Ontdek verborgen semantische hiaten, versnel authority-gedreven clusters met meer dan 20% en claim entity-based SERP-posities vóór je concurrenten.
Een entity gap-analyse vergelijkt de entiteiten en relaties die jouw pagina’s behandelen met die in toprankende concurrenten of een Knowledge Graph, waardoor semantische hiaten zichtbaar worden die topical authority-signalen onderdrukken. SEO-specialisten voeren deze analyse uit tijdens audits of clusterplanning om nieuwe content, schema-markup en interne links te prioriteren die deze hiaten dichten en zo extra rankings, verkeer en entiteit-gedreven SERP-features te realiseren.
Entity Gap Analysis is het proces waarbij de entiteiten (personen, plaatsen, concepten, producten) en hun onderlinge relaties in jouw content worden vergeleken met die welke naar voren komen in:
Het doel is ontbrekende of zwakke entiteiten bloot te leggen die signalen van topical authority beperken, E-E-A-T-indicaties verzwakken en de kans op entity-gedreven SERP-features (AI Overviews, knowledge panels, productcarrousels) verminderen. Voor directors is het een prioriteringskader dat nieuwe content, schema’s en interne links afstemt op omzetdoelstellingen in plaats van op onderbuikgevoel.
Coverage Index = (# JouwEntiteiten / # ConcurrentEntiteiten) en een Relationship Depth Score (gemiddeld aantal hops in de graph).Een enterprise-SaaS-klant zag het aantal MQL’s met 18% stijgen in twee kwartalen:
Een keyword gap-analyse somt ontbrekende lexicale termen op, zoals “online payroll”, “HR-software” of exact-match zoekzinnen. Een entity gap-analyse identificeert ontbrekende concepten die zoekmachines in hun knowledge graphs onderscheiden—bijvoorbeeld toezichthoudende instanties (IRS, HMRC), uitbetalingsfrequentie, termijnen voor directe storting en FICA-belastingen. Deze entiteiten kunnen onder verschillende oppervlakte-teksten voorkomen (“Internal Revenue Service”, “IRS”) en zijn niet altijd voor de hand liggende zoekwoorden. Door deze entiteiten te mappen vul je thematische dekking en context aan die de NLP-modellen van Google rond het onderwerp verwachten, wat de relevantiesignalen versterkt voorbij louter keywordmatching.
1) Extraheer entiteiten uit hoog-rankende URL’s met behulp van een NLP-API (Google Cloud Natural Language, IBM Watson of in-platform tools zoals InLinks).<br> 2) Vergelijk die entiteitenlijst met de entiteiten op je eigen pagina om hiaten te vinden—bijv. “net metering”, “omvormerrendement”, “ITC 30% belastingkrediet”, “monokristallijn vs. polykristallijn”, “terugverdientijd”.<br> 3) Cluster de ontbrekende entiteiten per fase van zoekintentie (kostendrijvers, financieringsincentives, technische specificaties). Prioriteer aanvullingen die zowel vaak bij concurrenten voorkomen als een hoge zakelijke waarde hebben (bijv. “ITC tax credit” beïnvloedt de conversie). Voeg secties, visuals of FAQ’s toe over deze entiteiten en werk waar relevant de gestructureerde data (FAQPage, Product) bij.
a) Impressies en gemiddelde positie voor semantisch gerelateerde zoekopdrachten in Google Search Console. Als de entity-verrijking de topical authority heeft verbeterd, zou je een bredere dekking van zoekopdrachten en een incrementele rankingstijging moeten zien. b) Click-through rate (CTR) voor zoekopdrachten die nu op posities 3-10 ranken. Entity coverage levert vaak rijkere snippets op (FAQ, HowTo of AI Overviews-citaties), wat de SERP-ruimte en de CTR kan vergroten nog vóór positie 1 wordt bereikt.
Interne links geven de inhoudshiërarchie aan en helpen crawlers naar diepere context over de entiteit te navigeren, waardoor topical clusters worden versterkt. Gestructureerde data (bijv. Product, FAQ, HowTo) tagt de entiteit expliciet voor Google’s Knowledge Graph en vergroot zo de kans op rich snippets en AI Overview-citaten. Het simpelweg opnemen van entiteitswoorden in de tekst voldoet misschien aan lexicale dekking, maar levert zwakkere disambiguatie en minder machine-leesbare signalen op.
✅ Better approach: Bouw eerst een lichtgewicht knowledge graph (entiteit → attributen → relaties). Geef prioriteit aan ontbrekende ouder-, kind- of zusterentiteiten en verwerk die vervolgens in koppen, bodytekst, schema.org-markup en interne links, in plaats van brute-force zoekwoordinsertie.
✅ Better approach: Kruiscontroleer de geëxtraheerde entiteiten met de Google Knowledge Graph API, Wikipedia en PAA-data. Wordt een entiteit daar niet herkend, maak dan ondersteunende content, voeg gestructureerde data toe en bouw gezaghebbende links totdat Google de entiteit in die bronnen toont.
✅ Better approach: Zet de analyse om in uitvoeringsbriefings: koppel elke entiteit aan een doel-URL, bepaal de plaatsing (H2, FAQ, productspecificatie), voeg interne linkdoelen toe en stel deadlines en verantwoordelijken in binnen je CMS of projectmanagementtool.
✅ Better approach: Stel maandelijkse crawls in via een NLP-API (Google Natural Language, Diffbot, InLinks) om de aanwezigheid van entiteiten, hun salience en connectiviteit ten opzichte van concurrenten te meten, en correleer die scores vervolgens met organisch verkeer en conversies om de ROI aan te tonen.
Verhoog de impact van campagnes door de CTR te volgen—de …
Meet hoe vaak Google de gebruikersreis beëindigt — en leer …
Verhoog de Entity Presence Score om premium SERP-features veilig te …
Ontcijfer de gebruikersintentie om content af te stemmen op aankooptrajecten, …
Optimaliseer scroll-stopping micro-interacties om de CTR te verhogen, gedragsmatige signalen …
Spoor verschuivende gebruikersdoelen vroegtijdig op en update content proactief om …
Get expert SEO insights and automated optimizations with our platform.
Start Free Trial