AI marketing: slimmer marketen met AI

Wat is AI marketing?

AI marketing is het inzetten van kunstmatige intelligentie in het marketingwerk: teksten en beeld genereren, klanten indelen en benaderen, advertenties sturen en data analyseren. Een deel daarvan bestaat al jaren, bijvoorbeeld de biedalgoritmes in advertentieplatforms. Wat nieuw is, is dat generatieve AI het maakwerk zelf binnen handbereik brengt van elke marketeer.

Daardoor is de vraag verschoven. Het gaat niet meer om de vraag óf je AI gebruikt voor marketing, want je team doet dat waarschijnlijk al. Het gaat om de vraag of het gebeurt op een manier die je merk, je klantdata en je resultaten ten goede komt. In veel organisaties is AI in marketing nu vooral een verzameling individuele gewoontes: iedereen gebruikt zijn eigen tool, met zijn eigen prompts, zonder gedeelde afspraken.

Dat is geen ramp, maar het laat veel liggen. De winst zit in het moment waarop je van losse gewoontes naar gedeelde werkwijzen gaat.

Toepassingen van AI in marketing

Ik deel de toepassingen van AI in marketing op in vier gebieden. Per gebied verschilt waar de winst zit en waar het risico.

Content

Dit is het gebied waar de meeste teams beginnen: conceptteksten voor blogs, social posts, nieuwsbrieven, productbeschrijvingen en varianten van advertentieteksten. De tijdwinst zit vooral in de eerste versie en in het maken van varianten.

De valkuil is dat alles op elkaar gaat lijken. Een taalmodel schrijft standaard gemiddelde tekst, en gemiddelde tekst onderscheidt je merk niet. Wat helpt: een vastgelegde merkstem met voorbeelden, een vaste redactieslag door een mens en een duidelijke afspraak over feitencontrole. Hoe je een model gerichter instrueert, lees je bij prompt engineering.

Personalisatie

AI maakt het mogelijk om boodschappen, aanbiedingen of content af te stemmen op segmenten of zelfs individuele klanten. Dat kan de relevantie flink verbeteren, maar het draait volledig op klantdata. En daar gelden regels.

Tracking cookies, die gedrag over websites heen volgen en profielen opbouwen, mogen alleen worden geplaatst als de bezoeker vooraf is geïnformeerd en toestemming heeft gegeven. Doorscrollen geldt niet als toestemming, vooraf aangevinkte categorieën ook niet, en een cookiewall die de site onbruikbaar maakt bij weigeren is niet toegestaan. Voor beperkte analytische cookies met weinig impact op de privacy is volgens artikel 11.7a van de Telecommunicatiewet geen toestemming nodig (Autoriteit Persoonsgegevens, cookies). Worden er persoonsgegevens verwerkt, dan heb je daarnaast een grondslag onder de AVG nodig.

Voor AI-personalisatie betekent dat: je model is zo goed als de data die je rechtmatig mag gebruiken. Begin daarom bij de vraag welke data je hebt, met welke toestemming, en pas daarna bij de tool.

Advertenties

Advertentieplatforms gebruiken al lang machine learning voor bieden en targeting, en bieden steeds meer generatieve functies voor teksten en beeld. De verleiding is om het platform zoveel mogelijk zelf te laten beslissen.

Dat werkt alleen als het platform stuurt op het doel dat voor jou telt. Stuurt het op klikken terwijl jij marge of klantwaarde wilt, dan optimaliseert het heel efficiënt de verkeerde kant op. De belangrijkste marketingbeslissing blijft dus menselijk: welk doel geef je de machine mee, en hoe controleer je of het werkelijke resultaat daarmee overeenkomt?

Analyse

AI kan helpen om campagnedata, klantfeedback, reviews of zoekgedrag sneller te doorgronden. Vooral bij veel ongestructureerde tekst, zoals open antwoorden in klanttevredenheidsonderzoek, scheelt dat veel tijd.

Het risico is dat een taalmodel een overtuigend verhaal vertelt dat niet klopt. Laat AI patronen voorstellen, maar controleer de conclusies tegen de brondata voordat je er budget op verschuift.

