1
00:00:00,031 --> 00:00:02,871
waarschijnlijk gebruik je generatieve AI voor

2
00:00:02,871 --> 00:00:06,291
contentcreatie. En dat is natuurlijk niet zo gek, want eind

3
00:00:06,291 --> 00:00:09,911
2023, toen generatieve AI,

4
00:00:10,311 --> 00:00:14,011
of liever gezegd, de eerste was ChatGPT, op de markt kwam,

5
00:00:14,191 --> 00:00:17,891
toen ging bijna iedereen die iets met content deed, het

6
00:00:17,891 --> 00:00:21,731
wel gebruiken voor het maken van teksten en in mindere mate

7
00:00:21,731 --> 00:00:25,439
ook het maken van afbeeldingen. Dus

8
00:00:25,439 --> 00:00:29,159
op zich logisch dat je het daarvoor gebruikt. Maar je

9
00:00:29,159 --> 00:00:32,499
kunt het ook juist voor de meer strategische kanten van je

10
00:00:32,499 --> 00:00:36,139
contentproces gebruiken. En wat ik jammer vind, is dat ik laatst

11
00:00:36,139 --> 00:00:39,759
las, er was een onderzoek in Nederland gedaan door Huib Koeleman,

12
00:00:39,899 --> 00:00:43,719
die had op LinkedIn een poll geplaatst. Er hebben meer

13
00:00:43,719 --> 00:00:47,179
dan 100 mensen aan deelgenomen. En het waren overwegend

14
00:00:47,179 --> 00:00:50,799
communicatieadviseurs en andere contentmakers. En daar kwam

15
00:00:50,799 --> 00:00:54,099
uit dat maar 8% van de mensen die aan die poll

16
00:00:54,099 --> 00:00:57,840
meededen, AI

17
00:00:57,840 --> 00:01:01,480
inzetten voor strategie, voor de strategische kant

18
00:01:01,480 --> 00:01:05,000
van content. En zelfs als die pool er een beetje

19
00:01:05,000 --> 00:01:08,680
naast zit, want het gaat om ruim 100 mensen, dus dat zou natuurlijk

20
00:01:08,680 --> 00:01:12,440
kunnen dat dat een beperkte steekproef is. Dus voor mij is dat

21
00:01:12,440 --> 00:01:15,560
reden om een serie podcast te maken

22
00:01:15,560 --> 00:01:19,259
over AI. en het contentproces,

23
00:01:19,839 --> 00:01:23,659
waar meer de strategische kant aan bod komt. Dus

24
00:01:23,659 --> 00:01:26,979
ik heb een opzet gemaakt voor maar liefst vijf

25
00:01:26,979 --> 00:01:30,699
podcasts. En ik hoop nu niet dat je meteen gaat afhaken, dat je

26
00:01:30,699 --> 00:01:34,450
denkt de hele tijd AI. over Gadverdari, allemaal hartstikke

27
00:01:34,450 --> 00:01:38,230
technisch. Ik denk dat ik het zo kan brengen

28
00:01:38,230 --> 00:01:41,590
dat het niet heel technisch en nerdy AI-achtig wordt.

29
00:01:42,090 --> 00:01:45,210
Sterker nog, ik gebruik het al een tijdje in trainingen en bij workshops.

30
00:01:45,910 --> 00:01:49,490
En daar zie ik mensen, ook degenen die AI nog niet helemaal omarmd hebben,

31
00:01:49,970 --> 00:01:53,410
juist heel erg enthousiast reageren. Omdat er toch een paar

32
00:01:53,410 --> 00:01:57,070
hele fijne dingen in generatieve AI zitten

33
00:01:57,070 --> 00:02:00,110
als het gaat om contentstrategie, om

34
00:02:00,110 --> 00:02:03,620
contentplanning en om contentkeuzes. Dus ik wil eventjes met je

35
00:02:03,620 --> 00:02:07,020
delen welke afleveringen er in de planning staan.

36
00:02:07,640 --> 00:02:11,320
Deze aflevering gaat over content research

37
00:02:11,320 --> 00:02:14,780
doen. De volgende aflevering, nummer 170,

38
00:02:15,360 --> 00:02:17,660
gaat over content planning en AI.

