Het antwoord

AI-tools maken bedrijfsteksten steeds uniformer, omdat ze trainen op dezelfde openbare data en dezelfde optimalisatiedoelen nastreven. Dit betekent dat jouw merkstem kan vervagen in een zee van concurrenten, tenzij je bewust stuurt op eigen data en unieke prompts.

Wat er aan de hand is

Volgens een analyse van Search Engine Journal is er sprake van een ‘AI-convergentieprobleem’. AI-modellen zoals ChatGPT en Gemini worden getraind op grotendeels dezelfde openbare datasets, zoals websites, boeken en artikelen. Daarnaast optimaliseren ze voor dezelfde doelen: leesbaarheid, SEO en conversie. Het gevolg is dat de output van verschillende AI-tools steeds meer op elkaar gaat lijken. Dit effect wordt versterkt doordat bedrijven dezelfde prompts gebruiken, zoals ‘schrijf een pakkende productbeschrijving’ of ‘genereer een SEO-tekst’. Het resultaat is een vloedgolf aan inhoud die wel correct is, maar geen onderscheidend vermogen heeft. Search Engine Journal stelt dat dit een serieus probleem is voor merken die zich willen onderscheiden.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en marketeers betekent dit dat blind vertrouwen op AI voor contentcreatie riskant is. Als jouw concurrent dezelfde tool en dezelfde prompt gebruikt, ontstaat er een ‘gemiddelde’ tekst die niemand herkent als uniek. Dit is vooral een probleem in verzadigde markten zoals e-commerce, dienstverlening en B2B-communicatie, waar onderscheidend vermogen cruciaal is. De impact is niet alleen esthetisch: zoekmachines zoals Google belonen steeds meer originele, autoritatieve inhoud. Uniforme AI-teksten kunnen dus ook je vindbaarheid schaden. Het is geen kwestie van of je AI moet gebruiken, maar hoe je het zo inzet dat je merkstem behouden blijft.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en productbeschrijvingen laat genereren, overweeg om AI te voeden met jouw eigen data: klantrecensies, unieke specificaties, of interne notities over het productieproces. Een mogelijke prompt is: ‘Gebruik deze drie klantrecensies en de volgende specificaties om een productbeschrijving te schrijven die de nadruk legt op duurzaamheid en vakmanschap.’ Zo dwing je de AI om uit jouw unieke bronnen te putten, niet uit algemene data.

Als je een team aanstuurt dat wekelijks blogs of nieuwsbrieven produceert, kun je een ‘merkstembibliotheek’ aanleggen. Verzamel tien voorbeelden van jullie beste, meest eigenzinnige teksten. Laat AI die analyseren met een prompt als: ‘Analyseer de toon, woordkeuze en zinslengte in deze voorbeelden. Schrijf vervolgens een nieuw artikel over [onderwerp] in exact dezelfde stijl.’ Dit voorkomt dat de AI terugvalt op de gemiddelde toon van het internet.

Als je in de zorg of een andere gereguleerde sector werkt, waar precisie en vertrouwen essentieel zijn, kun je AI inzetten voor ruwe drafts, maar voeg altijd een menselijke redactiestap toe. Een praktische aanpak: laat AI een eerste versie maken op basis van een strikte prompt met jouw interne richtlijnen, en laat een medewerker die versie herschrijven met specifieke voorbeelden uit de praktijk. Zo combineer je snelheid met authenticiteit.

Als je een freelance contentmaker bent die voor meerdere opdrachtgevers schrijft, kun je per klant een set prompts maken die hun unieke jargon, klantcases en merkwaarden bevatten. Bijvoorbeeld: ‘Schrijf een case study voor [bedrijf] die hun nadruk op maatwerk en persoonlijke service benadrukt. Gebruik de volgende anekdote uit hun portfolio.’ Dit zorgt dat elke tekst voelt alsof hij door een insider is geschreven.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de rode draad is: voeg altijd eigen data toe en specificeer de gewenste stijl in je prompts. Hoe unieker de input, hoe unieker de output.

Bron: Search Engine Journal