Zo gebruik je AI-content zonder het vertrouwen van je klant te verliezen

Bang dat jouw content wordt gezien als AI-slop? Twee onderzoeken van de Universiteit Twente laten zien hoe consumenten AI-content beoordelen.

AI Academy Training: AI Content Genereren Gratis Whitepaper AI Transitie & Visie

Wetenschappelijk onderzoek over AI-generated content, merkvertrouwen en het labelen van AI

Mik Bosch 15 oktober 2026 7 minuten leestijd

Zag je op vakantie ook overal AI-gegenereerde posters bij restaurants? Of YouTube-advertenties van grote bedrijven die overduidelijk gegenereerd zijn? Of blogs en Instagram-posts met AI-afbeeldingen (zoals deze van ons 😉).

Klik je dan nog door? Vertrouw je dat bedrijf nog?

AI-content levert snelheid en schaal op. Maar consumenten hebben er echt weerstand tegen, en die weerstand blijft niet bij de content hangen. Dit kan zorgen voor minder vertrouwen in jouw merk. Dat betekent niet dat je AI moet laten liggen. Het betekent dat je kritischer moet zijn op wat je publiceert.

Twee masterscripties van de Universiteit Twente, geschreven door marketeers bij Adwise, laten zien waar die weerstand vandaan komt. In dit artikel lees je hoe consumenten AI-content beoordelen, wat AI-labels wel en niet doen, en wanneer je AI beter wel of juist niet inzet.

Waarom irriteert AI-content consumenten zo?

Generative AI-content irriteert consumenten vooral omdat ze het lezen als een signaal over hoeveel moeite je voor ze doet. Dat blijkt uit het onderzoek van Mik Bosch (Marketing Strategie, Adwise Academy) voor zijn masterscriptie Communication Science aan de Universiteit Twente.

Mensen zien de zichtbare inspanning achter content als maatstaf voor hoe oprecht een merk is. En AI-gebruik wordt al snel gezien als lui… Grote merken worden daar het hardst op afgerekend, want die hebben budget genoeg om het anders te doen.

Het oordeel werkt bovendien maar één kant op. Waardering blijft bij de content, bezwaar reist door naar het merk. Vind je een AI-advertentie mooi, dan vind je die advertentie mooi. Vind je hem lui, dan vind je het bedrijf lui.

Voorbeeld: McDonald’s Nederland haalde eind 2025 zijn AI-kerstcommercial binnen een paar dagen offline na een golf van kritiek. Er hadden wekenlang specialisten aan gewerkt. De moeite zat er dus wel in, alleen zag niemand het. Iedereen rekende de advertentie direct af op het gebruik van AI.

*Video geupload door @Gustaf Ndalo (2026)

Wanneer accepteren consumenten AI-content wel?

Consumenten accepteren AI-content zodra de uitvoering goed genoeg is en het verhaal klopt. In het onderzoek van Bosch wogen het verhaal en de boodschap zwaarder dan de productiemethode, maar wel boven één ondergrens: een kwaliteitsdrempel. Een sterk idee met strakke visuals die niet direct als AI ogen? Dan maakt de productiemethode weinig uit. Haal je die drempel niet, dan word je dubbel gestraft: eerst voor het matige resultaat en daarna nog een keer voor de AI erachter.

Mensen voelen die drempel eerder dan ze hem kunnen uitleggen. Een hand die niet klopt, een gezicht dat net te glad is, een beweging die niet bestaat. Je kunt niet altijd aanwijzen wát er mis is, maar je ziet het meteen. En de drempel stijgt. Wat vorig jaar nog indrukwekkend was, herken je nu direct als AI. Een Head of Marketing Strategy uit het onderzoek van Bosch zei het zo:

“Dat verwacht je gewoon niet van een professional. Alsof een bedrijf ineens in Comic Sans en Microsoft Paint gaat communiceren.”

Zo komt matige AI-content over: niet als modern of efficiënt, maar als een bedrijf dat de basis niet op orde heeft.

