AI marketing
AI marketing is overal. Je voelt dat je er iets mee moet, maar je weet niet waar je moet beginnen. Dat snap ik. Elke week een tool die je ‘absoluut moet hebben’, elke maand een ander stappenplan, elk gesprek een ander advies. Wat je écht nodig hebt voor jouw bedrijf blijft onduidelijk. Tijd voor een eerlijk praktijkverhaal, zonder hype en zonder verkooppraatje.
Wat is AI marketing en wat is het niet?
AI marketing klinkt als iets voor bedrijven als Coolblue en bol.com, en dat is precies waarom de meeste MKB-eigenaren denken dat het niet voor ze is bedoeld. Het tegendeel is waar. Voor een installatiebedrijf met drie man kan AI marketing bestaan uit één ChatGPT-abonnement (of Microsoft Copilot als je al met Microsoft 365 werkt), één custom GPT voor je meest terugkerende klantmail en een mapje met je standaardteksten en handleidingen erin. Dat is het. Geen team, geen dashboard, geen strategie-document van veertig pagina’s.
Het woord “marketing” hier slaat niet op een marketingafdeling. Het slaat op alles wat tussen jou en je klant gebeurt: een offerte sturen, een vraag beantwoorden, een blogje plaatsen, een prijsopgave maken. AI maakt dat sneller of slimmer. Of allebei. Of niks, als je het verkeerd opzet.
Wat het niet is: de AI-stack van Salesforce of een volledig AI-marketingteam. Het is ook geen quick fix en geen wondermiddel. En het bouwt geen klantrelatie voor je op.
En ja, AI hallucineert af en toe. Dat is een echt probleem, geen marketingsmoes. Zo’n model verzint vooral wanneer hij geen context heeft, of wanneer hij gedwongen wordt een antwoord te geven op iets wat hij niet weet.
Twee dingen maken het werkbaar. Geef de AI een knowledge base met jouw eigen feiten (productinformatie, offertes, prijslijsten, FAQ’s) zodat hij uit jouw bron put. En lees zelf na voordat het de deur uit gaat. Geen uitzondering, ook niet voor kleine mailtjes.
Wat AI marketing wel en niet kan in een bedrijf van 5 tot 25 mensen
Voor losse vragen werkt ChatGPT prima. Een mail herschrijven, een LinkedIn-post opzetten, een idee uitwerken, een offerte-tekst soepeler maken. Daar heb je niemand voor nodig. Een groot deel van wat ik op deze blog beschrijf is iets wat je zelf kunt doen als je tijd hebt om uit te zoeken wat werkt en wat niet. Het gaat hier over hoe je AI marketing op MKB-schaal opzet, niet over de tool zelf.
Wat AI marketing wel kan voor een bedrijf van vijf tot vijfentwintig mensen, concreet:
Wat het niet kan, of nog niet betrouwbaar genoeg: een complete website voor je bouwen die ook converteert, een strategie maken die jouw markt echt begrijpt, of een relatie met een klant opbouwen. Voor de website-keuze zelf is WordPress vergeleken met Wix en Squarespace een beter startpunt dan ChatGPT raadplegen. Dat blijft een keuze die je zelf moet maken. AI versnelt, AI levert geen oordeel. Dat moet jij blijven doen.
Een werkende AI-marketing-setup vereist vier keuzes:
Heb je die vier helder, dan kan iedereen in je bedrijf zelfstandig met AI werken zonder dat jij elke keer hoeft bij te sturen.
