Ons werk

Veesie: meten of AI je merk noemt, elke week, met de ruis eruit

Veesie is een eigen SaaS-merk dat we van nul bouwden. Het stelt de vragen die je klanten stellen aan ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity en Google AI Overviews, met de zoekfunctie van het model aan, en telt wie er in het antwoord staat. Elke week, in het Nederlands, Frans en Engels, en zo opgezet dat één toevallig antwoord je cijfer niet bepaalt.

Vraag een AI-assistent twee keer hetzelfde en je krijgt twee antwoorden. Wie dat meet zonder herhaling, meet het toeval.

Uitdaging

Steeds meer klanten vragen een AI-assistent om een aanrader in plaats van tien blauwe links te doorzoeken. Een bedrijf wil dus weten of het in die antwoorden staat, naast wie, en of dat beter wordt. Alleen: een AI-antwoord verschilt per keer, per model en per taal, en een momentopname is dan weinig waard. De vraag was of je daar een cijfer van kan maken dat iets betekent, en dat elke week opnieuw.

Aanpak

Echte vragen, live gesteld met de zoekfunctie van het model aan, op vijf bronnen. Herhaling waar de modellen het meest wisselen, een vaste korf van drie bronnen voor de score zodat je lijn niet verspringt, en alles wat geen oordeel vraagt in code. Gebouwd met Claude Code, en bewaakt door een testset die meegroeide met elke functie: 521 testbestanden op het moment van deze case.

5

AI-bronnen per vraag: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity en Google AI Overviews

4 punten

verschil tussen de hoogste en de laagste van vijf identieke metingen op één dag (25 augustus 2026, 12 vragen): 85, 87, 84, 88 en 85

0

gemiste vermeldingen bij de uitlezing van 655 antwoorden (toets 24/08/2026)

521

testbestanden in de repo, met de prijzen, plangrenzen en chatbotkennis als bewaakte feiten

Echte vragen, met de zoekfunctie aan

Elke vraag gaat live naar de bron, met de zoekfunctie aan: gpt-5-search-api voor ChatGPT, sonar voor Perplexity, Claude Haiku 5.5 en Gemini 2.5 Flash-Lite met web search, en Google AI Overviews rechtstreeks uit de echte Google-resultaten via DataForSEO. Haalt het model bronnen aan, dan bewaart Veesie die bij het antwoord, met een klikbare link. Zo zie je niet alleen óf je genoemd wordt, maar ook welke pagina's de AI daarvoor las.

Per antwoord registreert Veesie of het merk vermeld wordt, op welke positie, in welke context en met welk sentiment. De extractie is getoetst op 655 antwoorden over zeven dagen: nul gemiste vermeldingen die letterlijk in de tekst stonden, nul vermeldingen zonder grond.

Eén meting is ruis, vijf metingen tonen het patroon

Op 25 augustus 2026 liet Veesie vijf identieke metingen lopen op clickforest.com: 12 vragen, vijf bronnen, binnen een uur, met de modellen van toen (Claude Haiku 4.5; sinds 8 oktober 2026 meet Veesie met Haiku 5.5). De score bleef stabiel: 85, 87, 84, 88 en 85. Daaronder wisselde wel van alles. Bij 14 van de 60 combinaties van vraag en bron viel het antwoord de ene keer anders uit dan de andere, en 10 van die 14 kwamen van Claude en Gemini.

0 50 100 85 87 84 88 85
Vijf identieke metingen op clickforest.com, 25 augustus 2026, 12 vragen.

Die test gaat over hoe stabiel het cijfer is bij dezelfde vragen, niet over het niveau. Het dashboard in de galerij toont een nieuwe meting van 10 oktober 2026 op 17 andere vragen, die Veesie uit de site afleidde, en daar staat clickforest.com op 70. Een andere vragenset geeft een ander niveau.

Daaruit volgden twee ontwerpkeuzes. Claude en Gemini krijgen elke vraag tot drie keer, en Veesie bewaart de meerderheid. En wekelijks werd het maximum op elk plan: vaker meten verandert het cijfer nauwelijks, wat wel verandert is je site. Daarvoor is er een extra meting op aanvraag, na een aanpassing.

Een score die niet verspringt

De GEO Score is een eigen index van 0 tot 100, en daarom staat de formule publiek (veesie.com/features): 50% vermeldingsrate, 25% sentiment, 15% bronnendekking en 10% positie in het antwoord. De score rekent op elk plan over dezelfde drie bronnen: ChatGPT, Perplexity en Google AI Overviews. Claude en Gemini worden vanaf Plus gemeten en getoond, maar tellen niet mee. Wie van plan wisselt, ziet zijn lijn dus niet springen door een andere korf.

