Kan AI marketingvertalingen al volledig automatiseren? Inzichten uit de nieuwste onderzoeken

AI-marketingautomatisering is niet 'alles of niets'

AI-marketingautomatisering is er al - en het is verleidelijk om mee te gaan in de hype. Maar hoe ver kan AI marketingteams nu al brengen - en wat moet nog steeds door mensen worden beoordeeld om doelgerichtheid, geloofwaardigheid en prestaties te beschermen (vooral in meerdere talen, SEO en GEO)?

Bij Acolad hebben we het geluk een expert in meertalige AI te hebben, onze Global Solutions Manager Leena Peltomaa, die deze cruciale vragen wetenschappelijk heeft aangepakt.

Aan de Haage-Helia Hogeschool voor Toegepaste Wetenschappen deed Leena grondig onderzoek hierin in haar proefschrift AI and the Generation of Marketing Content - A Comparative Study of Certain AI Writing Assistants.

In haar primaire onderzoek stelde ze veelgebruikte tools zoals Jasper, Writesonic, Grammarly en ChatGPT op de proef met een zeer marketinggerichte vraag: kunnen ze meertalige content produceren die niet alleen leesbaar is, maar ook echt geschikt is voor SEO en GEO.

Meer dan 90% van de ondervraagde marketeers had AI gebruikt voor contentcreatie, en bijna allemaal hadden ze ChatGPT geprobeerd. De reden is simpel: het werk gaat sneller.

Maar hetzelfde onderzoek laat ook de grens zien. AI kan snel vloeiende teksten schrijven, maar mist vaak de ingrediënten die marketing tot een succes maken: doelgerichtheid, geloofwaardigheid en een vertrouwenwekkende toon. Die kloof wordt nog belangrijker als in meerdere talen wordt gepubliceerd en geconcurreerd in zowel klassieke zoekopdrachten (SEO) als generatieve antwoorden (GEO).

Hier werpen we een nadere blik op Leena's belangrijkste bevindingen - en wat ze betekenen voor marketing- en lokalisatieleiders die moeten beslissen hoe ver ze willen gaan met automatiseren.

Belangrijkste onderwerpen:

• Wat het onderzoek testte (en waarom het een realistische benchmark is)
• Hoe marketeers AI tegenwoordig gebruiken - en wat ze er niet aan toevertrouwen
• Waar AI goed presteert en waar het de marketingkwaliteit ondermijnt
• Meertalige output, SEO en GEO: wat nog steeds moeilijk te automatiseren is
• Een praktisch bedrijfsmodel voor AI + door mensen gecreëerde content op grote schaal

Wat het onderzoek daadwerkelijk testte

Een realistisch gebruiksscenario: Marketingcontent die klaar is voor publicatie

In het proefschrift wordt de praktische vraag gesteld: Hoe goed kunnen AI-schrijfassistenten meertalige marketingcontent creëren die geoptimaliseerd is voor SEO en GEO? Dat is een hogere lat dan "kan het een paragraaf schrijven". Het komt dichter in de buurt van wat uw team echt nodig heeft wanneer u campagnes in meerdere markten voert.

Om de tests realistisch te maken, werden prompts gebruikt die veelvoorkomende B2B-eisen weerspiegelen: gezaghebbende toon, gericht op specifieke kopers, vertrouwen opbouwen en een duidelijke oproep tot actie (CTA). De evaluatie omvatte ook meerdere talen (Engels plus Fins, Zweeds en Duits), omdat wereldwijde marketing zelden alleen in het Engels geschiedt.

De tools en gegevensbronnen

Het onderzoek vergeleek drie AI-schrijfassistenten - Jasper, Writesonic en Grammarly - en gebruikte ChatGPT als algemene basis.

De bevindingen zijn afkomstig uit vier invalshoeken: praktijktests van output, een enquête op LinkedIn (18 internationale marketeers), vier semigestructureerde interviews en analyse van gebruikersbeoordelingen op platforms zoals Capterra en G2. Het is een momentopname van wat in de praktijk werkte, op het moment van testen.

Hoe "goede content" werd beoordeeld

De tools werden niet alleen op grammatica beoordeeld. De marketingkwaliteit werd beoordeeld met behulp van:

• Het 4W-kader (wie, waar, waarom, wat) om de duidelijkheid van de positionering te controleren
• Diepte en impact (voorbij "functie + bijvoeglijk naamwoord" tekst op oppervlakteniveau)
• Het EEAT-denken van Google (staat voor Experience (ervaring), Expertise, Authoritativeness (autoriteit) en Trustworthiness (betrouwbaarheid))

Deze perspectieven komen overeen met hoe kopers beslissen en hoe zoekecosystemen content belonen.

