Je team gebruikt AI om sneller blogs, campagnes en LinkedIn-posts te maken. De productie gaat omhoog en de contentkalender raakt gevuld. Maar zodra je vraagt waarom een klant juist voor jullie moet kiezen, wordt het stil. Daar kan geen slimme prompt tegenop.
AI vermenigvuldigt wat je aanlevert. Is je verhaal scherp, dan helpt die extra snelheid je vooruit. Is je verhaal vaag, dan krijg je vooral meer van hetzelfde terug, alleen sneller en goedkoper geproduceerd. AI is dus meestal niet het probleem. Het maakt vooral zichtbaar dat je verhaal nog niet helder genoeg is.
De dekmantel is eraf
Jarenlang kon marketing zich redelijk goed verstoppen achter activiteit. Er waren genoeg posts, campagnes en overleggen om het gevoel te geven dat er iets gebeurde. Niemand kon precies zeggen wat het opleverde, maar de LinkedIn-post had zeven likes. Vijf daarvan waren collega’s, maar goed, je moet ergens beginnen.
AI haalt die dekmantel eraf. Als je weet voor wie je relevant bent en welk probleem je oplost, kun je sneller verschillende invalshoeken testen en je boodschap aanscherpen. Weet je dat niet, dan helpt meer content je niet verder. Bereik zonder relevantie is uiteindelijk vooral meer ruis.
Ik snap wel waarom bedrijven bij AI beginnen. Een tool is tastbaar. Je kunt hem vandaag gebruiken en morgen meer produceren. De vragen die er echt toe doen zijn een stuk lastiger: voor wie ben je relevant, welk probleem los je op en waarom zou iemand voor jou kiezen? AI kan helpen om de antwoorden helder op papier te krijgen, maar het kan ze niet voor je bedenken.
Drie meetings later staat er nog steeds niets live
Veel organisaties hebben niet alleen moeite met hun verhaal, maar ook met het tempo waarin ze ervan leren. Een idee gaat eerst langs marketing, daarna wil sales er nog iets van vinden en vervolgens kijkt de directeur ook even mee. Dan volgt er voor de zekerheid nog één laatste feedbackronde. Twee weken later staat er iets online waar de helft van de energie al uit is.
Dat was nooit bijzonder handig, maar in een speelveld waarin anderen sneller testen en bijsturen wordt het steeds duurder. Niet omdat je iedere losse gedachte direct naar buiten moet slingeren. Wel omdat je pas echt iets leert wanneer mensen buiten je organisatie erop reageren. De mening van zes collega’s in een vergaderruimte blijft uiteindelijk de mening van zes collega’s in een vergaderruimte.
AI maakt het makkelijker om sneller tot een goede eerste versie te komen. Je kunt verschillende invalshoeken proberen, een boodschap aanscherpen en eerder ontdekken wat wel of niet aanslaat. Leren terwijl je beweegt is geen impulsiviteit. Het voorkomt vooral dat je wekenlang blijft schaven aan iets dat buiten de vergaderruimte niemand begrijpt.
Wat er verandert
Het speelveld wordt eerlijker. Wat relevant is, wordt sneller gevonden en aangescherpt. Wat vaag is, valt eerder door de mand. Bedrijven worden daardoor gedwongen serieuzer te kijken naar wat ze werkelijk te zeggen hebben, in plaats van vooral bezig te zijn met zichtbaar bezig zijn.
Dat is goed nieuws voor organisaties die hun klant begrijpen en duidelijke keuzes durven maken. Zij kunnen sneller leren zonder hun koers uit handen te geven. Voor bedrijven die vooral goed waren in druk lijken, ligt dat iets minder gezellig.
Begin met één zin
Pak je huidige marketingverhaal erbij en probeer in één zin uit te leggen voor wie je relevant bent en waarom iemand voor jou zou kiezen. Laat die zin vervolgens lezen aan iemand die je bedrijf niet kent en je geen plezier probeert te doen. Als die persoon moet raden wat je bedoelt, weet je waar het werk zit.
Begin dan niet met een nieuwe AI-tool of met nog meer content. Begin met die ene zin. Want de belangrijkste vraag is niet wat AI voor je kan schrijven, maar of jij weet wat er gezegd moet worden.
