Op 14 augustus verwisselde Google het model achter zijn AI Mode. Geen persbericht, geen blog. Eén bericht op X van Robby Stein, VP Product bij Google Search, en klaar.
De nieuwe motor heet Gemini 3.7 Flash. Het is de derde keer in negen maanden dat Google het brein achter zijn zoekantwoorden verwisselt: Gemini 3 Pro in november, Gemini 3.5 Flash-Lite in juli, en nu dit.
Voor jou als werkgever klinkt dat als techniek ver van je bed. Dat is het niet.
Wat AI Mode doet als een kandidaat jouw sector zoekt
Het model haalt bronnen op, weegt ze, en kneedt er één antwoord van met twee of drie namen erin. Jij hoopt dat een van die namen de jouwe is.
Nu het ongemakkelijke deel. Verwissel je het model, dan verandert het antwoord, ook als de bronnen exact hetzelfde blijven. Dezelfde pagina’s, dezelfde reviews, dezelfde vacatures. Een ander model leest ze, en vat ze anders samen. Er ging geen ranking op de schop en er kwam geen core update. Het enige wat veranderde, was het model dat de bronnen tot een antwoord kneedt.
Flash vs. Pro: waarom het model bepaalt wie er wordt genoemd
De reden dat het antwoord verandert, zit in het model zelf. Een Flash-model is gebouwd op snelheid, een Pro-model op diepgang. Ze wegen bronnen anders, ze vatten korter of langer samen, en ze durven de ene keer een naam te noemen waar ze de andere keer op veilig spelen. Dezelfde feiten, een ander oordeel.
Dat betekent iets simpels en hards. De werkgever die vorige maand werd genoemd, kan deze maand wegvallen. Zonder dat er iets aan zijn site is veranderd. Zonder dat hij iets fout heeft gedaan. Puur omdat het model onder hem is verschoven.
En je hoort het niet. Deze versie is voorlopig opt-in voor betalende gebruikers en alleen in het Engels. Het patroon is wat telt: de laag die bepaalt wie genoemd wordt, verandert om de paar maanden, en meestal merk je het pas als je erop let. Google’s eigen helppagina noemt niet eens welk model de standaard aandrijft. De laag waar jouw zichtbaarheid aan hangt, is een zwarte doos die zonder aankondiging van vorm verandert.
Dezelfde week rolde Google zijn derde spamupdate van 2026 volledig uit. De hele zoekomgeving beweegt continu, boven en onder de motorkap.
Hier zit het verschil met hoe de meeste werkgevers naar zichtbaarheid kijken. Ze behandelen het als een klus met een einddatum: de werkenbij-site één keer op orde, de teksten één keer herschreven, afgevinkt. Het model dat elke paar maanden wisselt, trekt die aanpak onderuit. Wat je in mei citeerbaar maakte, kan in augustus onder een nieuw model anders uitpakken.
Meten als gewoonte, niet als eenmalige actie
We zien die beweging in het werk. In een doorlopende monitoring stel ik elke week dezelfde vragen over meerdere AI-platforms, en de lijst met genoemde werkgevers schuift, soms binnen één maand. De namen bewegen doordat de modellen eronder bewegen, terwijl de werkgevers zelf niets aan hun site veranderen. Wie alleen in het voorjaar mat, denkt dat hij zichtbaar is, en weet niet dat het antwoord in het najaar iemand anders noemt.
Voor recruitment verschuift daarmee waar het gevecht zit. De kandidaat komt binnen met een beeld dat een model heeft gevormd, en dat model kan sinds je laatste meting alweer een ander zijn. Je stuurt op de werkelijkheid van vorige maand, terwijl de kandidaat in die van vandaag zit.
Wat vandaag het antwoord is, is na de volgende modelwissel misschien een voetnoot. Wat vandaag een voetnoot is, kan na de wissel daarna vooraan staan. En wat je één keer instelt en daarna loslaat, ben je over drie maanden kwijt zonder dat iemand je waarschuwt.
Dus meet je het als een beweging. Elke maand dezelfde vragen die jouw kandidaten stellen, op elk platform dat ze gebruiken, vastgelegd in een reeks die je naast elkaar kunt leggen. Dan zie je een daling voordat het je instroom raakt, en weet je of het aan jou ligt of aan een model dat is verwisseld.
Meten vertelt je waar je staat; stijgen is het werk erna. Zie je je naam zakken na een modelwissel, dan ga je terug naar de bronnen: welke pagina pakte het oude model wel en het nieuwe niet, en waarom. Dat is handwerk, geen knop.
De basis eronder verandert minder snel dan het model erboven. Techniek waar de crawler bij mag, structuur die elk model kan samenvatten, feiten die overal hetzelfde staan: dat blijft overeind, welk model Google er ook onder hangt. Een sterk fundament wint van een toevallig gunstige modelversie, elke keer opnieuw.
Google blijft zijn model verwisselen, vaker dan het je vertelt. De werkgevers die dat overleven, hebben één gewoonte gemeen: ze blijven meten terwijl de grond onder het antwoord beweegt.
Mijn naam is Bryan Peereboom, oprichter van AI Rebels. Wij maken werkgevers zichtbaar in taalmodellen.