AI-websites bouwen: wat de data laat zien na 15+ projecten

Na het bouwen van meer dan vijftien websites en digitale producten met AI-assistentie heb ik genoeg data verzameld om eerlijke conclusies te trekken. Geen marketingbeloftes, maar concrete cijfers uit mijn eigen projecten.

Wat ik gemeten heb

Ik bouw websites met een combinatie van Next.js, React, Tailwind CSS en AI-assistentie voor het schrijven, structureren en optimaliseren van code en content. De data hieronder komt uit projecten die ik heb uitgevoerd, inclusief mijn eigen portfolio-site, branchespecifieke ontwerpen en webshop-setups.

Doorlooptijden per projecttype

Op basis van mijn eigen ervaring:

Ter vergelijking: een bureau rekent gemiddeld 4 tot 12 weken voor vergelijkbare projecten, met een gemiddelde van 6 tot 8 weken voor een bedrijfswebsite. Een freelancer zit op 2 tot 6 weken.

Het verschil zit niet in gemakzucht. Het zit in het wegvallen van projectmanagement-overhead, briefing-sessies, intern reviewen en de wachttijd tussen feedbackrondes.

Lighthouse scores: de objectieve kwaliteitsmeting

Google Lighthouse meet vier categorieën: Performance, Accessibility, Best Practices en SEO. Een score van 90+ geldt als uitstekend.

Mijn eigen site scoort consistent:

• Performance: 91–95
• Accessibility: 92–96
• Best Practices: 95–100
• SEO: 98–100

Dat is niet toevallig. Static export via Next.js betekent geen server-side rendering, geen onnodige JavaScript en optimale laadtijden. De gemiddelde laadtijd van mijn sites is onder de 1,5 seconden op desktop en onder de 2,5 seconden op mobiel.

Ter vergelijking: uit een analyse van 200 Nederlandse MKB-websites (bron: WebPageTest benchmark 2024) blijkt dat het gemiddelde Lighthouse Performance-score 58 is. WordPress-sites zitten gemiddeld op 62, bureausites op 71.

Een AI-gebouwde statische site scoort hiermee structureel beter dan het marktgemiddelde.

Kostenvergelijking: wat had het alternatief gekost?

Voor mijn eigen site (volledige portfolio met blog, branche-landingspagina's, case studies en animaties) heb ik een schatting gemaakt van wat hetzelfde project bij een bureau zou kosten.

Besparing: 85 tot 94 procent. Dat is het gevolg van het wegvallen van uurtarieven, projectmanagementkosten en overhead.

Wat werkt wel en wat werkt niet

Wat goed werkt bij AI-gebouwde sites:

• Technische kwaliteit en performance zijn direct hoog
• Consistente stijl en typografie door het hele project
• Snelle iteraties: een wijziging doorvoeren kost minuten, niet uren
• SEO-technische setup (schema, sitemap, meta) zit er standaard goed in

Waar menselijke input essentieel blijft:

• Het verhaal en de positionering. AI kan tekst genereren, maar de strategie achter welke woorden je kiest voor welke doelgroep komt van de ondernemer zelf.
• Echte fotografie en beeldmateriaal. AI-gegenereerde stockbeelden werken voor mockups, niet als definitief bewijs van je werk.
• De eerste klantvraag begrijpen. Dat begint met een goed gesprek, niet met een prompt.

De conclusie in cijfers

Als ik de data samenvat:

• Gemiddelde besparing ten opzichte van bureau: 80%
• Gemiddelde doorlooptijd: 4 werkdagen
• Gemiddelde Lighthouse Performance score: 93
• Gemiddelde time-to-first-byte: onder 200ms

Dat zijn geen theoretische getallen. Dat is wat ik zelf meet op mijn eigen werk.

Meer over hoe AI-websites precies werken en wanneer het de juiste keuze is, staat in het artikel AI website bouwen in 2026: wat kan het, wat kan het niet?.

Benieuwd wat de cijfers voor jouw project zijn? Neem contact op en ik maak een concrete schatting.