De 5 promptpatronen die geweldige AI‑video’s scheiden van slechte

De meeste AI-video’s mislukken om dezelfde saaie redenen. Het onderwerp verandert halverwege de clip. De camera doet iets waar niemand om vroeg. Het product wisselt van kleur tussen seconde twee en vier. De output is technisch “een video” en praktisch onbruikbaar.

Na het bekijken van tienduizenden echte AI-videoprompts — de prompts die clips opleverden die mensen daadwerkelijk publiceerden, en de prompts die rommel opleverden die mensen verwijderden — verschijnt er een patroon. Geweldige prompts zijn niet langer of bloemrijker. Ze zijn meer gestructureerd. Ze vertellen het model wat er verandert, hoe de camera zich gedraagt, wat vast moet blijven, en wat ze weigeren te accepteren.

Dit is de ambachtelijke tegenhanger van ons datarapport over wat 40.000 AI-videoprompts onthullen over wat mensen maken. Dat stuk gaat over wat creators genereren. Dit stuk gaat over hoe de goede prompts geschreven zijn. Vijf patronen, elk met een zwakke versie, een sterke versie, en waarom dat verschil telt.

Belangrijkste inzichten

- Begin met onderwerp + actie + een duidelijke verandering over tijd — statische beschrijvingen leveren statische, levenloze clips op.

- Specificeer de camera alsof je een DP aanstuurt: shotgrootte, lens, en één bewuste beweging.

- Vergrendel continuïteitstokens (gezicht, product, kleur, logo) zodat ze de hele clip overleven in plaats van weg te drijven.

- Stem shot en tempo af op platform en duur vóór je genereert, niet erna.

- Beperk met negatives en een duidelijke outputspec zodat het model weet wat het moet vermijden, niet alleen wat het moet proberen.

Patroon 1: Begin met onderwerp, actie en verandering over tijd

Video is beweging. Het grootste verschil tussen prompts die levendige beelden opleveren en prompts die een trage zoom op een foto opleveren, is of je iets laat gebeuren.

Zwakke prompts beschrijven een scène. Sterke prompts beschrijven een scène die verandert.

Sterk/zwak-voorbeeld: Zwak: A coffee cup on a wooden table in a cafe.

Sterk: A steaming coffee cup on a wooden cafe table; steam curls upward and drifts left as morning light slowly brightens across the surface over 5 seconds.

De zwakke versie geeft het model een stilstaand beeld en dwingt het om beweging te verzinnen — meestal een luie push-in of wat omgevingsgejitter. De sterke versie benoemt het onderwerp (koffiekop), de actie (stoom krult en drijft), en de verandering over tijd (licht dat in de loop van de clip toeneemt). Het model heeft nu een begin- en eindtoestand om tussen te interpoleren — precies waar een videomodel voor is gebouwd.

De oplossing is mechanisch. Vraag bij elke prompt: wat is het ene ding dat aan het einde van deze clip anders is dan aan het begin? Als je dat niet kunt beantwoorden, krijg je een bewegende ansichtkaart. Bak die verandering in de zin. Zelfs een kleine — een hoofd dat draait, een deur die opent, mist die binnenrolt — geeft het model een taak over de tijdlijn.

Patroon 2: Regisseer de camera als een cameraman/cinematograaf

Als je de camera niet specificeert, kiest het model er zelf een — en het kiest slecht, standaard naar een generieke dolly-in of een zweverige handheld-wiebel die “AI” schreeuwt. De beste prompts behandelen de camera als een bewuste creatieve keuze, niet als bijzaak.

Je hebt drie dingen nodig: shotgrootte (wide, medium, close-up), lens of kadreringsgevoel (35mm, wide-angle, shallow depth of field), en één beweging (slow push-in, orbit, static lock-off). Eén beweging. Niet drie.

Sterk/zwak-voorbeeld: Zwak: A car driving down a coastal road, cinematic.

Sterk: Wide tracking shot of a vintage convertible on a coastal highway, shot on a 35mm lens with shallow depth of field, camera tracks alongside the car at matching speed, golden hour.

