De 3 CMS die we hebben getest voor AI-automatisering — van slechtste tot beste

Introductie

Het kiezen van het juiste contentmanagementsysteem (CMS) is cruciaal voor elke organisatie die contentproductie wil opschalen. Maar zodra je kunstmatige intelligentie en automatisering toevoegt aan de vergelijking, wordt de beslissing nog complexer. Niet alle CMS-platformen zijn namelijk even geschikt voor compatibiliteit met AI-agenten en automatiseringsmogelijkheden. De afgelopen tweeënhalf jaar hebben we uitgebreid gewerkt met verschillende CMS-platformen—van Shopify tot WordPress en Hugo—en waardevolle lessen geleerd over welke platforms écht uitblinken in AI-gedreven workflows. In dit artikel delen we onze eerlijke beoordeling van drie grote CMS-platformen die we getest hebben, gerangschikt van slechtste tot beste op basis van hun geschiktheid voor AI-automatisering. Of je nu overweegt om over te stappen naar een ander platform, of opties onderzoekt voor een nieuw project: deze uitgebreide gids helpt je een weloverwogen keuze te maken.

Wat zijn Contentmanagementsystemen en AI-automatisering?

Een contentmanagementsysteem is software waarmee gebruikers digitale content kunnen creëren, beheren en publiceren zonder diepgaande technische kennis. Traditionele CMS-platformen zoals WordPress hebben het publiceren van websites gedemocratiseerd, waardoor miljoenen websites efficiënt kunnen draaien. Toch is het landschap drastisch veranderd met de opkomst van kunstmatige intelligentie. Moderne AI-agenten kunnen nu op grote schaal content genereren, optimaliseren en publiceren—maar alleen als de onderliggende CMS-infrastructuur een naadloze integratie ondersteunt. De uitdaging ligt in het feit dat verschillende CMS-platformen sterk uiteenlopende architecturen, API-ontwerpen en contentformaten vereisen. Sommige platforms zijn ontworpen met AI-integratie in gedachten, terwijl andere decennia geleden zijn ontwikkeld zonder rekening te houden met machine learning-workflows. Deze verschillen begrijpen is essentieel voor organisaties die AI willen inzetten om hun contentprocessen te automatiseren en aanzienlijke productiviteitswinst te behalen.

Waarom de CMS-keuze belangrijk is voor AI-gedreven contentworkflows

De keuze voor een CMS heeft grote gevolgen voor je vermogen om contentgeneratie en -publicatie te automatiseren. Werk je met AI-agenten, dan moet het CMS duidelijke, gestandaardiseerde API’s bieden waarmee de AI betrouwbaar kan communiceren. Daarnaast moet het contentformaat token-efficiënt zijn—dat betekent dat er niet buitensporig veel data nodig is om eenvoudige content weer te geven. Token-efficiëntie is belangrijk omdat AI-modellen afrekenen op basis van het aantal verwerkte tokens, en inefficiënte formaten de operationele kosten drastisch kunnen verhogen. Verder moet het CMS gangbare contentformaten als Markdown of HTML ondersteunen, die universeel begrepen worden door AI-modellen. Vereist een CMS eigen formaten of heeft het te complexe API-structuren, dan zullen AI-agenten moeite hebben om correcte API-aanroepen te genereren, wat leidt tot frequente fouten en mislukte automatiseringspogingen. Ook de betrouwbaarheid van de automatisering is belangrijk; je hebt een systeem nodig waarin contentgeneratie consequent slaagt, niet slechts af en toe. Tot slot is het gemak van integratie van belang—sommige CMS-platformen maken het eenvoudig om MCP-servers te maken en te koppelen aan AI-agenten, terwijl andere veel maatwerk vereisen. Al deze factoren bepalen samen of je AI-automatisering een succes wordt of een frustrerende aaneenschakeling van problemen.

Wix: Het slechtste CMS voor AI-automatisering

Na uitgebreid testen kwamen we tot de conclusie dat Wix het meest uitdagende CMS-platform is voor AI-automatisering, ondanks zijn reputatie als gebruiksvriendelijke websitebouwer. Wix is ongetwijfeld uitstekend voor het snel maken van mooie websites zonder technische kennis. Het platform biedt ingebouwde AI-generators en AI-tools die gebruikers direct binnen het Wix-ecosysteem kunnen inzetten. Maar precies daar zit het probleem voor externe AI-automatisering. Wix lijkt zijn platform zo ontworpen te hebben dat gebruikers afhankelijk blijven van Wix’ eigen AI-functies, in plaats van externe AI-agenten te integreren. Dit veroorzaakt een fundamentele incompatibiliteit met workflows voor AI-automatisering van derden.

