Jenn Ortiz Navarro · Oprichter en directeur van Shymow

Bedrijven doen veel meer dan ze laten zien. AI zou daar niet naar hoeven te raden.

En ze veranderen vaak sneller dan hun pagina’s. Ik richtte Shymow in 2015 op, na jaren in marketing, digitale strategie, SEO en digitale reclame te hebben gewerkt. Vandaag leid ik Shymow om die kloof te dichten: we structureren wat je bedrijf weet, doet en kan aantonen, zodat mensen en AI-assistenten over verifieerbare feiten beschikken, in plaats van over hiaten die ze met aannames moeten opvullen.

Digitale loopbaan: Sinds 2008
Shymow: Ik richtte het op in 2015
Huidig werk: Leidinggeven aan Shymow en aan ons eigen systeem voor kennisgovernance

Ik heb hetzelfde probleem steeds opnieuw gezien: bedrijven doen ervaring op, verfijnen hun diensten en vinden hun eigen manier van werken, maar online lijken ze nog altijd eenvoudiger, ouder of algemener dan het werkelijke bedrijf.

Wanneer kennis niet duidelijk is en niet wordt beheerd, kan elke pagina, elk document of elke assistent uiteindelijk een andere versie van het bedrijf reconstrueren.

Hoe kan er strategie zijn zonder kennis?

Die vraag vat mijn manier van werken samen. Voordat ik een pagina herschrijf of een hulpmiddel kies, moet ik begrijpen wat iemand moet weten om voor dat bedrijf te kiezen en welke feiten die keuze ondersteunen.

Vaststellen. Ik leer het bedrijf kennen, herken de waarde die het team als vanzelfsprekend is gaan beschouwen en zoek naar wat tussen pagina’s, gegevens en bronnen verloren is gegaan of tegenstrijdig is geworden. Ook voer ik tests met een datumstempel uit om te zien wat zoekmachines en assistenten ophalen en weglaten.
Beslissen. Ik scheid wat de organisatie kan aantonen van wat ze alleen wil beweren en bepaal wat duidelijk moet zijn: identiteit, aanbod, doelgroepen, bewijs en grenzen.
Coördineren en controleren. Ik vertaal die definitie naar beslissingen over content, informatie, meting en technologie, met criteria om de implementatie te controleren.

Het resultaat is niet noodzakelijk meer content. Het is een getrouwere weergave van het bedrijf, uitvoerbare prioriteiten en een manier om het werk te controleren.

Ik kan werken aan de bronnen waarover een bedrijf controle heeft en observeren wat derden op een bepaald moment tonen. Ik kan niet bepalen wat ChatGPT, Gemini of een ander extern platform zal antwoorden. Dat beloven zou niet eerlijk zijn.

Eén probleem, twee interventieniveaus

Ze worden niet gekozen op basis van de omvang van het bedrijf, maar op basis van de plek waar de kloof ontstaat.

01Wanneer het probleem zich op de website concentreert: Het bedrijf weet wie het is, wat het aanbiedt en wat het kan aantonen, maar de website geeft dat niet duidelijk weer. In dat geval kan een afgebakende interventie op het gebied van strategie, belangrijke pagina’s, informatiearchitectuur, content, gestructureerde gegevens en technische controles voldoende zijn.
02Wanneer ook de kennis zelf structuur nodig heeft: Geldige informatie is verdeeld over bronnen, versies, teams en beslissingen. De website is dan niet langer de enige werkeenheid: vóór publicatie moet worden bepaald welke kennis bestaat, hoe die wordt geclassificeerd, welke relaties ze heeft, welk bewijs haar ondersteunt, welke versie actueel is en wie haar kan beoordelen of goedkeuren.

Het tweede niveau vereist een systeem

Bij Shymow ontwikkelen en verbeteren we ons eigen systeem voor kennisgovernance en kennisengineering. De architectuur modelleert kennis als identificeerbare en geclassificeerde objecten: ze maakt expliciet wat ze zijn, welke functie ze vervullen en welk soort bewering ze bevatten; daarnaast kunnen ze onderling worden verbonden en, waar passend, aan bewijs worden gekoppeld. Ook hun versie en governancestatus worden vastgelegd.

De technische signatuur

Eenheid: Objecten met een expliciete identiteit, functie en classificatie.
Context: Relaties, bronnen en bewijs die waar passend kunnen worden gekoppeld.
Governance: Versie, status en validatiecriteria.
Representaties: Een voor mensen zichtbare canonieke bron en machineleesbare uitvoer in JSON en Markdown.

Zo kan een organisatie kennis beoordelen, goedkeuren en hergebruiken, met minder afhankelijkheid van verspreide versies en minder noodzaak om de context telkens opnieuw op te bouwen.