39
00:02:18,912 --> 00:02:22,412
Nummer 171 gaat toch wel even over

40
00:02:22,412 --> 00:02:26,192
content creatie, want daar kan het je ook bij helpen en

41
00:02:26,192 --> 00:02:29,752
het gaat niet over trucjes voor nanobanana of

42
00:02:29,752 --> 00:02:33,432
midjourney of iets, maar wel hoe je toch hele mooie

43
00:02:33,432 --> 00:02:36,512
dingen met content creatie ook kan doen dankzij AI.

44
00:02:36,952 --> 00:02:39,792
De vierde

45
00:02:39,792 --> 00:02:43,172
editie gaat over content distributie

46
00:02:43,172 --> 00:02:46,812
en ik wil afsluiten met AI in je workflow waarin

47
00:02:46,812 --> 00:02:50,052
ongeveer alles samenkomt. Maar

48
00:02:50,052 --> 00:02:53,312
laten we beginnen met content research.

49
00:02:54,080 --> 00:02:57,500
Want content research vind ik een van de gouden

50
00:02:57,500 --> 00:03:01,120
kansen die je hebt met AI om je

51
00:03:01,120 --> 00:03:04,940
research en daarmee je content uiteindelijk verder aan

52
00:03:04,940 --> 00:03:08,580
te scherpen en je keuzes te verbeteren. En met content

53
00:03:08,580 --> 00:03:12,260
research kun je naar verschillende dingen kijken. Je kunt kijken

54
00:03:12,260 --> 00:03:16,061
naar trends en ontwikkelingen. Je kunt naar je bestaande

55
00:03:16,061 --> 00:03:19,241
content kijken en die analyseren. Je kunt je

56
00:03:19,241 --> 00:03:22,841
concurrerende content, of liever gezegd content van

57
00:03:22,841 --> 00:03:26,001
concurrerende aanbieders, analyseren.

58
00:03:26,361 --> 00:03:29,941
Je kunt je doelgroep analyseren en

59
00:03:29,941 --> 00:03:33,141
persona's waarbij je ook nog eens zou kunnen kijken

60
00:03:33,141 --> 00:03:36,001
naar welke woorden en termen gebruikers zijn.

61
00:03:36,561 --> 00:03:39,981
En tenslotte zou je het kunnen gebruiken voor de

62
00:03:39,981 --> 00:03:43,761
klantreis en dat verder onderzoeken.

63
00:03:44,148 --> 00:03:47,388
Laat ik dan beginnen met de trends en

64
00:03:47,388 --> 00:03:51,008
ontwikkelingen. Ik kijk zelf ook

65
00:03:51,008 --> 00:03:54,448
elk jaar één keer heel goed naar de

66
00:03:54,448 --> 00:03:58,168
content trends die ik verwacht voor het jaar erop. En dan schrijf ik een

67
00:03:58,168 --> 00:04:01,848
artikel over voor Frankwatching. En ik maak er meestal ook een podcast

68
00:04:01,848 --> 00:04:05,388
van en een artikel voor mijn eigen website. En dat doe ik ergens in het

69
00:04:05,388 --> 00:04:09,048
najaar. Maar dat betekent dat ik in de maanden daarvoor, en dat begint

70
00:04:09,048 --> 00:04:12,807
meestal al in de zomer, dat ik best wel veel

71
00:04:12,807 --> 00:04:16,467
werk doe en dat ik allerlei websites bekijk en dat ik

72
00:04:16,467 --> 00:04:20,247
probeer te ontdekken welke trends zie ik nu, wat zie ik gebeuren.

73
00:04:20,787 --> 00:04:24,587
Zijn dat dingen die ook volgend jaar nog relevant kunnen zijn? En

74
00:04:24,587 --> 00:04:27,925
dat is best wel arbeidsintensief. Wat

75
00:04:27,925 --> 00:04:31,285
ik nu ook gedaan heb, is dat ik dacht, weet je wat,

76
00:04:31,845 --> 00:04:35,585
die Content Trends 2026, dit is in

77
00:04:35,585 --> 00:04:38,925
oktober gepubliceerd, we zijn alweer bijna zes maanden verder,

78
00:04:39,705 --> 00:04:43,485
laat ik die nog eens een keer opnieuw gaan bekijken. Maar laat ik het dan

79
00:04:43,485 --> 00:04:47,085
nu niet met de hand doen, ik zet ChatGPT aan het