Er is nog iets dat de weerstand wegneemt. Zodra deelnemers hoorden dat er mensen aan te pas kwamen die de AI aanstuurden, keuzes maakten en het resultaat bijschaafden, werd hun oordeel een stuk milder. Het verschil zit dus niet in óf je AI gebruikt, maar in of er nog iemand aan het stuur zat. AI als gereedschap wordt anders beoordeeld dan AI als vervanger.

Bij welke content past AI wel, en bij welke niet?

AI past het best bij functionele content en ligt gevoeliger bij content die op emotie of menselijk contact draait. In het onderzoek van Bosch accepteerden de meeste deelnemers AI zonder problemen voor product- en informatiegerichte content. Daar viel de menselijke factor weg naar de achtergrond. Bij warme, persoonlijke of op mensen gerichte boodschappen vonden ze juist dat er een mens achter moest zitten. Een deelnemer verwoordde het zo:

“Een mismatch is eigenlijk wanneer er een warme, liefdevolle emotie aan vast moet zitten. Dat kun je gewoon niet met AI genereren.”

Dat verklaart ook een deel van de McDonald’s-commercial. Experts uit het onderzoek zagen de kritiek niet als afwijzing van AI, maar als een mismatch: een kerstboodschap over warmte en samenzijn, gemaakt met een middel dat mensen juist niet met warmte verbinden. Daarnaast was de boodschap van de advertentie zelf ook niet sterk. Experts noemden AI daarom “een zondebok” voor het slechte verhaal dat McDonalds bracht.

Betekent dit dat emotionele content nooit met AI mag? Nee. Het betekent dat je vooraf kritisch kijkt naar het doel van je content en naar wat je als merk wilt uitstralen. Draait je boodschap om menselijke connectie, vraag je dan af of AI die connectie versterkt of juist ondermijnt. Kies je er toch voor, vertel dan waarom en laat zien welk menselijk werk erin zit.

*AI-generated afbeeldingen van Mobile Edit Club

Lees het volledige wetenschappelijke artikel van Bosch

Bij welke content past AI wel, en bij welke niet?

Maakt het uit als niemand ziet dat het AI is?

Als niemand ziet dat het AI is, maakt het voor je merkbeeld op dit moment weinig uit. Fee Seltenrijch (Marketing Strategie, Adwise) onderzocht dat voor haar masterscriptie Communication Science aan de Universiteit Twente. Ze liet bijna 200 mensen een social advertentie zien met een echte foto of een kwalitatief sterk AI-gegenereerd persoon (met of zonder AI-label). Op de beoordeling van de oprechtheid en menselijkheid van het bedrijf vond ze geen verschil. Het AI-beeld scoorde zonder label zelfs net iets menselijker.

Wat wel opviel: maar de helft van de deelnemers zag het ‘AI-generated’-label überhaupt staan. Terwijl diezelfde groep er heel uitgesproken over was: 87 procent vond dat bedrijven AI-gebruik horen te melden. Ze willen het label dus wel, maar kijken er in de praktijk regelmatig overheen.
Een label alleen verandert dus weinig aan hoe mensen je content beoordelen. Wat het wel doet: laten zien dat jij niets te verbergen hebt. Daar zit de echte waarde.

AI-content beschadigt je merk dus niet omdat het AI is. Het beschadigt je merk als het slecht is, als het niet past bij de boodschap, of als mensen erachter komen in plaats van dat ze het van jou horen.

Wanneer moet je AI-gebruik verplicht melden?

Sinds 2 augustus 2026 moet je AI-gebruik melden zodra je een deepfake publiceert. Dat begrip is breder dan veel marketeers denken: de Europese Commissie noemt advertenties met synthetische influencers, een videoboodschap van een CEO met een AI-avatar en met AI bewerkte productbeelden. Voor tekst is de plicht smaller. En jij bent verantwoordelijk zodra jij bepaalt waarvoor en hoe AI wordt ingezet, ook als je bureau de productie doet.

Hoe streng hierop gehandhaafd gaat worden, moet de praktijk nog uitwijzen. Net als hoe organisaties hiermee om zullen gaan. Maar veel interessanter is de vraag wat eerlijk zijn over AI-gebruik je oplevert…

Lees meer over de EU AI Act

Wanneer moet je AI-gebruik verplicht melden?

