Zo ontstaan AI-antwoorden
Knowledge cutoff
Ook wel: Trainingsdata-cutoff
Een knowledge cutoff is de datum waarna de trainingsdata van een model stopt, zodat het model niets nieuwers weet, tenzij het dat opzoekt.
In gewone woorden
Een model wordt getraind op data tot een bepaalde datum, en dan uitgebracht. Alles na die datum ontbreekt in zijn geheugen.
AI-bedrijven publiceren die datums. Anthropic noemt bijvoorbeeld per Claude-model een „training data cutoff” en een „reliable knowledge cutoff”.
Voorbeeld
Je winkel verhuisde na de cutoff-datum van een model naar een nieuw adres. De ingebouwde kennis van het model heeft nog het oude adres. Alleen live opzoeken, grounding, kan het nieuwe vinden.
Waarom het telt voor AI-zoeken
Voor alles wat recent is, hangen AI-antwoorden af van ophalen en niet van geheugen.
Google beschrijft grounding als het model content uit de Google Search-index geven op het moment van de prompt, om feitelijkheid en relevantie te verbeteren.
Wat je kunt doen
- Publiceer wijzigingen, zoals nieuwe prijzen, producten of adressen, op je eigen site, waar een systeem met grounding ze kan vinden.
- Toon een duidelijke datum „laatst bijgewerkt” op pagina’s die veranderen.
- Haal oude, foute informatie van je site, zodat opzoeken die niet vindt.
Vaak verward met
- Context window
- Het context window is hoeveel een model in één keer kan lezen. De knowledge cutoff is hoe recent zijn ingebouwde kennis is.
Bronnen
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