Moeten marketeers prompt engineering leren om te begrijpen hoe gebruikers AI-vragen stellen?

Goede vraag. Ik onderscheid verschillende soorten promptkennis:

Prompt engineering (technisch):

• Complexe prompts creëren voor AI-uitvoer
• Systeem-prompts, chain-of-thought, enz.
• Voor het bouwen van AI-toepassingen

Promptbegrip (marketing):

• Hoe gebruikers AI-vragen stellen
• Querypatronen en intentie
• Wat AI triggert om bronnen te citeren

Wat marketeers echt nodig hebben:

Je hebt prompt BEGRIP nodig, geen diepgaande prompt ENGINEERING.

Belangrijkste verschillen tussen AI-vragen en zoekwoorden:

De te ontwikkelen vaardigheid:

Conversatiegerichte vraagpatronen begrijpen, niet technisch prompts opstellen.

Contentstrateeg over promptpatronen:

Hoe ik promptbegrip toepas:

Ik test prompts vóórdat ik content maak. Mijn werkwijze:

1. Onderwerp bepalen - Waar willen we op scoren?

2. Promptvariaties testen

   • “Wat is [onderwerp]?”
   • “Hoe werkt [onderwerp]?”
   • “Wat is de beste [onderwerp] voor [use case]?”
   • “Vergelijk [onderwerp]-opties”

3. AI-antwoorden analyseren

   • Welke bronnen worden genoemd?
   • Wat ontbreekt er in de antwoorden?
   • Op welke vragen zijn de antwoorden matig?

4. Content maken voor de gaten

   • Beantwoord vragen waar AI moeite mee heeft
   • Bied diepgang waar AI oppervlakkig is
   • Maak content die het citeren waard is

Voorbeeld:

Getest: “Wat is de beste projectmanagementtool voor remote teams?”

Gevonden: AI verwees naar algemene vergelijkingssites maar miste specifieke analyse van remote-werkfuncties.

Gemaakt: Uitgebreide gids over remote-specifieke PM-functies met vergelijkingstabel.

Resultaat: Nu worden we genoemd bij vragen over PM-tools voor remote teams.

De prompttest-aanpak:

Gebruik AI zoals je klanten dat zouden doen. Maak content die hun vragen beantwoordt.

De evolutie van zoekwoorden naar prompts:

Zoekwoordonderzoek (traditionele SEO):

• Zoekvolumedata
• Concurrentiemetingen
• Zoekwoordmoeilijkheid
• Maandelijkse trends

Promptonderzoek (AI-SEO):

• Analyse van querypatronen
• Analyse van citation-triggers
• Identificatie van antwoordgaten
• Conversatie-intentie in kaart brengen

Wat overdraagbaar is:

• Gebruikersintentie begrijpen
• Concurrentieanalyse
• Gaten identificeren
• Contentplanning

Wat nieuw is:

• Conversatiestructuur in queries
• Meervoudige vragen
• Contextafhankelijke antwoorden
• Citation-gebaseerde succesmetrieken

Mijn visie:

De VAARDIGHEDEN uit zoekwoordonderzoek zijn overdraagbaar naar promptonderzoek. De TOOLS en databronnen verschillen.

Een goede zoekwoordonderzoeker kan met oefening een goede promptonderzoeker worden.

Data-invalshoek op AI-querypatronen:

Wat we leerden uit analyse van 50.000 AI-vragen:

Distributie van vraaglengte:

• Gemiddelde Google-zoekopdracht: 3,5 woorden
• Gemiddelde ChatGPT-vraag: 18 woorden
• Gemiddelde Perplexity-vraag: 23 woorden

Structuurpatronen:

• 62% zijn volledige vragen (Wie/Wat/Hoe/Waarom)
• 23% zijn opdrachten (Leg uit/Vergelijk/Lijst)
• 15% zijn zoekwoordstijl (overgenomen uit Google-gedrag)

Intentiecomplexiteit:

• 48% van de AI-vragen bevat meerdere intenties
• “Wat is X en hoe gebruik ik het voor Y?” = definitie + toepassing
• Traditioneel zoeken splitst dit; AI-gebruikers combineren ze

Implicatie voor content:

Maak content die:

• Volledige vragen beantwoordt, niet alleen onderwerpen
• Meerdere gerelateerde intenties behandelt
• Natuurlijke koppen gebruikt die aansluiten bij querypatronen

Klantgerichte invalshoek:

Wat ik heb geleerd uit gesprekken met klanten over AI-gebruik:

Klanten gebruiken AI voor:

• “Ik wil dit snel begrijpen” (leren)
• “Help me opties vergelijken” (beslissen)
• “Ik loop vast, wat moet ik doen?” (probleemoplossing)
• “Kun je dit aan mijn baas uitleggen?” (communiceren)

Hoe ze vragen formuleren:

Ze praten tegen AI als een slimme collega:

• “Ik probeer [product] te koppelen aan Salesforce maar krijg fouten. Waar moet ik op letten?”
• “Mijn team twijfelt tussen [product A] en [product B]. Wat zijn de belangrijkste verschillen voor een marketingteam van 10 personen?”

Wat dit betekent voor content:

Je content moet klinken als antwoorden op collega-vragen, niet als marketingmateriaal.

Natuurlijk, behulpzaam, specifiek – zoals een kundige collega zou reageren.

De vertaalslag in vaardigheden:

Als je goed bent in klantgesprekken, ben je ook goed in promptbegrip.

AI-vragen = Hoe klanten van nature hun vragen stellen.

Deze discussie heeft duidelijk gemaakt welke vaardigheden echt belangrijk zijn.

Mijn conclusies:

1. Prompt BEGRIP > Prompt ENGINEERING – Marketing vraagt om kennis van vraagpatronen, niet om technische AI-vaardigheden

2. AI-vragen zijn conversatiegericht – Volledige vragen, langer, specifieker dan zoekwoorden

3. Testen is essentieel – Besteed tijd aan AI-gebruik zoals je klanten dat doen

4. Klantinzicht is overdraagbaar – Klantvragen begrijpen = prompts begrijpen

5. Content moet natuurlijke vragen beantwoorden – Geen zoekwoordproppen, maar behulpzaam en conversatiegericht

Vaardigheden die ik ga ontwikkelen:

1. Regelmatig AI-vragen testen (30 min/week)
2. Citation-analyse (welke prompts leiden tot vermeldingen)
3. Klantvragen verzamelen (supporttickets, gesprekken)
4. Conversatiegerichte content schrijven

Tools die ik ga gebruiken:

• ChatGPT/Perplexity voor handmatig testen
• Am I Cited voor citation monitoring
• Klantsupportdata voor querypatronen

De mindset-shift:

Niet meer denken in “zoekwoorden waarop je wilt scoren.” Wel denken in “vragen die klanten aan AI stellen.”

Bedankt voor jullie inzichten allemaal!