Hoe ben je open over AI zonder dat het je vertrouwen kost?

Je bent open over AI zonder vertrouwen te verliezen door niet alleen te melden dát je AI gebruikt, maar uit te leggen waarom en hoe. Schilke en Reimann (2025) vonden in een reeks experimenten dat organisaties die zelf AI-gebruik melden iets aan vertrouwen inleveren, maar veel minder dan wanneer een ander het naar buiten brengt. Dat sluit aan bij het onderzoek van Bosch: zwijgen loont op korte termijn, tot het moment dat het uitkomt. Openheid werkt daarnaast volgens de experts in zijn onderzoek alleen als dit concreet is.

Labelen hoort daar gewoon bij. Maar een kaal “gemaakt met AI” laat ruimte voor de aanname die je juist wilt voorkomen: dat het klakkeloos is gemaakt. Neem je publiek dus mee in wat erachter zit:

Waarom je AI gebruikt. Koppel het aan iets waar je klant iets aan heeft. Picnic legt bijvoorbeeld uit dat AI-gebruik helpt bezorgkosten laag te houden en ruimte maakt voor elektrische busjes.
Wat de mens deed. Het idee, de keuzes, de selectie, de correcties. Laat zien dat er moeite, vakmanschap en kritisch denken in zit.
Waar je bewust géén AI inzet. Bij het product zelf, bij persoonlijk contact, bij het werk waar jullie om gewaardeerd worden.

Dat hoeft geen formeel beleidsstuk te zijn. Een zin in je caption, een kijkje achter de schermen of een korte uitleg op je over-ons-pagina is vaak al genoeg. Zo voorkom je dat mensen het zelf invullen, en zorg je dat menselijk werk iets wordt waar je trots naar kunt wijzen.

Welke vijf vragen stel je voor je AI-content maakt?

Voor je AI-content maakt, stel je vijf vragen die samen bepalen of AI hier de juiste keuze is. Ze komen rechtstreeks uit het onderzoek van Bosch.

Past AI bij deze boodschap, en bij wie wij als merk zijn?
Haalt de uitvoering de kwaliteitsdrempel, ook voor een merk van onze omvang?
Horen mensen het AI-gebruik van ons, of komen ze erachter?
Houden we genoeg menselijke capaciteit achter de hand?
Hoe houdbaar is AI zelf, qua kosten en footprint?

De laatste twee vragen betreffen lange termijn overwegingen. In een apart blog werken we alle vijf de vragen uit, met de onderbouwing erbij.

Lees het volledige blog: de 5 vragen om kritisch te kijken naar jouw AI-content

Hoe gebruik je AI-content zonder merkvertrouwen te verliezen?

Wat betekent dit voor je contentstrategie?

Voor je contentstrategie betekent dit dat de vraag niet is óf je AI gebruikt, maar waar je het inzet, hoe goed het is en hoe open je erover bent. Die AI-posters en gegenereerde advertenties waar je je aan ergert, krijgen volgens deze onderzoeken om vier mogelijke redenen weerstand:

Ze ogen als weinig moeite, en dat leest de consument als weinig respect.
Ze halen de kwaliteitsdrempel niet, waardoor ze dubbel gestraft worden.
AI wordt ingezet waar mensen een menselijke hand verwachten.
Mensen ontdekken het zelf, in plaats van dat het merk het vertelt.

Draai je die om, dan kun je AI prima inzetten. Met een sterk idee, een uitvoering die de lat haalt, een boodschap die past en een mens die aan het stuur zit en daar open over is. Dan levert AI je precies op wat het belooft: snelheid en schaal, zonder dat je vertrouwen inlevert.

Want eigenlijk krijgt AI de schuld van slechte uitvoering. Slechte content bestond allang. Foto’s zonder gevoel (denk aan stockfoto’s), video’s zonder verhaal, campagnes zonder idee. Niemand gaf toen de camera de schuld. AI is gereedschap, net als de hamer en de zaag van een timmerman. Het vakmanschap zit nog steeds in het hoofd en de handen erachter. Honderd varianten van een zwak idee blijven honderd varianten van een zwak idee.

