Essentiële SEO-elementen zoals canonicals, sitemaps en robots. txt-bestanden configureren zich niet automatisch alleen omdat een AI-tool je website genereert. Dit belangrijke punt werd benadrukt door Google Search Relations-leden John Mueller en Martin Splitt tijdens een recente aflevering van hun podcast Search Off The Record. Zowel Mueller als Splitt experimenteerden met AI-codeerhulpmiddelen voor hun persoonlijke projecten en stuitten op een veelvoorkomend tekortkoming. Hoewel deze tools snel werkende websites opleverden, vergt het behalen van goede SEO nog steeds expliciete technische invoer en richting. **AI instrueren om "SEO toe te voegen"** Mueller vergeleek werken met AI-codegeneratie met samenwerken met een ontwikkelaar die niet bekend is met zoekoptimalisatie. Hij legde uit in de podcast: “Je kunt de AI altijd aangeven: voeg nu wat SEO toe. Maar hoe dat uitpakt, is alsof je naar een ontwikkelaar gaat en zegt: voeg wat meta-tags toe en zet gestructureerde data in. ” Vage of onduidelijke instructies leiden tot even vage resultaten, ongeacht of de coder mens of AI is. Mueller zag effectievere resultaten wanneer hij vanaf het begin duidelijk specificaties gaf—het bepalen van het domein, de canonical-instellingen, sitemap-bestanden en robots. txt-configuratie. Hij controleerde ook of pagina’s de juiste HTML gebruikten, correct gelinkt waren, en voerde pre-publish checks uit om te zorgen dat URLs inhoud afleverden en dat JavaScript-bestanden niet geblokkeerd werden door robots. txt. **Hun projecten** Mueller bouwde testwebsites om te observeren hoe Googlebot verzoeken afhandelde, door ze te hosten op Firebase met Hugo als statische site-generator en versiebeheer via GitHub. Recent is hij overgestapt van gebruik van VS Code met Copilot naar commandoregeltools, met Claude Code en Gemini CLI als favorieten. Splitt experimenteerde met Google AI Studio om een client-side JavaScript-tool te ontwikkelen. Hoewel de output leesbaar was en leek op gebruikelijke Next. js-toepassingen, had hij moeite met de AI die herhaaldelijk een ongewenste library integreerde. Hij stelde: “Ik vroeg er een half uur lang om.

Ik probeerde het te laten doen wat ik wilde, en niet wat het wilde. En dat was gek. ” **Technische expertise blijft cruciaal** Zij beiden erkenden de spanning tussen de belofte van vibe coding dat je niet meer hoeft te begrijpen hoe te coderen, en het praktische belang van technische kennis. Mueller benadrukte dat expertise de resultaten verbetert in elke fase—weten welk soort site-generator je gebruikt en hoe je pre-publicatievalidaties instelt, zorgt voor betere uitkomsten. Zonder begeleiding zal AI aannames maken over de architectuur, of het nu een statische site-generator, een JavaScript-frameset of een CMS met database backend is. Mueller merkte op: “Al deze aannames zijn redelijk, en als je met een ontwikkelaar praat, zullen ze die ook maken. Maar als je de AI gewoon zegt: ik wil een website, dan kiest het er één. ” Voor persoonlijke of lage-risico statische sites kan deze verkennende aanpak volstaan. Maar voor toepassingen met gebruikersgegevens of live productiesites raadt Mueller aan om professionals met kennis erbij te betrekken. **SEO en zichtbaarheid van vibe-gecodeerde sites** De sites die Mueller maakte, waren goed html, waardoor het moeilijk was te onderscheiden dat het vibe-gecodeerde websites waren. Hij zei: “Praktisch gezien kan bijna niemand echt herkennen dat het een vibe-gecodeerde website is, ” alhoewel hij waarschuwde dat sommige veelgebruikte vibe-coding frameworks herkenbare patronen kunnen achterlaten. Hij uitte ook zorgen over content: gepolijste sites kunnen eigenaren verleiden om AI te gebruiken voor contentgeneratie. Mueller erkende dat dit mogelijk is, maar dat door AI geschreven content weinig waarde heeft. Splitt ging hier verder op in en stelde dat AI-gegenereerde content de vraag oproept waarom een gebruiker een site zou bezoeken in plaats van de AI direct te raadplegen. Eerder had Mueller soortgelijke problemen met vibe-gecodeerde sites benadrukt, zoals een Bento Grid Generator die hij op Reddit bekeek, waar hij problemen zag met crawlbaarheid, verouderde meta-tags en content die in JavaScript vastzat en niet toegankelijk was voor zoekmachines. **Toekomst** Hoewel de podcast geen formele richtlijnen of beleidsverklaringen over vibe-gecodeerde websites bevatte, deelden Mueller en Splitt inzichten gebaseerd op hun ervaringen. De belangrijkste conclusie voor wie experimenteert met AI-codeerhulpmiddelen is dat AI efficiënt kan helpen bij bepaalde coderingstaken—vooral bij laag-risico projecten—maar dat SEO-beslissingen nog steeds menselijke expertise vereisen.