Ik zie het steeds vaker bij ondernemers en marketingteams: je steekt jaren in je merk, je product en je service, en toch verschijnt er online een versie van je verhaal die niet klopt. Niet omdat iemand kwaad wil, maar omdat AI systemen gaten opvullen met aannames. Als je niets doet, gaat dat je tijd, supportcapaciteit en vertrouwen kosten. Video helpt je om de regie terug te pakken, omdat het voor mens én machine een veel stevigere bron is dan losse tekstfragmenten.
De webscrape wereld verandert en dat heeft gevolgen voor je merk
Jarenlang konden AI modellen en zoekmachines in feite leven van alles wat ze maar konden verzamelen op het web. Dat tijdperk schuift op. We zien steeds vaker dat hoogwaardige content via licenties en partnerships beschikbaar komt, juist om de hoeveelheid rommel en herhaling online tegen te gaan.
In die context wordt er bijvoorbeeld gewezen op deals waarbij AI partijen toegang krijgen tot filmisch materiaal van grote studio’s, zoals Disney. Het onderliggende signaal is belangrijker dan de specifieke naam: wie controle heeft over echte, hoogwaardige beelden met duidelijke herkomst, levert data waar modellen meer op durven te vertrouwen.
En dat is relevant voor jou, ook als je geen mediabedrijf bent. Want als AI systemen meer gewicht gaan geven aan bronnen met hoge kwaliteit en aantoonbare herkomst, dan wordt video ineens een serieus onderdeel van je zichtbaarheid en je merkbescherming.
Hoe AI brand drift ontstaat (en waarom het zo vervelend is)
Een taalmodel geeft niet graag toe dat het iets niet weet. Als het onvoldoende informatie heeft over jouw bedrijf, vult het de ontbrekende stukken in op basis van patronen die het wel kent. Het kijkt naar vergelijkbare bedrijven, vergelijkbare woorden, vergelijkbare proposities en plakt daar een verhaal van.
Dat is het begin van brand drift: een AI versie van je merk die langzaam wegdrijft van de werkelijkheid.
Bij SaaS zie je dit snel gebeuren. Iemand vraagt naar een specifieke feature, maar die feature is niet of nauwelijks beschreven in publiek beschikbare bronnen. Vervolgens rolt er een overtuigend antwoord uit met stappenplannen, integraties, prijsniveaus en voorwaarden die je nooit hebt gepubliceerd. Bedrijven zoals Streamer.bot hebben dit publiek benoemd: gebruikers komen binnen met zelfverzekerde, maar foutieve instructies die door ChatGPT zijn verzonnen. Jij mag het daarna uitleggen, herstellen en de supportdruk opvangen.
Lokale bedrijven krijgen er ook mee te maken. Een restaurant dat ineens in een AI overzicht “specials” en menu items ziet die niet bestaan, krijgt niet alleen boze reacties, maar vooral verwarring. Dit soort misinformatie voelt klein, tot je merkt dat het elke week terugkomt.
Wat ik je wil meegeven is simpel: als je geen duidelijke bron van waarheid aanbiedt, maakt een AI systeem er eentje voor je.
Waarom je een canonieke bron van waarheid nodig hebt
Als mensen zoeken, doen ze dat allang niet meer alleen in Google. Ze vragen het aan ChatGPT, ze kijken naar AI Overviews, ze lezen Reddit, ze klikken op vergelijkingssites en ze vertrouwen op screenshots in WhatsApp groepen.
Dat betekent dat jouw officiële website en je zorgvuldig geschreven blog niet altijd de plek is waar het verhaal wordt gevormd. Je hebt één plek nodig die zo duidelijk, concreet en herkenbaar is dat hij andere bronnen overstemt. Een canonieke bron van waarheid.
Video kan die rol vaak beter pakken dan tekst, juist omdat het lastiger is om te verdraaien. Een demo waarin je pricing hardop uitlegt en het in beeld laat zien, is niet alleen informatie, het is bewijs.
Waarom tekst vaak te “vlak” is voor AI systemen
Tekst heeft weinig context. Een zin als “50 procent korting” zegt niets over wanneer het geldt, hoe het eruitziet, wie het zegt, en of het in de praktijk klopt. Het is hetzelfde zinnetje in 2015 en in 2025.
Voor mensen kun je dat oplossen met datumstempels, updates en redactionele discipline. Voor AI systemen blijft het vaak fragmentarisch, want een model ziet losse stukjes tekst op veel plekken en moet zelf bepalen wat het zwaarst weegt.
