Test je signaal eerst op 30 websites

Signalen zijn makkelijk te bedenken en duur om te bouwen. Zodra een signaal in een verrijkingstabel, een reeks e-mailvarianten en een verzendschema zit, wil niemand nog horen dat het maar voor één bedrijf op dertig geldt.

Daarom testen we eerst, op een kleine steekproef, met eenvoudige scripts.

In oktober bereidden we outreach naar SEO-bureaus voor. AI-zoekmachines zijn het onderwerp waar elk SEO-bureau het over heeft. Dus zochten we op de websites van hun potentiële klanten naar een controleerbaar gat in "AI-gereedheid", op dezelfde manier als de ontbrekende HTML-sitemap in een eerdere campagne had gewerkt.

We hadden twee kandidaten:

1. robots.txt: blokkeert de webshop AI-crawlers zoals GPTBot, PerplexityBot of ClaudeBot in zijn robots.txt?
2. llms.txt: publiceert de webshop een llms.txt, de voorgestelde standaard die AI-tools vertelt wat er op een site staat?

Beide zijn ja of nee. Beide kan iedereen controleren. Op papier zijn het allebei goede signalen.

We voerden beide checks uit op 30 Nederlandse webshops, op 7 oktober 2026.

Het eerste signaal was meteen dood. Eén op dertig is te zeldzaam om een campagne op te bouwen. Een blokkade is bovendien meestal een bewuste keuze en geen fout. Iemand vragen een beslissing terug te draaien die hij bewust nam, is een slechte manier om een gesprek te openen.

Het tweede signaal leefde. De meeste webshops in de steekproef hadden het bestand niet, het gat is makkelijk uit te leggen, en het sluit aan op werk dat een SEO-bureau kan verkopen.

Dertig sites is een kleine steekproef, en de onze was niet willekeurig. We zien het resultaat dus als een richting, niet als een statistiek. Het was genoeg om de beslissing te nemen, en meer hoeft een eerste test niet te doen.

De grootste les was niet het resultaat. Het was hoe dicht we erbij waren om het verkeerde te meten.

• Pagina's die "gevonden" zeggen terwijl er niets is. Verschillende webshops geven voor /llms.txt een normale "pagina gevonden"-melding terug en tonen gewoon hun homepage. Een script dat alleen naar die statuscode kijkt, telt ze mee als webshops met het bestand. We beoordelen nu de inhoud van het antwoord, nooit alleen de statuscode of het opgegeven bestandstype. Eén site serveerde een perfect geldige robots.txt die als HTML-pagina gelabeld was.
• Sites die scripts tegenhouden. Sommige sites weigeren verzoeken die niet op een gewone browser lijken. In onze eerste opzet leverde dat 4 valse "niet te controleren" op 30 op. Ons script laten doorgaan voor een gewone browser loste het op.
• Eén regel voor meerdere crawlers. Eén robots.txt somde zes crawlers op boven één enkele blokkeerregel. Een eenvoudige parser leest dat alsof alleen de laatste geblokkeerd wordt.

Geen van deze fouten gaf een foutmelding. Ze hadden stilletjes een kolom met verkeerde waarden gevuld, en die verkeerde waarden waren in e-mails terechtgekomen.

• Kies de kleinste steekproef die het idee kan afschieten. Dertig is meestal genoeg.
• Tel de resultaten "niet te controleren" apart, want daarachter zitten technische problemen.
• Lees tien ruwe antwoorden met de hand voordat je een script vertrouwt.
• Noteer de datum. Het gebruik van iets als llms.txt verandert binnen enkele maanden, dus een percentage van vandaag is in het voorjaar al verouderd.
• Bepaal vooraf welk resultaat het signaal schrapt.

Een dag testen kost minder dan een maand campagne gebouwd op een kolom foute data.