De drie eerste stappen die je deze week kunt zetten
Er is geen one-size-fits-all-aanpak. De juiste eerste stap hangt af van je bedrijfsgrootte en wat je nu al doet aan marketing. Drie routes die het meest voorkomen:
Drie tot acht mensen, je doet marketing er nog “even bij”
Begin met één betaald ChatGPT-abonnement (Plus) voor één persoon. Werk je al met Microsoft 365 én wil je in deze fase al iets bouwen op je eigen bedrijfsdata? Dan is Microsoft Copilot Studio een serieus alternatief, mits je bereid bent de Microsoft 365 Copilot-add-on erbij te nemen of een Azure-billing-opzet te accepteren. Voor de meeste 3-8-bedrijven is ChatGPT Plus eenvoudiger om mee te starten. Maak deze week één custom GPT voor je meest terugkerende klantmail. Dat is het. Geen knowledge base nog, geen automatisering, geen tweede tool. Werkt het na vier weken? Dan kun je nadenken over uitbreiden.
Acht tot vijftien mensen, je hebt marketing-uren ingeroosterd
Een ChatGPT Business-abonnement (per-gebruiker-prijsmodel, minimum twee seats) voor de mensen die met klantcommunicatie en content bezig zijn. Plus een knowledge base met je productinformatie, prijslijst en FAQ. Maak twee of drie custom GPT’s voor de taken die je het vaakst doet: offertes, blogposts en social media. Daarna meten of het werkt.
Werk je al met Microsoft 365 en neem je de Microsoft 365 Copilot-add-on? Dan kun je voor hetzelfde werk Copilot Studio overwegen. Daar bouw je low-code je eigen agents op je eigen bedrijfsdata, onder dezelfde tenant-policies als je Office-data.
Vijftien tot vijfentwintig mensen, marketing is een eigen functie
Bij vijftien tot vijfentwintig mensen wordt het tijd voor een stack, niet één tool. Voor bedrijfsbreed werk (klantonboarding, kennisbank, terugkerende processen) pakt Microsoft Copilot Studio dat goed op als je Microsoft 365 Copilot-add-on al hebt of een Azure-billing-opzet wil opzetten. Low-code agent-bouw bovenop je eigen bedrijfsdata, onder Microsoft enterprise-policies. Voor het marketing-werk zelf gebruik ik Claude Code. Dat laat zich uitbouwen met eigen agents, hooks en protocollen, zodat research, schrijven, factcheck en publicatie in één gestructureerde flow zitten in plaats van losse ChatGPT-gesprekken. Belangrijker dan welke tools: regel wie wat mag en hoe je outputs controleert vóór ze de deur uit gaan.
Wat de drie routes gemeen hebben: één tool, één taak, vier weken testen. Niet vijf abonnementen tegelijk afsluiten en hopen dat het gaat werken. Twijfel je welke route bij jouw bedrijf past?
Een vrijblijvend gesprek van twintig minuten, zonder verkoopdruk. Je krijgt een eerlijk antwoord: welke route past bij jouw bedrijfsgrootte, en valt er voor jouw situatie überhaupt iets te halen.
Wat AI marketing kost voor MKB (en hoe de ROI er realistisch uitziet)
ChatGPT Business (voorheen Team) is een per-gebruiker-abonnement, met maand- of jaarbetaling. Voor een MKB-medewerker is dat terugverdiend zodra die persoon één keer per maand een halfuur tijd wint.
Eén blogartikel zelf schrijven kost gemiddeld vier uur. Met goede AI-assistentie wordt het eerder anderhalf uur. Twee blogartikelen per maand en het abonnement is dubbel terugverdiend. Hoe je die blogartikelen zo schrijft dat ze ook gevonden worden is een aparte vaardigheid.
Belangrijker dan de vraag of AI marketing duur is, is de vraag welke tools je echt nodig hebt en welke je kunt overslaan. Niet elk bedrijf heeft een premium-tier zoals Claude Max nodig. Niet elk bedrijf heeft Perplexity Pro nodig.
De stack die werkt voor een installatiebedrijf met drie man verschilt van die voor een bureau met twaalf mensen. Wie zegt dat het te duur is, heeft meestal de verkeerde stack gekozen. Net als bij de vraag wat SEO uitbesteden kost draait het om de juiste schaal, niet om de prijs alleen.
