Hoe bouw je je eerste AirOps-workflow?

Kort antwoord: AirOps is een AI-contentplatform waarmee je geautomatiseerde workflows voor SEO en contentproductie bouwt zonder code te schrijven. Deze gids leidt je door je eerste workflow, van een leeg canvas tot een werkende output, met uitleg over stappen, agents, modellen en het mappen van je resultaten.

Beginnen met AirOps voelt in eerste instantie overweldigend. De interface is flexibel, de terminologie is nieuw en de documentatie gaat ervan uit dat je al weet waar een workflow voor dient.

Deze gids doet dat niet. Hij begint bij nul en leidt je stap voor stap door het bouwen van een echte, werkende AirOps-workflow. Aan het eind weet je hoe inputs en outputs werken, hoe je een model kiest, hoe je een agentstap toevoegt en hoe je je resultaten mapt zodat ze echt bruikbaar zijn.

Wat is AirOps en waarom is het belangrijk voor contentteams?

AirOps is een AI-workflowplatform dat speciaal is gebouwd voor content- en SEO-teams. In plaats van ChatGPT één prompt tegelijk te geven, bouw je in AirOps herhaalbare, gestructureerde workflows die AI-taken op schaal en consistent uitvoeren, met je merkstem en contentlogica ingebakken.

Een workflow in AirOps is een reeks stappen. Elke stap neemt een input, voert een taak uit (meestal een AI-model of een data-opzoeking) en geeft een output door aan de volgende stap. Je kunt workflows bouwen voor zoekwoordonderzoek, contentbriefings, conceptartikelen, interne links en meer.

Waarom dit belangrijk is: handmatig AI-prompts geven schaalt niet. AirOps maakt van een eenmalige prompt een herhaalbaar proces dat je hele team kan uitvoeren.

Voordat je bouwt: drie concepten die je moet begrijpen

1. Inputs

Een input is de variabele informatie die je elke keer dat je een workflow uitvoert in die workflow invoert. Zie het als een formulierveld. Je kunt bijvoorbeeld een input hebben met de naam keyword of target_url. Elke keer dat je de workflow uitvoert, vul je dat veld in en de workflow gebruikt de waarde overal.

2. Stappen

Stappen zijn de bouwstenen van een workflow. Elke stap doet één ding: een AI-model aanroepen, een zoekopdracht uitvoeren, tekst omvormen of data doorgeven. Stappen worden na elkaar uitgevoerd en elke stap kan verwijzen naar de output van elke voorgaande stap.

3. Outputs

Een output is wat een stap oplevert. Je geeft hem een naam en kunt er daarna in latere stappen naar verwijzen met een variabele zoals {{step_name.output}}. Goede outputmapping maakt van een workflow een echt nuttig hulpmiddel in plaats van een black box.

Zo bouw je je eerste AirOps-workflow: stap voor stap

In deze walkthrough bouw je een eenvoudige Keyword Content Brief Generator. Je geeft een zoekwoord op en je krijgt een gestructureerde contentbriefing terug. Dat is eenvoudig genoeg om in 30 minuten af te ronden en praktisch genoeg om meteen te gebruiken.

Stap 1: maak een nieuwe workflow

1. Log in bij AirOps en ga in de zijbalk links naar Workflows
2. Klik op New Workflow
3. Geef hem een naam: "Content Brief Generator"
4. Klik op Create

Je hebt nu een leeg canvas met een startnode aan de linkerkant.

Stap 2: voeg je inputvariabele toe

1. Klik op de node Start
2. Kies Add Input
3. Geef de input de naam keyword (kleine letters, geen spaties)
4. Stel het type in op Tekst
5. Voeg een beschrijving toe: "Het doelzoekwoord voor deze contentbriefing"

Deze input is nu beschikbaar voor elke stap in de workflow als {{keyword}}.

