JSON-LD gebruiken om LLM beter te begrijpen

Intro

Schema-markup heeft zoekmachines altijd geholpen om webpagina's te begrijpen. Maar in 2025 is het doel van schema veel verder geëvolueerd dan traditionele SEO.

Tegenwoordig is JSON-LD een van de krachtigste tools om invloed uit te oefenen:

• hoe LLMs uw merk interpreteren

• hoe generatieve engines uw content categoriseren

• hoe kennisgrafieken entiteitsrelaties vormen

• hoe opzoeksystemen betekenis classificeren

• hoe embeddings zich aan uw concepten binden

• hoe AI-modellen beslissen wie ze citeren

In het AI-tijdperk is JSON-LD geen optionele verbetering, maar een semantisch besturingssysteem voor machinebegrip.

In deze gids wordt uitgelegd hoe JSON-LD het begrip van LLM versterkt, vectorindexering verbetert, entiteiten stabiliseert en de zichtbaarheid in AI-zoeksystemen vergroot, zoals:

• ChatGPT-zoekfunctie

• Google AI-overzichten

• Perplexiteit

• Gemini

• Copilot

• LLM-tools met verbeterde zoekfunctie

1. Waarom JSON-LD belangrijk is in het AI-tijdperk

JSON-LD is het enige markupformaat dat:

• ✔ definieert entiteiten expliciet

• ✔ beschrijft hun kenmerken

• ✔ verduidelijkt hun relaties

• ✔ is leesbaar voor zowel zoekmachines als LLM's

• ✔ direct in kennisgrafieken kan worden omgezet

• ✔ versterkt de canonieke betekenis

• ✔ verankert embeddings tijdens het creëren van vectoren

LLM's vertrouwen steeds meer op gestructureerde gegevens, niet alleen voor begrip — maar ook voor semantische precisie, entiteitsoverheid en zoekzekerheid.

Simpel gezegd:

JSON-LD vertelt LLM's wat uw inhoud is, niet alleen wat er staat.

Dat verschil is allesbepalend.

2. Hoe JSON-LD de verwerking van LLM beïnvloedt (technische uitleg)

Wanneer een LLM- of AI-zoekcrawler uw pagina laadt, beïnvloedt JSON-LD vier verschillende verwerkingslagen:

Laag 1 — Structurele parsing

JSON-LD geeft expliciete signalen over:

• wat het paginatype is

• welke entiteiten het bevat

• welke relaties er tussen die entiteiten bestaan

Dit vermindert de ambiguïteit bij de eerste parsing.

Laag 2 — Embeddingvorming

LLM's gebruiken JSON-LD om invloed uit te oefenen op:

• vectorbetekenis

• attribuutweging

• entiteitsdetectie

• contextverankering

Zonder JSON-LD zijn embeddings volledig afhankelijk van ongestructureerde tekst. Met JSON-LD krijgen embeddings een semantische structuur.

Laag 3 — Integratie van kennisgrafieken

Gestructureerde gegevens helpen LLM's:

• uw entiteiten afstemmen op bekende knooppunten

• vermijd valse overeenkomsten

• ontdubbel vergelijkbare entiteiten

• vorm stabiele relaties

Dit is cruciaal voor de autoriteit van entiteiten.

Laag 4 — Generatief ophalen en citeren

Tijdens de synthese helpt JSON-LD LLM's bij het bepalen van:

• of u een betrouwbare bron bent

• of uw inhoud relevant is

• of uw definities prioriteit moeten krijgen

• of uw merk moet worden geciteerd

JSON-LD vergroot letterlijk uw kansen om te verschijnen in:

• AI-overzichten

• ChatGPT-antwoorden

• Perplexity-samenvattingen

• Gemini-uitleg

3. De JSON-LD-typen die het belangrijkst zijn voor LLM-begrip

Er bestaan veel schematypen. Slechts enkele hebben direct invloed op LLM-gestuurde ontdekking.