Onze eerste poging om contentuploads naar Wix te automatiseren, was via een MCP-server die Wix al had gemaakt. Het doel was simpel: een begrippenlijst genereren en uploaden naar het bloggedeelte. Maar de MCP-server bleek onbetrouwbaar. Er werden zoveel verschillende API’s aangeboden dat AI-agenten verstrikt raakten in de documentatie en niet meer wisten welke API-aanroepen ze moesten doen. Soms lukte het uploaden van content, maar de resultaten waren inconsistent en onvoorspelbaar. We besloten daarom direct de REST API van Wix te gebruiken. Aanvankelijk leek dit veelbelovend, maar we stuitten snel op een essentieel obstakel: Wix ondersteunt geen standaardformaten zoals Markdown of HTML. In plaats daarvan vereist Wix dat alle content wordt geformatteerd in een eigen JSON-formaat genaamd Ricos. Deze eis maakt de automatisering veel complexer.

Het Ricos-formaat is buitengewoon omslachtig. Een relatief kort artikel dat in Markdown of HTML slechts enkele alinea’s is, wordt in Ricos omgezet naar een gigantisch JSON-bestand van duizenden regels. We hebben deze conversie getest en ontdekten dat een kort artikel uitkwam op ongeveer 3.000 regels JSON-code. Al deze regels verbruiken tokens wanneer een AI-model ze verwerkt, waardoor de automatisering extreem duur wordt qua API-kosten. Nog problematischer is dat de enorme hoeveelheid code veel kansen op fouten creëert. Wanneer een AI-agent een Ricos JSON-bestand van 3.000 regels genereert, zijn fouten onvermijdelijk. We zagen formatteringsfouten zoals onverwachte eigenschappen, ontbrekende vereiste items en structurele inconsistenties. Wix biedt weliswaar een Ricos playground waar ontwikkelaars met één klik op “autofix” fouten kunnen herstellen, maar deze luxe bestaat niet via de API. Stuurt een AI-agent een verkeerd geformatteerde Ricos JSON naar de Wix API, dan krijg je simpelweg een error 400 en wordt de content niet geüpload. De AI-agent moet dan proberen de fout te achterhalen en te herstellen, wat vaak meerdere pogingen vereist en de tijd en kosten van het automatiseringsproces flink verhoogt.

Gelet op deze aanzienlijke uitdagingen—de onbetrouwbare MCP-server, de eis van een eigen en omslachtig formaat, de token-inefficiëntie en het hoge foutenpercentage—concluderen wij dat Wix niet geschikt is voor AI-gedreven contentautomatisering op schaal. Organisaties die Wix overwegen, moeten zich ervan bewust zijn dat ze bij inzet van AI-agenten voor contentgeneratie en -publicatie aanzienlijke technische obstakels en hoge operationele kosten zullen tegenkomen.

WordPress: Een solide middenweg voor AI-automatisering

WordPress is een aanzienlijke stap vooruit als het gaat om compatibiliteit met AI-automatisering. Als het populairste CMS ter wereld—goed voor meer dan 40% van alle websites—heeft WordPress een volwassen ecosysteem en uitgebreide API-documentatie. Het belangrijkste is dat WordPress een goed ontworpen REST API biedt die gebruikt kan worden om MCP-servers voor AI-agenten te maken. In tegenstelling tot Wix ondersteunt WordPress zowel Markdown- als HTML-contentformaten, die universeel begrepen worden door AI-modellen en veel token-efficiënter zijn dan eigen formaten.

Wij testten de automatiseringsmogelijkheden van WordPress door een flow te maken die content in HTML-formaat genereert en deze direct via de REST API uploadt naar WordPress. De resultaten waren indrukwekkend en betrouwbaar. Als demonstratie genereerden we een uitgebreide pagina over de haven van Genève op basis van slechts één input: het woord “Geneva”. De AI-agent verwerkte deze input en genereerde een compleet artikel met coördinaten, UNL-codes, een interactieve kaart van de locatie, gedetailleerde informatie over de terminalfaciliteiten, een lijst van beschikbare containers voor aankoop, en een volledig contactgedeelte met telefoonnummers en andere relevante gegevens. Dit alles werd gerealiseerd zonder handmatige tussenkomst of extra inputs. De content werd naadloos gegenereerd, correct geformatteerd en zonder fouten naar WordPress geüpload.

