Waarom ChatGPT concurrenten in het stadscentrum noemt, en wat een bedrijf buiten het centrum kan doen

Hoe sterk de antwoorden naar het centrum neigen

Je hebt een sportschool, een kapsalon of een rijschool, een eind buiten het centrum. Een klant vraagt ChatGPT naar de beste in jouw stad, en de namen die terugkomen horen bij bedrijven in het centrum. Misschien zit je dichter bij die klant dan al die bedrijven.

AIGROW Labs meette hoe vaak dit gebeurt. Het las antwoorden door die ChatGPT, Claude en Gemini al hadden gegeven voor de editie van november 2026 van de AIGROW AI Visibility Index: 200 willekeurig getrokken lokale Index-pagina's, 10 in elk van 20 landen, goed voor 22 soorten bedrijven in 88 steden, met 7.198 antwoorden. Een pagina is één soort bedrijf in één stad.

Elk bedrijf dat een assistent noemde, werd opgezocht op OpenStreetMap, de open kaart die door vrijwilligers wordt getekend, en de afstand tot het stadscentrum werd gemeten. Daarna werd het vergeleken met alle bedrijven uit dezelfde branche rond dezelfde stad: 18.198 bedrijven op de kaart, waarvan 6.921 binnen 2 km van het centrum.

Het 95%-interval loopt van 1,96 tot 2,94. Elke assistent liet afzonderlijk dezelfde aantrekkingskracht zien: ChatGPT 2,54, Claude 2,66 en Gemini 2,71. Als alleen bedrijven worden vergeleken die gelijk zijn qua ketenstatus, eigen website en aantal vestigingen, blijft de verhouding 2,35 (1,90 tot 2,96).

Op 125 van de 200 pagina's is een genoemd bedrijf op de kaart gevonden; de andere voegen aan geen van beide kanten iets toe.

Van de andere kant bekeken lag 57,0% van de 863 bedrijven die de drie assistenten noemden binnen 2 km van het centrum. Waren de genoemde bedrijven van elke pagina zonder acht te slaan op afstand uit de kaart getrokken, dan was dat 40,7% geweest: 1,40 keer het verwachte aandeel, met een interval van 1,30 tot 1,50.

De vragen noemden alleen de stad, nooit een wijk of een straat, en de assistenten antwoordden uit hun geheugen: zonder webzoekopdracht, en zonder dat ze wisten waar de vragensteller zich bevond. Het onderzoek toetste alleen die vraag over de hele stad.

Elke stap weg van het centrum telt

Het onderzoek verdeelde de kaart van elke stad in zones op afstand van het centrum en mat per zone het aandeel bedrijven dat minstens één assistent noemde. Elke zone is vergeleken met bedrijven op 5 km of meer van het centrum op dezelfde pagina.

Het aandeel daalt met elke stap. Een bedrijf op minder dan 1 km van het centrum werd 5,05 keer zo vaak genoemd als een bedrijf uit dezelfde branche en stad op 5 km of meer. Tussen 3 en 5 km is het verschil kleiner, 1,56 keer, en het interval blijft boven 1.

De laatste kolom geeft elk 95%-interval tussen haakjes.

Ook vlak bij het centrum blijven de meeste bedrijven ongenoemd: 8,5% is minder dan één op de tien. Een antwoord noemt maar een handvol bedrijven, dus in een branche met veel bedrijven op de kaart blijven de meeste buiten beeld, waar ze ook zitten.

Waar de aantrekkingskracht duidelijk is en waar niet

Bij 8 van de 22 soorten bedrijven had een bedrijf in het centrum een grotere kans om genoemd te worden, zelfs aan de onderkant van het 95%-interval. De tabel toont die 8 en de makelaars, met bovenaan de soort met de meeste genoemde bedrijven.

Elke soort rust op 9 of 10 pagina's, dus lees een enkele rij alleen op de richting. Makelaars, met 55 genoemde bedrijven, laten geen duidelijke aantrekkingskracht zien. De overige soorten laten dat ook niet zien, en bij meerdere ervan zijn zo weinig bedrijven genoemd dat er weinig te vergelijken valt.

Als je een hotel of restaurant hebt

Hotels en restaurants zijn de branches waar bezoekers van elders naar vragen, en een bezoeker wil heel goed naar het centrum willen. Zonder de hotel- en restaurantpagina's werd een bedrijf in het centrum op de overige 182 pagina's en hun 7.960 bedrijven nog steeds 1,98 keer zo vaak genoemd, met een interval van 1,53 tot 2,51. Deze controle is toegevoegd na de eerste resultaten en maakte geen deel uit van de vooraf vastgelegde methode.

