Een marketingteam lanceert een gepersonaliseerde e-mailcampagne met behulp van een generatieve AI-tool. De open rates stijgen, maar de juridische dienst waarschuwt: de chatbot op de site voldoet nog niet aan de vereisten van de Europese regelgeving over AI. Dit soort spanning tussen prestaties en naleving vat goed de dagelijkse realiteit van bedrijven in 2026 samen.
Naleving AI en marketing: wat de Europese regelgeving concreet verandert
Er wordt veel gesproken over kunstmatige intelligentie als een middel voor personalisatie. Er wordt minder gesproken over de regelgeving die gepaard gaat met de implementatie ervan in klanttrajecten. De Europese regelgeving over AI (AI Act) voorziet onder andere in het informeren van gebruikers wanneer ze interactie hebben met bepaalde AI-systemen en het identificeren van bepaalde gegenereerde of gemanipuleerde inhoud.
Voor een marketingteam betekent dit concrete acties: een duidelijke vermelding op een chatbot plaatsen, aangeven dat een reclamebeeld door AI is gegenereerd, de gebruikte systemen documenteren. Transparantie over AI wordt een kwestie van naleving, niet alleen een argument voor vertrouwen.
De regelgeving maakt ook onderscheid tussen reeds toepasbare verplichtingen en uitgestelde deadlines. Om een realistische tijdlijn voor naleving op te stellen, is het nuttig om precies te controleren welke bepalingen nu al van toepassing zijn op de marketingtools en welke een termijn hebben.
Dit sorteerwerk, vaak gedelegeerd aan de juridische dienst, zou ook de marketingverantwoordelijken en de datateams moeten betrekken, omdat zij de tools dagelijks instellen. Een compleet overzicht van de kenmerken van marketing op Europe Entreprises helpt om deze uitdagingen in een breder kader te plaatsen.
Retail media en meting van incrementele resultaten: de echte rem voor adverteerders
De media netwerken van distributeurs (retail media) kennen een sterke groei. Adverteerders zien hierin een waardevol kanaal omdat het kopers target op het moment van de aankoop. In de praktijk stuit de uitrol van budgetten op een meetprobleem.
Door het gebrek aan gemeenschappelijke standaarden tussen retail media platforms is het moeilijk om de prestaties van de ene keten met die van de andere te vergelijken. Vooral het onderscheiden van verkopen die eenvoudigweg aan een reclame zijn toegeschreven van die welke daadwerkelijk door de reclame zijn gegenereerd, wat we incrementele resultaten noemen, is een uitdaging. IAB Europe werkt aan het opzetten van standaarden om deze metingen te harmoniseren, maar het project is nog gaande.
In de tussentijd hebben marketingafdelingen die investeren in retail media er belang bij om van elk platform een gedocumenteerde meetmethodologie te eisen. Drie criteria helpen bij het evalueren van de betrouwbaarheid van een retail media rapportage:
- Het onderscheid tussen toegeschreven verkopen (de consument heeft de reclame gezien en vervolgens gekocht) en incrementele verkopen (hij zou niet hebben gekocht zonder de reclame), met de methode die is gebruikt om ze te scheiden.
- De mogelijkheid om de indicatoren te vergelijken met die van andere kanalen (search, social) op een vergelijkbare basis, wat veronderstelt dat er gedeelde definities zijn van de kosten per acquisitie of de return on investment.
- Toegang tot ruwe of semi-geaggregeerde gegevens, in plaats van een proprietary dashboard waarvan de berekeningen niet kunnen worden gecontroleerd.
Zonder deze elementen loopt men het risico om budgetten opnieuw toe te wijzen naar een kanaal waarvan de werkelijke bijdrage slecht wordt gemeten.
Zichtbaarheid in AI-antwoorden: een marketingindicator op zich
Wanneer een gebruiker een vraag stelt aan ChatGPT, Perplexity of de AI Overviews van Google, noemt het antwoord soms merken, producten of bronnen. Vermeld worden in een AI-antwoord wordt een zichtbaarheid uitdaging die verschilt van traditionele SEO.
Het probleem is dat deze zichtbaarheid voor een groot deel ontsnapt aan de gebruikelijke dashboards. Het verwijzende verkeer vanuit een AI-antwoord verschijnt niet altijd duidelijk in Google Analytics. Sommige uitgevers merken op dat hun inhoud bijdraagt aan gegenereerde antwoorden zonder dat de klik naar hun site zich manifesteert.
Voor marketingteams betekent dit dat ze niet alleen het inkomende verkeer moeten volgen, maar ook de aanwezigheid en vermeldingen van het merk in de gegenereerde antwoorden. We beginnen te spreken van GEO (Generative Engine Optimization) om deze discipline aan te duiden. Concreet houdt dit in:
- De pagina’s structureren met duidelijke antwoorden op specifieke vragen (FAQ-formaat, korte paragrafen met verifieerbare informatie per zin).
- Het aantal vertrouwenssignalen vermenigvuldigen (klantbeoordelingen, vermeldingen door experts, onderbouwde gegevens) die door de taalmodellen als betrouwbaar worden geïdentificeerd.
- Regelmatig controleren of het merk verschijnt in AI-antwoorden op zijn strategische zoekopdrachten, handmatig of via opkomende gespecialiseerde tools.
GEO vervangt SEO niet, maar beide verdienen een aparte opvolging. Een merk dat goed gepositioneerd is op Google kan volledig afwezig zijn in generatieve antwoorden, en omgekeerd.
First-party data en personalisatie: arbitreren tussen diepte en volume
Met de geleidelijke afschaffing van third-party cookies wordt first-party data de belangrijkste brandstof voor marketingpersonalisatie. Merken die in staat zijn om informatie rechtstreeks van hun doelgroepen te verzamelen (klantaccounts, formulieren, loyaliteitsprogramma’s) hebben een concreet operationeel voordeel.
De verleiding is om het aantal verzamelpunten te vermenigvuldigen om de database te vergroten. Minder gegevens verzamelen, maar meer bruikbare, levert betere resultaten op dan een grote, slecht gestructureerde database. Een goed doordacht formulier met drie velden, dat onmiddellijk het profiel segmenteert (behoefte, budget, termijn), voedt effectievere geautomatiseerde marketingscenario’s dan een database van tienduizend contacten zonder kwalificatie.
De overstap naar first-party data verandert ook de relatie tussen marketing en IT. Gepersonaliseerde e-mailscenario’s, dynamische productaanbevelingen of adaptieve website-trajecten zijn afhankelijk van een data-infrastructuur die het marketingteam niet alleen kan aansturen. De capaciteit om beide functies te laten samenwerken op een gemeenschappelijke databasering is bepalend voor de kwaliteit van de personalisatie, net als de keuze van de tool.
De resultaten variëren aanzienlijk afhankelijk van de sector en de digitale volwassenheid van het bedrijf. Een B2B MKB met een lange verkoopcyclus zal niet hetzelfde voordeel halen uit een hyper-personalisatie scenario als een B2C e-commercebedrijf met een lage gemiddelde bestelwaarde. De afweging tussen de diepte van personalisatie en de ingezette middelen blijft het echte operationele onderwerp.
Modern marketing draait niet alleen om het aannemen van nieuwe tools. Elke hefboom (generatieve AI, retail media, GEO, eigendomsdata) gaat gepaard met meet-, nalevings- of organisatiebeperkingen die de werkelijke effectiviteit bepalen. De teams die vooruitgang boeken, zijn degenen die deze beperkingen als een integraal onderdeel van hun strategie beschouwen, niet als obstakels om te omzeilen.