Wat WordPress bijzonder aantrekkelijk maakt voor AI-automatisering, is de consistentie en betrouwbaarheid. Elke keer dat we nieuwe content genereren, werkt het correct zonder dat handmatige fixen of aanpassingen nodig zijn. De API is eenvoudig genoeg zodat AI-agenten betrouwbare en correcte API-aanroepen kunnen construeren, en de ondersteuning van standaardformaten zorgt ervoor dat de content token-efficiënt is en minder gevoelig voor formatteringsfouten. WordPress profiteert bovendien van een grote community van ontwikkelaars die talloze tools en integraties hebben ontwikkeld, waardoor het uitbreiden van het platform eenvoudiger wordt. Voor organisaties die een bewezen, betrouwbaar CMS willen met goede AI-automatiseringsondersteuning is WordPress een prima keuze. Het biedt een mooie balans tussen gebruiksgemak, functionaliteit en automatiseringsvriendelijkheid.

Hugo: Het beste CMS voor AI-automatisering

Na het testen van meerdere platforms kunnen we met zekerheid zeggen dat Hugo de beste keuze is voor AI-gedreven contentautomatisering. Hugo is een statische site generator die fundamenteel anders werkt dan traditionele CMS-platformen als WordPress of Wix. In plaats van content op te slaan in een database, beheert Hugo alle content via GitHub-repositories. Dit architecturale verschil is de sleutel tot Hugo’s uitzonderlijke compatibiliteit met AI-automatisering.

Hugo’s content wordt opgeslagen als code-, JSON-, TOML- en Markdown-bestanden—allemaal tekstgebaseerd en eenvoudig te bewerken. Dit ontwerp maakt Hugo ideaal voor integratie met de GitHub MCP-server, zodat AI-agenten direct met de repository kunnen communiceren. De workflow die we toepassen is elegant en efficiënt: één AI-agent fungeert als copywriter en genereert alle content. Zodra de content klaar is, geeft deze agent het werk door aan een tweede AI-agent, de GitHub-manager. De GitHub-manager krijgt specifieke instructies om een nieuw bestand aan te maken in een bepaalde map, de gegenereerde content in dat bestand te plaatsen, een nieuwe branch aan te maken en vervolgens een pull request te openen. Het hele proces is geautomatiseerd en het enige wat een mens nog hoeft te doen is de pull request in de GitHub-repository beoordelen en samenvoegen met de main branch. Na samenvoegen is de content direct beschikbaar op de website.

Deze workflow illustreert de kracht van Hugo’s architectuur voor AI-automatisering. Omdat alles code en tekst is, zijn er geen eigen formaten, geen complexe API-structuren die AI-agenten kunnen verwarren, en geen token-inefficiënte datarepresentaties. De content wordt opgeslagen in eenvoudige, leesbare Markdown-bestanden die van nature token-efficiënt zijn. De GitHub-integratie is eenvoudig en betrouwbaar, met duidelijke API’s die AI-agenten makkelijk kunnen begrijpen en gebruiken. We hebben met exact deze workflow met succes blogs gegenereerd voor meerdere YouTube-kanalen, en de resultaten zijn steeds uitstekend.

De voordelen van Hugo reiken verder dan alleen technische compatibiliteit. Door de statische sitegeneratie zijn met Hugo gebouwde websites razendsnel, veilig en schaalbaar. Er is geen database om te onderhouden, geen server-side verwerking vereist, en geen beveiligingsrisico’s die verbonden zijn aan dynamische contentgeneratie. Content is versiebeheerbaar via Git, waardoor je altijd een volledig overzicht hebt van alle wijzigingen. Voor organisaties die automatisering, schaalbaarheid en betrouwbaarheid prioriteren, is Hugo de duidelijke winnaar. Wil je contentgeneratie op grote schaal automatiseren met AI-agenten, dan is Hugo het platform bij uitstek.