“Cinematic” is een wens, geen instructie. De sterke versie vertelt het model de kadrering (wide tracking), het optische karakter (35mm, shallow depth of field), en één coherente move (meebewegen naast de auto op gelijke snelheid). Die coherentie oogt professioneel. Conflicterende camera-instructies — “orbit while zooming and panning” — is waar modellen ontsporen en die zwemmende, onstabiele look produceren.

Nieuw in cameratermen? Onze gids over hoe je AI-videoprompts schrijft breekt de woordenschat uit. De shortcut: stel je voor dat je één regel meegeeft aan een camera-operator die precies doet wat jij zegt en niets meer. Wees zó specifiek.

Patroon 3: Vergrendel je continuïteitstokens

Dit is het patroon dat hobbyisten scheidt van makers die bruikbare beelden opleveren. AI-videomodellen driften. Over een paar seconden verandert een gezicht subtiel in iemand anders, een rood logo verschuift naar oranje, een product krijgt een knop die het niet had. Continuïteitstokens zijn de specifieke, herhaalbare frasen waarmee je die elementen vastzet.

Een continuïteitstoken is een korte, onderscheidende beschrijving waar je je aan committeert en die je woordelijk hergebruikt — voor de identiteit van het onderwerp, het product, het kleurpalet en elke branding.

Sterk/zwak-voorbeeld: Zwak: A woman in a red jacket walks through a city, then we see her closer up.

Sterk: A woman with shoulder-length curly black hair and a bright crimson leather jacket walks through a neon-lit city; same crimson jacket and same hairstyle held consistent throughout the clip.

“A woman in a red jacket” is een uitnodiging voor het model om haar opnieuw uit te vinden. “Shoulder-length curly black hair and a bright crimson leather jacket,” herhaald en expliciet als consistent gemarkeerd, geeft het model een anker om vast te houden. Wanneer je meerdere clips voor één project genereert, kopieer die exacte tokens in elke prompt — parafraseer ze nooit. Parafraseren is hoe het personage in shot drie niet meer lijkt op het personage in shot één.

Voor merkwerk is dit ononderhandelbaar. Vergrendel de exacte hex-equivalente kleurnaam, de logoplaatsing en het onderscheidende productkenmerk in elke prompt. Als je platform een beeldreferentie of text-to-video met een startframe ondersteunt, gebruik die — maar ondersteun het met vergrendelde teksttokens, want de beschrijving draagt de identiteit door de beweging heen, niet alleen de eerste frame in.

Patroon 4: Match het shot aan platform en duur

Een prompt die geweldig is voor een YouTube-hero van 12 seconden, is verkeerd voor een TikTok-hook van 4 seconden — en het verschil is niet alleen de beeldverhouding. De beste prompts worden achterwaarts ontworpen vanuit waar de video terechtkomt.

Drie beslissingen neem je vóór je een woord beschrijving schrijft: beeldverhouding (9:16 verticaal voor feeds, 16:9 voor YouTube en landingspagina’s), duur (en dus hoeveel er daadwerkelijk kan gebeuren), en tempo (één rustige beat voor een korte loop, een duidelijke boog voor een langere clip).

Sterk/zwak-voorbeeld: Zwak: An energetic montage of a fitness product with lots of quick cuts and text, for social media.

Sterk: 9:16 vertical, single continuous 5-second shot: a runner laces up bright orange sneakers and pushes off frame-left into a sprint, fast-paced, punchy, designed as a TikTok hook with the action landing in the first 2 seconds.

Vragen om “veel snelle cuts” binnen één korte generatie is vragen om een puinhoop — de meeste modellen produceren één doorlopend shot per generatie, dus het verzoek vecht met de tool. De sterke versie respecteert het format: verticaal, één shot, een actie die in de eerste twee seconden landt waar het platform dat vereist. Je krijgt vaak een beter resultaat door meerdere schone single-shot clips op deze specificatie te genereren en ze aan elkaar te monteren dan door een edit in één prompt te proppen.

Duur bepaalt ook hoeveel verandering je kunt vragen. In vier seconden landt één duidelijke actie. In twaalf kun je een kleine boog ensceneren. Vragen om een drie-actstructuur in vier seconden smeert alles samen.