Grote steden en kleine kaarten geven geen uitsluitsel

In de steden waarvan de kaart tot 10 km is gelezen, waaronder Londen, New York en Parijs, is de verhouding op dezelfde pagina 1,33 (0,90 tot 3,43) op 17 pagina's. Op de 103 pagina's met 15 of minder bedrijven op de kaart is die 1,57 (0,96 tot 2,28). Beide intervallen reiken tot 1, dus voor deze pagina's kan deze steekproef geen kant op wijzen.

De aantrekkingskracht is duidelijk waar een stad en branche veel bedrijven op de kaart hebben.

Als jouw bedrijf in een kleine stad zit, of in een branche met weinig bedrijven rond jouw stad, kan het onderzoek dus niet zeggen of de aantrekkingskracht ook jou treft. Houd in een grote stad in gedachten wat het centrum is: de referentiecoördinaat die AIGROW Labs voor de stad gebruikt, geen gemeten stadskern. In een stad met meerdere centra, of waar bedrijven zich ver van dat punt groeperen, zegt de afstand ertoe minder, en dat kan verklaren waarom de steden die tot 10 km zijn onderzocht een zwakker resultaat laten zien.

Waarom het gebeurt, is nog onbekend

Het onderzoek laat een patroon zien, niet de oorzaak. Bedrijven in het centrum zijn misschien ouder, bekender, vaker beoordeeld of vaker beschreven, en elk daarvan kan de reden zijn dat de modellen ze noemen. Hoe bekend een bedrijf is, kan het patroon net zo goed verklaren als afstand, en het onderzoek kan die twee niet uit elkaar halen.

Het geeft dus geen reden om te verhuizen. Het toont niet aan dat de locatie het verschil veroorzaakt, en een nieuw adres maakt een bedrijf niet ouder of bekender. Wat een eigenaar buiten het centrum wel kan doen, is het bedrijf duidelijk genoeg beschrijven zodat een assistent het kan plaatsen, en werken aan alles wat een bedrijf bekend maakt, waar het ook zit.

Wat een eigenaar buiten het centrum kan doen

De studie heeft niet getest waardoor een assistent een bedrijf verder van het centrum noemt. De stappen hieronder zijn dus algemene praktijk en geen bevindingen van de studie. Een model antwoordt op basis van wat het van het web heeft geleerd, en assistenten met zoekfunctie lezen ook pagina's op het moment dat ze antwoorden.

De feiten die een eigenaar zelf in de hand heeft, staan op de eigen website, in het Google Bedrijfsprofiel, in de brancheverzamelingen voor je vak en in de reviews van klanten. Begin met de eerste stap, want die laat zien waar je staat voordat je iets verandert.

1. Bekijk wat de assistenten nu zeggen

Gebruik de gratis checker. Die legt vijf vragen die een klant in jouw branche en regio zou stellen voor aan ChatGPT, Claude, Gemini en Grok, en toont elk antwoord woord voor woord en wie er in plaats van jou wordt genoemd.

Stel vervolgens een paar keer aan een assistent de vraag voor de hele stad die de studie gebruikte, bijvoorbeeld wat de beste kapper van je stad is, en dezelfde vraag met je wijk of dorp erin. Noteer wie er wordt genoemd en ongeveer op welke plek. Die lijst is je uitgangspunt en de lijst om later mee te vergelijken.

2. Zeg waar je zit en waar je werkt

Noem je buurt en de gebieden waar je werkt op je eigen website en in je Google Bedrijfsprofiel, zodat een assistent die over je leest je in de stad kan plaatsen. Zet ze in gewone woorden op je homepage en contactpagina, niet alleen in een ingesloten kaart: een sportschool van een familiebedrijf in het noorden van de stad, op een korte rit van de dorpen langs de ringweg. Kom je bij klanten aan huis, stel dan in je Google Bedrijfsprofiel de gebieden in waar je werkt.

3. Schrijf voor de wijken waar je werkt

Geef elke wijk of nabijgelegen plaats waar je werkt een eigen pagina die vertelt wat je daar doet en hoe klanten je bereiken: de bus of de parkeergelegenheid, het werk dat je daar hebt gedaan, de vragen die mensen daar stellen. Schrijf alleen voor plaatsen waar je echt werkt, en laat elke pagina iets zeggen wat de andere niet zeggen. Een gekopieerde pagina waarin alleen de plaatsnaam is vervangen, vertelt een assistent niets nieuws.

4. Wees overal hetzelfde bedrijf

Gebruik op je site, in je Google Bedrijfsprofiel, op Bing Places, Apple Business Connect en in de brancheverzamelingen voor je vak één naam, één adres en één telefoonnummer, zodat elke vermelding die een assistent leest naar dezelfde plek wijst. De gratis NAP-consistentiechecker vergelijkt ze voor je.