Stap 3: voeg je eerste LLM-stap toe

1. Klik op de knop + om na Start een nieuwe stap toe te voegen
2. Kies LLM in het menu met staptypes
3. Geef de stap de naam brief_generator

Configureer de stap nu:

Modelkeuze: AirOps geeft je toegang tot meerdere modellen, waaronder GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet en Gemini. Voor contentbriefings presteert Claude 3.5 Sonnet goed bij gestructureerde, lange output. Kies het in de modeldropdown.

Schrijf je prompt:

You are an expert SEO content strategist.

Create a detailed content brief for the following keyword: {{keyword}}

Include:
- Recommended H1
- Search intent summary (2-3 sentences)
- 5 suggested H2 headings
- 3 competitor angles to address
- Recommended word count
- Key entities and terms to include

Format the output as structured text with clear labels for each section.

1. Klik op Save Step

Stap 4: geef je output een naam en map hem

Klik na het opslaan op de stap en zoek het Output veld. Geef het de naam content_brief.

Dit betekent dat latere stappen (of je uiteindelijke export) kunnen verwijzen naar {{brief_generator.content_brief}} om dit resultaat door te geven.

Tip voor outputmapping: geef outputs altijd een naam op basis van wat ze bevatten, niet van de stap die ze heeft geproduceerd. content_brief is nuttiger dan step_2_output wanneer je later complexere workflows bouwt.

Stap 5: voeg een agentstap toe (optioneel, maar krachtig)

Een agentstap werkt anders dan een standaard LLM-stap. In plaats van een vaste prompt te volgen kan een agent beslissingen nemen, tools gebruiken en deeltaken uitvoeren om een doel te bereiken.

Zo voeg je er een toe:

1. Klik op + na je LLM-stap
2. Kies Agent in het menu met staptypes
3. Geef hem de naam serp_researcher

Configureer de agent:

• Goal: "Onderzoek de top 5 best scorende pagina's voor {{keyword}} en vat de belangrijkste onderwerpen samen die ze behandelen"
• Tools: Schakel Web Search in via het toolspaneel
• Outputnaam: serp_summary

De agent doorzoekt live zoekresultaten en geeft een gestructureerde samenvatting terug. Daarna kun je verwijzen naar {{serp_researcher.serp_summary}} in je briefingprompt om die te baseren op echte SERP-data.

Wanneer gebruik je een agent en wanneer een LLM-stap: gebruik een LLM-stap als je precies weet wat je wilt en een nauwkeurige prompt kunt schrijven. Gebruik een agent als de taak vraagt om informatie verzamelen, beslissingen nemen of variabele inputs verwerken.

Stap 6: koppel je stappen en test

1. Zorg dat je stappen in volgorde zijn gekoppeld: Start → brief_generator → serp_researcher (of in welke volgorde je logica dat vraagt)
2. Klik rechtsboven op Run Test
3. Voer een testzoekwoord in, bijvoorbeeld: "AI workflow automation for content teams"
4. Klik op Voer

Zie elke stap in realtime uitgevoerd worden. Groen betekent geslaagd. Als een stap mislukt, klik je erop om het foutenlogboek te bekijken.

Stap 7: bekijk en exporteer je output

Zodra de workflow succesvol draait:

1. Klik op de laatste stap om de output te bekijken
2. Controleer of de contentbriefing goed is gestructureerd
3. Gebruik het Output Panel rechts om alle benoemde outputs van elke stap te zien

Je kunt resultaten exporteren naar een Google Sheet, ze direct kopiëren of AirOps via het integratiepaneel koppelen aan je CMS.

Het juiste model kiezen voor je workflow

De modelkeuze beïnvloedt kwaliteit, snelheid en kosten. Hier is een praktische gids voor beginners:

Je kunt per stap van model wisselen, dus één workflow kan in verschillende fasen verschillende modellen gebruiken, afhankelijk van wat elke stap nodig heeft.

Veelgemaakte fouten van beginners in AirOps

Outputs niet duidelijk benoemen. Als je outputs op hun standaardnaam laat staan, wordt er later verwijzen naar verwarrend. Geef elke output een naam voordat je naar de volgende stap gaat.

