Schema-markup vertelt zoekmachines wat jouw merk is, maar dat betekent niet dat Google's eigen systemen die boodschap ook zo interpreteren. Op 16 september laat Ray Martinez, VP SEO bij Archer Education, tijdens een nieuwe editie van SMX Now zien hoe je dat verschil blootlegt met een entity-audit, en hoe je de gevonden gaten omzet in concrete content- en structured-data-acties.
Waarom schema en Google's begrip uit elkaar lopen
Veel sites zetten keurig schema.org-markup neer voor organisaties, producten of diensten, in de veronderstelling dat Google die entiteiten daarmee automatisch herkent. In de praktijk beslist Google's eigen natuurlijke taalverwerking zelf welke entiteiten het aan een merk koppelt, los van wat er in de markup staat.
Dat gat tussen bedoelde en herkende entiteiten is precies waar content vaak onzichtbaar blijft voor zoekmachines en AI-systemen. Martinez noemt dit een blinde vlek die veel SEO-teams over het hoofd zien omdat ze naar de markup kijken in plaats van naar de output van Google's eigen interpretatiemodellen.
Zo bouw je een entity-audit met schema en NLP
De methode die Martinez presenteert combineert drie onderdelen: bestaande schema.org-markup, de Google Cloud Natural Language API en een agentic coding tool zoals Antigravity, Claude Code of Codex. De NLP-API analyseert je content zoals Google dat ook doet en herkent daarin entiteiten, waarna je die output naast je eigen schema legt.
- Schema.org-markup wordt omgezet in een doorzoekbare kennisgraaf
- De Natural Language API bepaalt welke entiteiten Google daadwerkelijk uit de tekst haalt
- Een agentic coding tool automatiseert de vergelijking tussen beide datasets
Het resultaat is geen losse lijst met technische fouten, maar een gestructureerd overzicht van waar je eigen aannames en Google's interpretatie uiteenlopen.
Concurrentie-analyse legt ontbrekende entiteiten bloot
Zodra de kennisgraaf staat, kun je die vergelijken met content van concurrenten binnen dezelfde niche. Dat maakt zichtbaar welke onderwerpen zij wel behandelen en jij niet, en welke entiteiten Google nog niet aan jouw merk koppelt terwijl branchegenoten die verbinding al wel hebben opgebouwd.
Voor een sector als het hoger onderwijs, waar Archer Education actief is, kan dat bijvoorbeeld gaan om specifieke opleidingsvormen, accreditaties of doelgroepen die concurrenten wel benoemen en jij impliciet laat liggen.
Van diagnose naar actie
Een audit heeft alleen waarde als die tot bijsturing leidt. Martinez laat zien hoe je onder-erkende entiteiten omzet in nieuwe content, en hoe je die vervolgens verankert met aanvullende structured data en interne links naar gerelateerde pagina's.
Die combinatie maakt pagina's beter vindbaar en citeerbaar, niet alleen in klassieke zoekresultaten maar ook in AI-gedreven zoeksystemen die steeds vaker op entiteiten en relaties leunen in plaats van losse zoekwoorden. Deelnemers aan de sessie krijgen een herhaalbare aanpak mee om discoverability te blijven meten en te volgen of Google's begrip van hun merk daadwerkelijk verbetert.
Bron: Search Engine Land