LLM monitoring voor marketeers: 7 KPI\
Kort antwoord: LLM monitoring is het structureel meten van hoe Large Language Models over jouw merk praten. De 7 KPI's zijn citation rate, share of voice, prompt coverage, sentiment, hallucination rate, source authority en referral traffic.
De 7 KPI's op een rij
- Citation rate: % van prompts waarin je genoemd wordt
- Share of voice: jouw aandeel t.o.v. concurrenten
- Prompt coverage: welk deel van je doel-prompts is uberhaupt actief gemonitord
- Sentiment: positief, neutraal, kritisch
- Hallucination rate: feitelijke onjuistheden over je merk
- Source authority: welke bronnen citeert AI als ze over jou praat
- AI referral traffic: sessies vanuit chatgpt.com, perplexity.ai, etc.
Hoe vaak meten?
Citation rate, share of voice en sentiment: dagelijks of minimaal wekelijks. Modellen veranderen snel. Een maandelijkse meting mist te veel.
Hallucinations en source authority: wekelijks. Referral traffic: continu in GA4. Combineer alles in een GEO-dashboard.
De marketing-framing: niet de developer-framing
LLM monitoring is in technische kringen vaak een devops-discipline (model-drift, latency, kosten). Voor marketing draait het puur om merk-positionering. De vragen zijn:
- Word ik genoemd op de prompts die mijn klanten stellen?
- Klopt wat AI over me zegt?
- Verlies ik aan een specifieke concurrent?
- Welke content drijft mijn citaties?
Wat te doen bij een daling
Dalingen hebben drie oorzaken: een modelupdate, een sterkere concurrent, of een trainings-cutoff die jouw recente content nog niet kent. Lees hoe AI bronnen kiest en content freshness voor AI-citaties.
Lees ook
- Share of Voice in AI berekenen
- AI-zichtbaarheid meten
- Hallucinaties over je merk monitoren
- LLMO: Large Language Model Optimization
- GEO-KPI's die er toe doen
Meet je AI-zichtbaarheid
Ontdek in 2 minuten waar jouw merk verschijnt in ChatGPT, Perplexity en Gemini.
Doe de gratis check