De traditionele KPI’s zoals gemiddelde CPC en CTR zijn niet langer voldoende om de prestaties van je Google Ads-campagnes te meten. Nu Google’s AI de veilingen volledig bestuurt, verschuift de controle van handmatige biedstrategieën naar het optimaliseren van de input voor het AI-systeem. Dit vereist een fundamenteel andere manier van meten, gericht op bedrijfsresultaten en slimmere toerekening van conversies.

Wat er aan de hand is

Google’s advertentieplatform maakt een radicale verschuiving door: kunstmatige intelligentie bepaalt steeds meer wie welk advertentiebod wint, in plaats van eenvoudige, handmatige biedregels. Volgens een analyse in Search Engine Journal betekent dit dat de traditionele prestatie-indicatoren die adverteerders jarenlang hebben gebruikt, hun waarde verliezen. Metriek zoals de gemiddelde kosten-per-klik (CPC) of de click-through-rate (CTR) zeggen weinig over de daadwerkelijke effectiviteit van de door AI gestuurde campagnes. De kern van het beheer verschuift van het micromanagen van individuele biedingen naar het correct ‘voeden’ en instrueren van het AI-systeem met de juiste doelen en data.

Wat dit betekent

Voor marketeers en ondernemers die adverteren op Google, verandert hun rol van bidder naar strateeg. De focus ligt niet langer op het dagelijks aanpassen van biedingen op zoekwoorden, maar op het definiëren van de juiste bedrijfsuitkomsten voor de AI. Dit heeft directe gevolgen voor hoe je succes meet. Campagnes die veel clicks genereren tegen lage kosten, kunnen ineens minder waardevol zijn als die clicks niet leiden tot daadwerkelijke winst. Sectoren met een langere verkoopcyclus of hoge klantwaarde, zoals B2B-diensten, luxegoederen of software, lopen het meeste risico om verkeerd te meten als ze vasthouden aan oude modellen.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. De bron schetst een richting voor een nieuw meetraamwerk, maar specifieke tools of methoden worden niet genoemd. Over het algemeen zou je kunnen overwegen om je meetstrategie aan te passen aan de nieuwe realiteit van AI-gestuurde veilingen.

Als je een webshop runt met een duidelijke marge per product… Een mogelijkheid is om je conversie-tracking verder te verbeteren. In plaats van alleen een ‘aankoop’ te meten, zou je de nettowinst van die aankoop kunnen doorgeven aan Google Ads (via offline-upload of waardemodellering). Dit stelt de AI in staat om te optimaliseren voor transacties die de meeste winst opleveren, niet alleen voor het hoogste aantal verkopen. Je zou kunnen beginnen met het categoriseren van je producten op marge en dit als een extra datalaag aan te bieden.

Als je een dienst verleent waarbij de klantwaarde pas na maanden duidelijk is… Overweeg om over te stappen op een attributiemodel dat verder kijkt dan de laatste klik. AI-veilingen werken vaak op basis van voorspellende modellen. Door een data-driven attributiemodel in te stellen, geef je het systeem een realistischer beeld van welke zoekwoorden en advertenties bijdragen aan het begin van de klantreis. Dit voorkomt dat je campagnes die eerste awareness genereren, onderwaardeert.

Als je een vast maandelijks budget hebt en bang bent voor onvoorspelbare kosten… Je zou kunnen experimenteren met het instellen van doel-ROAS (Return On Ad Spend) of doel-CPA (Cost Per Acquisition) op campagneniveau, in plaats van op advertentiegroepniveau. Laat de AI binnen die algemene financiële kaders de optimale mix vinden. De kunst is dan om die doel-CPA of ROAS te baseren op je werkelijke bedrijfswinst, niet alleen op de directe online omzet. Het monitoren van de totale campagnekosten versus de totale (gemodelleerde) opbrengst wordt dan je belangrijkste dashboard.

Bron: Search Engine Journal