Sinds het ontstaan van online zoeken proberen sommige marketeers, webmasters en SEO-specialisten het systeem te misleiden om onwettige voordelen te behalen—praktijken die bekend staan als Black Hat SEO. Deze tactieken zijn minder frequent geworden, voornamelijk omdat Google meer dan twee decennia heeft besteed aan het verfijnen van algoritmes om die manipulatie op te sporen en te bestraffen, waardoor langdurige voordelen onwaarschijnlijk en kostbaar worden. Nu de opkomst van AI een nieuw front heeft geopend, ontstaat er een goudkoers om zichtbaarheid te controleren binnen AI-gegenereerde antwoorden in plaats van alleen zoekresultaten. Net als in de beginjaren van Google missen AI-platformen momenteel nog robuuste bescherming tegen manipulatie. Bijvoorbeeld, werkzoekenden hebben AI-gestuurde cv-screening uitgebuit door verborgen instructies in cv’s te plaatsen—zoals onzichtbare tekst die de AI vertelt hen als uitzonderlijke kandidaten te markeren—hoewel slimme recruiters dergelijke trucjes nu kunnen detecteren. Deze vorm van verborgen tekst herinnert aan vroege Black Hat SEO-technieken die zoekwoorden of spamachtige links verstopten. Veel zorgwekkender dan deze eenvoudige hacks is de mogelijkheid om AI-responds over merken te manipuleren via “AI-poisoning”. Kwaadwillenden kunnen de trainingsgegevens van grote taalmodellen (LLM’s) corrupt maken om AI-vergelijkingen te vervormen of bepaalde merken volledig uit te sluiten, door opzettelijk bedachte hallucinaties te creëren die consumenten doorgaans vertrouwen. Een recente studie van Anthropic, in samenwerking met het UK AI Security Institute en het Alan Turing Institute, benadrukte hoe alarmerend gemakkelijk AI-poisoning is: het besmetten van trainingsdata met slechts 250 kwaadaardige documenten kan “achterdeurtjes” creëren in een LLM, waardoor kwaadwillenden valse of bevooroordeelde antwoorden kunnen triggeren. In tegenstelling tot eerdere SEO-manipulaties die vertrouwden op massa valse inhoud, besmetten aanvallers AI door verborgen triggers—zoals specifieke woorden die verbonden zijn aan onjuiste informatie—direct in het trainingsproces te plaatsen. Wanneer de AI met deze triggers wordt geconfronteerd, geeft deze gemanipuleerde inhoud weer, die zichzelf verder versterkt via interacties met gebruikers. Hoewel een extreme onwaarheid (bijvoorbeeld “de maan is van kaas gemaakt”) moeilijk te overtuigen is, is het veel eenvoudiger en gevaarlijk om subtiele desinformatie te verspreiden die de reputatie van een merk of productinformatie schaadt. Hoewel veel hiervan nog theoretisch is en actief wordt onderzocht, experimenteren black hats en cybercriminelen waarschijnlijk al met deze technieken. Het detecteren en herstellen van AI-vergiftiging is uitdagend omdat trainingsgegevens enorm zijn en uit uitgebreide internetinhoud bestaan.

Zodra kwaadaardige data in een model is ingebouwd, is het onduidelijk hoe deze te verwijderen of corrigeren—grote merken beschikken mogelijk niet over de invloed om AI-ontwikkelaars zoals OpenAI of Anthropic te laten ingrijpen. Om dit gevaar te bestrijden, is waakzaamheid essentieel. Merken zouden regelmatig AI-uitvoer moeten testen op verdachte of schadelijke antwoorden en patronen in AI- verwijzingsverkeer monitoren op afwijkingen. Proactief toezicht op gebruikersgegenereerde inhoud op sociale media, forums en beoordelingen is cruciaal om misleidende content te identificeren en aan te pakken voordat deze een kritieke massa bereikt. Preventie blijft de beste verdediging totdat AI-systemen sterkere beveiligingen ontwikkelen. Het is belangrijk om deze manipulatieve technieken niet te miskennen als kansen voor zelfpromotie. Hoewel sommigen beweren dat het gebruik van AI-poisoning om de zichtbaarheid van eigen merken te vergroten gerechtvaardigd is—analogieën met vroege SEO-rationalisaties—laat de geschiedenis zien dat dergelijke shortcuts leiden tot zware sancties, verloren posities en reputatieschade wanneer detectie en handhaving toenemen. LLM’s hebben filters en zwarte lijsten om kwaadaardige inhoud uit te sluiten, maar deze zijn reactief en niet waterdicht. In plaats daarvan moeten merken zich richten op het produceren van eerlijke, goed onderzochte en feitelijke inhoud die geoptimaliseerd is om de vragen van gebruikers effectief te beantwoorden—“bouwen voor vragen”—om zo natuurlijk AI-citaten te verdienen en vertrouwen te behouden. Samengevat vormt AI-poisoning een duidelijke en actuele bedreiging voor de reputatie en zichtbaarheid van merken in het evoluerende AI-landschap. Hoewel de verdediging van AI zich in de loop der tijd verbetert, moeten merken alert blijven, AI-gedrag nauwlettend volgen en desinformatie vroegtijdig bestrijden. Het onethisch proberen te manipuleren van AI-uitkomsten is een risicovolle strategie die desastreus kan mislukken. Om in deze baanbrekende AI-era succesvol te zijn, is het essentieel om AI te voeden met geloofwaardige, gezaghebbende inhoud die vertrouwen en citaties oplevert. Vooruitdenken is het voorbehouden, want het beschermen van je merk’s AI-aanwezigheid vandaag legt de basis voor succes morgen. Meer Bronnen: - Je Merkwaarde Online Controleren met SEO - Hoe Digital Branding Heeft Veranderd - SEO In Het Tijdperk Van AI