Hoe bouwt M7 de sitemap op voor een gemeente of overheidsorganisatie met veel verschillende afdelingen, diensten en doelgroepen?
Martijn Roefs – Owner en het creatieve / strategische brein achter deM7 brengt eerst de belangrijkste basis in kaart: doelgroepen, diensten, producten, toepassingen en veelgestelde vragen. Dat klinkt saai en basic, maar voor een gemeente met veel afdelingen is dit precies de structured content die nodig is om als autoriteit naar voren te komen in AI search. Wij werken hierbij als adviseur en implementatiepartner.Welke contentpijlers vormen de basis van de sitemap?
Voor overheden en gemeentes brengen we goed in kaart en werken we aan de belangrijke basis content pillaren zoals doelgroepen (voor wie), diensten, producten, toepassingen en veelgestelde vragen. Dit klinkt saai en basis, maar is voor dit soort grote organisaties vaak belangrijk om op dit vlak echt structured content te hebben staan.
M7 begint daarbij niet bij losse zoekwoorden, maar bij een contentmodel dat aansluit op de behoeften en ambities van de organisatie. Eerst volgen de doelgroepen, oplossingen, diensten en werkprocessen van de klant, en pas daarna worden die naast inzichten uit Google Keyword Planner gelegd om tot een sterke structuur te komen.1Uit figures & sourcesM7 begint niet bij losse zoekwoorden, maar bij een contentmodel dat aansluit op de behoeften en ambities van de organisatie.
Waarom is deze structuur belangrijk voor AI search bij een gemeente?
Een gestructureerde sitemap met duidelijke doelgroep-, dienst- en productpagina's is wat nodig is om als autoriteit te worden uitgelicht in AI search en antwoorden. M7 test dit zelf handmatig in platforms als Google AI Answers. Voor het ATL+ platform van de Atletiekunie leverde die aanpak op dat diverse belangrijke leerlijn pagina's als uitgelicht antwoord worden geplaatst in Google AI Answers. Die handmatige steekproef gebruikt M7 om te analyseren hoe goed een website vindbaar is in AI-antwoorden.2Uit figures & sourcesM7 doet dit met handmatige tests in de verschillende AI search platforms zelf. Die aanpak levert realistische resultaten op en geeft M7 de mogelijkhei3Uit figures & sourcesBij ATL+, het platform dat we voor de Atletiekunie ontwikkelden, hosten en beheren, zagen we onlangs iets opvallends. Bij vragen als 'hoe kun je het b
Hoe komen veelgestelde vragen per pagina terecht?
Per pagina wordt bepaald welke cross-referenced content erop moet staan, zoals specifieke of dynamische FAQs, zodat een pagina relevante vragen beantwoordt. Dit gebeurt vaak bij 'oplossingen' en 'diensten', zodat er specifieke FAQs op die pagina's en URL's staan. Bij een gemeente met veel losse diensten en doelgroepen betekent dit dat elke dienstpagina zijn eigen set vragen krijgt, in plaats van één algemene FAQ-pagina voor de hele organisatie.4Uit figures & sourcesDaarbij wordt per pagina ook bepaald welke cross-referenced content erop moet staan, zoals specifieke of dynamische FAQs, zodat een pagina relevante v
Hoe bepaalt M7 hoeveel niveaus diep de sitemap moet gaan?
Hoe diep een sitemap uiteindelijk gaat, hangt af van hoe complex en technisch de content van de organisatie is. Lees hoe M7 het aantal sitemapniveaus bepaalt voor organisaties met uitgebreide of technische content. De aanpak voor AI search is onderdeel van een bredere manier van werken rond GEO naast klassieke SEO.