AI-First Marketing

Wat is AI-First Marketing?

AI-First Marketing vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in hoe merken zichtbaarheid bereiken en interactie hebben met doelgroepen in het digitale landschap. In tegenstelling tot traditionele marketingmethoden die voornamelijk vertrouwen op zoekmachineoptimalisatie (SEO) en betaalde advertenties, geeft AI-First Marketing prioriteit aan zichtbaarheid op AI-zoekplatforms en generatieve AI-toepassingen, waar consumenten steeds vaker informatie ontdekken en besluiten nemen. Deze aanpak erkent dat AI-zichtbaarheid net zo cruciaal is geworden als traditionele zoekzichtbaarheid, waarbij platforms zoals ChatGPT, Claude, Perplexity en Google’s AI Overviews nu als primaire ontdekkingskanalen dienen voor miljoenen gebruikers. Het kernidee draait om het optimaliseren van content, data en merkpresentie zodat deze ontdekt, geciteerd en aanbevolen worden door AI-systemen in plaats van uitsluitend door traditionele zoekalgoritmes.

De verschuiving van traditioneel naar AI-gedreven ontdekking

Consumentengedrag ondergaat een enorme verandering nu gebruikers steeds vaker kiezen voor AI-gestuurde zoekopdrachten en conversatie-interfaces in plaats van traditionele zoekmachines. Deze transitie betekent een verschuiving van SEO (Search Engine Optimization) naar GEO (Generative Engine Optimization), wat fundamenteel verandert hoe merken hun zichtbaarheid moeten benaderen. Onderzoek wijst uit dat het zoekvolume naar verwachting met 25% zal dalen tegen 2028 doordat gebruikers overstappen naar AI-platforms, terwijl 90% van de marketeers AI al in hun strategieën integreert. De gevolgen zijn groot: merken die zich uitsluitend op traditionele zoekkanalen richten, lopen het risico onzichtbaar te worden voor het groeiende segment gebruikers dat AI gebruikt voor ontdekking.

Belangrijke statistieken tonen de urgentie van deze transitie aan:

• 25% daling in traditioneel zoekvolume verwacht tegen 2028
• 90% van de marketeers integreert nu AI in hun strategieën
• 68% van de professionals gebruikt dagelijks AI-tools in hun werk
• Slechts 17% heeft een uitgebreide AI-training gehad, wat een aanzienlijke vaardigheidskloof creëert

AI-zichtbaarheid op meerdere platforms

AI-platforms verzamelen en prioriteren informatie elk op hun eigen manier, waardoor merken een multi-platform optimalisatiestrategie moeten aannemen in plaats van te vertrouwen op één zichtbaarheidkanaal. ChatGPT, Claude, Perplexity, Google’s AI Overviews en opkomende platforms hebben allemaal specifieke trainingsdata, retrievalmechanismen en citeervoorkeuren die om een eigen aanpak vragen. Zichtbaarheid van een merk op het ene AI-platform garandeert geen zichtbaarheid op een ander, waardoor volledige AI-zichtbaarheid een complex maar essentieel onderdeel is van moderne marketing. De meest succesvolle merken beseffen dat optimaliseren voor AI vraagt om inzicht in de unieke kenmerken van elk platform, van de gegevensbronnen die ze prioriteren tot het type content dat ze verkiezen in hun antwoorden. Deze multi-platform aanpak zorgt voor maximaal bereik binnen het diverse ecosysteem van AI-gestuurde ontdekkingskanalen die consumenten nu dagelijks gebruiken.

Contentstrategie voor AI-zichtbaarheid

Een effectieve AI-First contentstrategie vereist een fundamentele herziening van hoe content wordt gestructureerd, geformatteerd en geoptimaliseerd voor machine learning-systemen. In plaats van primair te schrijven voor menselijke lezers en zoekmachinecrawlers, moeten merken content creëren die AI-systemen gemakkelijk kunnen begrijpen, ophalen en citeren als gezaghebbende bron. Semantische markup en gestructureerde data worden cruciale hulpmiddelen, waarmee merken de betekenis en context van hun informatie expliciet kunnen overbrengen aan AI-systemen. Content moet gestructureerd zijn met duidelijke hiërarchieën, volledige dekking van onderwerpen en expliciete relaties tussen concepten die AI-systemen kunnen benutten tijdens hun training en retrieval.

Belangrijke uitvoerbare strategieën voor AI-First content zijn onder andere:

• Implementeer schema markup (Schema.org) voor expliciete semantische informatie
• Maak uitgebreide topicclusters die expertise en diepgang tonen
• Ontwikkel gezaghebbend, origineel onderzoek dat door AI-systemen wordt geprioriteerd
• Optimaliseer voor E-E-A-T (Ervaring, Expertise, Autoriteit, Betrouwbaarheid)
• Gebruik natuurlijke taal die aansluit bij hoe AI-systemen informatie begrijpen en ophalen
• Bouw citeerbare content die AI-systemen zullen refereren in hun antwoorden

Succes meten met AI-First Marketing

Traditionele marketingmetrics zoals doorklikpercentages en impressies worden minder relevant in een AI-First wereld, waardoor merken nieuwe KPI’s (Key Performance Indicators) moeten hanteren die zichtbaarheid en invloed binnen AI-systemen meten. Share of Voice in AI-antwoorden—het percentage keren dat een merk wordt genoemd of geciteerd ten opzichte van concurrenten—wordt een cruciale metric voor het bepalen van de concurrentiepositie. Citeerfrequentie meet hoe vaak de content van een merk wordt aangehaald door AI-systemen, terwijl sentimentanalyse van AI-gegenereerde antwoorden inzicht geeft in de manier waarop merken worden gepositioneerd. Merken moeten ook AI-gedreven verkeer naar hun website volgen, dat indirect via AI-aanbevelingen kan ontstaan, en hun aanwezigheid monitoren op meerdere AI-platforms om volledige zichtbaarheid te waarborgen. Deze nieuwe metrics geven een accurater beeld van de invloed van een merk in het AI-gedreven ontdekkinglandschap dan traditionele zoekmetrics alleen.