Een overzicht van wat er op de markt is, met indicatie van prijsmodel per tool:
| Tool | Kosten per maand | Vervangt of versnelt |
|---|---|---|
| ChatGPT Plus | Persoonlijk abonnement, per-gebruiker | Tekst schrijven, brainstormen, samenvatten. Goed startpunt voor één persoon. |
| ChatGPT Business | Per-gebruiker-abonnement, minimum twee seats. Maand- of jaarbetaling. | Voorheen ChatGPT Team. Zelfde als Plus, plus gedeelde custom GPT’s en bedrijfsdata-bescherming. |
| Claude Pro | Per-gebruiker-abonnement, maand- of jaarbetaling | Langere documenten, strategische teksten en marketing-flows. Sterker in doorredeneren waar context lang is. |
| Perplexity Pro | Per-gebruiker-abonnement | Onderzoek met bronvermelding. Vervangt een deel van handmatig Google-zoekwerk voor research-taken. |
| Microsoft Copilot (Microsoft 365-assistent) | Add-on op Microsoft 365 Business of Enterprise, per-gebruiker-prijsmodel | AI-assistent in Word, Excel, Outlook, Teams. Niet hetzelfde als Copilot Studio (de bouwomgeving). |
| Microsoft Copilot Studio | Inbegrepen bij Microsoft 365 Copilot-add-on (per-gebruiker), of standalone via Azure pay-as-you-go / pre-purchase | Low-code platform om eigen agents te bouwen op Microsoft 365- of Azure-data. Geschikt voor klantonboarding, kennisbank-Q&A en terugkerende processen. |
| Claude Code | Inbegrepen bij Claude Pro, schalend via Max-abonnementen of API-verbruik | Command-line stack voor wie marketing-werk wil structureren met eigen agents, MCP-koppelingen en hooks. Past bij wie research, schrijven, factcheck en publicatie in één flow wil. |
| Een eigen SEO-tool met AI | Maandelijks abonnement, schaalt met aantal projecten/keywords | Surfer, Frase, MarketMuse. Pas zinnig als je structureel meer dan drie blogartikelen per maand publiceert. |
Vier Copilot-namen worden vaak door elkaar gehaald. Het verschil op een rij:
| Naam | Wat is het | Voor wie |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot (consumer) | Gratis AI-chatbot op copilot.microsoft.com (vroeger Bing Chat) | Particulieren en losse vragen, niet voor zakelijk gebruik |
| Microsoft 365 Copilot | AI-assistent geïntegreerd in Word, Excel, Outlook en Teams. Add-on op Microsoft 365 Business of Enterprise (per-gebruiker-prijsmodel) | Werknemers binnen Microsoft 365-organisaties die in Office-apps werken |
| Microsoft Copilot Studio | Low-code platform om eigen AI-agents te bouwen. Inbegrepen bij Microsoft 365 Copilot-add-on of standalone via Azure pay-as-you-go | Bedrijven die eigen agents of chatbots bouwen voor klantonboarding, kennisbank-Q&A of interne FAQ |
| GitHub Copilot | AI-pair-programming-tool van GitHub (onderdeel van Microsoft), geïntegreerd in code-editors zoals VS Code en JetBrains. Helpt bij coderen met auto-complete en chat. | Developers en programmeurs die code schrijven, niet voor marketing of bedrijfsbreed gebruik |
Voor een typisch MKB-bedrijf met drie marketing-mensen blijven de tool-kosten overzichtelijk, zeker afgezet tegen wat een uur extern advies kost. ROI zit in tijdsbesparing, niet in directe omzet. Reken op acht tot twaalf uur tijdwinst per persoon per maand bij goed gebruik. Bij verkeerd gebruik is het puur extra kosten.
Een eerlijke kanttekening: als je nog niets aan marketing doet, lost AI niks op. AI versnelt wat er al staat. Heb je geen contentplan, geen klantenlijst en geen idee waar je klanten op zoeken, dan begin je daarmee, niet met een AI-abonnement. Voor het bredere plaatje: contentmarketing voor MKB en hoe SEO voor MKB werkt.