Video bevat simpelweg meer signalen per seconde. Neem vijf minuten video op 60 frames per seconde. Dat zijn 18.000 frames aan visuele context. Voeg daar audio aan toe met intonatie en nuance, plus een transcript dat doorzoekbaar is, en je hebt een bron met veel meer “dichtheid” dan de gemiddelde blog.
Dat is geen magie. Het is gewoon meer informatie, met meer bewijs, in één asset.
Video als bron van waarheid: transcript én visueel bewijs
Waar tekst vooral semantiek biedt, levert video semantiek plus realiteit. Je ziet het product, je hoort de uitleg, je merkt of iemand aarzelt of juist zeker is, en je krijgt context zoals omgeving en timing.
Daarom zie je dat creatieve studio’s die echte, menselijke beelden vastleggen zo’n verschil maken. In het oorspronkelijke artikel wordt het Berlijnse Impolite genoemd als voorbeeld van high production video die niet voelt als herhaling. Dat “chaotische” van echte lichtinval, beweging en detail is precies wat synthetische content vaak mist.
Ook grotere merkprojecten, zoals Karman’s The Space That Makes Us Human, laten zien hoe sterk een expert geleid video verhaal kan werken als anker voor merkidentiteit. Niet omdat het duur moet zijn, maar omdat het duidelijk, consistent en aantoonbaar echt is.
Authenticiteit schuift van gevoel naar technisch signaal
Met deepfakes en AI gegenereerde video wordt “authentiek” steeds minder een marketingwoord en steeds meer een technische vraag. Kan een platform of AI agent verifiëren waar dit vandaan komt? Is het echt van het merk dat het claimt te zijn?
Daar komen standaarden zoals C2PA om de hoek kijken, de Coalition for Content Provenance and Authenticity. Grote partijen zoals Google, Adobe, Microsoft en OpenAI zitten daarbij om afspraken te maken over herkomst en verificatie. Daarnaast is er de Content Authenticity Initiative, vanuit Adobe, die adoptie en tooling stimuleert.
Het idee is niet dat je een watermerkje plakt en klaar. Het gaat om het vastleggen van herkomst en bewerkingen, zodat een systeem kan zien of er aan de inhoud is geknoeid en door wie. Voor merken is dat een verdedigingslaag. Als iemand bijvoorbeeld een deepfake van je CEO rondstuurt, dan kan het ontbreken van een geldige herkomsthandtekening een stille waarschuwing zijn voor platformen en systemen die daarop letten.
Van lens tot scherm: zo werken content credentials in de praktijk
Misschien heb je op LinkedIn weleens een klein “CR” symbool gezien bij een afbeelding of video. Dat staat voor content credentials. Klik je daarop, dan zie je vaak informatie zoals wie de maker is, welke tools zijn gebruikt, of er AI is ingezet, en welke bewerkingen zijn gedaan.
Sommigen proberen die badge te omzeilen, omdat ze het als “shaming” ervaren. Ik kijk er anders naar. Het is een zichtbaar signaal van herkomst en daarmee van vertrouwen.
Google is bovendien bezig om C2PA signalen mee te nemen in search en ads, onder meer om misleiding en onduidelijke AI disclosure te beperken. En ook in Google Images wordt uitgelegd hoe metadata rond C2PA wordt verwerkt. Dat is een duidelijke aanwijzing dat provenance steeds serieuzer wordt genomen.
Hoe geverifieerde media zijn integriteit bewaart (capture, edit, verify)
Als je dit praktisch wilt begrijpen, denk dan aan drie momenten waarop je bewijs kunt vastleggen.
Bij capture draait het om een hardware root of trust. Bepaalde Sony camera’s kunnen tijdens het filmen al digitale signatures toevoegen met sleutels in een beveiligde chipset. Sony gebruikt daarbij ook 3D depth data om te onderbouwen dat er echt een 3D onderwerp is gefilmd. Ook bij Qualcomm zie je ondersteuning voor cryptografische seals. En als je met gewone devices werkt, bestaan er apps zoals Truepic en ProofMode die footage kunnen signeren.
Bij edit gaat het om een soort redactioneel logboek. C2PA bewuste software, zoals Adobe Premiere Pro, kan content credentials toevoegen en bijhouden welke knips en aanpassingen zijn gedaan. Zie het als een ledger die laat zien wat er met het bestand is gebeurd. Als je generatieve AI gebruikt, kunnen relevante frames als zodanig worden gemarkeerd, zodat de rest van het menselijke materiaal zijn waarde behoudt.