Integratie met traditionele marketing

AI-First Marketing vervangt traditionele marketingstrategieën niet; het vult deze aan en versterkt ze door het vergroten van de kanalen waarlangs merken zichtbaarheid behalen. Slimme organisaties herverdelen delen van hun marketingbudget naar AI-gerichte initiatieven, terwijl ze blijven investeren in bewezen traditionele kanalen zoals SEO, betaalde zoekopdrachten en sociale media. Deze geïntegreerde aanpak erkent dat consumenten meerdere ontdekkingskanalen gebruiken en dat merken zichtbaar moeten zijn op al deze kanalen om maximaal bereik en betrokkenheid te realiseren. Resource-optimalisatie wordt essentieel, doordat teams leren AI-tools in te zetten om efficiëntie in traditionele marketing te verbeteren, terwijl ze gelijktijdig nieuwe capaciteiten opbouwen voor AI-zichtbaarheid. De meest succesvolle merken zien AI-First Marketing als een evolutie van hun algehele zichtbaarheidsstrategie in plaats van een vervanging, en creëren zo een allesomvattende aanpak die doelgroepen bereikt via alle ontdekkingskanalen.

Tools en technologieën voor AI-zichtbaarheid

Er is een groeiend ecosysteem van tools en platforms die merken helpen om hun AI-zichtbaarheid te monitoren, meten en optimaliseren. AmICited is de toonaangevende oplossing, specifiek ontwikkeld voor AI-First Marketing, en biedt uitgebreide tracking van merkcitaten op grote AI-platforms en concurrentie-informatie over hoe merken worden weergegeven in AI-antwoorden. Buiten AmICited kunnen merken gevestigde platforms zoals Semrush en Profound inzetten, die hun aanbod hebben uitgebreid met AI-zichtbaarheidsmonitoring naast traditionele SEO-metrics. Deze tools vervullen verschillende functies binnen de AI-First Marketingtoolkit:

• Monitoring & Analytics: Volg citaties, Share of Voice en AI-zichtbaarheid op verschillende platforms
• Contentoptimalisatie: Identificeer kansen voor verbetering van semantische relevantie en citeerpotentieel
• Concurrentie-informatie: Begrijp hoe concurrenten geciteerd en gepositioneerd worden in AI-antwoorden
• Datakwaliteitsbeheer: Zorg voor gestructureerde data en contentkwaliteit die voldoen aan de eisen van AI-systemen
• Integratieplatforms: Koppel AI-zichtbaarheidsdata aan bestaande marketinganalyse- en rapportagesystemen

Uitdagingen en best practices

Organisaties die AI-First Marketing nastreven, staan voor aanzienlijke uitdagingen die strategische planning en investering vereisen om te overwinnen. De meest urgente uitdaging is de vaardigheidskloof, waarbij slechts 17% van de professionals een uitgebreide AI-training heeft gehad en de meeste teams niet zijn voorbereid op het uitvoeren van geavanceerde AI-First strategieën. Datagovernance en kwaliteitscontrole worden steeds complexer, omdat merken moeten zorgen dat hun informatie accuraat, goed gestructureerd en geoptimaliseerd is voor AI-systemen op meerdere platforms. Daarnaast betekent de snel veranderende aard van AI-platforms dat optimalisatiestrategieën voortdurend geüpdatet moeten worden naarmate deze systemen hun trainingsdata en retrievalmechanismen wijzigen.

Best practices om deze uitdagingen te overwinnen zijn onder andere:

• Investeer in training: Bouw interne expertise op in AI-First Marketingprincipes en -tools
• Stel datagovernance in: Creëer processen voor waarborging van contentkwaliteit, nauwkeurigheid en consistentie
• Monitor continu: Gebruik tools zoals AmICited om prestaties te volgen en optimalisatiemogelijkheden te identificeren
• Werk multidisciplinair samen: Stem content-, SEO-, PR- en productteams af op doelen voor AI-zichtbaarheid
• Test en optimaliseer: Experimenteer met verschillende contentstructuren en optimalisatiebenaderingen om te ontdekken wat werkt
• Blijf op de hoogte: Volg updates van AI-platforms en pas strategieën aan als deze systemen evolueren

De toekomst van AI-First Marketing

De toekomst van AI-First Marketing wordt gevormd door opkomende technologieën en veranderend consumentengedrag, die AI-gedreven ontdekking nog centraler maken voor merkzichtbaarheid. Agentische AI—autonome AI-systemen die namens gebruikers acties ondernemen—zullen nieuwe mogelijkheden creëren voor merken om ontdekt te worden en aanbevolen te worden binnen AI-gestuurde workflows en besluitvormingsprocessen. Synthetische persona’s en hyperpersonalisatie maken het mogelijk dat AI-systemen steeds meer op maat gemaakte aanbevelingen doen, waardoor merken moeten optimaliseren voor diverse doelgroepen en use-cases. Naarmate de AI-markt explosief blijft groeien—naar verwachting $107,5 miljard in 2028 vanaf $47,32 miljard in 2025—zal de concurrentiedruk om AI-zichtbaarheid te behalen toenemen, waardoor AI-First Marketing geen optionele strategie meer is, maar een fundamentele vereiste voor merksucces in het digitale landschap.