AI-content rankt pas als je iets te zeggen hebt

AI heeft het maken van content uitzonderlijk eenvoudig gemaakt. Waar je vroeger uren nodig had voor een artikel, staat er nu binnen enkele minuten een complete tekst. Je voert een zoekterm in, geeft een paar aanwijzingen mee en de eerste versie is klaar.

Dat gemak heeft ook een keerzijde. Er verschijnt steeds meer content die technisch prima in elkaar zit, maar inhoudelijk weinig toevoegt. De tekst leest prettig, de tussenkoppen kloppen en de zoekterm komt op de juiste plekken terug. Toch had hetzelfde artikel vaak ook op de website van tien concurrenten kunnen staan.

In mijn werk met mkb-bedrijven zie ik dat het probleem meestal niet bij de AI-tool ligt. De input is simpelweg te algemeen. Wie alleen een zoekterm invoert en vraagt om een goed SEO-artikel, krijgt meestal een keurige samenvatting van informatie die al online staat. De tekst is daarbij niet het moeilijkste onderdeel. De echte uitdaging is om de kennis uit het bedrijf boven tafel te krijgen.

Een AI-tool weet niet waarom jij goed bent

Veel ondernemers beschikken over waardevolle kennis die nauwelijks op hun website terugkomt. Een accountant weet welke financiële fouten hij bij groeiende bedrijven steeds opnieuw tegenkomt.

Een softwareleverancier ziet waar implementaties vaak vastlopen. Een recruiter weet waarom bepaalde vacatures moeilijk vervulbaar blijven en een producent kan precies uitleggen waarom de ene materiaalkeuze in de praktijk beter werkt dan de andere.

Juist die ervaring maakt een bedrijf geloofwaardig en onderscheidend. Online blijft het echter vaak bij algemene teksten over kwaliteit, service en maatwerk.

Zulke teksten klinken prima, maar vertellen een bezoeker weinig over de manier waarop het bedrijf daadwerkelijk werkt. Ze laten niet zien welke afwegingen medewerkers maken, waar klanten regelmatig tegenaan lopen of waarom een bepaalde oplossing in de ene situatie wel werkt en in de andere niet.

Een AI-tool kan die ontbrekende kennis niet zelf aanvullen. Het systeem weet niet wat een ondernemer gisteren bij een klant heeft gezien, welke vragen tijdens adviesgesprekken steeds terugkomen of welke keuze in de praktijk vaak anders uitpakt dan klanten vooraf verwachten.

Wanneer die informatie ontbreekt, valt AI terug op algemene kennis. Het resultaat is meestal correct en goed leesbaar, maar zelden onderscheidend. Daarom vind ik de term ‘AI-contentgenerator’ soms misleidend. Die legt alle nadruk op het produceren van tekst, terwijl de grootste waarde juist zit in het verzamelen en vastleggen van kennis die nog niet op de website staat.

AI als autobiograaf

In theorie is de oplossing eenvoudig: vraag ondernemers om hun kennis aan te leveren. Stuur een uitgebreide vragenlijst, plan een interview of vraag voor ieder artikel om een briefing. In de praktijk werkt dat zelden structureel. Ondernemers hebben genoeg te vertellen, maar weinig tijd om formulieren in te vullen of vanuit het niets een verhaal op papier te zetten. Een vragenlijst met tien onderwerpen blijft daardoor al snel liggen, ook wanneer iemand begrijpt dat de antwoorden belangrijk zijn.

Dat bracht mij bij een andere vraag: hoe haal je praktijkkennis op zonder dat het als huiswerk voelt?

Mijn oplossing is om tijdens het contentproces korte vragen via WhatsApp te stellen. Geen complete briefing, maar één concrete vraag op het moment dat aanvullende informatie nodig is.

Bijvoorbeeld:

• “Welke vraag stellen klanten bijna altijd voordat ze voor jullie kiezen?”
• “Wanneer raad je een klant jullie oplossing juist af?”
• “Welke fout zie je klanten vaak maken voordat ze bij jullie aankloppen?”
• “Waarin verschilt jullie werkwijze in de praktijk van die van veel concurrenten?”

De ondernemer hoeft vervolgens geen artikel te schrijven. Een kort spraakbericht of een antwoord van enkele zinnen is vaak al voldoende.

Zo’n reactie kan precies het inzicht bevatten dat een artikel nodig heeft. Misschien blijkt dat een veelgekozen oplossing in bepaalde situaties minder geschikt is. Een ogenschijnlijk goedkope keuze kan op termijn duurder uitpakken. Of een probleem heeft in de praktijk vaak een andere oorzaak dan klanten vooraf denken.

Juist zulke inzichten maken content onderscheidend, omdat ze voortkomen uit de eigen ervaring van het bedrijf. AI kan binnen dit proces meer doen dan alleen schrijven. Op basis van een onderwerp of bestaande tekst kan het herkennen welke informatie nog ontbreekt. Een artikel kan bijvoorbeeld technisch volledig zijn, maar nog geen praktijkvoorbeeld, duidelijke afweging of eigen mening bevatten.