Patroon 5: Beperk met negatives en een duidelijke outputspec

Het laatste patroon is wat bijna niemand gebruikt, en precies daarom een voorsprong geeft. Het model vertellen wat je niet wilt, is vaak krachtiger dan nóg meer toevoegen van wat je wel wilt. Koppel dat aan een expliciete outputspec en je laat de oncharmante beslissingen niet aan toeval over.

Twee zetten: negatives (de artefacts en clichés die je weigert — misvormde handen, tekstgebrabbel, extra ledematen, flikkeringen, de ongewenste slow zoom) en een outputspec (framerate-gevoel, belichting, sfeer en beeldverhouding duidelijk aan het eind vermeld).

Sterk/zwak-voorbeeld: Zwak: A chef plating a dish in a restaurant kitchen.

Sterk: A chef precisely plating a dish in a warm restaurant kitchen; medium shot, soft key light from the left, calm and deliberate pacing, 16:9. Avoid: distorted hands, extra fingers, floating utensils, on-screen text, fast camera movement.

De negativelijst doet echt werk. Handen zijn waar videomodellen zich vaak laten kennen, dus “distorted hands, extra fingers” benoemen vertelt het model om daar moeite te investeren. “Avoid on-screen text” elimineert het gebrabbel aan letters dat modellen graag hallucineren. En afsluiten met de outputspec — shotgrootte, licht­richting, tempo, beeldverhouding — betekent dat je niet hoopt dat het model je intentie raadt; je hebt die uitgesproken.

Houd je negativelijst strak en relevant. Tien generieke negatives verdunnen het signaal. Drie of vier die de waarschijnlijke faalpunten van deze prompt raken, verscherpen het. Verschillende modellen hebben verschillende zwakke plekken, dus het loont om te weten welke je gebruikt — onze AI-modelsterktemap laat zien waar elk model in uitblinkt en waar het breekt.

Hoe je alle vijf combineert in één prompt

Deze patronen zijn geen menukaart — de beste prompts stapelen alle vijf. Dit is de natuurlijke volgorde:

1. Onderwerp + actie + verandering (“a chef plates a dish; steam rises as she sets the final garnish”)
2. Camera (“medium shot, 50mm, slow push-in”)
3. Continuïteitstokens (“same chef in a white double-breasted jacket throughout”)
4. Platform + duur-spec (“16:9, 8 seconds, calm pacing”)
5. Negatives + output (“warm key light from the left. Avoid: distorted hands, on-screen text”)

Van boven naar beneden is dat één coherente instructie die een model met vertrouwen kan uitvoeren. Elke clausule beantwoordt een vraag die het model anders zelf zou beantwoorden — en “zelf” is waar slechte AI-video vandaan komt.

Je hoeft ook niet elke keer van een leeg scherm te beginnen. Een bibliotheek met kopieerbare prompttemplates geeft je bewezen skeletstructuren voor veelvoorkomende shottypen; jij vult je onderwerp en tokens in en je draait alle vijf patronen al zonder erover na te denken.

Je volgende stap

Kies één prompt die je schreef en die een teleurstellende clip opleverde. Haal ’m langs de vijf patronen: Benoemt hij een verandering over tijd? Stuurt hij één duidelijke camerabeweging aan? Zijn je continuïteitstokens vergrendeld en herhaald? Is hij gespecd op een echt platform en een echte duur? Vertelt hij het model wat het moet vermijden?

Repareer de twee zwakste antwoorden en genereer opnieuw. Die enkele editronde is meestal het verschil tussen een clip die je verwijdert en een clip die je publiceert.

Klaar om de patronen toe te passen? Open text-to-video in de app en schrijf je eerste prompt op de gestructureerde manier — onderwerp, camera, tokens, spec, negatives. En als je de data wilt achter wat op schaal daadwerkelijk werkt, lees dan de begeleidende analyse van wat 40.000 AI-videoprompts onthullen. Ambacht plus bewijs is hoe je stopt met gokken en begint met regisseren.

We analyseerden 40,000+ AI‑videoprompts

Iedereen heeft een mening over AI‑video. Commentatoren voorspellen waar het heen gaat. Op Twitter wordt gedebatteerd of het “al goed genoeg” is. YouTube‑thumbnails schreeuwen over de nieuwste modelupdate.

