De manier waarop je de prestaties van betaalde advertenties meet, moet op de schop. AI-systemen zoals Google’s Performance Max nemen steeds meer controle over de veilingen, waardoor traditionele metrics zoals CPC en CTR aan betekenis verliezen. Om effectief te blijven sturen, moet je je meetlat verleggen naar de uiteindelijke bedrijfsdoelen: winst en klantwaarde.

Wat er aan de hand is

Advertentieplatformen zoals Google Ads worden steeds meer gedreven door geavanceerde AI. Deze systemen, zoals Performance Max-campagnes, nemen autonome beslissingen over biedingen, targeting en creatieve invulling. Volgens een analyse in Search Engine Journal betekent dit een fundamentele verschuiving: de marketeer verplaatst zich van een ‘bestuurder’ naar een ‘coach’ van het AI-systeem. Het systeem optimaliseert zelf voor het ingestelde doel, waardoor de traditionele, handmatige micro-optimalisaties hun waarde verliezen. De controle verschuift van het sturen op individuele metrics naar het definiëren van het juiste einddoel en het interpreteren van de resultaten.

Wat dit betekent

Voor marketeers en ondernemers die afhankelijk zijn van betaalde advertenties, verandert de rol. Het analyseren van dagelijkse fluctuaties in kosten-per-klik (CPC) wordt minder relevant, omdat het AI-systeem deze zelf constant aanpast om het ingestelde doel te bereiken. In plaats daarvan wordt het cruciaal om dat doel zelf scherp en winstgericht te definiëren. Het risico is dat je optimaliseert voor het verkeerde doel, zoals maximale conversies tegen elke prijs, wat de winstgevendheid kan uithollen. Dit geldt voor elke ondernemer die Google Ads, Microsoft Advertising of vergelijkbare AI-gestuurde platforms gebruikt, van een lokale webshop tot een grotere B2B-dienstverlener.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing begint met het herzien van je meetframework en gesprekken met je marketeer of team.

Als je een webshop runt en winstgevendheid essentieel is, stel dan niet langer alleen ‘conversies’ als doel in. Vertaal dit naar een winstgerichte metric. Dit kan door in je conversietracking de geschatte marge per product mee te geven via waarderegels, of door campagnes te segmenteren op productcategorieën met een vergelijkbare marge. Het AI-systeem kan dan leren bieden voor producten met een hogere marge.

Als je diensten verkoopt met een lange klantcyclus en hoge klantwaarde, moet je verder kijken dan de eerste lead. Optimaliseer campagnes niet alleen op het aantal aanvragen, maar probeer de kwaliteit van die leads mee te wegen. Dit kan door leads met een ’leadscore’ te labelen op basis van hoe compleet het formulier is ingevuld of welke pagina’s ze bezochten, en die score terug te koppelen aan het advertentieplatform als conversiewaarde.

Als je een marketeer of bureau aanstuurt, verander dan de gespreksagenda. Vraag niet meer naar de CPC van gisteren, maar bespreek hoe het ingestelde conversiedoel is gekoppeld aan de bedrijfsresultaten. Vraag naar de attributiemodellen die worden gebruikt om de waarde van verschillende touchpoints te begrijpen, nu AI de budgetten verdeelt over zoek-, display- en YouTube-netwerken. Een mogelijkheid is om te experimenteren met data-driven attribution binnen Google Ads om een nauwkeuriger beeld te krijgen.

Als je merkt dat je veel tijd besteedt aan het handmatig bijstellen van biedingen, overweeg dan om die energie te verplaatsen. Richt je op het aanleveren van hoogwaardige, gevarieerde creatieve assets (afbeeldingen, video’s, teksten) waar het AI-systeem uit kan putten, en op het opzetten van robuuste teststructuren (A/B-tests) voor landingspagina’s, want daar ligt nog wel menselijke winst.

De kern is dat je meetlat moet meebewegen met de intelligentie van het systeem. Stuur niet meer op de individuele stappen die het AI-systeem zet, maar zorg dat het einddoel – of dat nu winst per campagne, klantwaarde of Return on Ad Spend (ROAS) is – zo zuiver mogelijk is gedefinieerd. Al het andere wordt dan de verantwoordelijkheid van de AI.

Bron: Search Engine Journal