AI-verwijzingen vervuilen je conversiedata. Ze komen binnen via nieuwe referrer-strings en verstoren je beeld van klantgedrag. Dit is de terugkeer van de oudste fout in conversie-optimalisatie, maar nu vermomd als moderne technologie. Het herkennen en filteren van deze verwijzingen is essentieel om je cijfers betrouwbaar te houden en verkeerde beslissingen te voorkomen.

Wat er aan de hand is

Conversie-optimalisatie en SEO draaien om het begrijpen van je bezoekers. De oudste fout in dit vakgebied is het toeschrijven van succes aan de verkeerde bron. Volgens Search Engine Journal gebeurt dit nu opnieuw, maar dit keer door AI-referrals. Deze verwijzingen verschijnen in je analytics als regulier verkeer, maar ze komen niet van een echte bezoeker die bewust op een link klikt. Ze worden gegenereerd door AI-systemen die je site scannen of inhoud ophalen. Het probleem is dat deze bezoeken je conversiecijfers vertekenen. Je ziet pieken in verkeer of conversies die geen echte klantactiviteit vertegenwoordigen, waardoor je verkeerde conclusies trekt over wat werkt en wat niet.

Wat dit betekent

Voor ondernemers die afhankelijk zijn van data-gedreven beslissingen, is dit een directe bedreiging voor de kwaliteit van hun inzichten. Stel je voor dat je een advertentiecampagne evalueert op basis van conversies die deels door AI-bots zijn gegenereerd. Je zou kunnen besluiten om meer budget in een kanaal te stoppen dat in werkelijkheid geen rendement oplevert. Of je past je website aan op basis van gedrag dat geen mens ooit vertoonde. Dit raakt niet alleen grote bedrijven met complexe marketingafdelingen. Ook een MKB-ondernemer die wekelijks naar zijn Google Analytics kijkt, loopt het risico om beslissingen te nemen op basis van vervuilde data. De kern van het probleem is dat AI-referrals eruitzien als legitiem verkeer, waardoor ze moeilijk te onderscheiden zijn zonder gerichte actie.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je wekelijks je analytics controleert voor je eigen bedrijf, begin dan met het instellen van een filter dat bekend staat als ‘bot filtering’ in je analyseplatform. Dit is vaak een standaardoptie die je kunt inschakelen. Controleer daarnaast je verwijzende verkeer op onbekende domeinen die niet passen bij je doelgroep. Een mogelijkheid is om een segment te maken dat alleen verkeer toont van domeinen die je herkent als legitieme partners of kanalen.

Als je een webshop runt en conversies bijhoudt, overweeg dan om je conversiedoelen te koppelen aan specifieke gebruikersacties die een menselijke bezoeker waarschijnlijk uitvoert, zoals het toevoegen aan winkelwagen of het invullen van een formulier. AI-bots doorlopen zelden complete aankoopprocessen. Door je doelen te verfijnen, filter je automatisch een groot deel van de vervuiling uit je cijfers.

Als je een team aanstuurt dat rapporteert over marketingresultaten, zorg dan dat je team weet hoe ze AI-referrals kunnen herkennen. Een praktische stap is het opstellen van een lijst met bekende AI-referrer-domeinen en deze periodiek te controleren in je rapportages. Je zou kunnen afspreken dat elke onbekende referrer eerst wordt gecontroleerd voordat deze wordt meegenomen in de prestatiecijfers.

Als je werkt met een marketingbureau of freelancer, vraag dan expliciet hoe zij omgaan met bot- en AI-verkeer in hun rapportages. Een goede partij heeft hier een standaardprocedure voor. Als ze geen antwoord hebben, is dat een signaal dat hun cijfers mogelijk niet betrouwbaar zijn. Je zou kunnen overwegen om in je contract vast te leggen dat rapportages zijn opgeschoond van niet-menselijk verkeer.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de eerste stap is altijd hetzelfde: controleer je huidige data op afwijkingen en stel filters in. Hoe eerder je dit doet, hoe kleiner de kans dat je beslissingen neemt op basis van cijfers die niet kloppen.

Bron: Search Engine Journal