Maar bijna niemand heeft het over wat mensen er op dit moment nu echt mee maken.

Dus besloten we het uit te zoeken.

We haalden data uit meer dan 120,000 AI‑gegenereerde video’s gemaakt op Vivideo, classificeerden een steekproef van 40,000+ prompts met GPT‑4o‑mini en doken de cijfers in. Het resultaat is een verrassend gedetailleerd portret van hoe echte mensen — geen influencers, geen onderzoekers, maar alledaagse makers en bedrijven — in 2025 video met kunstmatige intelligentie gebruiken.

Dit is wat we allemaal vonden.

De dataset: zo kwamen we aan deze cijfers

Laten we de methodologie meteen doornemen, zodat je precies weet waar je naar kijkt.

Onze volledige dataset omvat 120,000+ video’s die zijn gegenereerd via Vivideo’s platform. Voor de gedetailleerde promptanalyse namen we een gestratificeerde steekproef van 915 prompts en lieten die door GPT‑4o‑mini classificeren naar use‑case‑categorieën. De bredere statistieken — modelgebruik, beeldverhoudingen, duur, talen en inputtypes — komen uit de complete dataset.

We hebben niet cherry‑gepickt. We hebben niet gefilterd op “indrukwekkende” output. Dit is rauwe, ongefilterde data van echte gebruikers die echt werk doen (en ja, een deel daarvan is mensen die verjaardagsvideo’s voor hun moeder maken — en dat is prima).

Een paar kanttekeningen: promptclassificatie door kunstmatige intelligentie is niet perfect. Sommige prompts zijn ambigu. Een “productvideo met een pratende persoon” kan worden getagd als een productdemo of als een avatarvideo. We optimaliseerden voor de meest waarschijnlijke intentie en hebben honderden classificaties handmatig steekproefsgewijs gecontroleerd.

Met dat gezegd, duiken we erin.

Het grote plaatje: Tekst-naar-video vs. Afbeelding-naar-video

De eerste vraag die we stelden was simpel: Hoe beginnen mensen hun video’s?

Typen ze een prompt vanaf nul? Of uploaden ze een afbeelding en brengen die tot leven?

65.7% van alle video‑orders is tekst‑naar‑video. 32.6% is afbeelding‑naar‑video. De resterende ~1.7% gebruikt andere methodes zoals avatargeneratie.

Dat was enigszins verrassend. We verwachtten dat afbeelding‑naar‑video hoger zou zijn — het is immers “makkelijker” omdat je de AI al een visueel startpunt geeft. Maar de data vertelt iets anders: twee derde van de gebruikers beschrijft liever hun visie in woorden en laat de AI de visuals uitzoeken.

Waarom? Een paar theorieën:

• Lagere instapdrempel. Je hoeft niet over het juiste beeld te beschikken of het te zoeken. Je typt gewoon wat je wilt. Tekst-naar-video is het ultieme lege canvas.
• Meer creatieve controle. Tekstprompts laten je de sfeer, camerabewegingen, belichting en stijl specificeren — zaken die je lastiger overbrengt met een statische afbeelding.
• De ‘verbeeldingskloof’. Veel gebruikers creëren scènes die nog niet bestaan — fantasiewerelden, productconcepten, verhalende sequenties. Je kunt geen foto uploaden van iets dat nog niet gebouwd is.

Dat gezegd, afbeelding-naar-video heeft een trouwe schare fans. Het is vooral populair voor e‑commerce‑productanimaties, vastgoedrondleidingen (begin met een foto van het pand) en het tot leven brengen van kunstwerken.

Wat mensen daadwerkelijk maken (de use‑case‑verdeling)

Dit is de sectie waar we het meest enthousiast over waren. Toen we alle 915 steekproefprompts per use case classificeerden, domineerde één categorie absoluut.

Laat dat even bezinken. Bijna 9 op de 10 AI‑video’s zijn volledig gegenereerde scènes — niet iemands gezicht dat in de camera praat, niet een Ken Burns‑effect op een foto, maar complete visuele scènes opgetoverd uit tekstbeschrijvingen.

