AI gebruiken om content te creëren voor AI-zoekoptimalisatie – is dit meta-waanzin of juist slim?

Ik deel graag wat wij geleerd hebben bij het publiceren van 500+ artikelen per maand met verschillende niveaus van AI-ondersteuning:

De data over contentprestaties:

Wat belangrijk is voor AI-citaties:

1. Autoriteitssignalen – Wie is de auteur? Wat zijn hun referenties?
2. Originaliteit – Zijn er unieke inzichten of alleen maar synthese?
3. Nauwkeurigheid – Is de informatie verifieerbaar?
4. Structuur – Is het georganiseerd voor extractie?

AI-tools helpen met: Structuur, helderheid, volledigheid AI-tools kunnen niet bieden: Echte expertise, origineel onderzoek, echte ervaring

Het beste proces dat wij gevonden hebben:

• Menselijk expert maakt outlines met kerninzichten
• AI helpt bij onderzoek en concept
• Menselijk expert voegt uniek perspectief toe
• AI helpt met optimalisatie en structuur
• Mens doet de definitieve kwaliteitscontrole

Dit is 3x sneller dan volledig menselijk, maar behoudt kwaliteitssignalen.

Je vroeg of ChatGPT kan zien of content door Claude is geschreven. Laat me dit toelichten:

Technische realiteit: AI-systemen hebben geen betrouwbare AI-detectie bij het genereren van citaties. Ze beoordelen content op:

• Semantische relevantie voor de vraag
• Bronautoriteitssignalen
• Contentstructuur en helderheid
• Feitelijke juistheid (voor zover ze kunnen verifiëren)

Ze beoordelen NIET op:

• “Dit klinkt alsof het door GPT is geschreven”
• Stilistische kenmerken van AI-schrijfwerk
• Productiemethode

Maar:

AI-gegenereerde content vertoont vaak kenmerken die citaties KUNNEN schaden:

• Generieke formuleringen
• Gebrek aan concrete voorbeelden
• Geen eerste-persoonservaring
• Geen unieke datapunten
• Overmatig gebruik van voorbehoudende taal

Deze patronen verkleinen de kans op citaties niet omdat AI AI herkent, maar omdat ze op lagere waarde duiden.

De meta-vraag: Als AI-systemen bronnen citeren, zoeken ze content die TOEVOEGT aan hun training/retrieval. Content die alleen synthese biedt van wat ze al weten, heeft minder waarde.

Jouw concurrentievoordeel: Content met echte expertise, originele data, concrete voorbeelden en echte ervaring – zaken die AI niet kan fabriceren.

Wij zijn opgeschaald van 20 naar 80 artikelen/maand met AI. Dit werkte voor ons:

Onze workflow:

Stap 1: Interview met menselijke expert (15 min) Korte opname met een subject matter expert. Vragen: Wat is uniek aan dit onderwerp? Welke fouten worden vaak gemaakt? Wat zou je een vriend vertellen?

Stap 2: AI-transcriptie + structurering (5 min) AI maakt outline van het interviewtranscript.

Stap 3: AI-concept met richtlijnen (10 min) AI schrijft concept volgens onze stijlregels. Vereiste: Neem concrete voorbeelden uit het interview op.

Stap 4: Menselijke expert review (20 min) SME checkt op juistheid, voegt nuance toe, markeert AI-fouten.

Stap 5: AI-optimalisatie (5 min) Structuur voor AI-leesbaarheid, voeg schema-voorstellen toe.

Stap 6: Redactionele check (10 min) Laatste kwaliteits- en merkreview.

Totale tijd per artikel: ~65 minuten Voorheen volledig menselijk: ~4 uur

Resultaten:

• Output: 4x toename
• Kwaliteitsscores: Gelijk gebleven
• AI-citatieratio: 25% verbetering
• De interviewstap is de sleutel

Het geheim: AI vervangt geen expertise – het versterkt deskundige input. Begin met echte kennis, laat AI het verpakken.

Tegenperspectief: Wij probeerden schaalvergroting met AI en hadden spijt.

Wat we deden:

• 10x onze contentoutput met AI
• Minimale menselijke controle
• 200 artikelen gepubliceerd in 3 maanden

Wat gebeurde er:

• Korte termijn ranking steeg
• AI-citaties: Gelijk gebleven
• Helpful Content Update raakte ons HARD
• 40% trafficdaling
• 60% van de content moest worden verwijderd

De les: AI helpt je meer content te maken. Maar ook meer slechte content, sneller.

Wat we nu doen:

• AI alleen voor research en outlining
• Menselijk schrijven voor kerncontent
• AI voor optimalisatiesuggesties
• Elk stuk bevat echte expertise

De schaalvalkuil: Omdat je 100 artikelen kúnt publiceren, betekent dat niet dat je het moet doen. 20 sterke artikelen winnen het van 100 middelmatige voor AI-zichtbaarheid.