Van meting naar advies

Meten is de helft. Bij het toevoegen van een website leest Veesie de site zelf en stelt het vragen voor in drie soorten: breed, per dienst en lokaal. Vanaf Plus toetst de AI-Readiness Audit de site op 20 controles, tien voor SEO en tien voor GEO, en zet ze de belangrijkste verbeterpunten bovenaan. Vanaf Pro schrijft Veesie GEO Aanbevelingen op basis van de laatste vijf metingen, zet ze in een actieplan, en laat de GA4-koppeling in je eigen bezoekerscijfers zien hoeveel verkeer AI oplevert. Die koppeling leest Google Analytics met de scope analytics.readonly, door Google geverifieerd op 24 augustus 2026.

Hoe Veesie zich verhoudt tot andere tools, staat in onze vergelijking van GEO-monitoringtools.

Gebouwd met AI, bewaakt door tests

Veesie is gebouwd met Claude Code, van de eerste commit op 25 april 2026 tot de publieke lancering in oktober: 1.927 commits en 100 databasemigraties. Wat het betrouwbaar maakt, is de testset eronder. Naast de meetlogica toetst ze ook de feiten die bezoekers lezen. Prijzen en plangrenzen komen uit één configuratiebestand, en tests falen als een tekst of de chatbot een functie belooft die het plan niet heeft, of een aantal noemt dat niet meer klopt. Een chatbot die een functie niet kent, zegt niet "dat weet ik niet". Hij antwoordt even stellig uit wat hij wél heeft. Dus wordt ook zijn kennis getest.

Een GEO-tool moet zelf correct geciteerd worden

Een tool die AI-vindbaarheid meet, wordt zelf ook door AI beschreven. Op 9 oktober 2026 toonde een AI-assistent Veesie in een vergelijking met het verkeerde logo en citeerde hij de jaarprijs als maandprijs. De oorzaak zat waarschijnlijk in de eigen site: een schema-markering die twee merken als één entiteit beschreef, en een prijzenpagina die de jaarprijs groot toonde zonder dat erbij te zeggen. Dezelfde dag stonden er citeerbare zinnen per plan, FAQ's op precies die misverstanden, een gecorrigeerd schema en een IndexNow-ping voor alle 69 pagina's. Tests bewaken dat het niet terugkomt.

Wat het kost om te draaien

Veesie draait per familie het goedkoopste model, met de zoekfunctie aan. Bij web search bepaalt de zoeklaag het antwoord meer dan de grootte van het model, en dat maakt een wekelijkse meting mogelijk vanaf €29 per maand. De kost per meting wordt niet geschat maar berekend uit echte metingen en de tarieven per model, en bij elke modelwissel opnieuw nagekeken. De metingen zelf lopen via Inngest, met een eigen stap per combinatie van vraag en bron, zodat een meting van 85 combinaties niet tegen de tijdslimiet van één Worker aanloopt.

Wat we niet claimen

  • Geen klantresultaten. Veesie staat sinds oktober 2026 publiek open. Cijfers over wat klanten ermee bereikten, komen er pas als die er zijn.
  • Geen spiegel van de consumentenapp. Veesie draait het goedkoopste model per familie, met de zoekfunctie aan. Welk merk een model eerst noemt, kan verschillen van wat iemand vandaag in de app ziet. Als relatieve maat, week na week, is de meting wel betrouwbaar.
  • Eén stabiliteitstest, op één site. De reeks 85, 87, 84, 88 en 85 komt van clickforest.com, een merk dat vaak genoemd wordt. Bij een merk dat bijna nergens staat, springt het cijfer relatief meer: op veesie.com zelf ging dezelfde soort meting van 0 naar 22.
  • Geen industriestandaard. De GEO Score is een eigen index. Daarom staat de formule op de site, zodat je weet wat een stijging betekent.
  • Veesie zelf wordt nog nauwelijks genoemd. Een nieuw merk moet die zichtbaarheid nog opbouwen, en Veesie meet dat bij zichzelf ook, elke week.

Vijf bronnen, elke week

ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity en Google AI Overviews, live bevraagd met de zoekfunctie aan, in het Nederlands, Frans en Engels.

Herhaling tegen de ruis

Claude en Gemini krijgen elke vraag tot drie keer. Vijf identieke metingen op één dag gaven 85, 87, 84, 88 en 85.

Feiten die getest worden

Prijzen, plangrenzen en wat de chatbot vertelt, komen uit één bron en worden door de testset bewaakt.

Gebruikte tools

Claude Code (bouwen met AI)
Next.js 15 en React 19, via OpenNext op Cloudflare Workers
Supabase (Postgres en Auth) in Frankfurt
Inngest voor de metingen, met een stap per vraag en bron
OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity en DataForSEO als AI-bronnen
Stripe voor de abonnementen, Resend voor de mails
Cloudflare Turnstile en Sentry
Jouw project als volgende case?

We werken met Vlaamse KMO's die willen groeien.

Via Shopify, performance marketing en AI.

Klantenervaringen

Ervaringen van klanten

Waarom ondernemers graag met ClickForest blijven werken.

Uitstekend op Google 5.0 ★★★★★ gebaseerd op 25 beoordelingen