In plaats van dat ontbrekende onderdeel zelf te verzinnen, formuleert het systeem een gerichte vraag. De ondernemer reageert op een herkenbare situatie uit het eigen werk, waarna AI het antwoord verwerkt in de juiste context.

Op die manier krijgt AI de rol van autobiograaf. Het legt niet in één keer het volledige verhaal van een bedrijf vast, maar verzamelt steeds kleine stukjes ervaring, kennis en visie. Na verloop van tijd ontstaat zo een steeds completer digitaal geheugen van de organisatie. De teksten worden met behulp van AI gemaakt, maar de inhoud blijft afkomstig van de mensen die het werk daadwerkelijk uitvoeren.

Wat ik bij een timmerbedrijf zag gebeuren

Bij Hagman Timmer & Onderhoudsbedrijf in Delft was volop vakkennis aanwezig. Online kwam daar alleen nog weinig van terug. De website vertelde welke werkzaamheden het bedrijf uitvoerde, maar liet nauwelijks zien hoe eigenaar Dennis in de praktijk te werk ging, welke vragen klanten stelden en welke afwegingen bij verschillende klussen een rol speelden.

We begonnen daarom niet met het massaal genereren van artikelen. Eerst brachten we in kaart welke werkzaamheden commercieel belangrijk waren, waar potentiële klanten in Delft naar zochten en welke pagina’s nodig waren om daar een logisch geheel van te maken.

Tijdens het uitwerken van die pagina’s gebruikten we WhatsApp om periodiek aanvullende praktijkkennis op te halen. Dennis kreeg af en toe één concrete vraag die aansloot bij het onderwerp waar we op dat moment aan werkten. Die vragen gingen bijvoorbeeld over materiaalkeuzes, veelgestelde klantvragen, veelgemaakte fouten of situaties waarin een bepaalde aanpak minder geschikt was.

Hij kon antwoorden met een paar zinnen of een kort spraakbericht. Die input werd vervolgens verwerkt in nieuwe en bestaande pagina’s. Daardoor sloten de teksten niet alleen aan op het zoekgedrag van potentiële klanten, maar ook op de dagelijkse praktijk van het bedrijf.

AI hielp bij het formuleren van de vragen, het structureren van de antwoorden en het vertalen van die kennis naar duidelijke, goed vindbare content. Dennis hoefde zelf geen artikelen te schrijven, terwijl zijn ervaring wel steeds zichtbaarder werd op de website.

Binnen negentig dagen steeg het aantal Google-vertoningen van 3.948 naar 18.355. Hagman bereikte de eerste positie op de zoekterm ‘timmerbedrijf Delft’ en werd bij een relevante lokale vraag ook genoemd in ChatGPT. De case laat zien dat AI-content wel degelijk resultaat kan opleveren.

Voorwaarde is dat de technologie wordt gevoed met echte ervaringen, voorbeelden en inzichten die niet uit een algemene zoekopdracht te halen zijn.

Begin klein en bouw gericht verder

Wie AI wil inzetten voor SEO, hoeft niet direct tientallen losse artikelen te publiceren. Kies eerst één onderwerp dat commercieel belangrijk is en waarover binnen het bedrijf voldoende kennis aanwezig is.

Breng vervolgens in kaart welke vragen potentiële klanten over dat onderwerp hebben en welke informatie al op de website staat. Tijdens het uitwerken wordt vanzelf duidelijk waar de bestaande content nog te algemeen blijft. Dat zijn precies de momenten waarop een gerichte vraag aan een ondernemer of medewerker extra waarde kan toevoegen.

Zo ontstaat stap voor stap een samenhangend geheel van pagina’s. Iedere nieuwe publicatie voegt iets toe aan wat al bestaat, in plaats van hetzelfde verhaal steeds in een andere vorm te herhalen. Dat werkt uiteindelijk sterker dan een lange contentkalender die vooral is gevuld omdat er nu eenmaal iedere week iets gepubliceerd moet worden.

Maak zichtbaar wat je al weet

Veel bedrijven zoeken voortdurend naar nieuwe contentideeën, terwijl een groot deel van de benodigde inhoud al dagelijks door de organisatie stroomt. De kennis zit in telefoongesprekken, offertes, klantvragen, adviesmomenten, projectbesprekingen en uitleg op locatie.

Medewerkers geven iedere dag antwoorden waar potentiële klanten ook online naar zoeken. Na afloop van het gesprek verdwijnen die antwoorden alleen vaak weer.

AI biedt een kans om die kennis beter vast te leggen. Niet door zelf praktijkervaringen te bedenken, maar door op het juiste moment de juiste vraag te stellen en het antwoord bruikbaar te maken voor een groter publiek.

Daarmee hoeft AI de expert niet te vervangen. Het helpt de expertise die al in een bedrijf aanwezig is zichtbaarder, vollediger en beter vindbaar te maken. De kwaliteit van AI-content wordt daarom niet bepaald door de snelheid waarmee een systeem teksten kan produceren. Het wordt bepaald door de kwaliteit van de kennis die je het systeem meegeeft.

AI-content rankt pas als je iets te zeggen hebt. En bij de meeste bedrijven is dat verhaal allang aanwezig.