De software onderhoudt dat beheerde register en genereert de representaties ervan. Het systeem is al in software geïmplementeerd en wordt verder ontwikkeld en verbeterd. Het wordt nog niet aangeboden als een afgerond product: het werk wordt uitgevoerd in overeengekomen fasen.

Wat er verandert naargelang de oorsprong van het probleem

De twee niveaus in het kort
Diagnostische vraag	Websiteniveau	Systeemniveau
Waar ontstaat de kloof?	In de publieke weergave: aanbod, pagina’s, content of technische signalen.	In kennis die verdeeld is over bronnen, versies, teams en beslissingen.
Waaraan werken we?	Strategie, informatiearchitectuur, content, gestructureerde gegevens en controles binnen een afgebakende websiteopdracht.	Kennisobjecten, classificatie, relaties, bewijs, versies, statussen en governanceregels die in software zijn geïmplementeerd.
Welke output hebben we onder controle?	Een duidelijkere webweergave en vastgelegde implementatieprioriteiten.	Een beheerd register, canonieke bronnen en machineleesbare representaties.

Het zijn geen twee gelijkwaardige plannen en evenmin een route voor kleine bedrijven en een andere voor grote bedrijven. De diagnose bepaalt welk niveau en welke fase elk probleem vereist.

De methode kwam later; de vragen waren er al

Lang voordat generatieve AI een commerciële categorie werd, interesseerde ik me al voor de manier waarop we kennis opbouwen, overdragen en verliezen. Die belangstelling bepaalde mijn studiekeuzes: ik ben afgestudeerd in Geesteswetenschappen, met een specialisatie in Cultuurmanagement, en in Reclame en Public Relations; daarnaast behaalde ik een master in de Informatie- en Kennismaatschappij, binnen de onderzoeksrichting.

Daarna volgden jaren in marketing, digitale strategie, SEO, digitale reclame, content en de leiding van webprojecten. AI veranderde de schaal van het probleem, niet de rode draad in mijn loopbaan. Na verloop van tijd herkende ik in verschillende soorten werk steeds dezelfde zorg: hoe we wat we weten kunnen weergeven zonder het zo sterk te vereenvoudigen dat het wordt vervormd, en hoe we die weergave kunnen laten evolueren wanneer betere feiten of perspectieven opduiken.

Vandaag pas ik die basis toe door leiding te geven aan Shymow. Ik heb mijn eigen systeem voor kennisgovernance en kennisengineering gecreëerd. Ik heb het geluk te kunnen rekenen op een uitzonderlijk technisch team dat die visie omzet in een technologische realiteit.

Een loopbaan opgebouwd in uiteenlopende omgevingen

Ik heb voornamelijk gewerkt met kleine bedrijven en specialistische B2B-bedrijven, maar ook met merken, redactionele projecten en media op grotere schaal. Die verscheidenheid zegt meer dan een lijst met logo’s: ze heeft me gedwongen waarde te vertalen, mensen te coördineren, informatie te ordenen en commerciële beslissingen te verbinden met systemen die ze kunnen uitvoeren.

Ervaringsgebieden in het kort
Omgeving	Werk en lessen	Referenties
Kleine bedrijven en specialistische B2B-bedrijven	Strategie, SEO, content en digitale weergave. Ik leerde de waarde te herkennen die een team vanzelfsprekend is gaan vinden en nog altijd niet goed kan uitleggen.	Het grootste deel van mijn professionele loopbaan sinds 2008.
Merken en content op grotere schaal	Redactioneel en SEO-werk binnen structuren met grote volumes, gedeelde criteria en behoefte aan consistentie.	In 2015 vertrouwde Westwing mij al rechtstreeks SEO-opdrachten toe.
Redactionele projecten met media	Relaties aangaan, de hoofdpagina, SEO-richtlijnen, zoekwoorden, contact met media en coördinatie van redacteuren.	La Vanguardia en Mundo Deportivo, via Ever-Growing, dat het platform en de technische ontwikkeling leverde.
Shymow en kennissystemen	Ik heb Shymow opgericht en geef er vandaag leiding aan, gesteund door mijn eigen systeem voor kennisgovernance en kennisengineering. Niets hiervan zou mogelijk zijn zonder mijn geweldige technische team, dat deze visie omzet in een tastbare technologische realiteit.	Shymow sinds 2015 en het eigen systeem dat we momenteel ontwikkelen en verbeteren.

De namen onderbouwen concrete werkzaamheden; op zichzelf vatten ze mijn loopbaan niet samen.