Hoe marketeers tegenwoordig AI gebruiken

AI is mainstream - maar vooral voor concepten en ideeënvorming

Uit de enquête en de interviews kwam een duidelijk patroon naar voren: AI wordt veel gebruikt, maar zelden vertrouwd als de uiteindelijke bron. Marketeers beschrijven AI als een alledaags hulpmiddel - bijna als een extra teamlid - maar ze verwachten nog steeds dat ze de tekst moeten bewerken voordat ze publiceren.

Dat doen ze niet met tegenzin. Dat is kwaliteitsborging. De meeste teams willen snelheid, maar niet ten koste van de geloofwaardigheid van het merk.

"AI-tools worden meer gebruikt in de fase van ideeënvorming dan voor het daadwerkelijk genereren van content. Marketeers geven er vaak de voorkeur aan om hun eigen prompts te maken en het proces te verfijnen, bijvoorbeeld door merkbegeleiding toe te voegen als context."

"Je moet altijd lokaliseren en reviseren; je kunt er nooit volledig op vertrouwen"

In snelheid ligt de grote winst

Het sterkste punt in de data is efficiëntie. Marketeers gebruiken AI om binnen een paar minuten van een lege pagina naar een werkbare eerste opzet te gaan en vervolgens meerdere invalshoeken te genereren zonder vanaf nul te hoeven herschrijven.

Die snelheid wordt nog waardevoller in echte workflows - wanneer een productboodschap een andere vorm aanneemt, juridische feedback pas laat komt of de verkoopafdeling vraagt om een scherper geformuleerde waardepropositie. In plaats van opnieuw te beginnen, gebruiken teams AI om nieuwe versies te maken voor verschillende doelgroepen (bijvoorbeeld inkoop versus technische afnemers), kanalen (landingspagina's, e-mail, betaalde sociale media) of zelfs kleine experimenten zoals variaties in een kop en CTA - zodat de campagne in beweging blijft terwijl mensen zich richten op de laatste beslissingen.

"Wat voor mij het meest oplevert is snelheid. Met deze tools kunnen wij ideeën snel tot leven brengen, verschillende benaderingen uitproberen en direct bijsturen. Dat soort flexibiliteit bespaart enorm veel tijd en ondersteunt echt creatieve workflows."

Vaardigheid bij gebruik van prompts is de verborgen afhankelijkheid

Het onderzoek benadrukt ook iets wat veel leiders onderschatten: de kwaliteit van de output hangt af van de vaardigheid van de gebruiker. Verschillende ondervraagden benadrukten dat gebruik van prompts en praktijkkennis onmisbaar zijn. Zonder sterke context valt AI terug op generieke patronen.

Dus hoewel AI de schrijftijd kan verkorten, kan het ook de "revisietijd" verlengen als uw team niet voldoende onderlegd is in het gebruik van prompts of kennis van het onderwerp mist.

"De gebruiker moet de techniek van prompts beheersen en de context en feiten uit de praktijk kennen om de bruikbaarheid van de output te kunnen beoordelen."

Waar AI goed presteert in marketingworkflows

Opstellen van teksten in het Engels is over het algemeen sterk

In het onderzoek waren AI-schrijfassistenten (en algemene chatbots) relatief goed in het produceren van vloeiend, leesbaar Engels. Daarom zijn ze handig voor eerste concepten, schetsen en verschillende campagneversies.

Dit sterke punt verklaart ook waarom het zo snel invoering vond: als je grote hoeveelheden content produceert, verandert het goed kunnen genereren van een concept je verwerkingscapaciteit.

AI is goed in het genereren van Engelstalige content, maar de content moet nog wel worden bewerkt voordat deze kan worden gebruikt in marketing. Veel ondervraagden gaven aan dat onbewerkte output van AI hoogstaand, generiek, maar niet concreet genoeg is voor hun doelpubliek.

Proofreading en bijschaven kan echt productiviteitswinst opleveren

Grammarly kwam in de feedback van de enquête naar voren als een praktisch ondersteunend AI-hulpmiddel voor revisie en optimalisering - vooral onder sprekers van het Engels als moedertaal en professionele tekstschrijvers.

Dit komt overeen met hoe veel ervaren teams AI gebruiken: niet als een vervangende schrijver, maar als een versneller voor bewerking, consistentie en duidelijkheid.

"De meerderheid van de Engelssprekenden en professionele tekstschrijvers zag het [Grammarly] als een goed of zeer goed hulpmiddel."