Dit is het echte verhaal van video met kunstmatige intelligentie in 2025: mensen gebruiken het als een visuele verbeeldingsmachine.

Hoe die scènes er daadwerkelijk uitzien

We doken dieper in die 88.2% om te begrijpen wat voor scènes mensen genereren. Hoewel categorieën overlappen (een promotievideo kan ook verhalend zijn), zagen we vooral deze patronen:

• Promotievideo’s — Bedrijven die advertenties, brandvideo’s en marketingcontent maken. Alles van lokale restaurantpromoties tot SaaS‑productlanceringen.
• Educatieve content — Uitlegvideo’s, tutorials en “how it works”-sequenties. Docenten, cursusmakers en corporate trainers zijn vroege power users.
• Socialmediacontent — Korte, krachtige clips voor TikTok, Instagram Reels en YouTube Shorts. Vaak trendgedreven en ontworpen om scrolgedrag te stoppen.
• Storytelling en narratief — Korte films, concepten voor muziekvideo’s en verhalende reeksen. Hier zitten de meest creatieve prompts — mensen die hele werelden bouwen in 4‑12 seconden.
• Productdemonstraties — E‑commerceverkopers die producten tonen in lifestylecontext. “Laat mijn sneaker gedragen worden door een hardloper op een bergpad bij zonsondergang” — dat werk.
• Persoonlijke groeten en vieringen — Verjaardagsboodschappen, wenskaarten voor feestdagen, jubileumverrassingen. AI‑video als de nieuwe Hallmark‑kaart.
• Vastgoedtours — Virtuele rondleidingen door panden, buurtshowcases en architectuurvisualisaties.
• E‑commerce‑productpresentaties — Productbeautyshots, 360°‑reveals en lifestylevideo’s die producten premium laten ogen.

De avatar/talking head‑categorie (7.1%) is kleiner dan je zou verwachten gezien alle buzz rond AI‑avatars. Dat komt deels doordat avatargeneratie een gespecialiseerde use case is — het vereist een andere workflow en spreekt een smallere doelgroep aan (voornamelijk corporate training en gepersonaliseerde sales‑outreach).

Afbeeldingsanimatie met 4.7% vertegenwoordigt gebruikers die een stilstaande foto uploaden en beweging toevoegen — een populaire keuze om kunstwerken, oude foto’s of productbeelden tot leven te brengen.

De taal van AI‑video: een fenomeen in 24 talen

Hier is iets dat ons echt verraste. Als je dacht dat het maken van AI‑video’s vooral een Engelstalige aangelegenheid is, zeggen de data iets anders.

Engels is goed voor slechts 47.3% van alle prompts. Dat betekent dat meer dan de helft van alle AI‑videoprompts op Vivideo in niet‑Engelse talen is geschreven.

Dit is niet “een beetje internationaal”. Dit is een mondiaal fenomeen, met serieuze adoptie op elk continent.

Een paar dingen vallen op:

Vietnamees op 23.1% is enorm. Bijna een kwart van alle prompts is Vietnamees. Dit weerspiegelt de booming digitale creatoreconomie in Vietnam en de vroege adoptie van tools voor kunstmatige intelligentie voor contentcreatie. Vietnamese makers gebruiken AI‑video voor alles van e‑commerce‑productvideo’s tot socialmediacontent op schaal.

Arabisch op 11.4% maakt MENA tot een van de actiefste AI‑videomarkten. Gezien de snelle digitale transformatie in de Golfstaten en de enorme investeringen in AI‑infrastructuur, klopt dat beeld.

De long tail is echt. Buiten de toptalen is er betekenisvolle activiteit in het Russisch, Turks, Duits, Oekraïens, Indonesisch en veel meer. Video met kunstmatige intelligentie is geen Silicon Valley‑speeltje — het is een wereldwijd creatief gereedschap.

Dit heeft grote implicaties voor iedereen die in deze ruimte bouwt: als je AI‑videotool alleen goed werkt met Engelstalige prompts, negeer je meer dan de helft van je potentiële gebruikers.

Formaatvoorkeuren: beeldverhoudingen en duur

Hoe mensen hun video’s formatteren, zegt veel over waar die video’s terechtkomen.