80
00:04:47,085 --> 00:04:50,405
werk. En ik ben dan met diepgaand onderzoek

81
00:04:50,405 --> 00:04:53,780
begonnen, of deep research. En

82
00:04:53,780 --> 00:04:57,440
ik heb TGPT aan het werk gezet. Ik heb

83
00:04:57,440 --> 00:05:01,240
twaalf websites ingevoerd als achtergrond en ik

84
00:05:01,240 --> 00:05:04,940
heb me een aantal vragen gesteld van nou breng die trends op

85
00:05:04,940 --> 00:05:08,540
een rij, kijk naar

86
00:05:08,540 --> 00:05:12,040
ontwikkelingen, kijk ook eventueel elders buiten deze twaalf

87
00:05:12,040 --> 00:05:15,873
websites. Zet ze op een rij in volgorde van

88
00:05:15,873 --> 00:05:19,453
belangrijkheid, dus prioriteer ze. Geef

89
00:05:19,453 --> 00:05:23,153
per trend een samenvatting en vermeld ook per

90
00:05:23,153 --> 00:05:26,933
trend de relevante bronnen. En er kwam tot mijn

91
00:05:26,933 --> 00:05:30,693
verbazing een behoorlijk goed document uit.

92
00:05:32,097 --> 00:05:35,557
niet heel lekker leesbaar. Dus wat dat

93
00:05:35,557 --> 00:05:39,037
betreft is nog even kijken. Er zaten ook weer dingen dat ik dacht, oké,

94
00:05:39,397 --> 00:05:43,037
wat bedoel je daar nou precies mee en hoe kan ik dat voor mezelf

95
00:05:43,037 --> 00:05:45,737
concreet maken? Maar daar kwamen echt

96
00:05:45,737 --> 00:05:49,157
hele mooie zaken uit waarvan ik dacht, oké,

97
00:05:49,517 --> 00:05:52,557
dat laat mij toch weer anders kijken naar die trends die ik een half jaar

98
00:05:52,557 --> 00:05:56,057
geleden op een rij gezet heb. Dus je snapt het misschien al,

99
00:05:56,357 --> 00:06:00,037
daar ga ik nog wel wat mee doen qua artikel of ook nog een

100
00:06:00,037 --> 00:06:03,730
andere podcast. Dus dat klinkt heel erg mooi

101
00:06:03,730 --> 00:06:07,550
en dat is het in feite ook. Ik vind het heel erg handig, want

102
00:06:07,550 --> 00:06:10,990
je kunt het, ik gebruikte het voor content trends, maar je kunt het heel

103
00:06:10,990 --> 00:06:14,470
gemakkelijk gebruiken ook om de trends in je vakgebied of in je

104
00:06:14,470 --> 00:06:18,138
branche in de gaten te houden. En wat nog

105
00:06:18,138 --> 00:06:20,938
mooier is, je kunt het natuurlijk zelf doen,

106
00:06:21,258 --> 00:06:24,518
met ChatGPT of met een andere LLM,

107
00:06:25,098 --> 00:06:28,858
maar je zou er ook een agent van kunnen maken, waarbij die agent

108
00:06:28,858 --> 00:06:32,558
automatisch weet dat hij bijvoorbeeld eens in het kwartaal

109
00:06:33,168 --> 00:06:36,968
deze analyse moet maken en je daarvan een rapport moet mailen.

110
00:06:37,488 --> 00:06:41,128
Of in ieder geval je een pingetje moet geven dat het rapport ergens voor je

111
00:06:41,128 --> 00:06:44,348
klaar staat. Dus zo kan een agent je ook helpen.

112
00:06:44,908 --> 00:06:48,608
Nou zijn er wel twee dingen bij dit soort, ja

113
00:06:48,608 --> 00:06:51,568
een beetje het research voor je laten doen.

114
00:06:52,248 --> 00:06:55,865
Al dan niet geautomatiseerd ook. En dat

115
00:06:55,865 --> 00:06:59,085
is het nadeel, vind ik, dat is één ding,

116
00:06:59,585 --> 00:07:03,185
is dat die tool voor je gaat voor je aan het werk en jij

117
00:07:03,185 --> 00:07:06,585
leest dat en je moet daarna nog heel erg nadenken.

118
00:07:07,205 --> 00:07:10,865
Het voordeel vind ik als ik zelf doe, hoe arbeidsintensief dat ook

119
00:07:10,865 --> 00:07:14,125
is, dan is het proces wat langduriger,

120
00:07:14,885 --> 00:07:17,825
maar ik verwerk de hele tijd alles wat ik zie

121
00:07:18,899 --> 00:07:22,519
in mijn brein en ik kijk dan ook naar gerelateerde dingen.

