De invloed van Model Context Protocol op GEO en AI-gedreven vindbaarheid

Wat is MCP

Het Model Context Protocol, is een technische standaard die beschrijft hoe AI-modellen context ontvangen uit externe systemen. Denk aan websites, CMS-structuren, analytics en andere databronnen. Het protocol bepaalt niet wat AI moet zeggen, maar welke context AI mag gebruiken om tot begrip te komen.

Voor SEO betekent dit dat AI niet alleen teksten leest, maar ook kan begrijpen hoe content is georganiseerd, welke pagina’s bij elkaar horen en waar expertise binnen een website ligt. Het zorgt ervoor dat die context expliciet wordt meegegeven, in plaats van dat AI die zelf moet afleiden.

Waarom MCP nodig werd

Websites groeiden de afgelopen jaren sterk in omvang en complexiteit. Content werd verdeeld over blogs, landingspagina’s, kennisbanken en productpagina’s, vaak ondersteund door verschillende systemen. Voor mensen was die samenhang meestal logisch, maar voor AI-systemen niet.

AI kon prima losse teksten verwerken, maar had moeite om te bepalen hoe pagina’s zich tot elkaar verhielden, welke content leidend was en welke informatie actueel of betrouwbaar bleef. Zeker bij grotere websites ontstond daardoor ruis. MCP is ontwikkeld om dat probleem op te lossen door samenhang en structuur expliciet beschikbaar te maken.

Waar klassieke SEO tegen zijn grenzen liep

Voor SEO ontstond hier een spanningsveld. Websites werden nog vaak geoptimaliseerd via losse verbeteringen. Een pagina kreeg een goede titel, een zoekwoord in de kop en een paar interne links. Dat werkte lange tijd, omdat zoekmachines pagina’s relatief geïsoleerd beoordeelden.

AI-systemen doen dat niet. Ze vergelijken content, combineren bronnen en kijken naar patronen op domeinniveau. Pagina’s die technisch kloppen maar inhoudelijk losstaan van de rest van de website, verliezen in zo’n context hun waarde. Niet omdat de content slecht is, maar omdat de samenhang ontbreekt.

Hoe MCP SEO weer begrijpelijk maakt voor AI

MCP overbrugt dit verschil. Het protocol maakt zichtbaar hoe content binnen een website is opgebouwd, hoe onderwerpen zich tot elkaar verhouden en waar autoriteit geconcentreerd is. Daardoor kan AI SEO-signalen niet alleen zien, maar ook interpreteren.

SEO wordt hiermee minder afhankelijk van individuele optimalisaties en meer gebaseerd op structuur en inhoudelijke keuzes. Het versterkt goede SEO, maar corrigeert geen zwakke basis.

Waarom GEO logisch voortkomt uit MCP

Zodra AI context kan begrijpen, verandert ook hoe content wordt gebruikt. GEO ontstaat hieruit als logisch vervolg. Waar SEO zich richt op vindbaarheid, richt GEO zich op begrijpelijkheid en herbruikbaarheid voor AI-systemen die antwoorden formuleren.

MCP maakt GEO schaalbaar en betrouwbaar, omdat AI werkt met expliciete structuren in plaats van aannames. GEO vervangt SEO niet, maar bouwt erop voort. Zonder sterke SEO-fundamenten heeft het protocol niets om te interpreteren.

Het effect van MCP op zichtbaarheid in GEO

Door MCP verschuift GEO van pagina-optimalisatie naar structuurdenken. Niet de losse pagina staat centraal, maar het geheel van content eromheen. Contentclusters, interne samenhang en thematische focus worden belangrijker dan individuele zoekwoorden. Je bepaalt welke onderwerpen je claimt en hoe die onderwerpen logisch zijn opgebouwd voor zowel mensen als machines.

In die strategische verschuiving wordt EEAT concreter dan ooit. AI-systemen beoordelen content niet alleen op inhoud, maar ook op herkomst, samenhang en geloofwaardigheid binnen het geheel van een website. Daardoor wordt EEAT minder een los contentcriterium.

Meer weten over optimalisaties voor AI? Lees dan onze blog over AI overview optimalisaties.