Waar "volledige automatisering" marketingkwaliteit ondermijnt

Generieke output is de terugkerende foutanalyse

Het meest voorkomende probleem in de tests van de tools is niet verkeerd taalgebruik. Het is generieke marketingtaal die aannemelijk klinkt maar weinig zegt. Het proefschrift beschrijft vaak gebruikte "AI-maniertjes", vage bijvoeglijke naamwoorden en standaardstructuren die de tekst minder aantrekkelijk voor de lezer maken.

In een B2B-omgeving is dat gevaarlijk. Niet alleen overtuigen generiek geschreven teksten niet, ze kunnen ook wijzen op een lage deskundigheid.

"Ruwe AI-gegenereerde content vertoont vaak AI-maniertjes in stijl en blijft vaak op een hoog niveau. Daarom mist de output meestal de betrouwbaarheid en autoriteit die belangrijk zijn voor goed presterende marketingcontent."

Doelgerichtheid en positionering zijn moeilijker dan het formuleren van tekst

Een van de meest waardevolle inzichten is hoe vaak AI het "wie" en "waarom" mist in de positionering.

AI kan meestal beschrijven wat een product of dienst doet. Maar het is vaak moeilijk om een specifieke kopersintentie aan te spreken, te anticiperen op bezwaren en geloofwaardigheid te bewijzen met tastbaar bewijs.

In één voorbeeld dat werd aangehaald in de tests die in het kader van het onderzoek werden uitgevoerd, bleef de output vaak algemeen en vrijblijvend, ook als met de prompt specifiek inkopers als doelgroep werden aangewezen.

De toon waarop iets wordt gezegd is nog steeds moeilijk te automatiseren

De ondervraagden beschreven toon consequent als een pijnpunt, vooral wanneer de stem van het merk onderscheidend of cultureel geaard is. Eén citaat vat het perfect samen: als je toon zoiets is als een "buurman en tractormonteur met verstand van zaken", kun je niet op AI vertrouwen om die toon te reproduceren zonder vergaande menselijke interventie.

Dit is de harde grens van automatisering: merkstem is niet alleen woordkeuze. Het is inzicht.

"Ze [AI-modellen] missen allemaal nuance, kunnen qua stijl stijf overkomen en hebben de neiging om te overdrijven, bijvoorbeeld bij het toepassen van toon van spreken op tekst: deze tools passen meestal de richtsnoeren agressiever of enthousiaster toe op een manier die een ervaren menselijke schrijver niet zou doen."

Ondersteuning voor SEO en GEO is ongelijk

Het onderzoek toont een gemengd vertrouwen in AI voor Search Engine Optimization (SEO) of Generative Engine Optimization (GEO). Ongeveer 60% van de ondervraagden vond AI nuttig voor optimalisatie, terwijl ongeveer 40% dat niet vond.

Bij het testen van tools konden sommige assistenten redelijke ideeën voor trefwoorden voorstellen. Maar het verdergaande werk - afstemming op zoekintentie, onderwerpselectie, bewijsopbouw en het in kaart brengen van trefwoorden voor lokale markten - vereiste nog steeds menselijke strategie en validatie.

Writesonic is een goed voorbeeld van het compromis. De gestructureerde workflow en "veredelende" functies zorgde ervoor dat het meer als een concept voor een blog aanvoelde en het voegde externe bronnen toe om de geloofwaardigheid te versterken. Toch leverde het ook operationele problemen op: het worstelde met beperkingen in lengte, kon traag zijn en sommige trefwoordsuggesties waren irrelevant.

"Bij het testen [...] waren bepaalde SEO trefwoorden en benaderingen voor GEO-optimalisatie verre van overtuigend. Het gebrek aan cultureel bewustzijn en context was duidelijk zichtbaar in de AI-outputs. AI neemt dus de noodzaak van goed SEO/GEO-onderzoek door een menselijke marketeer niet weg, ook al kan het het proces aanzienlijk versnellen."

Meertalige marketing: De automatiseringskloof wordt groter

Engels is het sterkst; andere talen zijn minder betrouwbaar

Een consistente bevinding is dat de uitvoerkwaliteit daalt in talen anders dan Engels. En het probleem is niet alleen grammatica. Het is natuurlijk klinkend commercieel taalgebruik: formuleringen die vertaald aanvoelen, een toon die niet aanslaat en terminologie die niet overeenkomt met de lokale verwachtingen.

In de tests van de tools moesten meertalige versies vaak uitgebreid bewerkt worden voordat ze konden worden gepubliceerd, en ondervraagden hadden sterke twijfels over de kwaliteit van geautomatiseerde vertaaltools die geïntegreerd zijn met AI-schrijfassistenten.