Kortom: AI marketing past voor MKB-bedrijven binnen een normaal tool-budget, afhankelijk van de stack die je kiest, en levert acht tot twaalf uur tijdwinst per persoon op. Mits je weet wat je doet. De kostenkant is daarmee duidelijk. Maar AI verandert nog iets anders: hoe klanten je überhaupt vinden.
Vindbaar zijn in ChatGPT en Copilot: wat Generative Engine Optimization (GEO) is
Tijd voor de andere kant van AI marketing: vindbaar blijven nu klanten hun antwoord niet meer in een Google-lijst zoeken maar bij ChatGPT vragen. Dit stuk gaat iets dieper de techniek in. Je kunt het overslaan als je alleen de praktische eerste stappen zocht. Maar als je wil begrijpen waarom ChatGPT jouw bedrijf wel of niet noemt, is dit de kern.
Klanten zoeken steeds vaker een antwoord in ChatGPT of Copilot in plaats van in een lijst zoekresultaten op Google. Wat ze daar zien, is een samengevat antwoord, vaak met één of twee bronnen die het AI-model citeert. Of jouw bedrijf in dat antwoord verschijnt, hangt niet meer alleen af van hoe goed je in Google rankt. Het hangt af van of het AI-model jou citeert.
GEO, of Generative Engine Optimization, is de verzamelnaam voor alles wat je doet om geciteerd te worden in zulke AI-antwoorden in plaats van alleen gevonden te worden in zoeklijsten. Het is een nieuwe discipline naast SEO, geen vervanger. Zes dimensies op een rij:
| Dimensie | SEO | GEO |
|---|---|---|
| Waar het effect zichtbaar is | Klassieke zoekresultaten op Google en Bing | Antwoorden in ChatGPT, Copilot, Gemini en Perplexity |
| Wat je optimaliseert | Positie in de zoeklijst (plek 1 tot 10) | Citatie in een AI-antwoord (vermeld of niet) |
| Tijdshorizon effect | Drie tot twaalf maanden voor stabiel resultaat | Eerste citaties al na vier tot acht weken mogelijk |
| Technisch fundament | Linkbuilding, paginasnelheid, indexering | Duidelijke antwoord-structuur, bronvermeldingen, schema-data |
| Meetmethode | Positie en kliks via Google Search Console en Bing Webmaster Tools | Citatie-check in AI-tools (share-of-LLM-voice) |
| Content-format dat wint | Tekst geoptimaliseerd voor zoekwoord plus backlinks | Vraag-antwoord-structuur plus feitelijke dichtheid |
Kortom: SEO en GEO delen het fundament (kwalitatieve, diepgaande content) maar verschillen in waar het effect verschijnt en hoe je meet. Wie wil weten hoe die drie tot twaalf maanden er in de praktijk uitzien op een MKB-blog: lees hoe lang SEO duurt. Bing Webmaster Tools is hier extra relevant: de AI Performance-tab laat zien wanneer ChatGPT en Copilot jouw site als bron gebruiken. Op Google werkt dat anders, daar zie je het signaal pas terug in dalende clicks bij stabiele impressies (de AI Overview-erosie).
Het belangrijkste praktische verschil voor een MKB-bedrijf: GEO werkt sneller. Vier tot acht weken voor de eerste citaties, tegenover drie tot twaalf maanden voor stabiele Google-posities. Maar GEO is ook minder voorspelbaar. Er is geen “AI Search Console” waarin je elke ochtend kunt zien hoe je positie verandert. Je meet het zelf.
Hoe meet je AI-zichtbaarheid voor je eigen bedrijf? (de share-of-LLM-voice methode)
De vraag die altijd terugkomt: hoe weet je of GEO bij jouw bedrijf werkt? Niet via Google Analytics, niet via Google Search Console. Je meet het via je share-of-LLM-voice: de maatstaf voor hoe vaak jouw bedrijf in AI-antwoorden voorkomt op vragen uit jouw markt.