Controleer je bedrijf ook op OpenStreetMap, met de echte naam, het adres en je vak. De studie zocht de genoemde bedrijven daar op, en namen die niet aan één bedrijf op de kaart konden worden gekoppeld, vielen uit elke telling. Je eigen bedrijf toevoegen of corrigeren kost niets en is weer een plek waar je gegevens op dezelfde manier staan.

5. Bouw aan wat een bedrijf bekend maakt

Als bedrijven in het centrum worden genoemd omdat ze bekender zijn, en de studie dat niet kan uitmaken, dan staat wat een bedrijf bekend maakt open voor elke eigenaar, waar dan ook: reviews van echte klanten, een volledig Google Bedrijfsprofiel, vermeldingen in de verzamelingen en brancheorganisaties van je vak en je stad, en vermeldingen in lokaal nieuws en gidsen. Vraag elke klant om een review, bied er nooit iets voor terug aan en vraag het nooit alleen aan de tevreden klanten.

6. Controleer opnieuw met dezelfde vragen

Assistenten geven zelden twee keer dezelfde lijst, dus één antwoord is een steekproef. Stel dezelfde vragen een paar keer voor en na elke wijziging en tel hoe vaak je wordt genoemd. Waarom ChatGPT je bedrijf vorige maand aanbeval en nu niet legt uit waarom één antwoord weinig zegt.

Waar AI Local Fix bij past

De stappen hierboven kosten tijd en de meeste eigenaren hebben die nauwelijks. AI Local Fix doet het voorbereidende werk in één keer, voor één lokaal bedrijf.

Het claimt, corrigeert of maakt tot 15 vermeldingen aan in de verzamelingen die assistenten aanhalen voor jouw branche en land, met overal dezelfde naam, hetzelfde adres en hetzelfde telefoonnummer. Het maakt je Google Bedrijfsprofiel compleet (categorie, diensten, openingstijden en beschrijving) en zet dezelfde gegevens op Bing Places en Apple Business Connect. Het voegt LocalBusiness-markup toe aan maximaal 10 van je pagina's, schrijft 3 antwoordpagina's op basis van de vragen die je klanten stellen en maakt een reviewkit klaar.

Het meet ook. Voordat het werk begint, op dag 30 en op dag 90 legt het ChatGPT, Claude, Gemini en Grok 10 vragen voor over jouw stad, die jij goedkeurt, en telt het hoe vaak ze jou noemen naast je 3 dichtstbijzijnde concurrenten. Voor een bedrijf buiten het centrum kunnen die concurrenten de bedrijven uit het centrum zijn die de assistenten in jouw plaats noemen.

Als de telling op dag 90 je niet vaker noemt dan de eerste, kun je binnen 14 dagen na het rapport van dag 90 om volledige terugbetaling vragen. Niemand kan een positie in AI-antwoorden beloven, en AI Local Fix doet dat ook niet.

Wat de studie je niet kan vertellen

• Ze toont een patroon, niet de oorzaak. Bedrijven in het centrum zijn misschien ouder, bekender, vaker beoordeeld of vaker beschreven, en de studie kan niet scheiden hoe bekend een bedrijf is van waar het zit.
• Ze geeft geen reden om te verhuizen, want ze laat niet zien dat de locatie het verschil veroorzaakt.
• De assistenten hadden geen webzoekfunctie en geen locatie. Een assistent die weet waar iemand is, of die het web doorzoekt, kan anders antwoorden.
• Het centrum is de coördinaat die AIGROW Labs voor elke stad gebruikt, geen gemeten stadscentrum. In een stad met meerdere centra zegt de afstand ertoe minder.
• De controle zonder hotel- en restaurantpagina's is toegevoegd na de eerste resultaten en maakte geen deel uit van de vooraf vastgelegde methode.
• Grote steden en kleine kaarten laten geen conclusie toe: in de steden die tot 10 km zijn gelezen, en op pagina's met 15 of minder bedrijven op de kaart, reiken beide intervallen tot 1.
• Namen die niet aan één bedrijf op de kaart konden worden gekoppeld, vallen buiten elke telling. Als ze meestal ver van het centrum lagen, zijn de cijfers hier te hoog; waar ze liggen is niet gemeten.
• 200 pagina's, elke bedrijfssoort op 9 of 10 ervan, allemaal uit één editie van de Index, november 2026. Er is geen tweede steekproef om de test te herhalen.
• AIGROW verkoopt diensten die met deze bevindingen te maken hebben, waaronder AI Local Fix. De studie is een werkdocument, niet peer-reviewed, en de methode, tabellen en beperkingen staan op de studiepagina.