Content in 2026: maak het verschil met AI-analyse in plaats van AI-creatie
In dit artikel:
Sinds 2023 leverde AI de belofte van sneller en schaalbaar contentmaken; in 2025 bleek het effect: meer output, minder impact. De centrale vraag voor 2026 is hoe we terugkomen bij content die écht ertoe doet.
Wat er misging
- Veel organisaties gebruikten AI vooral als een schrijfmachine om volume en frequentie te verhogen: meer posts, vaker publiceren, feeds volhouden. Dat leidde tot KPI’s die activiteit belonen in plaats van betekenis.
- De geproduceerde teksten zijn taalkundig correct maar vlak: ze missen perspectief, bedoeling en verantwoordelijkheid omdat taalmodellen geen levende doelgroepkennis of eigen belangen hebben.
- Onderliggende doelgroepinzichten bleven achter: persona’s worden zelden geactualiseerd, er wordt te weinig echt geluisterd naar wat doelgroepen nú vragen of welke taal ze gebruiken. Daardoor reageert content niet op actuele twijfels of behoeften.
Wat anders moet in 2026
- Draai het proces om: eerst luisteren, analyseren en kiezen; pas daarna creëren. Creatie moet een gevolg zijn van inzicht, niet het vertrekpunt.
- Zet AI in als analyse-instrument, niet primair als auteur. AI kan op schaal duizenden gesprekken, klantmails, supportvragen en social signalen verwerken en patronen blootleggen die mensen niet snel zien. Die inzichten vormen de grondslag voor relevante verhalen.
- Gebruik bestaande data (intern verspreid en vaak onbenut) om doelgroepkennis continu te verfrissen. Schrijf vervolgens zelf en laat AI helpen bij versterken, herformatteren of opschalen van die inhoud.
Kort advies
- Verschuif KPI’s van volume naar betekenis (impact, relevantie, antwoord op actuele vragen).
- Investeer in actuele kwalitatieve en kwantitatieve doelgroepinzichten.
- Gebruik AI vooral voor analyse en signalering; behoud menselijke sturing voor interpretatie, tone-of-voice en ethische verantwoordelijkheid.
De essentie: AI maakt opschalen makkelijk, maar waardevolle content begint bij begrijpen. Wie in 2026 het verschil wil maken, laat AI eerst zien wat er speelt — en schrijft daarna met mensen, niet met alleen modellen.