Zo ontstaan AI-antwoorden
Chunking
Chunking betekent lange documenten in kleinere stukken tekst knippen voordat ze geïndexeerd worden, zodat een retrieval-systeem alleen de passage teruggeeft die een vraag beantwoordt.
In gewone woorden
Een hele webpagina is vaak te lang om in één keer aan een model te geven, dus RAG-systemen knippen haar eerst in chunks.
Anthropic beschrijft chunks als meestal niet meer dan een paar honderd tokens per stuk.
Voorbeeld
Een lange gids over fietsreparatie kan worden opgeknipt in chunks als „band plakken”, „remmen afstellen” en „ketting smeren”. Een vraag over remmen haalt dan alleen het stuk over remmen op.
Waarom het telt voor AI-zoeken
Chunking gaat over hoe AI-systemen je pagina verwerken, niet over iets wat jij zelf moet doen.
Google zegt dat je je content voor Google Search niet in piepkleine stukjes hoeft te knippen. Zijn systemen begrijpen meerdere onderwerpen op één pagina en kunnen het relevante deel tonen.
Wat je kunt doen
- Schrijf eerst voor mensen: één duidelijke kop per deelonderwerp levert al natuurlijke chunks op.
- Laat de eerste zin onder elke kop die kop beantwoorden.
- Knip een goede pagina niet op in veel dunne pagina’s voor AI. Google waarschuwt dat aparte pagina’s maken voor elke variant van een zoekvraag, vooral om rankings te manipuleren, ingaat tegen zijn beleid tegen misbruik van content op schaal (scaled content abuse).
Vaak verward met
- Passage ranking
- Chunking is hoe een retrieval-systeem documenten opknipt. Passage ranking is een systeem van Google dat losse secties van een pagina beoordeelt.
Bronnen
- Anthropic: Introducing Contextual Retrieval
- Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features on Google Search
Feiten en bronnen voor het laatst gecontroleerd op 19 oktober 2026.
Verwante begrippen
Hoe doet jouw pagina het in AI-zoeken?
GEO-Score checkt één pagina op 22 signalen, van toegang voor AI-crawlers tot structured data, en laat zien wat je eerst moet oplossen.
Analyseer een pagina