AI marketing strategie ontwikkelen

Een AI marketing strategie ontwikkelen begint niet bij tools, maar bij je marketingdoelen. Welke doelen wil je dit jaar halen, en waar zit het werk dat je daarbij in de weg zit? Pas daarna kijk je welke AI-toepassingen helpen.

Een werkbare volgorde in vijf stappen:

1. Inventariseer wat er al gebeurt. Welke tools gebruikt je team, waarvoor en met welke data? Vaak is dat meer dan het management weet.
2. Kies twee of drie toepassingen die direct bijdragen aan een marketingdoel en waarvan je de winst kunt meten. Hoe je toepassingen onderling afweegt, beschrijf ik in welke AI use cases resultaat leveren.
3. Leg de randvoorwaarden vast: merkstem, redactieslag, welke data wel en niet in welke tool mag, en wie eindverantwoordelijk is voor wat er gepubliceerd wordt.
4. Regel de transparantie. Sinds 2 augustus 2026 gelden de transparantieregels van de AI Act: chatbots moeten laten weten dat je met AI praat, deepfakes moeten als zodanig gelabeld worden en AI-gegenereerde content moet machineleesbare markeringen dragen (Europese Commissie). Die laatste verplichting ligt vooral bij de aanbieders van de tools; voor systemen die al vóór 2 augustus 2026 op de markt waren, loopt daarvoor een overgangstermijn tot 2 december 2026 (AI Act Service Desk, tijdlijn). Een marketingchatbot of een synthetische video raakt je wel direct.
5. Meet en stuur bij. Maak een nulmeting, spreek af wanneer je evalueert en wees bereid om een toepassing te stoppen als ze niets oplevert.

Deze aanpak is in de kern dezelfde als bij elke AI-strategie, alleen toegespitst op het marketingteam. Werk je in een bureau of adviesorganisatie, dan spelen er extra vragen over klantdata en declarabele uren; die behandel ik op de pagina over AI voor zakelijke dienstverleners.

Wie mag wat met welke tool? Dat hoeft geen dik beleidsdocument te worden. Een paar heldere afspraken en een register van gebruikte tools brengen je een heel eind; hoe je dat licht houdt, lees je in AI-governance zonder bureaucratie.

Tools

Het aanbod aan AI-tools voor marketing verandert zo snel dat een lijstje met namen binnen een paar maanden verouderd is. Ik noem daarom geen favorieten, maar de categorieën waar je uit kiest (stand september 2026):

• Algemene AI-assistenten voor tekst, samenvatten en analyse. Breed inzetbaar, maar zonder afspraken snel een bron van inconsistentie.
• AI-functies in je bestaande marketingsoftware, zoals je CRM, e-mailplatform of advertentieplatform. Vaak de makkelijkste stap, omdat de data er al zit.
• Gespecialiseerde tools voor bijvoorbeeld beeld, video, vertaling of social media. Nuttig voor een specifieke taak, maar let op de datavoorwaarden.
• Maatwerk of koppelingen tussen systemen. Pas zinvol als een standaardtool aantoonbaar tekortschiet.

Bij de keuze kijk ik naar vier dingen: past de tool bij een concrete taak, wat gebeurt er met je data, hoe goed sluit hij aan op je bestaande systemen, en wat kost hij over drie jaar inclusief beheer en training. Een breder overzicht van AI-tools en hoe je ertussen kiest staat op een aparte pagina, en voor een gestructureerde selectie kun je het stappenplan uit AI-vendorselectie in acht stappen gebruiken.

Omdat ik geen commissies of partnerdeals met leveranciers heb, kan ik tools vergelijken zonder eigen belang. Mijn zwaartepunt ligt overigens niet in marketing, maar in financiële dienstverlening, retail, industrie en zakelijke dienstverlening. De vragen over prioriteren, kiezen en borgen zijn in marketing hetzelfde; voor de uitvoering van campagnes en content werk je met marketingspecialisten die je zelf contracteert. Wil je dat je team de tools ook echt goed leert gebruiken, kijk dan bij AI workshops en trainingen.

Benieuwd hoe andere sectoren met AI omgaan? Zie AI in de zorg, waar de regels rond data nog strenger zijn, of AI in fintech. Het volledige overzicht staat bij AI per branche. Of plan een adviesgesprek over jouw marketingvraag.