Wat beide contexten verbindt

AI maakt deel uit van het huidige probleem, maar verklaart niet al mijn werk. GEO, AEO, SEO, content en gestructureerde gegevens kunnen deel uitmaken van een website-interventie. Op het tweede niveau zijn het onderdelen van een bredere architectuur voor kennisgovernance en kennisengineering.

Ik lees een website (en het systeem erachter) als commercieel verhaal, beslissing, ervaring, gegevens en technische representatie. Zo verbind ik aanbod, content, meting en implementatie zonder ze als losse onderdelen te behandelen.

Betekenis behouden betekent niet dat je die bevriest. Het betekent duidelijk maken welke versie actueel is, welke feiten haar ondersteunen en wat moet veranderen wanneer het bedrijf verandert.

Ik voeg geen technologie toe om een bedrijf modern te laten lijken. Ik gebruik technologie wanneer die helpt te bewaren wat het bedrijf weet, duidelijker uit te leggen wat het doet en met feiten te onderbouwen wat het beweert.

Veelgestelde vragen over Shymow en mijn werk

Labels helpen een probleem te vinden; ze volstaan niet om de reikwijdte ervan te bepalen. Deze antwoorden verduidelijken wat we doen, hoe de twee niveaus samengaan en wat wel en niet kan worden beloofd.

Werkt Shymow met mkb-bedrijven, of alleen met complexe organisaties?

Met beide. Een mkb-bedrijf kan een afgebakende website-interventie nodig hebben of een dieper kennisprobleem hebben; een grote organisatie hoeft soms maar een paar pagina’s te corrigeren. De omvang bepaalt het niveau niet. Eerst stellen we vast waar de kloof ontstaat en daarna bepalen we de reikwijdte.

Wat betekent “kennissysteem” hier?

Het is ons eigen systeem dat kennis modelleert als identificeerbare en geclassificeerde objecten. Waar passend kunnen ze onderling worden verbonden en aan bewijs worden gekoppeld, en kunnen hun versie en governancestatus worden vastgelegd. De software onderhoudt dat register, koppelt het aan een voor mensen zichtbare canonieke bron en genereert machineleesbare representaties in JSON en Markdown. Het systeem wordt ontwikkeld en blijft evolueren.

Is Shymow een GEO-, AEO- of AI-SEO-adviesbureau?

Als je hier terecht bent gekomen omdat je zocht naar een adviesbureau voor GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) of AI-SEO, dan is het antwoord ja: een website-interventie kan dat vraagstuk aanpakken. Maar die labels beschrijven slechts een deel van Shymow. Wanneer kennis verdeeld is over bronnen, teams en systemen, zijn SEO en gestructureerde gegevens onderdelen van een bredere architectuur, niet de kern van het werk.

Wat kunnen jullie concreet voor mijn bedrijf doen?

Alles begint met begrijpen waar de informatie van je bedrijf verloren gaat of wordt vervormd. Afhankelijk daarvan kan ons werk het volgende omvatten:

Je huidige digitale voetafdruk onderzoeken. Met tests met een datumstempel controleren we wat je website, zoekmachines en AI-assistenten momenteel over je bedrijf tonen, en stellen we tegenstrijdigheden, ontbrekende informatie of verschillen vast ten opzichte van wat het werkelijk kan aantonen.
Direct aan de website werken. Als het probleem in de publieke weergave ligt, passen we de strategie, informatiearchitectuur, content, gestructureerde gegevens en technische controles aan, zodat je bedrijf duidelijker, consistenter en beter verifieerbaar wordt weergegeven.
Een beheerd register opbouwen. Als kennis verspreid is over teams, documenten en versies, werken we in fasen met ons eigen systeem, zodat je organisatie kan vaststellen welke informatie actueel is, die kan beoordelen, goedkeuren en hergebruiken zonder context te verliezen.

De reikwijdte wordt vóór de start schriftelijk vastgelegd. Een diagnose omvat niet automatisch de implementatie en het systeem wordt nog niet aangeboden als een afgerond product.

Waarom kunnen ChatGPT, Gemini of andere systemen informatie over een bedrijf verzinnen of vervormen?

Omdat ze werken met informatie uit verschillende bronnen en fouten kunnen maken, zelfs wanneer die bronnen goed zijn. We vergelijken antwoorden met een datumstempel met verifieerbare bronnen om ontbrekende informatie of tegenstrijdigheden vast te stellen in wat de organisatie beheert, en scheiden die correcties van fouten die we niet met zekerheid kunnen toeschrijven of beheersen.

Als je bedrijf meer weet dan het kan uitleggen, laten we dan in gesprek gaan.

De eerste stap is niet het kiezen van een hulpmiddel, maar begrijpen wat buiten beeld blijft en waar het probleem ontstaat.

Een gesprek aanvragen