Dit zijn de belangrijkste.

1. Website en webpagina

Definieert de structuur van uw domein.

Deze helpen LLM's om het volgende te begrijpen:

• wat de pagina is

• hoe deze in de site past

• hoe de betekenis te categoriseren

Dit versterkt de vector-groepering.

2. Organisatie

Verklaart uw merk als een stabiele entiteit.

Belangrijke kenmerken zijn onder meer:

• naam

• url

• sameAs (meerdere gezaghebbende bronnen)

• logo

• oprichter

Dit verbetert:

• merkintegraties

• kennisgrafiek positionering

• entiteit herkenning

3. Persoon (auteur)

LLM's hebben de identiteit van de auteur nodig voor:

• herkomst

• vertrouwen

• expertisesignalen

• entiteit-disambiguïteit

Het auteurschema stabiliseert de geloofwaardigheid van uw uitleg.

4. Artikel

Geeft aan:

• onderwerp

• auteur

• datum

• kop

• trefwoorden

• primaire entiteit van de pagina

Dit verbetert de nauwkeurigheid van de stukjes tijdens het inbedden.

5. FAQ-pagina

LLM's geven sterk de voorkeur aan FAQ's omdat ze:

• perfecte zoekresultaten produceren

• koppel aan vraagachtige prompts

• creëer duidelijke inbeddingssegmenten

• afstemmen op generatieve antwoordformaten

FAQ-schema's zijn verplicht voor moderne AI-zichtbaarheid.

6. Product (voor SaaS)

Voor platforms zoals Ranktracker, Product-schema:

• verduidelijkt definitie van kenmerken

• beschrijft prijzen

• stabiliseert productentiteiten

• verankert merk-productrelaties

• ondersteunt vergelijkende zoekopdrachten

Generatieve zoekmachines baseren zich op het productschema bij het nemen van beslissingen:

• welke tools te vermelden

• welke functies moeten worden vermeld

• hoe concurrerende platforms te beschrijven

4. JSON-LD als entiteitsstabilisator

Entiteiten verslechteren zonder consistente versterking.

JSON-LD versterkt de stabiliteit van entiteiten door:

1. Canonische definities te creëren

Een stabiele entiteit heeft:

• één enkele naam

• een consistente beschrijving

• voorspelbare kenmerken

• overeenkomst tussen websites

JSON-LD dwingt deze structuur af.

2. Entiteiten koppelen aan knooppunten met een hoge autoriteit

Gebruikmakend van sameAs-koppelingen naar:

• Wikipedia

• Crunchbase

• LinkedIn

• GitHub

• ProductHunt

• officiële sociale accounts

Modellen interpreteren deze als:

"Deze entiteit is echt, geverifieerd en consistent."

Dit vergroot het vertrouwen.

3. Relaties expliciet definiëren

Voorbeelden:

• Oprichter → Organisatie

• Product → Organisatie

• Artikel → Auteur

LLM's zijn afhankelijk van duidelijke relaties om interne kennisgrafieken op te bouwen.

4. Entiteitconflicten verminderen

Als twee dingen vergelijkbare namen hebben:

• JSON-LD maakt duidelijk welke van u is

• voorkomt overlapping bij insluiting

• verbetert de ondubbelzinnigheid

Dit is essentieel voor merken met generieke namen.

5. Hoe JSON-LD invloed heeft op chunking en vectorgrenzen

LLM's geven de voorkeur aan een gedefinieerde structuur.

JSON-LD helpt door:

• ✔ afbakening van sectiebetekenis

• ✔ duidelijke onderwerpgrenzen aangeven

• ✔ versterkt wat elk fragment vertegenwoordigt

• ✔ inhoudstypen labelen (definities, veelgestelde vragen, stappen)

• ✔ afzonderlijke semantische eenheden creëren

Dit verbetert de nauwkeurigheid van de inbedding — wat het ophalen en generatieve gebruik verbetert.