De methode in vier stappen:
Op 17 mei heb ik dit zelf gedaan voor mijn eigen blog. Resultaat: in nul van de twintig metingen werd rikgoedhart.nl genoemd bij AI marketing-vragen. Dat is de startpositie van deze pillar. Een schone nul, geen drama, gewoon de waarheid. Pillar-content over een nieuw onderwerp begint zo. Wat ik over drie maanden meet, is de eerlijke graadmeter of de aanpak werkt.
Waarom de meeste MKB-eigenaren dit nog niet doen
Omdat je het zelf moet meten. Er bestaat geen tool die dit automatisch voor je doet. Je opent ChatGPT, je stelt je vraag, je leest het antwoord, je noteert. Twintig minuten werk per meting. Daarom heb ik het bij mezelf geautomatiseerd met Claude Code. Een AI-marketingadviseur die zijn eigen blog niet meet, kan moeilijk uitleggen hoe meten voor jou werkt.
Ik werk zelf met een Claude Code-stack: een orchestrator-agent die research, schrijven en factcheck verdeelt over zo’n dertig specialist-agents. Dit artikel is daar het bewijs van. Vijf sub-agents deden de research naast elkaar, één orchestrator bracht het samen, en de copywriter-specialist schreef de tekst die jij nu leest. Wat anders een halve werkdag kost, is nu in een paar uur klaar. Dat is geen marketing-claim, dat is de werkwijze. Waarom Claude Code en niet bijvoorbeeld een setup rondom ChatGPT? Omdat het zich laat uitbouwen met eigen agents, hooks en MCP-koppelingen, zodat de marketing-flow in één stack zit. Anthropic positioneert Claude Code primair als developer-tool, maar de architectuur leent zich ook voor marketing-werk waarin research, schrijven en publicatie aan elkaar gekoppeld zijn. Voor losse vragen blijft een chat-tool prima. Voor doorlopend werk werkt deze stack-aanpak voor mij beter.
Afb. 1 Mijn AI-marketing-stack op een whiteboard: een orchestrator-agent (Mark) verdeelt het werk over ongeveer dertig specialist-agents via skills, protocollen en hooks. De marketing-flow loopt zo in een gestructureerde stack in plaats van losse ChatGPT-gesprekken.
Een lichtpuntje: bij een vraag uit een meer volwassen markt (“is een website abonnement betrouwbaar?”) word ik wel geciteerd door Perplexity. Dat artikel is drie weken oud. Het werkt dus, het kost alleen tijd en de juiste aanpak.
Verwachten dat je morgen in ChatGPT staat is hetzelfde als verwachten dat je morgen op positie één staat in Google. Niet realistisch. De vraag is dus niet of het kan, maar wat bij jouw schaal en tempo past.
NL-marktaandelen van AI-tools (de wegingsfactoren voor je share-of-LLM-voice)
Niet elke AI-tool weegt even zwaar. Het marktaandeel in Nederland verschilt sterk. De cijfers waarmee ik mijn eigen share-of-LLM-voice weeg:
| AI-tool | NL marktaandeel | Waar belangrijk voor |
|---|---|---|
| ChatGPT | Ongeveer 60% | Consumenten, MKB-eigenaren, marketing |
| Microsoft Copilot | Ongeveer 24% | Zakelijke gebruikers via Microsoft 365 |
| Google Gemini | Ongeveer 20% | Gebruikers in het Google-ecosysteem (Gmail, Workspace) |
| Perplexity | Ongeveer 7,5% | Research-vragen, marketeers en early adopters |
| Claude | Onder de 1% in algemeen, hoger bij vakpubliek | Developers, marketeers, mensen die met lange documenten werken |
Voor de meeste MKB-bedrijven betekent dit: focus eerst op zichtbaarheid in ChatGPT en Copilot. Die twee bereiken samen ruim tachtig procent van het Nederlandse AI-publiek. Gemini erbij en je dekt bijna alles. Perplexity en Claude zijn relatief klein, behalve als je doelgroep daar oververtegenwoordigd is (vakpubliek, developers, marketing-professionals).