122
00:07:22,759 --> 00:07:26,579
Dus ik zit op websites. Ik zie ook andere dingen die misschien niet

123
00:07:26,579 --> 00:07:30,359
op het eerste oog heel relevant zijn, maar die zetten mij

124
00:07:30,359 --> 00:07:33,839
ook wel weer aan het denken. Dus het zelf doen

125
00:07:33,839 --> 00:07:37,499
vind ik ook wel zo zijn voordeel hebben. En dat is eigenlijk

126
00:07:37,499 --> 00:07:41,099
wat altijd geldt bij een LLM die je inzet.

127
00:07:41,613 --> 00:07:44,973
Vaak is het ook slim als je eerst zelf begint

128
00:07:44,973 --> 00:07:48,813
en al een behoorlijk beeld of idee hebt van wat eruit

129
00:07:48,813 --> 00:07:52,493
zou moeten komen en hoe je het wil hebben. Of wat er in moet staan

130
00:07:52,493 --> 00:07:56,213
als je een artikel- of rapport-outline hebt.

131
00:07:57,442 --> 00:08:01,222
En laat dan de AI je verbeteringen geven,

132
00:08:01,682 --> 00:08:05,342
suggesties doen voor aanvullingen, en dat je dan weer zelf kijkt.

133
00:08:05,582 --> 00:08:09,342
Dus je maakt er een soort sandwich of een driestapsding van. Maar

134
00:08:09,342 --> 00:08:12,662
ik was echt positief verrast door de

135
00:08:12,662 --> 00:08:16,042
kwaliteit van de deep research die ChattyPT deed.

136
00:08:16,342 --> 00:08:19,962
En ik zag er echt wel weer handvaten in voor de resterende

137
00:08:19,962 --> 00:08:23,742
maanden van 2026, als het dan gaat om contenttrends en

138
00:08:23,742 --> 00:08:27,538
contentontwikkelingen. Dus dat is één. Het tweede wat

139
00:08:27,538 --> 00:08:31,118
je zou kunnen doen, is dat je een audit doet van de

140
00:08:31,118 --> 00:08:34,918
content op je website. En ik heb daar een custom GPT

141
00:08:34,918 --> 00:08:38,558
voor gemaakt, dus die zou je daarvoor kunnen gebruiken. Die gaat door je hele

142
00:08:38,558 --> 00:08:42,218
website heen. Maar je kunt het ook meer handmatig aanpakken.

143
00:08:42,658 --> 00:08:46,338
Bijvoorbeeld doordat je kijkt, oké, dit

144
00:08:46,338 --> 00:08:49,638
is content die goed presteert. Die realiseert bepaalde

145
00:08:49,638 --> 00:08:52,878
contentdoelen. Bijvoorbeeld omdat er leads uitkomen, mensen

146
00:08:52,878 --> 00:08:56,460
downloaden iets, abonneren zich ergens op. of

147
00:08:56,460 --> 00:08:59,900
vullen een formulier in voor een contact of voor een offerte.

148
00:09:00,460 --> 00:09:03,960
Je weet welke artikelen en welke pagina's op je website

149
00:09:03,960 --> 00:09:07,460
daar een functie in hebben.

150
00:09:08,040 --> 00:09:11,760
Dan kun je in een analytics programma kijken welke pagina's doen

151
00:09:11,760 --> 00:09:15,260
dat het best. Of je voert het aan een

152
00:09:15,260 --> 00:09:17,920
LLM om het te laten analyseren.

153
00:09:19,353 --> 00:09:21,833
Wat je ook kan doen is dat je zegt van oké ik doe het voor

154
00:09:21,833 --> 00:09:25,373
een deel, doe ik het handmatig. Kijk ik naar mijn best presterende

155
00:09:25,373 --> 00:09:28,573
content, ik kijk naar mijn matig presterende content.

156
00:09:29,293 --> 00:09:33,093
Ik zet dat op een rij en ik vraag aan een LRM om hier

157
00:09:33,093 --> 00:09:36,873
de rode draad uit te halen. Dus je hebt een lading aan

158
00:09:36,873 --> 00:09:40,277
observaties. En je vraagt de LLM, oké, welke

159
00:09:40,277 --> 00:09:44,017
conclusies trek je hier uit? Welke verbetersuggesties

160
00:09:44,017 --> 00:09:47,677
heb jij dan voor mijn content? Hoe zou ik deze goed presterende

161
00:09:47,677 --> 00:09:51,257
content misschien nog beter kunnen benutten? Hoe zou ik die slecht presterende

162
00:09:51,257 --> 00:09:55,057
content misschien een upgrade kunnen geven? Wat moet ik doen zodat die

163
00:09:55,057 --> 00:09:58,757
ook tot die goed presterende content gaat behoren?

