Hoe ik mijn AI-marketingassistent inzet na 200+ uur
Na meer dan 200 uur te hebben gewerkt met Agent A, de AI-marketingassistent van Ahrefs, weet ik nog steeds niet of het mijn beste collega of mijn grootste concurrent is – zó krachtig is deze tool.
In dit artikel laat ik zien hoe ik Agent A inzet voor marketing: van het bouwen van kleine tools en het automatiseren van SEO-onderzoek tot het verbeteren van mijn schrijfwerk, het organiseren van kennis, het uitvoeren van terugkerende controles en het koppelen van de tools die ik dagelijks gebruik. Bij ieder onderdeel deel ik een praktische prompt die je zelf kunt uitproberen, evenals de beperkingen en frustraties die ik onderweg ben tegengekomen.
Artikel door Mateusz Makosiewicz
Marketingonderzoeker en docent bij Ahrefs. Hij vertaalt ideeën, experimenten en praktijkervaring naar concrete inzichten op het gebied van contentmarketing, SEO en AI-zoektechnologie.
Wat is een AI-marketingassistent en waarin verschilt deze van een chatbot of algemene AI-agent?
Een AI-marketingassistent is een gespecialiseerde werkomgeving voor marketingtaken. De assistent kan gebruikmaken van verschillende tools, werken met bestanden, verbinding maken met databronnen, voorkeuren onthouden en terugkerende workflows automatiseren.
Aan de oppervlakte lijkt dit op een gewone AI-chatbot, maar onder de motorkap draait een veel geavanceerdere vorm van agentic AI.
Je kunt binnen enkele minuten je eerste AI-agent opzetten met Claude Code of de functie ChatGPT Agents. Daarvoor is slechts één instructie nodig en programmeerkennis is niet vereist.
Agent A bevat bijvoorbeeld marketingapps en vaardigheden die door het Ahrefs-team zijn ontwikkeld op basis van jarenlange praktijkervaring in marketing.
Daarnaast heeft Agent A directe toegang tot Ahrefs-data en is het platform ontworpen om daar naadloos mee samen te werken. Hierdoor is minder configuratie nodig, zijn er minder creatieve workarounds vereist en kun je veel sneller van idee naar uitvoering gaan.
De belangrijkste taken die mijn AI-marketingassistent overneemt, zodat ik me kan richten op strategisch werk
Sinds begin april heb ik inmiddels: 248 chatsessies, ongeveer 17.000 berichten, 41 apps, 57 artefacten, 17 geautomatiseerde workflows opgebouwd binnen Agent A.
Daardoor zie ik het niet langer als een chatbot. Het voelt eerder als een digitale werkplaats: een omgeving waarin ik kan bouwen, experimenteren en problemen oplossen. Vervolgens kan ik collega’s uitnodigen om mee te werken of mijn oplossingen verder uit te bouwen.
Dit is hoe ik de assistent dagelijks inzet.
Mijn assistent voorkomt dat ik vastloop in repetitief SEO-werk
SEO bestaat voor een groot deel uit terugkerende werkzaamheden: data verzamelen, datasets opschonen, rapportages vergelijken, aannames controleren en bepalen welke vervolgstappen nodig zijn.
Dat werk is belangrijk, maar hoeft niet het grootste deel van je dag in beslag te nemen.
Mijn AI-marketingassistent neemt veel van deze routinematige werkzaamheden over, zodat ik mij kan richten op strategie en besluitvorming.
Een goed voorbeeld is een keyword research-hub die ik heb ontwikkeld. Hierin heb ik alle frameworks, shortcuts en processen verzameld die ik de afgelopen jaren heb opgebouwd.
In plaats van telkens opnieuw te beginnen, ontvang ik direct een geprioriteerde lijst met kansen, scores voor de businesswaarde en relaties tussen onderwerpen. Daardoor wordt meteen duidelijk welke vervolgstappen de meeste impact hebben.
Mijn assistent bewaakt KPI’s die ik anders zou vergeten
Veel marketingrapportages leveren alleen waarde op wanneer ze continu worden bijgewerkt.
Mijn AI-marketingassistent verandert een eenmalige analyse in een doorlopend proces met:
- geplande controles;
- historische trendanalyses;
- automatische waarschuwingen;
- periodieke rapportages.