Twee bonus-bronnen voor wie verder wil graven: het wetenschappelijke onderzoek dat de term “Generative Engine Optimization” introduceerde (Pranjal Aggarwal en collega’s, 2024) en de Bing Webmaster-documentatie over hoe je in de Bing-index komt (en daarmee in ChatGPT en Copilot).
Een AI-stack-scan duurt zestig tot negentig minuten. Daarna krijg je een schriftelijk advies mee. Een vrijblijvende eenmalige consultatie, geen vervolgtraject. Een eenmalige investering om te toetsen of je AI-stack-keuze klopt, of je nu al met AI werkt of nog in de oriëntatie zit.
EU AI Act en privacy: wat MKB moet weten
Vanaf 2 augustus geldt voor MKB-bedrijven die AI inzetten in marketing een aantal verplichtingen vanuit de EU AI Act. Geen reden voor paniek, wel reden om te weten waar je staat. De wet onderscheidt risicocategorieën. De meeste MKB-marketingtoepassingen vallen onder “minimaal risico” (chatbots, contentgeneratie, persoonlijke aanbevelingen) of “transparantieplicht” (klanten moeten weten dat ze met AI te maken hebben).
Drie praktische verplichtingen die voor het MKB direct relevant zijn:
De volledige tekst van de wet vind je op het officiële EU-portaal. Voor de meeste MKB-bedrijven blijft de praktische impact beperkt. Een eigen document over wie wat mag doen met AI volstaat, een compleet compliance-handboek is niet nodig.
Privacy is de andere kant van hetzelfde verhaal. Wat je in een AI-tool stopt, kan in trainingsdata terechtkomen tenzij je een betaalde variant met de juiste instellingen gebruikt.
Hoe begin je morgen? Minimale AI marketing-startroute
Drie acties die je morgenochtend kunt doen:
Wat ik bewust niet aanraad: een AI-strategie-traject van vijfentwintigduizend euro voordat je überhaupt één tool werkend hebt. Eerst doen, dan opschalen. En wie verder de techniek in wil, kan zich verdiepen in hoe Generative Engine Optimization concreet werkt. Daarover volgt een aparte gids.
Een sparsessie van twintig minuten is geen onderdeel van een verkooptraject. Geen sales-call, geen druk om iets te tekenen. Je krijgt een eerlijk antwoord: valt er voor jouw bedrijf nu iets te halen of kan het nog even wachten. Hetzelfde advies dat ik een vriend bij een kop koffie zou geven.
Wil je liever direct concreet weten welke AI-tools wel of niet bij jouw bedrijf passen, zonder eerst te sparren? Dan is de AI-stack-scan een vrijblijvende eenmalige optie: zestig tot negentig minuten consult, schriftelijk advies achteraf, geen agressieve opvolging, geen verplichte vervolgstap.
Veelgestelde vragen over AI marketing voor MKB
Bronnen
Onderbouwing van de claims, cijfers en aanbevelingen in dit artikel:
- Pranjal Aggarwal en collega’s, “GEO: Generative Engine Optimization”, 2024 (origineel onderzoek dat de term introduceerde)
- EU AI Act, officiële EU-tekst
- ChatGPT pricing (OpenAI) voor ChatGPT Plus en Business-tarieven
- Bing Webmaster Tools documentatie voor crawl-, index- en AI Performance-data
- NL marktaandeel AI-tools: eigen GEO-monitoring-baseline rikgoedhart.nl (gemeten 17 mei via een AI-zichtbaarheids-tool, vier LLMs)
Inhoudsopgave