164
00:09:59,497 --> 00:10:03,057
En vertel het mij ook als ik deze content beter weg kan gooien.

165
00:10:04,443 --> 00:10:08,283
Dat is drastisch, maar vind ik op zich wel handig om af en toe ook

166
00:10:08,283 --> 00:10:11,823
eens die keiharde waarheid van een ander te horen te krijgen van nou ja,

167
00:10:12,203 --> 00:10:15,983
deze content staat op je website, maar het doet geen fluit voor

168
00:10:15,983 --> 00:10:19,663
je, dus weg ermee. Of vervang het door iets

169
00:10:19,663 --> 00:10:23,219
anders. Dus bij zo'n content audit van je

170
00:10:23,219 --> 00:10:26,419
website kan een LLM je ook heel goed

171
00:10:26,419 --> 00:10:30,099
helpen. De custom GPT die ik

172
00:10:30,099 --> 00:10:33,479
daarvoor heb, die kan je ook helpen om je social media accounts

173
00:10:33,479 --> 00:10:37,219
te analyseren. Maar je kunt het ook weer in een mix

174
00:10:37,219 --> 00:10:40,939
doen door statistieken te exporteren over een wat langere

175
00:10:40,939 --> 00:10:44,639
periode en die in te voeren bij AI en te

176
00:10:44,639 --> 00:10:48,313
zeggen, dit zijn mijn contentdoelen. Dit heb ik ongeveer

177
00:10:48,313 --> 00:10:51,893
gedaan aan content. Dit zijn de statistieken die

178
00:10:51,893 --> 00:10:54,973
eruit rollen, bijvoorbeeld qua bereik, engagement,

179
00:10:55,813 --> 00:10:59,433
nieuwe volgers. Wat adviseer je mij op basis

180
00:10:59,433 --> 00:11:02,673
van deze analyse? Dus zo kun je

181
00:11:02,673 --> 00:11:06,373
je socials ook heel goed gebruiken.

182
00:11:07,133 --> 00:11:10,893
Je voelt het misschien al aankomen, je kunt dit ook

183
00:11:10,893 --> 00:11:14,373
heel goed doen als je door je concurrerende

184
00:11:14,373 --> 00:11:17,753
content te analyseren. Daar werkt

185
00:11:17,753 --> 00:11:21,233
diezelfde Custom GPD voor. Ik had hem oorspronkelijk ooit

186
00:11:21,233 --> 00:11:24,933
ook gemaakt om concurrerende content te analyseren en ik kwam

187
00:11:24,933 --> 00:11:28,333
daarna pas op het idee van ja, daar kun je ook je eigen website,

188
00:11:28,833 --> 00:11:32,373
je eigen socials, je eigen YouTube kanaal, je eigen podcast

189
00:11:32,373 --> 00:11:36,211
mee analyseren. En met concurrerende

190
00:11:36,211 --> 00:11:39,751
content bedoel ik content van andere aanbieders met wie

191
00:11:39,751 --> 00:11:43,491
jij om de aandacht van je doelgroep vecht. Dus dat kan een

192
00:11:43,491 --> 00:11:47,091
economische concurrent zijn. Het kan ook een vak of een branchgenoot

193
00:11:47,091 --> 00:11:50,851
zijn waarvan je zegt, nou ja, daar concurreer ik niet mee, want ze doen toch

194
00:11:50,851 --> 00:11:54,531
net even iets anders en we vullen elkaar eerder aan. Maar dan nog,

195
00:11:55,193 --> 00:11:58,913
Onze doelgroepen krijgen elke dag idiote hoeveelheden

196
00:11:58,913 --> 00:12:02,513
content te verwerken. Dus je zit continu in een competitie.