En wegkijken wordt steeds lastiger. Watermerken en metadata maken herkomst traceerbaar en het labelen van AI-content wordt een steeds groter beleidsonderwerp. Wie nu kiest waar AI wel en niet zijn werk doet, en dat zelf uitlegt, bepaalt zelf hoe zijn AI-gebruik wordt gezien.

Klaar om je eigen AI-beleid onder de loep te nemen?

Weet je niet zeker of jouw AI-content de lat haalt, of hoe je open kunt zijn over je AI-gebruik? Dan ben je niet de enige. In onze AI-contenttrainingen leer je hoe je AI slim en veilig inzet zonder dat je merk eronder lijdt.

Liever eerst sparren over je AI-beleid? Plan een vrijblijvend gesprek, dan kijken we samen waar je nu staat.

Plan een vrijblijvende kennismaking

Hoe stel je een AI-beleid op als organisatie

Auteur: Mik Bosch

Marketing Strategie & AI Specialist
Adwise Academy

Over dit artikel en ons AI-gebruik

Dit blog is geschreven door mij, Mik Bosch, vanuit mijn eigen onderzoek en expertise op dit onderwerp, en in samenwerking met marketing- en AI-experts van Adwise. De eerste opzet heb ik zelf geschreven. Daarna heb ik Claude gebruikt als sparringpartner: om de structuur aan te scherpen, formuleringen te verbeteren en passages te herschrijven. Elke wijziging heb ik zelf beoordeeld, gecontroleerd en waar nodig aangepast. Ik blijf zelf verantwoordelijk voor wat er staat.

De twee hoofdbronnen van dit artikel zijn wetenschappelijke masterscripties, uitgevoerd en goedgekeurd aan de Universiteit Twente. Het derde onderzoek is peer-reviewed en verschenen in een internationaal wetenschappelijk tijdschrift. Je kunt alle drie nalezen via de links hieronder.

Bronnen

Bosch, M. (2026). Consumer Evaluations and Brand Strategies in the Era of AI-Generated Video Advertising [Masterscriptie, Communication Science]. Universiteit Twente.
Lees het volledige artikel
Seltenrijch, F. (2026). The Transparency Trade-off: Investigating the Mediating Role of Social Presence in the Relationship Between AI-Generated Imagery and Corporate Image [Masterscriptie, MSc Digital Marketing]. Universiteit Twente.
Lees het volledige artikel
Schilke, O., & Reimann, M. (2025). The transparency dilemma: How AI disclosure erodes trust. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 188.
Lees het volledige artikel

Veelgestelde vragen over AI content

Onderzoek, AI-beleid en de EU AI Act

Wat heeft Mik Bosch onderzocht naar AI-gegenereerde advertenties?
Mik Bosch onderzocht hoe consumenten AI-gegenereerde videoadvertenties beoordelen, en wat dat betekent voor het vertrouwen in een merk. Hij deed dat voor zijn masterscriptie Communication Science aan de Universiteit Twente, in twee delen:
- Consumenten. Hij sprak uitgebreid met 14 Nederlandse en Duitse jongeren tussen 18 en 30 jaar, verdeeld over een hoog, gemiddeld en laag niveau van AI-kennis. Ze bekeken vier bestaande commercials, van volledig mensgemaakt tot volledig AI-gegenereerd. Daar zaten de AI-kerstcommercial van McDonald’s en een productvideo van Apple tussen. Eerst keken ze zonder te weten hoe de video gemaakt was, daarna werd dat onthuld.
- Experts. Vijf experts reflecteerden op de uitkomsten: een hoogleraar communicatie en ethiek, AI-trainers, een Head of Marketing Strategy en een specialist in veilig AI-gebruik.
De conclusie: de vraag is niet óf je AI gebruikt, maar waar het past. Vertrouwen blijft overeind als AI past bij de boodschap, de kwaliteitsdrempel haalt en je er concreet open over bent. Daarnaast raden de experts aan om genoeg menselijke capaciteit achter de hand te houden.

