Inhoudsopgave
- Het probleem met de huidige aanpak
- De nieuwe realiteit van zoeken
- Het 4-stappenplan voor schaalbare AI-content
- Je merk wordt belangrijker dan je website
Deel dit artikel
Deze pagina direct samenvatten
Je hebt geïnvesteerd in AI voor je content. Logisch, want het belooft snelheid en schaalbaarheid. Maar kijk eens kritisch naar je website. Klinkt het als jouw merk? Of zou je concurrent het ook geschreven kunnen hebben?
Het probleem ligt niet aan de AI-tools. Het zit ‘m eerder in hoe de meeste bedrijven AI inzetten: als kopieermachine in plaats van als versterker van hun eigen expertise. Het resultaat is content die technisch correct is, maar niemand raakt. En die jouw klant inmiddels zelf ook uit ChatGPT kan halen.
In deze blog lees je hoe je AI-content schaalt zonder dat je merk verwatert. Je krijgt een concreet stappenplan om content te maken die aansluit op de specifieke vragen van jouw klant.
Het probleem met de huidige aanpak
Jarenlang was de standaard aanpak hetzelfde: een zoekwoordenonderzoek doen, een lijst met termen maken, kijken wat concurrenten doen en daar een “betere” versie van maken.
Die aanpak voldoet niet meer aan de huidige norm: Google heeft AI Mode geïntroduceerd, je klant haalt standaardinformatie inmiddels zelf uit ChatGPT. Informatie is commodity geworden. Alle publieke data die jij kunt ophalen, kan je concurrent ook ophalen. Sterker nog: een stagiair met ChatGPT kan vaak dezelfde output uit een systeem halen als een senior marketeer. Dit betekent dat je meer moet doen dan bestaande informatie hergebruiken.
Wat overblijft is bewijs en context die jou een voorsprong geven: cases, benchmarks, dingen die jullie vaak fout zien gaan, uitspraken van klanten. Dat zit niet in de informatiebak van ChatGPT. Dat is jouw onderscheidende vermogen.
De nieuwe realiteit van zoeken
De klantreis is geen nette trechter meer. Mensen hoppen continu van platform naar platform. Ze zien iets op social, stellen een vraag in ChatGPT, checken reviews, gaan naar YouTube, komen terug in een nieuwe chat. En die LLM weet inmiddels meer over je klant dan je denkt. Hij kent de gezinssituatie, de twijfels, de vorige gesprekken. Al die context neemt hij mee.
Daarnaast gebruikt 41% van de volwassenen dagelijks spraakgestuurde zoekopdrachten. Zoekopdrachten worden langer, meer conversationeel. En op beslismomenten gaat je klant pas naar Google.
Het belangrijkste inzicht: zoekwoorden vertellen je wat iemand intypt, niet waarom. Je klant beslist op basis van twijfel, ervaring en context. Niet op basis van de woorden die hij gebruikt.
Daarin is het belangrijk om echt eens je eigen customer journey door te lopen. Niet vanuit marketing-oogpunt, maar vanuit het perspectief van je klant
Het 4-stappenplan voor schaalbare AI-content
Succesvolle, schaalbare AI-content maak je in vier stappen:
- Strategie bepalen. Definieer job-based personas, leg je tone of voice vast en kies je domeinen
- Data verzamelen. Combineer publieke data met field data
- Uitvoering. Schrijf op basis van je eigen dataset
- Feedback loop. Verbeter continu als contentregisseur
Stap 1: werk met job-based personas
Vergeet traditionele doelgroepomschrijvingen. Niet “Marie, 63 jaar”, maar: welke taak probeert jouw klant te volbrengen? Dezelfde doelgroep kan totaal verschillende jobs hebben. En elke job vraagt om andere content.
Een starter heeft onzekerheid in het aankoopproces. Die heeft andere content nodig dan een expert die zoekt naar details of voorwaarden. Een vergelijker wil criteria zien. Een snelle beslisser wil direct contact.
Voor elke persona heb je vier bouwstenen nodig:
- Context van het probleem: in welke situatie ontstaat het?
- Intensiteit van de struggle: hoe dringend is de behoefte?
- Huidige oplossing: wat doet de klant nu?
- Gewenste progressie: wat wil de klant bereiken?