AI-automatisering implementeren met FlowHunt

FlowHunt is een compleet platform dat ontworpen is om de volledige contentworkflow te automatiseren: van onderzoek en creatie tot publicatie en analyse. In combinatie met het juiste CMS—vooral Hugo of WordPress—maakt FlowHunt het mogelijk voor organisaties om contentproductie drastisch op te schalen. Het platform laat je geavanceerde automatiseringsflows creëren waarin meerdere AI-agenten samenwerken, ieder met hun eigen specialisatie binnen het contentcreatieproces. Zo kan de ene agent zich richten op onderzoek en factchecking, de volgende op contentgeneratie en optimalisatie, en weer een andere op publicatie en integratie met het CMS.

Het mooie van FlowHunt met een platform als Hugo is dat je de hele pipeline volledig kunt automatiseren. Je onderzoeksagent verzamelt informatie en levert deze aan de copywriting agent, die gepolijste, SEO-geoptimaliseerde content genereert. Deze content gaat vervolgens naar de GitHub-manager, die alle technische stappen verzorgt: bestanden aanmaken, branches creëren en pull requests openen. Het hele proces gebeurt zonder menselijke tussenkomst, waardoor je team zich kan focussen op strategie en kwaliteitscontrole in plaats van op repetitieve technische taken. Dankzij de flexibiliteit van FlowHunt kun je de workflow aanpassen aan jouw specifieke wensen, of je nu blogposts, productomschrijvingen, documentatie of andere content genereert.

Belangrijkste inzichten: het juiste CMS kiezen voor AI-automatisering

De keuze voor een CMS heeft grote invloed op het succesvol implementeren van AI-gedreven contentautomatisering. Op basis van onze uitgebreide tests en praktijkervaring zijn dit de belangrijkste inzichten: Vermijd ten eerste CMS-platformen die eigen contentformaten vereisen of te complexe API-structuren hebben. Deze veroorzaken onnodige wrijving en maken het moeilijk voor AI-agenten om correcte API-aanroepen te genereren. Geef daarnaast de voorkeur aan platforms die standaardformaten als Markdown en HTML ondersteunen, die token-efficiënt zijn en universeel worden begrepen door AI-modellen. Kijk vervolgens naar de architectuur van het platform—platforms die content als code en tekst opslaan (zoals Hugo) zijn van nature beter geschikt voor AI-automatisering dan platforms die afhankelijk zijn van databases en eigen formaten. Beoordeel ook de kwaliteit en duidelijkheid van de API-documentatie en MCP-serverondersteuning. Een goed ontworpen API maakt het eenvoudig voor AI-agenten om betrouwbaar met het platform te communiceren. Tot slot: denk aan je toekomstige schaalbehoefte. Als je van plan bent op grote schaal content te automatiseren, heb je een platform nodig dat hoge volumes geautomatiseerde verzoeken aankan zonder prestatieverlies of betrouwbaarheidsproblemen.

Conclusie

Het landschap van contentmanagementsystemen is sterk geëvolueerd, en de opkomst van AI-automatisering stelt nieuwe eisen aan CMS-platformen. Onze tests met Wix, WordPress en Hugo laten duidelijke winnaars en verliezers zien op het gebied van AI-automatisering. Wix, ondanks de gebruiksvriendelijke interface en ingebouwde AI-functies, is fundamenteel ongeschikt voor externe AI-automatisering vanwege het eigen Ricos-formaat en de onbetrouwbare API-integratie. WordPress biedt een solide middenweg met betrouwbare API-toegang, ondersteuning voor standaardformaten en consistente automatiseringsresultaten. Maar Hugo komt duidelijk als winnaar uit de bus voor organisaties die serieus werk willen maken van grootschalige AI-gedreven contentproductie. De architectuur, gebaseerd op GitHub-repositories en tekstgebaseerde content, maakt het ideaal voor integratie met AI-agenten en stelt volledig geautomatiseerde workflows mogelijk, van contentgeneratie tot publicatie. Overweeg je CMS-platformen voor AI-automatisering, zet Hugo dan bovenaan je lijst. Ben je al toegewijd aan WordPress, dan kun je met een goede workflow ook daar uitstekende resultaten behalen. Overweeg je Wix, dan raden we aan je keuze te heroverwegen tenzij je bereid bent de aanzienlijke technische uitdagingen en kosten van AI-automatisering op dat platform te accepteren. De juiste CMS-keuze vormt het fundament voor succesvolle, schaalbare en kostenefficiënte AI-gedreven contentoperaties.