Taken die vroeger op mijn to-dolijst stonden, verlopen nu volledig automatisch.
Voor één van mijn AI SEO-experimenten bouwde ik bijvoorbeeld een dashboard dat automatisch de citations en vermeldingen bijhoudt die de door mij gemaakte pagina’s ontvangen. Zo krijg ik continu inzicht in mijn AI-zichtbaarheid.
Mijn assistent onthoudt productkennis en uitgebreide werkinstructies
Productinformatie, klantinzichten, belangrijke besluiten en geleerde lessen verdwijnen vaak in chatgesprekken of documenten waar niemand later nog naar kijkt.
Mijn AI-marketingassistent fungeert daarom als een digitale bibliothecaris die deze informatie structureert en eenvoudig terugvindbaar maakt.
Hierdoor besteed ik minder tijd aan zoeken en voorkom ik fouten die ontstaan doordat belangrijke context ontbreekt.
Zo kan ik bijvoorbeeld data ophalen voor een presentatie en vervolgens vragen om daar automatisch een infographic van te maken.
Mijn assistent onthoudt mijn schrijfstijl
Een van de grootste frustraties bij AI is dat je telkens opnieuw dezelfde instructies moet geven over toon, stijl en woordgebruik.
Daarom heb ik mijn AI-agent geleerd welke schrijfstijl ik wil hanteren, welke formuleringen vermeden moeten worden en waar juist de nadruk op moet liggen.
Deze voorkeuren zijn opgeslagen als een aparte skill, waardoor ik eenvoudig kan zeggen:
“Gebruik mijn editorial guide.”
Je kunt hetzelfde doen.
Laat je AI-assistent voorbeelden zien van teksten die je goed vindt – of van je eigen beste werk – zodat hij de patronen, voorkeuren en schrijfstijl leert herkennen die jouw teksten uniek maken.
Mijn assistent helpt mij goede ideeën van anderen daadwerkelijk toe te passen
Er verschijnt dagelijks meer waardevolle content online dan iemand ooit volledig kan lezen, laat staan toepassen.
De meesten van ons slaan artikelen, handleidingen en frameworks op met het idee ze later nog eens te gebruiken. In de praktijk gebeurt dat zelden.
Een AI-marketingassistent helpt daarbij.
Je laat de assistent een interessant artikel of framework analyseren, waarna hij de methode leert. Op het moment dat je deze aanpak nodig hebt, kan de assistent deze direct toepassen.
Mijn assistent haalt automatisch data op uit de tools die ik al gebruik
Content is vaak afhankelijk van gegevens uit verschillende systemen, zoals:
- analyseplatformen;
- CRM-systemen;
- spreadsheets;
- andere marketingtools.
In plaats van alle data handmatig te verzamelen, vraag ik mijn AI-assistent de relevante informatie op te halen en een eerste analyse uit te voeren.
Vervolgens kan de assistent:
- trends identificeren;
- opvallende inzichten signaleren;
- grafieken en visualisaties genereren die direct bruikbaar zijn in rapportages of artikelen.
Mijn meest recente artikel over Moltbook is bijvoorbeeld vrijwel volledig binnen deze AI-werkomgeving tot stand gekomen, inclusief het ophalen van data uit Ahrefs en het visualiseren van de resultaten.
Conclusie
Het is waarschijnlijk geen toeval dat zowel OpenAI als Anthropic steeds meer samenwerkingen aangaan om organisaties te ondersteunen bij de implementatie van hun AI-technologie.
Zelfs wanneer de technologie zo geavanceerd is, spreekt de meerwaarde niet vanzelf.
Je kunt iemand vertellen dat een AI-agent kan plannen, tools gebruiken, applicaties bouwen, context onthouden en zelfstandig taken uitvoeren. Toch blijft meestal dezelfde vraag over:
“Mooi, maar wat kan ík er concreet mee?”
Na honderden uren werken met Agent A begrijp ik die vraag beter dan ooit.
We weten inmiddels allemaal dat de technologie indrukwekkend is.
De echte uitdaging ligt niet in het leren gebruiken van AI, maar in het leren samenwerken met AI. Dat vraagt om een andere manier van denken, werken en organiseren. Vooral voor marketeers die hun productiviteit én strategische impact willen vergroten.