197
00:12:02,993 --> 00:12:06,533
En wat is er dan fijner om ook te weten welke

198
00:12:06,533 --> 00:12:10,373
concurrerende content er in omloop is, waar die in

199
00:12:10,373 --> 00:12:13,613
uitblingt, waar die misschien kansen laat liggen,

200
00:12:14,053 --> 00:12:17,893
waar die overlapt met jouw content, maar ook waar de witte

201
00:12:17,893 --> 00:12:21,213
gaten zitten. Wat is het dat jullie allemaal nog niet

202
00:12:21,213 --> 00:12:24,749
adresseren? En dat wil niet zeggen dat je dat meteen

203
00:12:24,749 --> 00:12:28,489
automatisch moet gaan doen, want er kan een reden zijn waarom niemand dat nog

204
00:12:28,489 --> 00:12:32,049
adresseert. Bijvoorbeeld omdat er weinig vraag naar is in je doelgroep.

205
00:12:32,449 --> 00:12:35,609
Maar dat kan je soms ook een idee geven. Ja, wacht even.

206
00:12:36,409 --> 00:12:40,089
Waarom doet niemand dit? Want dit is wel heel relevant voor een

207
00:12:40,089 --> 00:12:43,309
bepaalde doelgroep of voor een bepaalde fase in de klantreis.

208
00:12:43,829 --> 00:12:46,789
Dus je kunt daar ook heel veel uit leren.

209
00:12:47,590 --> 00:12:51,390
Wat je ook heel veel van kan leren is als je een

210
00:12:51,390 --> 00:12:54,430
LLM inzet om je doelgroep of je

211
00:12:54,430 --> 00:12:57,930
klantpersona verder in te vullen of aan te scherpen.

212
00:12:58,450 --> 00:13:02,270
Daar is ook een custom GPT voor die je daarmee kan helpen.

213
00:13:02,850 --> 00:13:06,210
De Droomklantonderzoeker die vind je in de

214
00:13:06,210 --> 00:13:08,430
bibliotheek van de GPT's.

215
00:13:09,950 --> 00:13:13,750
En die kun je ook heel goed gebruiken. Dus dat is een hele handige.

216
00:13:14,350 --> 00:13:17,630
Je kunt daar ook extra

217
00:13:17,630 --> 00:13:21,430
onderzoek en data aan toevoegen,

218
00:13:21,790 --> 00:13:25,630
waardoor die GPT nog beter werkt. Of je begint met een goede

219
00:13:25,630 --> 00:13:29,130
prompt en je uploadt zelf bepaalde data en inzichten.

220
00:13:29,510 --> 00:13:33,330
Dan gebruik je niet andermans GPT, maar doe je dat in

221
00:13:33,330 --> 00:13:36,863
bijvoorbeeld je eigen omgeving. of in een eigen custom

222
00:13:36,863 --> 00:13:40,183
GPT die je voor jouw organisatie misschien gemaakt hebt.

223
00:13:41,033 --> 00:13:44,833
Maar wat ook een interessante is, is als je bijvoorbeeld

224
00:13:44,833 --> 00:13:48,633
transcripties hebt van gesprekken die jij voert met

225
00:13:48,633 --> 00:13:51,993
klanten, of die Sales voert met klanten, of die een

226
00:13:51,993 --> 00:13:55,213
klantcontactcentrum voert met klanten,

227
00:13:55,873 --> 00:13:59,573
daar zijn vaak opnames van. Die kun je laten

228
00:13:59,573 --> 00:14:03,173
transcriberen. Die transcripties kun je ook

229
00:14:03,173 --> 00:14:06,953
voeren aan een LLM. En het handige is dat

230
00:14:06,953 --> 00:14:10,453
daar bijvoorbeeld ook taalgebruiktipsen uitkomen.

231
00:14:10,953 --> 00:14:14,473
En dat kun je op twee manieren gebruiken. Er kunnen termen en

232
00:14:14,473 --> 00:14:18,173
vragen uitkomen waarvan je denkt, daar maak ik content voor.

233
00:14:18,633 --> 00:14:21,953
Want die vraag wordt ongetwijfeld gegoogeld of wordt

234
00:14:21,953 --> 00:14:25,793
ongetwijfeld ook in een LLM ingevoerd. Dus daarmee geef ik

235
00:14:25,793 --> 00:14:28,733
antwoord op een vraag die leeft en zorg ik daar

236
00:14:28,733 --> 00:14:32,578
heel erg voor. En het tweede is dat

237
00:14:32,578 --> 00:14:36,158
je weet dat als je vergelijkbare

238
00:14:36,158 --> 00:14:39,898
woorden gebruikt, dat die doelgroep zich dan beter herkent in

239
00:14:39,898 --> 00:14:43,698
alle content die je maakt. Dus je kunt dat straks ook bij content creatie

240
00:14:43,698 --> 00:14:47,318
gebruiken om je content net even beter te maken,

241
00:14:47,878 --> 00:14:51,598
net even meer eigen en net even meer gericht op die doelgroep.

