Het IAB-framework voor AI-zichtbaarheid uitgelegd
Presence, Prominence, Portrayal en Persuasion geven een gedeelde taal voor het meten van AI-antwoorden.
Geschreven door Stan Vreuls2 min lezen
Het IAB-framework verdeelt AI-zichtbaarheid in vier lagen: aanwezigheid, opvallendheid, beeldvorming en overtuigingskracht. Elke laag heeft eigen metrics en bewijs.
Vier lagen: Presence, Prominence, Portrayal en Persuasion
Bron: IAB, Measuring Visibility in the AI EraBijgewerkt:
Het IAB publiceerde op 3 augustus 2026 *Measuring Visibility in the AI Era*. Het document geeft merken, bureaus en meetleveranciers een gemeenschappelijke woordenschat voor zichtbaarheid in generatieve antwoorden.
De vier meetlagen
- Presence: komt het merk of de bron in het antwoord voor? Voorbeelden zijn mention rate, citation rate, share of voice en visibility momentum.
- Prominence: hoe zichtbaar staat het merk in het antwoord? Denk aan volgorde en positie.
- Portrayal: hoe wordt het merk neergezet en klopt die beschrijving? Hierbij horen sentiment, framing, hallucination rate en factual inaccuracy rate.
- Persuasion: helpt de vermelding de gebruiker richting het merk? Het IAB noemt recommendation strength en post-citation click-through rate.
Deze lagen zijn geen enkele totaalscore. Een merk kan vaak worden genoemd en tegelijk verkeerd worden beschreven. Het kan veel citaties hebben, maar weinig aanbevelingen. Juist daarom horen de uitkomsten los zichtbaar te blijven.
Vergelijkbaarheid vraagt documentatie
Het framework benadrukt dat model, platform, periode, vraagset, land en meetfrequentie bij het resultaat horen. Zonder die context kun je twee percentages niet eerlijk naast elkaar leggen. Dat is extra relevant omdat AI-antwoorden wisselen en leveranciers andere definities kunnen gebruiken.
De uitgebreide uitleg van de vier P's vertaalt de lagen naar ondernemersvragen. Voor de praktische meetopzet kun je verder naar AI-zichtbaarheid meten of de 21x-methode.
Alle artikelen met definities en voorbeelden staan in de kennisbank.