Iedereen die met AI-content werkt, herkent het: de output is het vaak net-niet. De tone of voice is raak, de spelling klopt, de zinnen lopen soepel. Maar toch voelt het niet goed.
De content is gestructureerd in een rare volgorde. De CTA staat ergens halverwege. De inleiding is veeel te lang. Of het belangrijkste punt staat ergens onderaan, verstopt tussen bijzinnen en bullets.
En wat is dan meestal de conclusie? De promptEen prompt is de instructie die je aan een AI-model geeft zoals bijvoorbeeld ChatGPT. Het is hoe je communiceert met het systeem: wat je vraagt, hoe je het vraagt en... Meer zuigt!
Maar ligt het wel aan de formulering van je instructie? Ja, soms wel.
Maar zelf de meest strakke prompt faalt vaker wel dan niet, als AI te veel moet interpreteren. Want dat doet AI dan wel, maar met wisselend succes en dus ook falen.
Want hoe moet AI weten wat belangrijk is, of waar iets hoort, als jij dat zelf nergens hebt vastgelegd?
Zolang die laag ontbreekt, blijf je sleutelen aan prompts terwijl de output steeds weer net uit de bocht vliegt. Niet omdat je iets fout doet bij het prompten maar omdat in je content structuur ontbreekt.
We kijken allemaal uitgebreid naar prompts, modellen, tokens en temperature settings. Maar nog te weinig naar iets wat veel fundamenteler is: hoe is de content eigenlijk in detail opgebouwd?
Niet technisch, maar inhoudelijk.
- Niet: wat is het format van deze pagina?
- Maar: waar moet de intro staan, hoe lang mag die zijn, welke blokken komen daarna, en wat is de functie per onderdeel?
Dat ontbreekt vaak en dat maakt prompten dan een soort gokspel. Je kunt instructies geven, maar zonder onderliggende structuur weet AI niet welke volgorde logisch is, waar de nadruk hoort, of wanneer een tekst af is.
En eerlijk? Wij mensen weten het vaak zelf ook niet. We gaan op gevoel. Of we bouwen op wat de vorige redacteur deed. Maar AI leert niet van onderbuikgevoel. Het leert van structuur.
En nee, dat is geen revolutionair idee.
Contentstructuur bestaat al zolang als content zelf. UX’ers, contentspecialisten, Interaction designers: we werken hier allang mee. Alleen doen we dat op veel plekken nog impliciet en op gevoel of op basis van hoe een vorige versie eruit zag.
Wat nieuw is, is dat AI die structuur niet op gevoel kan reconstrueren. Wat wij intuïtief snappen, moet je voor machines expliciet maken. En dat doen we dus nog lang niet overal.
Wat bedoelen we dan met contentstructuur?
Contentstructuur is geen metadata. Het is ook niet je designsystem of je componentenbibliotheek. En het is al helemaal niet je CMS zelf.
Wat ik bedoel met contentstructuur is de opbouw van een pagina of e-mail, op inhoudelijk niveau. Dus:
- Welke onderdelen erin thuishoren
- In welke volgorde ze verschijnen
- Hoe lang elk blok ongeveer mag zijn
- Wat de functie is per onderdeel (informeren, activeren, geruststellen, enz.)
Niet als richtlijn achteraf, maar als startpunt vóórdat er ook maar één woord is geschreven. Want als jij niet weet dat een introductie in een onboardingmail maximaal 35 woorden mag zijn, hoe moet AI dat dan weten?
En nee, een wireframe met “titel – intro – kern – CTA” is niet genoeg. Want zolang er niet bij staat dat die intro maximaal 200 tekens mag zijn op een productpagina en 400 bij een blog, of dat een CTA maximaal vijf woorden mag bevatten, blijft het open voor interpretatie. Bij mensen én bij machines.
Zonder die concrete kaders wordt een productbeschrijving soms drie zinnen, soms een half essay. En dan weet AI niet wat beknopt is, en jij niet wat ‘af’ is.
De grap is: we hebben dit soort keuzes vaak al in ons hoofd. Of verstopt in bestaande teksten. Maar nog te vaak is het nergens expliciet vastgelegd. En dus is het dan ook nergens herbruikbaar. Niet door mensen. en niet door AI.