Beeldverhoudingen

De strijd landschap versus portret is opmerkelijk close — 52.8% tegenover 43.7% — en vertelt ons iets belangrijks: de strijd tussen horizontaal en verticaal is in feite kop of munt.

Liggend leidt nog, waarschijnlijk gedreven door YouTube, website‑embeds, presentaties en traditionele marketingcontent. Maar verticaal zit er vlak achter, aangejaagd door TikTok, Instagram Reels en YouTube Shorts.

De echte shocker? Vierkante video (1:1) is praktisch dood. Met ruwweg 0% maakt vrijwel niemand nog vierkante video’s. Het oude vierkante Instagram‑formaat, ooit de social‑default, is in het AI‑video‑tijdperk volledig verlaten.

Videoduur

Voorkeuren voor duur onthullen een fascinerende tweedeling:

Kamp 1: de 12‑secondenploeg (30.1%). Deze gebruikers willen de maximale beschikbare duur. Ze maken verhalende content, productdemo’s en promotievideo’s waarbij elke extra seconde telt. Twaalf seconden is genoeg voor een mini‑verhaal: opbouw, reveal, payoff.

Kamp 2: de 4‑secondenploeg (29.2%). Deze gebruikers willen snelle, krachtige clips — perfect voor social hooks, ad creatives of om meerdere clips te stapelen tot langere edits. Vier seconden is in feite één sterk visueel moment.

De 8‑seconden middenweg (23.3%) vangt gebruikers die iets meer lucht willen dan 4 seconden maar niet de volle 12 nodig hebben. De relatief lage populariteit van 6 seconden (6.6%) is interessant — mensen kiezen liever duidelijk voor “kort” of “lang” in plaats van het verschil te splitsen.

De modelrace: Veo 3.1 gaat er met alles vandoor

Als er één headline‑stat uit deze hele analyse is, dan is het deze:

Veo 3.1 drijft 96.4% van alle AI‑videogeneratie op Vivideo.

Dat is geen typefout. Google’s Veo 3.1‑model is de overduidelijke keuze voor AI‑videocreatie.

Opmerking: HeyGen‑avatargeneratie wordt apart geteld omdat het een andere functie vervult (digitale avatars vs. scenegeneratie). Het aandeel van 10.5% overlapt met de avatarcategorie in onze use‑case‑analyse.

Waarom domineert Veo 3.1 zo compleet? Op basis van gebruikersfeedback en onze eigen tests:

• Visuele kwaliteit. Veo 3.1 levert consistent het meest fotorealistische en visueel coherente resultaat.
• Prompttrouw. Volgt complexe prompts het best — camerabewegingen, belichtingsspecificaties, stijlinstructies.
• Snelheid. Generatietijden zijn competitief, en de kwaliteit‑snelheidsverhouding is best‑in‑class.
• Consistentie. Minder “vreemde AI‑artefacten” — minder smeltende handen, onmogelijke fysica en uncanny‑valley‑momenten.

Sora 2 op 2.0% heeft nog steeds fans, met name voor meer artistieke en gestileerde content. Maar de markt heeft gesproken, althans voor nu: als mensen betrouwbare, hoogwaardige AI‑video willen, kiezen ze Veo 3.1.

Opvallende bevindingen

Elke goede data‑analyse levert dingen op die je niet verwacht. Dit zijn de patronen waarbij we twee keer keken.

1. Het contentmoderatiepercentage van 9%

Ongeveer 9% van alle prompts werd geflagd door contentmoderatiesystemen als adult of ongepast. Dit is eigenlijk lager dan velen in de sector verwachtten — sommige schattingen plaatsen het adult‑pogingspercentage bij AI‑beeldgeneratoren op 15‑20%.

Wat betekent dit? AI‑videoproductie is professioneler en doelgerichter dan het genereren van AI‑beelden. Als je betaalt voor videogeneratie (in plaats van spelen met een gratis beeldtool), is de intentie serieuzer en zijn de use cases meer bedrijfsmatig.

2. Het verjaardagskaart‑effect

Persoonlijke groeten — verjaardagen, feestdagen, jubilea — kwamen veel vaker voor dan we dachten. Het zijn niet de flitsende use cases die in AI‑demoreels belanden, maar ze vertegenwoordigen een oprecht hartverwarmende toepassing van de technologie. Mensen maken gepersonaliseerde videoboodschappen die twee jaar geleden onmogelijk (of onbetaalbaar) waren.

