We zijn een klein onderzoeksbureau dat verbonden is aan een backlink-data-API. Onze taak hier is om beweringen over AI-zoeken te toetsen aan linkcijfers, en om aan te geven wanneer de cijfers zwijgen.
AlgoLink onderzoeksteam ·
Wat we zijn
AlgoLink is de onderzoekszijde van een backlink-API. Hetzelfde product zit erachter: een REST-service met JSON-responses, onze eigen crawler en onze eigen linkindex van 181.132.097 domeinen.
De artikelen worden geschreven door het AlgoLink-onderzoeksteam. We gebruiken geen verzonnen persona's en we publiceren geen klantverhalen, omdat we die niet hebben die we met goed fatsoen achter ons kunnen staan.
Waarom deze invalshoek? Mensen die vragen hoe AI-antwoorden bronnen kiezen, willen vaak bewijs, en linkgegevens zijn een soort bewijs dat we in handen hebben.
Onze focus ligt op AI-zoekonderzoek voor mensen die resultaten moeten kunnen uitleggen aan een klant of baas. Eenvoudig bewijs reist beter dan hype in die kamers.
Correcties zijn welkom en we loggen ze allemaal. Als een datum, cijfer of bewering op deze site onjuist is, vertel ons dan welke pagina en wat het bewijs zegt.
Hoe we proberen ons te gedragen
We labelen gissingen
Elke bewering op de site wordt als feit, observatie of gissing gepresenteerd, en we proberen aan te geven welke.
We dateren dingen
Lanceringen, updates en onze eigen controles krijgen een maand, zodat je de leeftijd kunt beoordelen.
We benoemen onze limieten
De index wordt ongeveer maandelijks ververst. We volgen geen zoekwoorden of posities, en daarvoor zijn Ahrefs en Semrush vollediger.
We geven de voorkeur aan kleine tests
Een goedkoop experiment dat je kunt herhalen, is beter dan een grote bewering die je moet geloven.
Voor wie de pagina's zijn geschreven
De meeste lezers van AI-zoekonderzoek komen met een taak. De tijd is krap. Een marketeure is gevraagd waarom een concurrent in een AI-antwoord verschijnt, en een teamleider wil iets stevigers dan een screenshot. De pagina's zijn gebouwd voor dat moment, wanneer de vraag reëel is en de tijd om hem te beantwoorden kort.
Studenten en journalisten benaderen het vanuit een andere hoek. Ze willen weten welke beweringen een controle overleven. Zelfvertrouwen telt niet mee. Daarom scheidt elke pagina wat als feit wordt gepresenteerd van wat alleen wordt afgeleid.
Ontwikkelaars lezen anders. Stel je iemand voor die een klein script bouwt dat elke maand domeincijfers ophaalt en wil weten wat elk veld betekent voordat het een dashboard bereikt. Voor die persoon is de uitgewerkte ophaling het nuttige deel, en de notities over gegevensversheid zijn belangrijker dan elke kop.
Een klantvraag, beantwoord in volgorde
Stel dat een klant een screenshot stuurt van een concurrent in een AI-antwoord en vraagt wat hij moet doen. Log het eerst. Stel dezelfde vraag op verschillende data en noteer elk geciteerd domein.
Pas daarna helpt een linkophaling. Vergelijk de domeinen die verschijnen met diegene die dat niet doen, en geef duidelijk aan dat de vergelijking beschrijvend is. Een memo dat zijn limieten toegeeft, komt meestal beter over dan een zelfverzekerde die uit elkaar valt bij de tweede vraag.
De eerste middag van een ontwikkelaar met de cijfers
Voordat je een lus schrijft, lees de veldnamen en hun eenheden. DR is logaritmisch geschaald, dus één punt staat voor ongeveer 18 procent meer verwijzende domeinen. Dat geldt op elk niveau, wat mensen verrast.
Test dan één call op een domein dat je goed kent. Controleer de response tegen de overzichtactie. Kijk naar het _credits-veld, zodat je de kosten ziet voordat een batch van duizenden draait.
Hoe een bewering hier wordt getoetst
01
Schrijf de bewering als een voorspelling
Geef precies aan wat de bewering voorspelt. Vage beweringen zoals 'links helpen bij AI-antwoorden' kunnen niet worden getoetst totdat iemand ze omzet in een voorspelling over een benoemde set domeinen.
02
Label het als gesteld, waargenomen of geraden
Gesteld betekent dat de leverancier het heeft gezegd. Waargenomen betekent dat buitenstaanders het rapporteren. Geraden betekent dat niemand het heeft aangetoond. Het label staat naast de bewering op de pagina, niet in een voetnoot.
03
Haal alleen de cijfers op die de bewering nodig heeft
Kies de linkvelden waar de bewering op leunt, zoals verwijzende domeinen of de DR van een geciteerde set. Laat de rest weg, omdat een brede tabel met cijfers uitnodigt tot een verhaal achteraf.
04
Noteer wat de cijfers niet kunnen zeggen
Een linkaantal toont niet hoe een model bronnen weegt. Zeg dit in dezelfde alinea als het resultaat, voordat een lezer erom hoeft te vragen.
Wat we publiceren, en wat we weglaten
Elke pagina hier begint bij een vraag die mensen echt stellen over AI-zoeken: waarom de ene pagina wordt geciteerd en de andere niet, of links nog tellen, en hoe je een bewering kunt controleren zonder een tool te kopen.
We schrijven eerst het antwoord, dan de kanttekeningen. Waar het eerlijke antwoord is dat niemand het weet, zeggen we dat in de eerste regels in plaats van te vullen met advies dat plausibel klinkt.