Zonder contentstructuur kan AI alleen maar gokken. En jij trouwens ook.
En misschien denk je nu: nou nou…waar is je bewijs dat AI beter werkt met structuur? Luister, dit is geen wetenschappelijk paper. Maar iedereen die met AI-content werkt, heeft dit meegemaakt. Output die nét niet klopt. Die nét te lang is. Die nét niet matcht met wat je bedoelde.
En ik stel voor dat een deel van de oplossing daarvoor niet ligt in prompting, maar in hoe georganiseerd (structured) je content is.
Wat er misgaat zonder deze structuur
Zonder inhoudelijke contentstructuur blijft AI doen wat het nu doet: gokken. Het klinkt goed, het ziet er gelikt uit, maar regelmatig klopt het niet met wat je nodig hebt. Of het klopt wel, maar je kunt het niet herhalen. En dan is het alsnog onbruikbaar.
Wat er gebeurt als je deze structuur mist:
De volgorde is niet logisch
De tekst bevat misschien alle informatie, maar de kern staat te laat, of de argumentatie komt uit het niets. AI snapt niet wat belangrijk is of wat volgordelijk is als jij dat nergens hebt vastgelegd.
De lengte is inconsistent
De ene introductie is drie zinnen, de volgende is een halve pagina. De CTA in de ene mail is kort en krachtig, in de volgende een mini-essay. En jij zit weer te schrappen in plaats van op te schalen.
Prompting blijft trial-and-error
Zonder houvast moet je bij elke prompt uitleggen hoe lang iets mag zijn, waar het moet staan, wat de functie is. Eén keer vergeten = onjuiste output = extra werk.
Schaalbaarheid blijft een droom
AI moet je werk lichter maken. Maar zonder structuur moet je alsnog corrigeren, uitleggen, herformuleren, uitleggen, corrigeren. Je hebt een AI, maar hij vraagt meer werk, dan het werk dat je hem probeert te laten doen.
En dat is eigenlijk het grootste probleem. Want zonder inhoudelijke structuur is AI geen collega, maar een stagiair die z’n mail pas mag versturen nadat jij alles hebt nagekeken. Want zelfs bij goed getrainde modellen (zoals interne GenAI-oplossingen) blijft de output variëren bij gebrek aan expliciete structuur.
AI is natuurlijk niet dom. En het is ook geen invulmachine. Sterker nog: het kan verrassend goed omgaan met vage instructies of ongestructureerde input.
Maar hoe slimmer het model, hoe belangrijker het wordt dat jij duidelijk bent over wat je wél en níet van het model verwacht. Interpretatie kan handig en fijn zijn, maar niet als je consistente output nodig hebt.
Structuur is geen beperking het is begeleiding. Het laat ruimte waar ruimte mag zijn, en biedt houvast waar dat nodig is.
Wat er wél mogelijk is met structuur
Met de juiste contentstructuur verandert alles. Niet alleen voor AI, maar ook voor jezelf. De chaos wordt overzicht. Het gedoe wordt herhaalbaar. En prompts beter herbruikbaar:
De output wordt voorspelbaar en consistent
Geen verrassingen meer. AI weet waar iets hoort, hoe lang het mag zijn, en wat het moet doen. Dat geeft rust in de hele keten, van prompt tot publicatie.
Je prompts worden simpeler én beter
Omdat je niet alles hoeft uit te leggen. De structuur zit al in het systeem. Je hoeft alleen nog aan te geven wat erin moet, niet hoe het eruit moet zien.
Je review wordt efficiënter en objectiever
Niet alles hoeft meer op gevoel of stijl. Je toetst of alle onderdelen er zijn, of de lengte klopt, of de volgorde logisch is. Natuurlijk blijf je redigeren waar nodig, maar je voorkomt eindeloze discussies over basics.
Je legt een fundament waar iedereen op kan bouwen
Of je nu werkt met AI, met een andere redacteur, of met vijf tools tegelijk: die structuur zorgt voor duidelijkheid. Iedereen weet wat een goede productpagina inhoudt. Je maakt niet steeds opnieuw afspraken, je werkt vanuit iets wat al klopt en waar al een klap op is gegeven.
AI wordt dan schaalbaar
Want pas als je structuur hebt, kun je herhalen. Pas dan kun je valideren. Pas dan weet je of het werkt. Zonder structuur is elke AI-uitkomst een experiment. Met structuur wordt het productie.