Mijn advies: Laat AI je kwaliteitsnorm niet verlagen. Laat het je juist sneller die norm halen.

Laat me ons efficiëntieraamwerk delen:

Uitsplitsing productietijd:

Waar AI de meeste tijd bespaart:

• Onderzoek en feitverzameling
• Structuur en organisatie
• Grammatica en helderheid
• Optimalisatiesuggesties

Waar mensen onmisbaar zijn:

• Strategische beslissingen
• Originele inzichten
• Kwaliteitsbeoordeling
• Expertvalidatie
• Verantwoordelijkheid

Het rekenvoorbeeld:

• Volledig menselijk: 4 uur per artikel
• AI-ondersteund: 1,5 uur per artikel
• Tijdsbesparing: 62%
• Kwaliteit behouden: Ja, met het juiste proces

Maar: Die menselijke 1,5 uur móet de JUISTE 1,5 uur zijn. Senior expertise, geen junior redactie.

Zo meten wij de prestaties van AI-ondersteunde content:

Wat wij bijhouden:

Onze A/B-testresultaten (50 artikelen elk):

Groep A: Volledig door mensen geschreven

• Gemiddelde Google-positie: 12,3
• AI-citatieratio: 8%
• Gem. tijd op pagina: 3:42

Groep B: AI-ondersteund (onze werkwijze)

• Gemiddelde Google-positie: 14,1
• AI-citatieratio: 7%
• Gem. tijd op pagina: 3:18

Groep C: Voornamelijk AI

• Gemiddelde Google-positie: 22,7
• AI-citatieratio: 3%
• Gem. tijd op pagina: 2:01

Het inzicht: Goed uitgevoerde AI-ondersteuning (Groep B) presteert bijna net zo goed als volledig menselijk (Groep A) tegen 40% van de kosten. Voornamelijk AI (Groep C) presteert duidelijk slechter.

De kwaliteitsdrempel: Er is een minimum aan menselijke betrokkenheid waaronder de prestaties instorten. Voor ons is dat ongeveer 30% menselijk aandeel.

Hier zijn praktische richtlijnen voor AI-content die werkt:

Altijd toevoegen (moet door mens):

• Echte auteur met echte referenties
• Concrete voorbeelden uit ervaring
• Unieke data of inzichten
• Duidelijke mening/perspectief
• Verifieerbare feiten

AI kan helpen met:

• Informatie structureren
• Onderzoekssynthese
• Grammatica en helderheid
• SEO-optimalisatie
• Opmaak

Laat AI nooit alleen doen:

• Expertclaims zonder verificatie
• Persoonlijke ervaringsverhalen
• Origineel onderzoek presenteren
• Controversiële meningen
• YMYL-onderwerpen

Proceschecklist:

1. Zit er echte expertise achter?
2. Kunnen we vervolgvragen beantwoorden?
3. Zit er iets in wat concurrenten niet makkelijk kunnen kopiëren?
4. Zijn we trots om onze naam eraan te verbinden?

Als een antwoord nee is, voeg meer menselijk werk toe.

De concurrentievraag: Als iedereen dit met AI kan maken, is het niet onderscheidend. Jouw expertise is de moat.

Deze thread heeft mijn denken helder gemaakt. Dit is onze nieuwe aanpak:

Wat ik geleerd heb:

1. Productiemethode maakt niet uit – outputkwaliteit wel
2. AI kan geen echte E-E-A-T-signalen geven
3. ~30% minimum menselijke input lijkt de kwaliteitsgrens
4. Schaal het proces, niet alleen de output
5. Volg prestaties per productiemethode

Onze nieuwe workflow:

Hoogwaardige content (10/maand):

• Menselijke outline met unieke inzichten
• AI-conceptassistentie
• Grondige menselijke expertreview
• Volledige E-E-A-T-behandeling

Standaardcontent (30/maand):

• AI-onderzoek en structuur
• Menselijke expertreview (30% van de tijd)
• Kwaliteitscheck volgens richtlijnen
• Am I Cited-tracking

Updates/verversingen (20/maand):

• AI signaleert updatebehoefte
• AI maakt updateconcepten
• Menselijke verificatie
• Snelle kwaliteitscheck

Wat we NIET doen:

• 100% AI-content op volume
• Publiceren zonder expertreview
• Kwaliteit opofferen voor kwantiteit
• Geen performance tracking

Verwacht resultaat:

• 60 stukken/maand (was 20)
• Zelfde of betere kwaliteit
• AI-citatieratio’s volgen per contenttype
• Bijsturen op basis van data

Dank allemaal. De “AI om expertise te versterken, niet te vervangen”-benadering is precies goed.