3. De dood van vierkante video

We noemden het al, maar het is het herhalen waard: 1:1 vierkante video staat feitelijk op 0%. Het formaat dat Instagram van 2012‑2019 domineerde, is volledig verlaten. Als jouw videotool nog standaard op vierkant staat, los je het probleem van gisteren op.

4. De Vietnamese creatoreconomie

Met 23.1% van alle prompts is Vietnamees niet alleen vertegenwoordigd — het is de op één na populairste taal met grote voorsprong, meer dan het dubbele van de nummer drie Arabisch op 11.4%. De creatoreconomie van Vietnam zit duidelijk op een kantelpunt, en AI‑videotools zijn een belangrijke accelerator.

5. Niemand wil video’s van 6 seconden

Met slechts 6.6% van de orders is het 6‑secondenformaat het minst populair. Gebruikers kiezen uitgesproken voor ofwel short‑and‑punchy (4s) of langer (12s). De middenweg resoneert simpelweg niet. Dit weerspiegelt wat we in social trends zien — content is óf een snelle hook óf een mini‑verhaal, met weinig ruimte ertussenin.

Wat dit betekent voor makers

Je hebt de data gezien. Wat moet je er nu concreet mee doen?

Of je nu marketeer, contentmaker, ondernemer bent of gewoon nieuwsgierig naar AI‑video: dit zijn de actiegerichte takeaways:

1. Begin met Tekst-naar-video

Als je nog niet met AI‑video hebt gewerkt, is tekst-naar-video waar de actie is. Twee derde van de gebruikers begint hier, en met reden — je hebt geen assets nodig, alleen ideeën. Beschrijf wat je wilt zien en de AI bouwt het.

2. Denk in 4s of 12s

Plan je AI‑video’s in termen van 4‑seconden punches of 12‑seconden verhalen. De data laat zien dat deze duren aanslaan. Voor social hooks en ad creatives: ga voor 4 seconden. Voor productdemo’s, explainers en verhalende content: gebruik de volle 12.

3. Kies je oriëntatie bewust

Ga niet automatisch voor liggend. Gaat je content naar TikTok, Reels of Shorts, kies dan 9:16 verticaal. Is het voor YouTube, je website of presentaties, kies 16:9. En vergeet vierkant — de markt is verder.

4. Vergeet de niet‑Engelstalige markten niet

Bouw je een business rond AI‑videocontent, dan tonen de data enorme vraag uit Vietnamees‑, Arabisch‑, Russisch‑ en Turks‑sprekende markten. Dit zijn geen niches — het zijn honderden miljoenen potentiële kijkers.

5. Gebruik Afbeelding-naar-video voor productcontent

Hoewel tekst‑naar‑video overall domineert, is afbeelding-naar-video het geheime wapen voor e‑commerce en productmarketing. Upload je productfoto en voeg beweging, context en leven toe. Sneller dan een fotoshoot en oneindig schaalbaar.

6. Veo 3.1 is de veilige keuze

Vraag je je af welk model je moet gebruiken, dan is de data duidelijk: 96.4% van de gebruikers kiest Veo 3.1. Het biedt de beste combinatie van kwaliteit, snelheid en prompttrouw. Begin daarmee, en experimenteer met alternatieven zoals Sora 2 voor specifieke creatieve stijlen.

Kortom: Video met kunstmatige intelligentie is geen gimmick meer. Met 120,000+ gegenereerde video’s, prompts in 24+ talen en use cases van verjaardagskaarten tot vastgoedtours is het een mainstream creatief gereedschap. De vraag is niet óf je het gebruikt — maar hoe je het beter inzet dan de rest.

Klaar om te zien wat jij kunt maken? Probeer Vivideo gratis en voeg jouw prompts toe aan de volgende dataset.

Meer ontdekken

Klaar om je eigen AI‑video’s te maken?

Probeer Vivideo vandaag gratis — geen creditcard nodig. Maak binnen enkele minuten professionele video’s.