Eén gigantische prompt schrijven. Een enkele stap die vijf dingen tegelijk probeert te doen, geeft wisselende resultaten. Splits complexe taken op in meerdere stappen, elk met één duidelijke taak.

De testrun overslaan. Test altijd met een echte input voordat je een workflow met je team deelt. Randgevallen breken prompts op manieren die pas zichtbaar worden als je ze uitvoert.

Een agent gebruiken terwijl een LLM-stap volstaat. Agents zijn trager en verbruiken meer credits. Als je precies weet welke output je nodig hebt, is een goed geschreven LLM-prompt sneller en goedkoper.

Wat kun je bouwen na je eerste workflow?

Zodra je vertrouwd bent met de basis, kunnen AirOps-workflows aanzienlijk complexere contentprocessen aan:

• Pipelines voor contentbriefings die SERP-data ophalen, concurrenten analyseren en een schrijfklare briefing opleveren
• Programmatic SEO-workflows die honderden locatie- of categoriepagina's genereren op basis van data-input
• Assistenten voor interne links die je bestaande content scannen en links voorstellen voor nieuwe artikelen, vaak naast een bredere B2B SaaS Content Marketing-workflow
• Controles op merkstem die concepten voor publicatie toetsen aan een stijlgids
• Workflows voor AI-zoekoptimalisatie die bestaande content herformatteren zodat tools als ChatGPT en Perplexity ernaar kunnen verwijzen, wat steeds relevanter wordt voor teams die GEO- en AEO-ondersteuning overwegen

Bij SaaS Hackers gebruiken we AirOps-workflows als onderdeel van een breder AI-contentsysteem. Het platform is het waardevolst wanneer workflows met elkaar verbonden zijn en de output van de ene de input van de volgende vormt. Voor teams die die bredere motor bouwen staat het vaak naast SEO-specialisten, SEO-bureaus of een completere digitale strategie-functie.

Veelgestelde vragen

Wat is AirOps en waarvoor wordt het gebruikt?
AirOps is een AI-workflowplatform voor content- en SEO-teams. Je bouwt er geautomatiseerde workflows met meerdere stappen mee die AI-taken op schaal uitvoeren, waaronder contentbriefings, conceptartikelen, zoekwoordonderzoek en interne links. Het koppelt aan meerdere AI-modellen en kan via agentstappen live data van het web ophalen.

Is AirOps geschikt voor beginners zonder programmeerervaring?
Ja. AirOps gebruikt een visuele no-code workflowbuilder. Je voegt stappen toe, schrijft prompts en koppelt outputs zonder code te schrijven. De leercurve zit in het begrijpen van workflowlogica en het schrijven van prompts, niet in de technische set-up.

Hoe lang duurt het om een eerste workflow in AirOps te bouwen?
Een eenvoudige workflow met een of twee LLM-stappen bouw en test je de eerste keer in ongeveer 20 tot 30 minuten. Complexere workflows met agentstappen, vertakkende logica of externe integraties kosten meer tijd, meestal een paar uur.

Wat is het verschil tussen een LLM-stap en een agentstap in AirOps?
Een LLM-stap voert een vaste prompt uit op een model en geeft een output terug. Een agentstap kan tools gebruiken (zoals zoeken op het web), beslissingen nemen en deeltaken met meerdere stappen afronden om een doel te bereiken. Gebruik LLM-stappen voor voorspelbare, gestructureerde taken. Gebruik agentstappen wanneer de workflow dynamisch informatie moet verzamelen of beoordelen.

Wat kost AirOps voor beginners?
De prijzen van AirOps beginnen bij $200 per maand voor teamabonnementen. Er is geen permanente gratis variant, al heeft AirOps wel proeftoegang geboden. Voor teams die content op schaal produceren, wordt de prijs meestal gerechtvaardigd door de tijdwinst in handmatig productiewerk voor schrijvers en strategen.