met wat zichtbaar op de pagina staat; markup die iets anders beweert dan de tekst, of die misleidt, kan een handmatige actie opleveren: je pagina verliest dan het recht op rich results (Google Search Central).
Een half ingevuld schema, bijvoorbeeld een Article met een lege author, voegt ook weinig toe: de machine leert er niets van en ziet wel een tegenstrijdigheid met de pagina.
Praktisch: vul elk schema-type compleet in, of gebruik het helemaal niet. Controleer altijd via de Rich Results Test of de Schema Markup Validator van schema.org. En: verander geen bestaande schema’s als je niet zeker weet wat de downstream impact is. AI-systemen kunnen een paar dagen nodig hebben om de gecachede versie te verversen.
Wat dit betekent voor je website
Als je website via WordPress, Squarespace of een ander CMS draait, is de kans groot dat je al basisschema’s hebt. Controleer het met de Rich Results Test. Als je een statische site of een maatwerk-oplossing hebt, is dit het moment om het toe te voegen.
De verhouding tussen inspanning en impact is gunstig: een goed geconfigureerde Article- of Organization-definitie kost een middag werk en is daarna grotendeels onderhoudsloos. Verwacht er geen wonderen van: goede, duidelijke inhoud blijft de belangrijkste reden dat een AI-zoekmachine je pagina noemt. JSON-LD zorgt ervoor dat machines die inhoud niet verkeerd begrijpen.
Voor wie dieper wil: de originele uitleg van hawksley.dev is een heldere Engelstalige walkthrough voor persoonlijke websites, met werkende voorbeelden. Voor de AI-zoek-specifieke invalshoek is de gids Optimizing for generative AI search van Google zelf het betrouwbaarste startpunt.
Stand van zaken — bijgewerkt 2026-09-25
De uitleg hierboven blijft geldig. Wat Google en de AI-diensten precies met schema-markup doen, verandert wel; die stand houden we hier bij.
| Onderwerp | Stand |
|---|---|
| Speciale markup voor Google AI Overviews / AI Mode | Niet nodig volgens Google; gewone SEO-basis volstaat (bron) |
| FAQ-rich results in Google | Niet meer getoond sinds 7 mei 2026; documentatie verwijderd in juni 2026 (bron) |
| Controletools | Rich Results Test (Google) en Schema Markup Validator (schema.org), beide gratis |