We verkopen geen posities of citaten. We runnen geen bureau en we beloven geen plaatsing in ChatGPT, Perplexity, Claude of Google AI Overviews, omdat geen buitenstaande dat controleert.
De pagina's die het meeste gewicht dragen zijn de bronnenclaims tabel, die uitspraken sorteert op bewijs, en de tijdlijn, die gebeurtenissen aan maanden verankert. De glossary houdt onze vocabulaire vast.
Gegevens gebruiken
Je kunt elk domein gratis opzoeken, zonder key. Zwaardere pulls worden gefactureerd vanaf $0,0001 per credit, en een Google-inlog geeft $100 credit zonder kaart.
Als je wilt beginnen met een probleem, zijn de experimentenlijst en de cited-domain pull de twee pagina's die de meeste lezers gebruiken. Correcties gaan via de account page, en een rapport dat de URL, de zin en de bron noemt, helpt het meest.
Waar de linkgegevens vandaan komen
Onze eigen crawler doorzoekt het open web en onze eigen index slaat het resultaat op: 2.774.625.913 domein-naar-domein links en in totaal ongeveer 798,5 miljard backlinks. We verkopen geen database van iemand anders.
De index wordt ongeveer een keer per maand herbouwd. Dat maakt het goed voor het vergelijken van sites en het volgen van langzame veranderingen, en slecht voor het vangen van een link op de dag dat hij verschijnt.
DR is onze eigen score van 0 tot 100 op basis van het aantal verwijzende domeinen, op een logaritmische schaal. Het lijkt op Ahrefs DR of Moz DA van geest, maar het is een ander cijfer, dus meng ze niet in één grafiek.
We runnen geen advertenties op deze pagina's en we accepteren geen betaalde plaatsingen in de artikelen. Als dat ooit verandert, zal de pagina dat bovenaan vermelden.
Wat we niet zullen beweren
De lijnen vervagen makkelijk. Een pagina kan afdrijven van een bevinding naar een belofte zonder dat iemand het merkt. Onze regel is om te stoppen bij de bevinding, zelfs wanneer een nettere zin verleidelijk is.
Oorzaken afleiden uit correlaties
Een geciteerd domein heeft vaak veel verwijzende domeinen. Dat is een correlatie in een kleine steekproef, geen oorzaak. We zeggen dat het patroon bestaat en laten het mechanisme open.
Let op het woord omdat. Als een zin op deze site uitlegt waarom een model een bron koos, moet het naar een bron voor die uitleg verwijzen, anders wordt het gemarkeerd als een gissing.
Posities en citaatbeloftes
Niemand buiten de leveranciers kan een citaat in ChatGPT, Perplexity, Claude of Google AI Overviews beloven. We verkopen die belofte niet, en een pagina die dat wel doet, verdient een zorgvuldige lezing.
Dat geldt ook voor posities. Onze API volgt geen zoekwoorden of posities, dus geen enkel cijfer dat we publiceren beschrijft waar een pagina in een resultatenlijst staat.
Versheid die we niet hebben
De index wordt ongeveer een keer per maand herbouwd. Een link die vorige week is toegevoegd, is misschien nog niet verschenen. Dat is een limiet van de gegevens, en het wordt overal vermeld waar een cijfer als actueel gelezen kan worden.
Als je dagelijkse crawls of live posities nodig hebt, zijn de vollediger tools de betere keuze. We wijzen je liever elders na dan dat we een maandelijkse snapshot laten doorgaan voor een live feed.
Vragen over deze site
Korte antwoorden op de vragen die een eerste lezer meestal meebrengt naar deze site.
Wie schrijft de artikelen?
Het AlgoLink-onderzoeksteam schrijft en controleert elke pagina. Er staat geen verzonnen auteurspersona achter de naam, en de site publiceert geen klantverhalen.
Heeft de site advertenties of verkochte plaatsingen?
De pagina's bevatten geen advertenties, en artikelen worden niet verkocht als plaatsingen. Als dat ooit verandert, zal de verandering bovenaan de betreffende pagina worden vermeld.
Hoe meld ik een fout?
Gebruik de account page en noem de URL, de zin en de bron die het tegenspreekt. Een specifiek rapport is makkelijker te controleren dan een algemene klacht.
Waarom verschillen onze cijfers van een andere tool?
Elke tool crawlert het web anders en telt links op zijn eigen schema. Een kloof tussen onze cijfers en die van een andere tool is verwacht, en het is geen oordeel over de een of de ander. Vergelijk de trend, niet het enkele cijfer.
Een gedateerde pagina lezen
Een gedateerde pagina vertelt je wanneer zijn beweringen voor het laatst zijn gecontroleerd. Alleen dat. Het vertelt je niet wanneer de wereld voor het laatst is veranderd. Dat zijn verschillende data, en ze door elkaar halen is een veelvoorkomende leesfout. Voor het tweede type, controleer de tijdlijn van lanceringen, die elke gebeurtenis aan een maand verankert.
Als je een pagina citeert in een rapport, kopieer dan de datum met de citaat. Maanden later is die datum vaak de enige context die je lezer heeft.
Dezelfde voorzichtigheid geldt voor onze eigen cijfers. Data tellen hier ook. Een cijfer zoals 181.132.097 domeinen is alleen zo actueel als de laatste indexverversing, en de pagina zegt dit overal waar een figuur verschijnt, zodat het in context gelezen kan worden. Een cijfer dat precies lijkt, kan nog steeds een maand oud zijn.