Lees hier het volledige onderzoek op de website van University of Twente.
Wat heeft Fee Seltenrijch onderzocht naar AI-beelden en AI-labels?

Fee Seltenrijch onderzocht of een AI-gegenereerd persoon in een social advertentie anders wordt beoordeeld dan een echte foto, en wat een transparantielabel daaraan verandert. Ze deed een experiment met 193 Nederlandse social media-gebruikers, verdeeld over vier versies van dezelfde advertentie: AI of echt, met of zonder label.

De beelden werden vooraf getest bij 32 mensen, zodat de AI-versie kwalitatief op het niveau van een echte foto zat. Ze zijn gemaakt met het Adwise creative team, en voor de AI-versie werd Nano Banana gebruikt.

Het resultaat: op oprechtheid, menselijkheid en sociale aanwezigheid vond ze geen verschil tussen AI en echt. Ook het label maakte geen verschil. De grootste voorspeller van een positief oordeel was de beeldkwaliteit, niet de herkomst. Volgens Seltenrijch werkt dat als een halo-effect: een mooi beeld laat het hele bedrijf warmer en oprechter overkomen.

Lees het volledige onderzoek hier op de website van University of Twente.
Hebben AI-labels effect op hoe consumenten je content beoordelen?

AI-labels hebben weinig effect op hoe consumenten een advertentie beoordelen, vooral omdat veel mensen ze niet zien. In het onderzoek van Seltenrijch zag 50,5 procent van de deelnemers het label überhaupt. Het label “AI-generated” viel vaker op (64,7 procent) dan “Human made” (36 procent). Mensen gaan er dus standaard van uit dat content door een mens is gemaakt.

Toch vond 87 procent dat bedrijven AI-gebruik horen te melden, vanwege vertrouwen, eerlijkheid en zorgen over een vertekend beeld van de werkelijkheid. Een label is dus geen formaliteit, maar ook geen complete oplossing. Seltenrijch adviseert om een label als vertrouwensinvestering te zien en zichtbaar te plaatsen. Leg daarnaast uit waarom je AI gebruikt en welk menselijk werk erin zit.
Wat zegt de EU AI Act over AI-content in marketing?
Sinds 2 augustus 2026 moet je onder artikel 50 van de EU AI Act melden wanneer je een deepfake publiceert. Een deepfake is AI-gegenereerd of AI-bewerkt beeld, geluid of video van bestaande personen, objecten, plekken of gebeurtenissen dat ten onrechte echt kan lijken. In marketing noemt de Europese Commissie onder meer:
- advertenties met synthetische influencers;
- videoboodschappen van een CEO met een AI-avatar;
- met AI bewerkte productbeelden.
Voor AI-tekst geldt de meldplicht alleen bij teksten die het publiek informeren over zaken van algemeen belang. Ook dan vervalt de plicht als een mens de tekst controleert en iemand er redactioneel verantwoordelijk voor is. Bij duidelijk creatief, satirisch of fictief werk volstaat een melding die het werk niet verstoort.

De verantwoordelijkheid ligt bij de partij die de AI inzet en de content publiceert, ook als een bureau de productie doet. De EU heeft optionele iconen ontwikkeld, zoals “Fully AI-Generated” en “Partially AI-Modified”. Een melding moet zichtbaar zijn op het moment dat iemand de content voor het eerst ziet.

Bron: EU icons for labelilling AI-generated content
Wat hoort er in een AI-beleid voor je organisatie?
Een goed AI-beleid legt vast welke AI-tools je gebruikt, met welke gegevens, waarvoor, en wie eindverantwoordelijk is voor de output. Denk aan:
- welke tools zijn goedgekeurd en welke niet;
- welke gegevens nooit in een AI-tool mogen, zoals klantgegevens of vertrouwelijke stukken;
- waar je AI bewust wel en niet inzet, bijvoorbeeld wel voor productvisuals en niet voor persoonlijk klantcontact;
- dat een mens alles controleert wat naar buiten gaat;
- hoe je AI-gebruik meldt, zowel wanneer het verplicht is als wanneer je het zelf belangrijk vindt.
Zo voorkom je dat iedereen zijn eigen koers vaart. En je hebt meteen een helder verhaal klaar als klanten vragen hoe jullie met AI omgaan.