De voor- en nadelen van MCP

Een belangrijk voordeel is dat SEO-beslissingen minder persoonsafhankelijk worden. Waar kennis nu vaak in hoofden, losse documenten of specifieke tools zit, dwingt MCP tot expliciete vastlegging van hoe informatie wordt gebruikt. Dat maakt SEO-strategie overdraagbaarder binnen teams en minder kwetsbaar bij wisselingen van specialisten. Voor grotere organisaties of groeiende marketingteams is dat een duidelijke winst.

Daarnaast versnelt het besluitvorming. Doordat AI met vaste spelregels werkt, hoeven analyses en heroverwegingen minder vaak opnieuw te worden gedaan. Dit verkort de feedbackloop tussen publiceren, evalueren en bijsturen.

De keerzijde is dat het ook minder flexibiliteit met zich meebrengt. Eenmaal gemaakte keuzes over scope, positionering en prioriteiten werken breed door en zijn lastiger om tussentijds bij te stellen. Dat vraagt om meer nadenken vooraf en minder ruimte voor experimenteren achteraf.

Een ander nadeel is dat het de afhankelijkheid van onderliggende systemen vergroot. Fouten in CMS-structuur, datakoppelingen of eigenaarschap van content hebben direct invloed op hoe AI met je website omgaat. Waar zulke issues vroeger beperkt effect hadden, kunnen ze binnen een MCP-gedreven setup sneller strategische impact krijgen.

MCP toevoegen: een praktisch stappenplan

1. Bepaal welke bronnen het mag gebruiken
Begin met vaststellen welke systemen relevant zijn om via MCP beschikbaar te maken. Denk aan je websitecontent, CMS-structuur, analytics-data of interne kennisbronnen. Het doel is niet om alles open te zetten, maar om bewust te kiezen welke informatie richtinggevend mag zijn voor AI-systemen.

2. Breng eigenaarschap en actualiteit in kaart
Controleer per bron wie verantwoordelijk is voor de inhoud en hoe actueel deze wordt gehouden. MCP werkt met vaste afspraken, waardoor verouderde of slecht beheerde content sneller doorwerkt. Dit is het moment om oude pagina’s, dubbele content en onduidelijke hiërarchieën op te schonen.

3. Richt een MCP-laag of endpoint in
Vervolgens zet je een MCP-server of endpoint op die fungeert als tussenlaag tussen AI-modellen en je systemen. Deze laag bepaalt hoe data wordt ontsloten, in welke structuur en met welke beperkingen. Je verplaatst geen data, maar beschrijft hoe die data mag worden benaderd.

4. Definieer wat wel en niet toegankelijk is
Leg expliciet vast welke onderdelen AI mag gebruiken en welke niet. Dit kan gaan om specifieke contenttypes, metadata of prestatiegegevens. Hiermee voorkom je dat AI conclusies trekt op basis van incomplete of irrelevante informatie.

5. Koppel AI-tools of agents aan MCP
Sluit AI-modellen of tools aan die MCP ondersteunen en context kunnen opvragen via het protocol. Controleer hierbij niet alleen of de koppeling technisch werkt, maar ook of de juiste informatie wordt opgehaald en correct wordt geïnterpreteerd.

6. Test op gebruik, niet op techniek
Test het niet door te kijken of data beschikbaar is, maar door te analyseren hoe AI de informatie gebruikt. Worden de juiste pagina’s meegenomen? Wordt verouderde content genegeerd? Dit geeft inzicht in waar structuur of onderhoud nog tekortschiet.

7. Maak onderhoud onderdeel van het proces
Het toevoegen is geen eenmalige actie. Nieuwe content, aanpassingen in structuur of veranderende prioriteiten vragen om doorlopend onderhoud. Door dit structureel te borgen, voorkom je dat MCP een statische laag wordt die zijn waarde verliest.

Wat MCP betekent voor jou als marketeer

Voor marketeers verandert de rol. SEO draait minder om losse taken en meer om inhoudelijke keuzes. Het dwingt je om na te denken over context: wat moet AI begrijpen over jouw expertise, je content en je positionering? Gebruik SEO als fundament voor AI-zichtbaarheid. GEO wordt daarmee geen extra kanaal, maar een versterking van bestaande SEO-inspanningen.