242
00:14:52,820 --> 00:14:56,440
Dus zo kun je een AI ook gewoon

243
00:14:56,440 --> 00:14:59,880
heel goed inzetten om je klanten, je

244
00:14:59,880 --> 00:15:03,500
doelgroepen scherper te krijgen en ze ook scherper te

245
00:15:03,500 --> 00:15:07,200
bedienen. En als je het hebt over scherpe bedienen, dan

246
00:15:07,200 --> 00:15:10,880
is het ook slim om naar de klantreis te kijken. Ik probeer

247
00:15:10,880 --> 00:15:14,420
altijd wel informatie uit een

248
00:15:14,420 --> 00:15:17,740
LLM te halen, wat ik ook vraag, die ook meteen

249
00:15:17,740 --> 00:15:21,520
toegespitst is op de klantreis. En daarbij bedoel ik het See, Think, Do,

250
00:15:21,620 --> 00:15:25,307
Care model. waarbij mensen in eerste instantie

251
00:15:25,307 --> 00:15:28,907
nog helemaal geen intentie hebben, nog helemaal niks per se willen

252
00:15:28,907 --> 00:15:32,607
hebben, zich nog van geen enkele behoefte bewust

253
00:15:32,607 --> 00:15:36,287
zijn, maar jouw content of jouw organisatie wel al her en der

254
00:15:36,287 --> 00:15:40,127
tegenkomen. In de think en in de doelfase gaan mensen echt wel

255
00:15:40,127 --> 00:15:43,607
afwegingen maken en komen ze ook in actie en in de

256
00:15:43,607 --> 00:15:47,253
Carefase lig je je dan op je bestaande klanten. En

257
00:15:47,253 --> 00:15:50,853
met dat model in de achtergrond kun je ook

258
00:15:50,853 --> 00:15:54,613
AI aan het werk zetten, het model even kort introduceren,

259
00:15:55,053 --> 00:15:58,073
of even checken van, versta jij hetzelfde onder

260
00:15:58,073 --> 00:16:01,733
een klantreismodel als ik? Vraag daar eens

261
00:16:01,733 --> 00:16:05,533
naar, wat versta je daaronder? En vervolgens kun je zeggen van,

262
00:16:05,633 --> 00:16:09,157
oké, ik heb Deze doelgroep.

263
00:16:09,457 --> 00:16:12,677
We hebben dit als uitgangspunt over de klantreis.

264
00:16:13,597 --> 00:16:16,977
Analyseer mijn website en zeg waar ik de

265
00:16:16,977 --> 00:16:20,677
klantreis al heel goed bedien en wat er eventueel beter zou kunnen.

266
00:16:21,577 --> 00:16:25,137
Analyseer mijn podcast en doe hetzelfde. Analyseer een

267
00:16:25,137 --> 00:16:28,838
social media account. En doe hetzelfde. Dus daar kun je om een extra

268
00:16:28,838 --> 00:16:32,538
aangescherpte analyse vragen zodat je kan zien

269
00:16:32,538 --> 00:16:34,778
of je voor alle fasen van de

270
00:16:34,778 --> 00:16:36,598
klantreis

271
00:16:36,598 --> 00:16:40,138
voldoende adequaat content

272
00:16:40,138 --> 00:16:43,863
hebt. En dat zorgt

273
00:16:43,863 --> 00:16:47,363
er ook voor dat je dus uiteindelijk de mensen

274
00:16:47,363 --> 00:16:49,983
tijdens die reis door de furnool

275
00:16:49,983 --> 00:16:53,743
beter begeleidt en daar meer uithaalt.

276
00:16:54,303 --> 00:16:58,103
Het is ook vaak zo dat als je... Ik doe tijdens

277
00:16:58,103 --> 00:17:01,763
trainingen gaan we ook altijd handmatig even scoren. Dat is ook

278
00:17:01,763 --> 00:17:05,603
prima. Daar heb ik gewoon een soort tabel voor waarbij je kan vinken en

279
00:17:05,603 --> 00:17:09,423
dan zie je ook wel van oké, ik zit heel erg in deze fase en

280
00:17:09,423 --> 00:17:13,165
ik zit veel minder in die fase. En dat is iets wat ik heel vaak

281
00:17:13,165 --> 00:17:16,465
zie, dat er toch vaak één fase een beetje onderbelicht is.

