Dit fundament heb je nodig vóór je AI inzet voor content

AI belooft snelheid. En snelheid voelt als vooruitgang. Zeker in marketingteams waar de druk op output hoog is. Meer content, sneller live, minder afhankelijk van capaciteit. Voor teams met ambitie voelt dat als winst. Maar precies daar zit het risico. Want als je versnelt zonder helder te hebben waar je merk voor staat schaal je niet je kracht, maar vaagheid. Juist dan maken deze modellen zichtbaar waar je merk, positionering en tone of voice niet scherp genoeg zijn.

De snelle assistent die nooit verrast

Veel organisaties zetten Large Language Models (LLM’s) in op het moment dat de druk oploopt. Er moet meer content komen. De planning moet gevuld worden. Campagnes moeten draaien. Social posts moeten live. En de tool levert: teksten zijn logisch, correct en bruikbaar. Alleen zelden onderscheidend. Want sneller schrijven is makkelijk. Maar sneller goed schrijven?
LLM’s zijn eigenlijk grote voorspellingsmachines: ze zijn getraind op een gigantische hoeveelheid data, leren patronen herkennen en genereren output die aan deze patronen voldoet. Dat doen ze razendsnel, maar wel op basis van wat ze kennen. Voorspelbare output dus.
Campagneconcepten? Top-10 lijstjes.
Storytelling? Bekende opbouwen, voor de hand liggende eindes.
Dat maakt AI niet per se waardeloos. Maar het benadrukt wel dat een model niet het onderscheidende werk voor je doet.

Waar het vaak misgaat

In organisaties die AI al actief inzetten, zit het probleem meestal niet in de productie van content. Die tekst komt er wel. In drie varianten. Met vier ondersteunende social posts. Het probleem ontstaat vooral op twee momenten: vóór de prompt en nadat de output op tafel ligt.

Voor de prompt ontbreekt vaak de scherpte. Wat vindt je merk? Waar kies je voor? Wat wijs je juist af? Als die richting niet helder is, kiest het model vanzelf voor veilige, veelgebruikte formuleringen en generieke zinnen die overal hadden kunnen staan. Het vult de leegte met het gemiddelde. Zonder de input die jouw merk uniek maakt, maakt AI je merk dus niet sterker, maar onscherper. Tot het moment waarop je communicatie klopt, maar niemand meer precies kan aanwijzen waarom het van jullie is. En het ineens veel langer duurt voordat je tot iets goeds komt.

Na de output ontstaat een ander probleem. AI versnelt de productie van content, maar niet per se de beoordeling op kwaliteit. Middelmatige content ziet er verrassend goed uit, waardoor de lat voor kwaliteit soms ongemerkt verschuift. De belangrijkste vraag blijft dan vaak onbeantwoord: is het alleen bruikbaar, of is het ook écht van ons? Daar gaat het snel mis. Zeker bij merken die bouwen op menselijkheid, expertise en persoonlijk contact. Als je merk draait om echtheid, maar je communicatie voelt kunstmatig, schuurt dat met je eigen merkbelofte.

Je doelgroep merkt dat vaak sneller dan je denkt, omdat ze voelen dat er iets ontbreekt: scherpte, overtuiging of persoonlijkheid. Bij kennisgedreven content zie je bijvoorbeeld vaak dat de inhoud correct is, maar weinig nieuws toevoegt. Het legt uit wat iedereen al uitlegt, onder de noemer thought leadership. Maar juist dit soort content moet duidelijk maken waar je als organisatie echt een visie op hebt. Welke overtuigingen claim je? Waar ben je het niet mee eens? Welke nuances voeg je toe?

Bij campagnecontent draait het onder andere juist om scherpte, timing en context. Dan wil je dat copy niet alleen lekker klinkt, maar ook aanslaat bij je doelgroep, relevant is in het moment én past bij je merkpersoonlijkheid. AI kan snel met opties komen, maar kiest vaak voor formuleringen die te breed werken en daardoor niet snel opvallen. Daarnaast zijn veelgebruikte LLM’s getraind op datasets waarin Westerse, vaak Amerikaanse, taalpatronen en culturele aannames sterk aanwezig zijn. Ook dat vraagt om beoordeling op strategisch niveau.

Goede content klopt dus niet alleen inhoudelijk, maar durft ook keuzes te maken. En past daardoor onmiskenbaar bij jóuw merk.