Hulp nodig met het opstellen van een strategisch en veilig AI-beleid? Plan een vrijblijvende kennismaking in.
Hoe werk je slim én veilig met AI in je team?

Je werkt slim én veilig met AI door duidelijke afspraken te maken en je team in een afgeschermde, zakelijke omgeving te laten werken. Een groot risico is shadow AI: medewerkers die op eigen houtje gratis tools gebruiken en daar, vaak onbewust, bedrijfs- of klantgegevens in plakken. Verbieden werkt meestal averechts. Geef mensen liever een veilig alternatief en leer ze hoe ze het goed gebruiken.

Het Adwise AI Platform is zo’n zakelijke omgeving, AVG-proof en op Nederlandse bodem.
Hoe pak je de AI-transitie in je organisatie aan?

Je pakt de AI-transitie aan door eerst te bepalen waar je organisatie nu staat, en daarna stap voor stap te groeien. Veel organisaties blijven hangen in losse pilots die nooit verder komen: de Pilot Loop. Of medewerkers gaan zelf aan de slag zonder kaders.

Adwise Academy werkt daarom met de AI Maturity Route, met vier fasen: Discover, Inspire, Integrate en Boost. Met de AI Maturity Scan zie je binnen vijf minuten in welke fase jouw organisatie zit. In de gratis whitepaper Artificial Intelligence: Transitie & Visie lees je per fase welke stappen je zet.
Hoe maak je AI-content die de kwaliteitsdrempel haalt?
Je leert AI-content maken die de kwaliteitsdrempel haalt door niet losse prompts te typen, maar je merk vast te leggen en het proces te regisseren. In de training AI Content Genereren met Claude & Higgsfield leer je:
- je merk-DNA (logo, kleuren, materialen en stijlregels) vast te leggen in een herbruikbare Skill;
- met Claude eenvoudige opdrachten om te zetten in technische prompts voor beeld en video;
- te sturen op details en series te maken met referentiebeelden;
- een workflow in Higgsfield te bouwen die je merk direct koppelt aan beeld- en video-output.
Technische kennis heb je niet nodig. De open sessie duurt 2,5 uur, met maximaal 8 deelnemers. Incompany stemmen we de training af op jullie eigen brandguide.
Wat is AI-slop en hoe voorkom je het?

AI-slop is AI-gegenereerde content die snel, generiek en zonder kwaliteitscontrole wordt gemaakt en gepubliceerd. Denk aan visuals met rare handen of te gladde gezichten, en aan teksten die overal hetzelfde klinken. Het probleem is niet de AI zelf, maar het gebrek aan idee, regie en controle.

Je voorkomt AI-slop door met een sterk idee te beginnen in plaats van een prompt. Leg je merkstijl vast, laat een mens kiezen en bijschaven, en publiceer alleen wat je ook zonder AI goed genoeg zou vinden. In het onderzoek van Bosch werd juist content die net onder de lat bleef het hardst afgestraft, voor het matige resultaat én voor de AI erachter.
Is AI-content slecht voor je vindbaarheid in Google en AI-zoekmachines?

AI-content is niet slecht voor je vindbaarheid zolang het waardevol, betrouwbaar en origineel is. Google beoordeelt content op kwaliteit en behulpzaamheid, niet op hoe die gemaakt is. Massaal gegenereerde pagina’s die vooral bedoeld zijn om te ranken, ziet Google wel als spam.

Voor AI-zoekmachines zoals ChatGPT, Perplexity en Google AI Overviews geldt hetzelfde. Zij citeren vooral bronnen met eigen inzichten, expertise en concrete antwoorden. Generieke AI-tekst die herhaalt wat al overal staat, valt daar weg. Gebruik AI dus om sneller te werken, maar zorg dat je eigen kennis, data en ervaringen erin zitten. Daar zit het verschil tussen gevonden worden en wegvallen.

Meer weten over zoekmachine-optimalisatie voor AI? Bekijk onze training GEO Strategie.