282
00:17:17,405 --> 00:17:20,725
Het lastige vind ik wel dat als je AI aan het werk laat

283
00:17:20,725 --> 00:17:23,945
gaan om de klantreis te

284
00:17:23,945 --> 00:17:27,345
analyseren, dat die heel vaak niet in staat is

285
00:17:27,345 --> 00:17:30,925
om goed te deduceren welke content je al hebt,

286
00:17:31,225 --> 00:17:35,045
voor je bestaande klanten, dus die carefase. Het valt mij op dat die

287
00:17:35,045 --> 00:17:38,565
daar minder goed in is. En dat is soms ook omdat

288
00:17:38,565 --> 00:17:42,165
de content die je voor klanten maakt soms via

289
00:17:42,165 --> 00:17:45,905
een andere routing gepubliceerd wordt die niet

290
00:17:45,905 --> 00:17:49,545
altijd even openbaar is. Dus je hebt misschien een sectie voor klanten

291
00:17:49,545 --> 00:17:53,325
op je op je website staan, maar achter een login. Dan kan

292
00:17:53,325 --> 00:17:55,685
de AI er als het goed is ook helemaal niet bij.

293
00:17:57,567 --> 00:18:00,767
En in je gewone content adresseer je misschien

294
00:18:00,767 --> 00:18:04,547
klanten wat minder. Dus het kan soms zijn dat

295
00:18:04,547 --> 00:18:08,007
een AI zegt van, hé, heb je wel voldoende content voor je

296
00:18:08,007 --> 00:18:11,687
carefase? Vaak zegt die er ook wel bij van, maar ik zie niet alles, dus

297
00:18:11,687 --> 00:18:15,347
let even op. Maar het kan ook zijn dat jij zegt van, ja, maar wacht

298
00:18:15,347 --> 00:18:18,967
even, die Carefase, die heb ik zeker wel, maar die zit hem in

299
00:18:18,967 --> 00:18:22,807
andere kanalen, andere platformen en die zitten buiten het

300
00:18:22,807 --> 00:18:25,667
publieke spectrum, dus die haal je daar niet uit.

301
00:18:26,440 --> 00:18:29,820
Dus je kunt AI echt gebruiken voor

302
00:18:29,820 --> 00:18:33,620
hele strategische kanten van je content.

303
00:18:34,440 --> 00:18:38,120
En ik heb ook, als het gaat over content

304
00:18:38,120 --> 00:18:41,680
analyseren, heb ik een aantal artikelen op mijn website staan.

305
00:18:41,999 --> 00:18:45,779
die ik ook zal benoemen in de show notes bij deze podcast,

306
00:18:46,219 --> 00:18:49,499
zodat je daar eventueel naartoe kan om daar wat meer

307
00:18:49,499 --> 00:18:52,799
informatie over te krijgen. En dat gaat met name over

308
00:18:52,799 --> 00:18:56,419
je bestaande content analyseren, dus je

309
00:18:56,419 --> 00:18:59,919
eigen content, en ook over het analyseren van

310
00:18:59,919 --> 00:19:03,691
de content van concurrenten. Maar ik denk dat je hiermee

311
00:19:03,691 --> 00:19:07,231
al een aantal aanknopingspunten en handvatten hebt

312
00:19:07,231 --> 00:19:10,831
gekregen om ook AI te benutten

313
00:19:10,831 --> 00:19:14,651
voor je contentstrategie. En dan is de volgende

314
00:19:14,651 --> 00:19:18,231
podcastaflevering denk ik ook wel handig als het meer gaat over

315
00:19:18,231 --> 00:19:21,802
contentplanning en het maken van een kalender. En hoe

316
00:19:21,802 --> 00:19:25,302
verdeel je je content nou over kanalen en middelen

317
00:19:25,302 --> 00:19:28,662
en over de tijd en met een bepaalde

318
00:19:28,662 --> 00:19:32,202
publicatiefrequentie? En hoe verdeel je het ook over

319
00:19:32,202 --> 00:19:35,822
thema's en onderwerpen? En hoe kom je tot

320
00:19:35,822 --> 00:19:37,642
bijvoorbeeld contentclusters?