Een diepgaande contentaudit is een voorbereiding die tot voor kort niet voor elke marketeer budgettair mogelijk was. Contentmarketeers moesten soms genoegen nemen met één workshop per jaar of zich baseren op een verouderde audit of analyse. Met AI kun je die bottleneck voor een groot deel weghalen en sterkere briefings maken die leiden tot relevantere content.
AI schaalt niet de output, wel het onderzoek
Voor een gedegen contentonderzoek dien je systematisch bestaande of gewenste content te analyseren om te bepalen wat werkt, wat beter kan en waar kansen liggen voor je doelgroep. Met een AI-model, de nodige API’s, de juiste tools én expertise kun je dat werk automatiseren. Elk project en elke situatie vereist een op maat gemaakt systeem waarbij controle hebt over data-eigendom, specifieke kennis en privacy. Het bouwen van zo’n custom AI-systeem is een vak apart. Maar als je op die expertise kunt rekenen, ligt relevantere content binnen handbereik – mits je rekening houdt met enkele kanttekeningen.
Laten we eerst enkele voorbeelden geven van hoe je AI kunt inzetten om tot relevantere content te komen.
-
Doelgroeponderzoek
Als je je AI-agent zo traint dat hij de juiste stappen zet om een onderzoek uit te voeren en hem vervolgens voedt met de juiste context, kun je een doelgroeponderzoek grotendeels door die agent laten uitvoeren. Ben je een bedrijf wiens product of dienst heel wat reviews ontvangt, dan is dat nuttig onderzoeksmateriaal. Vroeger was het onbegonnen werk om tussen 5.000 reviews te zoeken naar relevante input voor je content. Vandaag kun je al die reviews in één keer in een database binnenbrengen en de agent op basis van jouw criteria laten bepalen welke opmerkingen interessant zijn.
Een AI-agent kan daarnaast in een oogopslag andere relevante informatie verzamelen, zoals wanneer bepaalde comments terugkomen en tot welke inhoudelijke categorie ze behoren. Zo krijg je snel concrete inzichten in je doelgroepen. Je kunt het systeem ook zo instellen dat dit geautomatiseerd gebeurt, zodat je steeds toegang hebt tot actuele input.
Je kunt nog een stap verder gaan in het analyseren en verfijnen van je doelgroepen. Gebruik de inzichten die je AI-agent verzamelt met marketing automation en je kunt doelgroepen hypersegmenteren op basis van hun gedrag, interesses en behoeften. Zo ontstaat de mogelijkheid om content steeds verder te personaliseren.
-
Concurrentiemonitoring
AI-modellen kunnen ook gebruikt worden om op grotere schaal inzichten te verzamelen over je concurrenten. Je kunt bijvoorbeeld de Meta Ad Library API koppelen aan je AI-systeem, zodat die automatisch informatie over advertenties van concurrenten verzamelt en analyseert. Zo kun je zien wat ze adverteren, wanneer en met welke creaties.
Je kunt het AI-systeem die informatie laten verwerken in digests waaruit je nuttige thema’s kunt filteren of blinde vlekken kunt ontdekken. Vanuit een geautomatiseerde workflow kun je meldingen sturen zodra een concurrent iets nieuws publiceert. Zo kun je de concurrentie nauw op de voet volgen en sneller nieuwe opportuniteiten voor content ontdekken.
-
Opvolging publieke databronnen
Een interessante bron voor contentcreatie die vroeger onbenut bleef, zijn publieke databronnen zoals overheidspublicaties, publicaties van toezichthouders, … Neem wetgeving als concreet voorbeeld. Een nieuwe regel of verplichting is maanden op voorhand publiek en genereert vrijwel altijd een golf aan vragen. Wie dat opvolgt, kan toekomstige vragen anticiperen. Je kunt een AI-systeem zo bouwen dat het die publicaties op de voet volgt, meldingen stuurt wanneer er iets verschijnt en de informatie meteen samenvat of volgens thema ordent.
Maar denk bijvoorbeeld ook aan wat je met weerdata kunt doen. Heb je een product dat weersgevoelig is, dan kan je een campagne via een AI-systeem in real time aan weerdata koppelen. Zo kun je op vragen van je doelgroep anticiperen en proactief antwoorden bieden. De mogelijkheden zijn legio…
-
Zoekgedrag en GEO-analyse
Een contentmarketeer kan veel, maar 10.000 zoekwoorden analyseren in enkele seconden tijd is menselijk niet mogelijk. Met een goed getraind AI-systeem kan dat wel. Enerzijds willen we op basis van zoekgedraganalyse inhoud creëren die onze doelgroepen echt helpt. Anderzijds willen we er vandaag ook voor zorgen dat die content zichtbaar en relevant is binnen AI-chatbots zoals Google Gemini, ChatGPT of Claude (GEO). De vraag is dan: welke inhoudelijke thema’s en vragen spelen binnen onze doelgroep, en hoe kunnen we daar met onze content op inspelen?