6. Hoe JSON-LD LLM's helpt hallucinaties over uw merk te voorkomen

Een belangrijk verborgen voordeel:

JSON-LD vermindert hallucinaties.

Omdat het:

• entiteiten nauwkeurig definiëren

• feiten consistent structureren

• kanonische relaties toevoegen

• stemt af op externe bronnen

• versterkt de merkidentiteit

Wanneer LLM's hallucineren over merken, is dat vaak omdat:

• er bestaat geen schema

• entiteitsdefinities zijn tegenstrijdig

• signalen buiten de site zijn inconsistent

• geen gezaghebbende structuur versterkt de betekenis

JSON-LD fungeert als een waarheidsanker.

7. JSON-LD voor generatief zoeken: hoe elke zoekmachine het gebruikt

Google AI-overzichten

Gebruikt JSON-LD voor:

• entiteitsverificatie

• feitelijke grenzen

• fragment extractie

• onderwerpsafstemming

Google geeft voorrang aan pagina's met sterke gestructureerde gegevens.

ChatGPT Search

Gebruikt JSON-LD om:

• paginatypen classificeren

• entiteitsidentiteit bevestigen

• opbouwen van zoekclusters

• canonieke relaties vaststellen

Bijzonder belangrijk: schema's voor personen + organisaties.

Perplexity

Vertrouwt sterk op JSON-LD om:

• bronnen met hoge autoriteit detecteren

• definities in kaart brengen

• het auteurschap valideren

• structuurattributie

Perplexity geeft de voorkeur aan pagina's met een uitgebreid FAQ- en artikel-schema.

Gemini

Omdat Gemini nauw verbonden is met Google's Knowledge Graph, is JSON-LD van cruciaal belang voor:

• grafische uitlijning

• ondubbelzinnigheid

• semantische koppeling

• nauwkeurigheid van citaten

8. Het JSON-LD-optimalisatiekader (het blauwdruk)

Hier volgt het volledige proces voor het optimaliseren van JSON-LD voor LLM-zichtbaarheid.

Stap 1 — Geef primaire entiteiten expliciet aan

Gebruik het schema Organisatie, Product, Persoon en Artikel.

**Stap 2 — Voeg sameAs toe om de afstemming van de grafiek te versterken

Meer bronnen = hogere entiteitstrust.

Stap 3 — Gebruik FAQPage Schema voor vragen met een hoge waarde

Dit creëert zoekmagneten.

Stap 4 — Voeg eigenschappen toe die de autoriteit versterken

Bijvoorbeeld:

• onderscheiding

• beoordeling

• oprichtingsdatum

• weetOver

Modellen gebruiken deze voor feitelijke scores.

Stap 5 — Gebruik Breadcrumb Schema om de context te verduidelijken

Dit helpt LLM's om de hiërarchie van onderwerpen te begrijpen.

Stap 6 — Houd het schema consistent op alle pagina's

Variëer niet in beschrijvingen — consistentie is essentieel.

Stap 7 — Valideer met behulp van een gestructureerde datatester

Zorg ervoor dat er geen conflicterende entiteiten bestaan. Conflicten verzwakken embeddings.

Laatste gedachte:

JSON-LD is niet langer SEO-markup — het is hoe u de machines traint

In 2025 gaat gestructureerde data niet meer over rankings.

Het gaat om:

• duidelijkheid van entiteiten

• semantische structuur

• opname in kennisgrafiek

• inbeddingsnauwkeurigheid

• retrieval-scores

• generatieve zichtbaarheid

JSON-LD is de taal die machines gebruiken om uw merk te begrijpen.

Als u het strategisch implementeert, verbetert u niet alleen uw SEO, maar versterkt u ook uw positie binnen het LLM-ecosysteem zelf.

Want zichtbaarheid in AI draait niet om het hebben van de beste content. Het draait om het hebben van de duidelijkste betekenis.

JSON-LD geeft u die duidelijkheid.