Een praktisch voorbeeld
Een vastgoedbelegger in box 3 zit onzeker in de wedstrijd. De regelgeving is onvoorspelbaar, elke keuze heeft grote financiële impact. De huidige oplossing? Uitstellen. De gewenste progressie? Rust, controle, voorspelbaarheid. Dat is hele andere content dan een generiek artikel over box 3. Of content voor een starter die net wil beginnen met beleggen.
Stap 2: verzamel twee soorten data
Het verschil tussen gemiddelde en onderscheidende AI-content zit ‘m in de combinatie van publieke data en field data.
Publieke data heeft iedereen: zoekwoordenonderzoek, concurrentie-analyses, People Also Ask-vragen. Dit zorgt voor brede dekking en topical authority.
Field data heb jij alleen: sales calls, support interacties, klantgesprekken, interne expertise. Dit zorgt voor relevantie en conversies.
Als je alles op basis van publieke data doet, word je generiek. Je doet precies hetzelfde als je concurrenten. Voeg je field data toe, dan wordt het onderscheidend.
Praktisch aan de slag met field data
Iedereen die een lopend bedrijf heeft, voert gesprekken met klanten. Misschien jij niet, maar wel je collega’s. Sales, support, onboarding, zelfs sollicitatiegesprekken. Terwijl jij dit leest, praten je collega’s met klanten over dingen die in jouw content hadden moeten zitten.
Een voice recorder kan je hierbij helpen. Maandag bij sales, dinsdag bij klantenservice, woensdag bij een onboarding. Maak transcripten en haal de bruikbare data eruit: klantvragen, pijnpunten, bezwaren, koopcriteria. Zo verzamel je informatie die je nergens anders vindt.
Stap 3: laat AI schrijven op basis van jouw dataset
Pas wanneer AI schrijft op basis van jóuw dataset, gebeurt er iets interessants.
Je start met een content-idee. Dat bepaalt de initiële prompt: format, doel, onderwerp, doelgroep. AI raadpleegt jouw field dataset en checkt of er specifieke informatie beschikbaar is. Die informatie gaat in een superprompt: tone of voice, pillar-context, field data, doelgroep, intentie.
Pas daarna vul je aan met publieke bronnen. Feiten, statistieken, actuele informatie. Die informatie is al vaak genoeg online verschenen. Die vult je content gaps op, maar vormt niet de kern.
Het resultaat is content die klinkt als jij. Niet als iedereen.
Stap 4: blijf regisseur
AI kan 80% van het werk voorbereiden. De laatste 20% bepaalt het verschil. Jij bent de eindbaas, niet AI.
Stel jezelf bij elke tekst deze vragen:
- Klopt de tone-of-voice?
- Is het geschreven voor de juiste doelgroep?
- Sluit het aan bij je doelen?
- Kunnen we bewijzen toevoegen?
- Missen er expert-inzichten?
- Zijn er cijfers of voorwaarden die we moeten toevoegen?
Door dit proces kom je ook tot nieuwe ideeën. Zijn er experts die ik wil interviewen? Mis ik context die ik moet toevoegen aan mijn dataset? Op die manier verrijk je continu je eigen data en wordt je content steeds sterker.
Je merk wordt belangrijker dan je website
De afgelopen twintig jaar hebben we onze website belangrijker gemaakt dan ons merk. Onze marketing was onze website. Als mensen daar kwamen en een formulier invulden, was het geslaagd. Maar in een wereld waarin iedereen een LLM op zak heeft, moet je merk weer centraal staan.
Als je doelgroep niet scherp gedefinieerd is, weet een LLM ook niet welke content voor hen relevant is. Als niet duidelijk is waar jij sterk in bent, kan dat niet gematcht worden. Daarom laad je je merk met de juiste informatie via dit proces.
Op het moment dat jij vroeg in de klantreis als bron wordt gebruikt door LLM’s, wordt je klant vaker blootgesteld aan jouw merk. Dat is de essentie van marketing: zichtbaar zijn in de hele klantreis, zodat de kans dat mensen bij jou kopen groter is dan bij je concurrent.
We draaien op dit moment een experiment met 20 bedrijven. Daaruit zien we dat op het moment dat je het internet verrijkt met nieuwe inzichten, je daar voor langere periode door beloond wordt. De eerste die geïndexeerd wordt met een nieuw inzicht, wordt beloond door de LLM.