Bij verify wordt het streng. Als iemand het bestand buiten C2PA compatibele tooling manipuleert, breekt de cryptografische link. Voor systemen die “evidence weighting” doen, dus bepalen welke informatie het betrouwbaarst is, wordt dat een reden om zo’n asset minder gewicht te geven.
Experts in beeld: waarom een SME video vaak beter werkt dan de perfecte blog
We zitten in een periode waarin AI sneller content kan maken dan mensen kunnen controleren. Daardoor wordt echte expertise schaarser, en daarmee waardevoller.
Een subject matter expert, een SME, is in feite een menselijk ankerpunt. Iemand die uitlegt, nuanceert, voorbeelden geeft en verantwoordelijkheid draagt voor wat er gezegd wordt. In video komt dat veel beter over dan in gepolijste marketingtekst. Je hoort de spreektaal, je ziet twijfel waar dat hoort, je merkt waar iemand echt ervaring heeft.
AI agents en zoekmachines wegen dat steeds vaker mee. Ze proberen experts te koppelen aan kennisgrafen en profielen, denk aan LinkedIn en professionele vermeldingen. Dat betekent niet dat je een BN’er nodig hebt. Wel iemand die aantoonbaar weet waar hij of zij over praat en dat consistent uitdraagt.
Maak van één video het startpunt van je hele contentmachine
Wat ik in de praktijk het liefst zie, is dat een team niet begint met twintig losse blogs, maar met één goede video die als bron dient. Daarna haal je er verschillende vormen uit, zodat je overal dezelfde waarheid verspreidt.
Je transcript wordt de basis voor long form artikelen, FAQ’s en social posts. Je haalt duidelijke frames uit de opname voor visuals en thumbnails. Je audio kun je als podcast publiceren, zodat mensen je expert ook onderweg kunnen horen. En je knipt korte verticale clips voor TikTok, Instagram en YouTube Shorts, als ingang naar het langere bronmateriaal.
Het effect is dat je “oppervlak” groter wordt voor AI retrieval. Het ene systeem indexeert liever video, het andere leest transcript. Perplexity werkt anders dan Gemini. Door één bron in meerdere kanalen terug te laten komen, vergroot je de kans dat jouw versie van het verhaal wordt opgepikt.
Waar je op moet letten voordat je op record drukt
De valkuil is dat je gaat filmen omdat video “nu belangrijk is”. Dan eindig je met mooie beelden die niets oplossen.
Begin liever met de kwetsbare plekken. Waar gaat het nu mis? Welke vragen krijgen jullie supportteam steeds opnieuw omdat mensen met foute AI uitleg binnenkomen? Welke claims over prijs, levertijd, ingrediënten, garanties of integraties zweven er rond in reviews en fora?
Als je die gaten eenmaal ziet, kun je ze bewust dichten. Zet je experts voor de camera, en zorg dat ze concreet zijn. Laat het product zien, benoem uitzonderingen, laat de echte interface zien, en wees helder over voorwaarden.
Bewaar ook de nuance. Ik begrijp heel goed dat marketing en legal teksten vaak gladstrijken om risico te beperken. Alleen, voor AI systemen en voor kritische klanten voelt dat al snel generiek. Video is juist de plek waar je context mag geven, voorbeelden mag laten zien en waar je expertise geloofwaardig wordt.
Context wint het van compliance
We gaan meer nep zien. Dat is gewoon de realiteit. En je gaat dat niet volledig “wegprocederen” met richtlijnen en disclaimers.
Wat wel werkt, is context die je kunt aanwijzen. Het is lastiger om een echte fysieke situatie te hallucineren dan een losse zin. Een opname van jouw expert, jouw product, jouw locatie en jouw werkwijze is een anker dat veel sterker is dan een alinea tekst.
Als ik het terugbreng tot één advies voor Nederlandse mkb bedrijven die willen groeien zonder steeds achter misinformatie aan te rennen, dan is het dit: neem de werkelijkheid op. Leg vast hoe het werkt, wie het zegt, en wanneer het is opgenomen. Als je het kunt ondertekenen met provenance tooling, nog beter.
Doe je dat niet, dan ontstaat er alsnog een verhaal over je merk. Alleen schrijf jij het dan niet meer zelf.