Met slimme prompts rond specifieke vragen, behoeften en frustraties van de doelgroep kun je verschillende AI-chatbots die vragen laten beantwoorden. Je gebruikt verschillende chatbots tegelijk omdat ze niet noodzakelijk hetzelfde gedrag of dezelfde antwoorden vertonen. Vervolgens herhaal je die bevraging op regelmatige tijdstippen, bijvoorbeeld elke drie uur. Dat doe je bewust, want als je een prompt slechts één keer ingeeft, kan het antwoord sterk beïnvloed worden door het moment waarop je de vraag stelt. Door dezelfde prompts herhaaldelijk aan verschillende chatbots voor te leggen, verzamel je een bredere dataset en probeer je die toevalligheid zoveel mogelijk uit te filteren.
Vervolgens analyseer je welke inhoudelijke thema’s steeds terugkomen binnen de context die voor jou relevant is. Welke onderwerpen komen structureel aan bod? Welke informatie gebruiken AI-modellen om hun antwoorden op te bouwen? En vooral: op welke thema’s kunnen we inspelen voor onze klanten of doelgroepen? AI helpt ons dus niet alleen om content voor GEO te optimaliseren, maar ook om te ontdekken welke content onze doelgroepen écht nodig hebben.
Van AI-inzichten naar menselijke briefings
De rode draad doorheen dit verhaal: AI kan vandaag op enorme schaal concrete inzichten halen uit allerhande bronnen, van reviews en zoekdata tot concurrentiecommunicatie en overheidsdata. Soms zijn dat inzichten van vandaag, waarop je binnen enkele dagen inspeelt met een artikel, post of opinie. Soms keert eenzelfde inzicht wekenlang terug. Dan is het geen incident meer, maar een thema dat thuishoort in je contentplan of zelfs aanleiding kan zijn om je positionering bij te sturen.
Maar een verzameling inzichten is nog geen strategie. De echte waarde zit in de interpretatie. Waarom stelt de doelgroep bepaalde vragen? Over welke topics communiceren concurrenten nog niet? En vooral: hoe kan je hier geloofwaardig op inspelen voor je klant? Net daar blijven strategie en creativiteit typisch menselijke sterktes. AI kan ons veel sneller tonen wat er gebeurt. Maar de interessante vraag blijft: wat gaan wij ermee doen? Kortom, het interpreteren en evalueren van AI-inzichten gebeurt nog altijd het beste door de contentmarketeer, die op basis daarvan een briefing opstelt.
Niet te vergeten: die contentbriefing op basis van AI-inzichten heeft ook een niet te onderschatten impact op de werkwijze van je team. De output die je van AI krijgt, is anders, breder, op een andere manier opgebouwd of afkomstig van andere bronnen. Marketeers moeten dus weten hoe ze met die informatie omgaan en hoe ze er efficiënt content uit kunnen maken. Iedereen in het team – van strategie tot uitvoering – zal zich moeten aanpassen.
Niet elke bron laat geautomatiseerde analyse toe
AI maakt het makkelijker om informatie uit allerlei bronnen te verzamelen. Maar dat betekent niet dat elke bron zomaar beschikbaar is voor geautomatiseerde analyse. De vraag die je als marketeer moet stellen, is dus niet alleen of de informatie betrouwbaar is, maar ook of je ze überhaupt mag gebruiken.
LinkedIn is daar een goed voorbeeld van. De algemene voorwaarden van het platform staan scraping van concurrentiepagina’s niet toe. Je moet dus nadenken over hoe je op een toegestane manier concurrentiële intelligentie kunt opbouwen. Niet elke bron geeft je toestemming om de informatie automatisch te verzamelen of te analyseren.
Besluit: AI versnelt, mensen bepalen de relevantie
Relevantere content maken met behulp van inzichten gegenereerd door AI? Het kan, mits je:
- de inzichten van AI juist interpreteert;
- waakt over de geloofwaardigheid en merkidentiteit van je klant;
- de bronnen en de output nakijkt op betrouwbaarheid én gebruiksrechten;
- je werkwijze en die van je team erop afstemt; en
- strategie en creativiteit aan mensen overlaat.
Kortom, AI kan contentmarketeers helpen om sneller en op grotere schaal te luisteren, verbanden te leggen en kansen te ontdekken die vroeger buiten bereik lagen. De winst zit duidelijk dus niet in het produceren van zoveel mogelijk content, maar in het vermogen om beter te bepalen welke content ertoe doet, voor wie en op welk moment.