En nee templates zijn geen silver bullet. Je hebt nog steeds mensen nodig, eindredactie, merkgevoel, checkrondes. Maar zonder structuur start AI al op los zand.
Templates geven je niet de perfecte output maar ze bieden je een extra stapje om daar dichterbij te komen. Herhaalbaar. En schaalbaar.
Waarom dit nog zo weinig gebeurt
In theorie is dit simpel. Leg per contenttype vast welke blokken je nodig hebt, in welke volgorde, met welke lengte, toon en functie en je hebt structuur. Maar in de praktijk gebeurt vaak nog niet. Waarom?
Ik vermoed omdat dit precies in het niemandsland tussen de relevante disciplines valt.
Want wie legt vast dat een productpagina altijd bestaat uit:
- Een titel – max 50 tekens
- Een description – max 1 alinea, max 25 woorden
- USP’s – max 3 of 5, max 20 tekens per stuk
- Een CTA – max 34 tekens
- Enz.
En als het nergens vastligt, wordt het ook nergens hergebruikt. Dan is het elke keer opnieuw nadenken. Per prompt, per pagina, per collega. Want contentstructuur is óók waardevol voor handmatige productie.
Want ja ook zonder AI heb je hier wat aan. De meeste reviewrondes ontstaan omdat het onduidelijk is wat goed zou moeten zijn. Met een gestructureerde opbouw win je misschien geen design-awards, je wint wel duidelijkheid. En daarmee snelheid, samenwerking en kwaliteit.
Het tweede probleem: we overschatten vaak wat we al hebben. We zien een wireframe en denken: structuur. Maar dat is vorm, geen inhoud. We hebben componenten, maar geen of onvoldoende afspraken over wanneer en hoe je ze inzet. We hebben stijlgidsen, maar geen opbouwgidsen.
En zolang dat verschil niet scherp is, blijft er (te) veel ruimte voor interpretatie en is AI-output onbetrouwbaar.
Reden 3 ligt in de angst voor het verlies van vrijheid. Angst dat wanneer templates worden vastgelegd, voor die nieuwe campagne niet de beste opzet kan worden gekozen of voor die contactpagina niet de meest creatieve uiting.
Het punt is echter dat iedereen zich aan een aantal regels moet houden. Regels die gebaseerd zijn op best practices waar het gaat om de inrichting van webpagina’s. Een intro-alinea moet nooit 600 woorden lang zijn. USP’s moeten niet elk een hele alinea zijn. Dus ook vrijheid is aan regels gebonden.
Daarnaast kan voor elk contenttype eigen varianten worden ingericht, zodat er gekozen kan worden, maar binnen de kaders van die best practices (daar waar visual design, IxD, UX en content design samenkomen). En uiteraard kan een uitzondering als variant worden geïmplementeerd, maar dan als weloverwogen keuze in plaats van “creatieve” chaos.
Laten we AI nog een handje helpen
AI wordt steeds beter in taal. Maar nog niet altijd in intentie, volgorde, nuance of context. Dat is nog steeds vooral aan ons.
En zolang wij geen expliciete keuzes maken over hoe content is opgebouwd, zal AI dat ook niet kunnen. Dan blijven we corrigeren wat AI aanlevert, terwijl het de bedoeling was dat we juist tijd gingen winnen.
De oplossing is geen magie, geen nieuwe tool, geen ingewikkeld model. Maar wel:
Maak expliciet wat jij al weet. Leg vast hoe een goede pagina eruitziet. Wat waar hoort. Hoe lang iets mag zijn. Waarom iets op die plek staat. Niet omdat het dan nooit meer fout gaat, maar omdat je dan weet wat ‘goed’ betekent.
Goede contentgeneratie met AI begint niet bij techniek.
Goede contentgeneratie met AI begint bij structuur.
Natuurlijk is structuur niet het hele verhaal. Maar zolang het ontbreekt, heeft AI geen verhaal om mee te beginnen.
Ik ben het maar hoor, niet stressen.
I’ve spent over 25 years working in content strategy and digital transformation, which means I’ve seen enough technology hype cycles to be skeptical and enough genuine innovation to stay curious.
Want to talk shop? Do get in touch!