De vertalingen van de AI-gegenereerde content vertoonden vaak onhandige, niet-vloeiende en niet-natuurlijke formuleringen en grammaticale structuren. De meeste paragrafen moeten uitgebreid bewerkt worden om gebruikt te worden.

Modellen voor algemene doeleinden kunnen beter vertalen, maar lossen de kwaliteit wat betreft content niet op

Ondervraagden gaven vaak de voorkeur aan modellen voor algemene doeleinden zoals ChatGPT (en waren positief over Claude en Gemini voor vertalingen). Bij het testen produceerde ChatGPT relatief natuurlijke vertalingen in vergelijking met sommige gespecialiseerde assistenten.

Maar het grotere punt blijft: betere vertaling betekent niet automatisch betere marketing. Als de oorspronkelijke content generiek is, heb je bij een goede vertaling nog steeds generieke content, alleen in meer talen.

Waarom lokalisatie niet "Eén prompt → 20 markten" kan zijn

Meertalige marketing is geen pure vertaaltaak. Verschillende markten reageren op verschillende claims, verschillende bewijzen en verschillende niveaus van directheid.

Dit is waar een hybride model een prestatiestrategie wordt, en niet alleen een vangnet. Menselijke experts valideren of de boodschap overtuigend is in die markt, of claims conform en gepast zijn en of trefwoorden en onderwerpen overeenkomen met lokaal zoekgedrag.

"AI-tools kunnen sommige specifieke gegevens in de prompt negeren. Belangrijke kenmerken van goed presterende contentmarketing ontbreken meestal in de output: het resultaat is niet zo geloofwaardig, diepgaand en doelgericht als marketeers zouden hopen. De typische oplossing voor dit probleem is om betere prompts te ontwikkelen en de modellen van meer context te voorzien [...] maar soms is dat niet genoeg."

Een praktisch bedrijfsmodel voor AI + menselijke marketingcontent

Hoe ziet dit er in de praktijk uit? Het onderzoek wijst op een eenvoudig patroon: laat AI het zware werk doen op het gebied van snelheid en structuur en gebruik vervolgens menselijke expertise om nauwkeurigheid, bewijs en merkstem te borgen.

De lessen hieronder vertalen deze bevindingen in praktische stappen die marketeers kunnen toepassen op verschillende soorten content en markten.

Begin met een duidelijke definitie van "klaar voor publicatie"

Als automatisering het doel is, definieer dan het eindpunt. In het onderzoek kwam kwaliteit neer op geloofwaardigheid, doelgerichtheid en autoriteit - niet alleen leesbaarheid.

Voor veel teams betekent "klaar voor publicatie" dat het ontwerp een paar eenvoudige controles moet doorstaan: zijn de koper en de bedoeling onmiskenbaar, bevat de tekst tastbaar bewijs, klinkt het als uw merk en kunt u achter elke claim staan?

Stellen van kaders voor het verminderen van bewerking

Het onderzoek toont aan dat AI-concepten doelloos overkomen zonder context. Daarom zijn kaders belangrijk.

Geef het model de regels van uw merk. Geef details over de doelgroep. Voeg vereiste bewijsvoering toe. Dwing vervolgens menselijke beoordeling af waar dat het belangrijkst is: bij gereguleerde claims, technische nauwkeurigheid en marktnuance.

Meet wat belangrijk is en verwar volume niet met impact

Eén belangrijk punt in het proefschrift is de moeite waard om te benadrukken: AI kan het outputvolume verhogen, maar de kwaliteit kan afnemen als mensen stoppen met reviseren. Als die trend groeit, groeit de moeheid over content mee.

Een betere aanpak is metingen die resultaten weergeven: revisiegehalte, tijd tot publicatie, organische zichtbaarheid, gekwalificeerd verkeer, betrokkenheid, conversies per markt en merkconsistentie in verschillende talen.

Is AI klaar om marketing volledig te automatiseren?

Automatiseer wat herhaalbaar is. Bescherm wat onderscheidbaar is.

Het onderzoek is geen betoog tegen AI. Het is een betoog tegen het blind vertrouwen van AI.

AI-schrijfassistenten leveren nu al waarde wat betreft snelheid, opstellen en iteratie. Maar in deze momentopname waren ze niet consistent in staat om aan de volledige norm van sterke marketingcontent te voldoen, vooral in meertalige contexten en in B2B-gebruiksscenario's die werden gedreven door geloofwaardigheid.

Het winnende model voor de korte termijn is duidelijk: AI voor schaal, mensen voor vertrouwen. Dat is hoe je snel kunt reageren zonder algemeen te klinken, het risico te lopen op niet-naleving of uw merk te verzwakken in wereldwijde markten.