Hoe betrouwbaar zijn AI-antwoorden?

Stel een AI-assistent twee keer dezelfde vraag en je krijgt niet altijd hetzelfde antwoord. Dat hoort bij hoe die modellen werken. Voor een meting is het belangrijk om te weten hoeveel dat uitmaakt.

Wat een eigen proef liet zien

Op 25/08/2026 liet Veesie vijf identieke metingen kort na elkaar lopen op dezelfde website, met dezelfde twaalf prompts en alle vijf de bronnen. De GEO Score kwam uit op 85, 87, 84, 88 en 85. Het totaalcijfer was dus stabiel.

Per prompt en per bron lag dat anders. Bij bijna een kwart van die combinaties viel "genoemd of niet" de ene keer anders uit dan de andere. De score bleef gelijk omdat die verschillen elkaar ongeveer ophieven. Claude en Gemini wisselden het vaakst, Perplexity gaf vijf keer hetzelfde antwoord.

Het was één proef op één website. Ze geeft een richting, geen vaste foutmarge.

Hoe Veesie dat opvangt

• Herhalen waar het telt. Claude en Gemini krijgen elke prompt twee keer. Zijn de antwoorden het eens, dan ligt de uitkomst vast. Zijn ze het oneens, dan volgt een derde vraag die beslist. In de proef zakte het aandeel wisselende uitkomsten daarmee van ongeveer een kwart naar ongeveer een op twaalf, en dat is eerder een ondergrens.
• Grensgevallen tonen. Waren de metingen het niet eens, dan zie je dat op de pagina van de meting: bij dat antwoord staat bijvoorbeeld 2 van de 3 metingen, in amber.
• Wekelijks meten. Omdat het totaalcijfer weinig beweegt, levert dagelijks meten nauwelijks nieuwe informatie op. Elk plan meet daarom hoogstens wekelijks. Alleen in de proefperiode meet Veesie om de drie dagen, zodat je binnen zeven dagen meer dan één meting ziet.

Zo lees je je resultaten

• Kijk naar de trend, niet naar één meting. Een sprong van een paar punten kan toeval zijn. Een beweging die meerdere weken aanhoudt, is dat zelden.
• Wees voorzichtig met één cel. "Genoemd door Claude op deze prompt" is één waarneming. Wat over veel prompts en bronnen terugkomt, is steviger.
• Een merk met weinig vermeldingen schommelt sterker. Word je bijna nergens genoemd, dan verandert één vermelding meer of minder je percentage relatief veel.
• Je meting is geen kopie van de app. Een gebruiker met een eigen geschiedenis kan een ander antwoord krijgen. Zie Welke AI-bronnen Veesie meet.
• AI kan zich vergissen. Een model kan feiten over je bedrijf verkeerd hebben. Veesie meet wat het model zegt, niet of dat klopt. Lees bij een opvallend resultaat het volledige antwoord na.

Zie ook

• Een AI-model gaf een rare reactie, wat nu?: wat je doet bij een vreemd antwoord
• Je evolutie per prompt volgen: per prompt zien of een verschuiving aanhoudt