LinkedIn rolt deze week nieuwe AI-functies uit voor advertenties. Het platform wil dat B2B-marketeers sneller campagnes bouwen en betere resultaten halen. De functies komen wereldwijd beschikbaar en landen stapsgewijs in Europa en Nederland. De Europese AI-verordening en de gevolgen voor overheid en adverteerders spelen daarbij een rol.
LinkedIn versnelt campagnebouw
LinkedIn introduceert een AI-gestuurde campaign builder die teksten en varianten voor advertenties voorstelt. Het systeem leest een landingspagina of bedrijfspagina uit en maakt koppen, beschrijvingen en call-to-actions. Adverteerders kiezen daarna de beste combinaties en passen deze handmatig aan. Zo blijft de mens eindverantwoordelijk voor toon en inhoud.
De tool helpt ook met doelen, budget en format-keuze. Het algoritme stelt bijvoorbeeld leadgeneratie of websitebezoek voor, en koppelt daar formats als single image of video aan. Dit versnelt het opzetten van meerdere A/B-tests. Voor kleine teams kan dat uren werk per campagne schelen.
Generatieve AI is hier de motor onder de motorkap. Dat is software die nieuwe tekst of beelden maakt op basis van voorbeelden. Het blijft een hulpmiddel, geen vervanging van expertise. Bedrijven houden controle over merktaal en claims.
Generatieve AI is software die nieuwe teksten, beelden of code maakt op basis van eerder geleerde voorbeelden.
Doelgroepen met professionele data
LinkedIn gebruikt zijn professionele grafiek voor doelgroepselectie. Het systeem kijkt naar functies, sectoren en bedrijfsgroottes, en doet suggesties die passen bij het campagnedoel. Dit lijkt op lookalikes: het model zoekt gebruikers die lijken op bestaande klanten. Adverteerders kunnen suggesties accepteren of verfijnen.
De inzet van deze datamodellen kan de relevantie van advertenties verhogen. B2B-aanbiedingen komen zo eerder bij beslissers en inkopers terecht. Dat is vooral nuttig in nichemarkten, zoals industriële software of zakelijke diensten. Tegelijk blijft kwaliteit van de brondata bepalend voor succes.
LinkedIn biedt daarnaast rapportages om te zien welke segmenten converteren. Denk aan functie-niveau, regio of senioriteit. Dit helpt bij het bijsturen van budgetten en boodschap. Transparantie over welke signalen het systeem gebruikt, blijft wel beperkt voor de eindgebruiker.
Menselijke controle blijft nodig
AI kan teksten genereren die feitelijk onjuist zijn of te generiek blijven. Daarom is redactie en factchecken een harde voorwaarde. Bedrijven doen er goed aan claims, prijzen en voorwaarden te verifiëren. Ook juridische teksten horen niet automatisch te worden overgenomen.
Merkveiligheid vraagt extra aandacht in netwerken en plaatsingen. Controleer uitsluitingen, taalinstellingen en landselecties. Documenteer keuzes en wijzigingen per campagne. Dat maakt audits en interne afstemming makkelijker.
Testmethodes blijven hetzelfde, alleen sneller. Begin met kleine budgetten en meerdere varianten. Schaal vervolgens wat werkt op basis van duidelijke KPI’s, zoals cost per lead of kwalitatieve gesprekken. Houd altijd een mens in de lus voor eindbeslissingen.
AI-verordening raakt advertentietools
De Europese AI-verordening (AI Act) stelt transparantie-eisen aan generatieve systemen. Advertentieteksten vallen niet in de hoogrisicoklasse, maar aanbieders moeten wel uitleg geven over werking en beperkingen. Voor organisaties is het verstandig om een risicobeoordeling en logboek bij te houden. Dit helpt om keuzes te onderbouwen richting compliance en bestuur.
De AVG blijft leidend bij profielopbouw en targeting. Dataminimalisatie, doelbinding en een passende rechtsgrond zijn verplicht. Wie klantlijsten uploadt, moet kunnen aantonen dat de personen daar toestemming voor gaven of dat er een andere geldige basis is. Encryptie en verwerkingsovereenkomsten horen daarbij.
Ook de Digital Services Act vraagt om advertentietransparantie. Gebruikers moeten kunnen zien waarom ze een advertentie krijgen. Overheden die adverteren moeten extra zorgvuldig zijn; de Europese AI-verordening gevolgen overheid zijn concreet bij inkoop en verantwoording. Stel daarom eisen aan leveranciers over dataopslag, doorgiften en modeldocumentatie.
Gevolgen voor Nederlandse adverteerders
Voor Nederlandse B2B-marketeers kan dit vooral tijdwinst opleveren. Campagnes voor werving, events of whitepapers zijn sneller live. Mkb-bedrijven krijgen toegang tot functies die eerder vooral bij grote teams lagen. Maar kwaliteit komt nog steeds uit goede briefing en duidelijke proposities.
Publieke organisaties en zorginstellingen moeten extra op privacy letten. Gebruik een toestemmingsmanagementplatform voor tracking en meetpixels. Beperk het delen van gevoelige gegevens en upload alleen geverifieerde lijsten. Controleer standaardcontractbepalingen voor eventuele dataoverdracht buiten de EU.
Tot slot: leg interne richtlijnen vast voor AI-gebruik in marketing. Denk aan een review-proces, tone-of-voice, en verboden claims. Train teams in het herkennen van AI-fouten en bias. Zo profiteer je van snelheid zonder verrassingen in compliance of reputatie.
Wat nog ontbreekt
De mate van transparantie over gebruikte modellen is beperkt. Het is niet altijd duidelijk welke datapunten zwaarder meewegen in targeting. Meer inzicht zou adverteerders helpen om strategieën te verfijnen. Het zou ook de uitleg aan toezichthouders vereenvoudigen.
Beeldgeneratie binnen dezelfde workflow lijkt nog niet standaard. Veel B2B-campagnes hebben nu externe tools nodig voor visuals. Een geïntegreerde aanpak kan de doorlooptijd verder verkorten. Ook betere koppelingen met CRM-systemen zouden waardevol zijn.
Beschikbaarheid per land en taal is nog ongelijk. Nederland krijgt functies vaak later dan de VS. Adverteerders doen er goed aan de roadmap te volgen en pilots te plannen. Zo staan teams klaar zodra uitrol plaatsvindt.
