Stop met handmatig je Google Ads dashboard controleren

Je kijkt elke ochtend in Google Ads. Je ziet dat de ROAS van één campagne 1,8 is terwijl het target 2,6 is. Is dat een probleem? Of is het normaal voor een maandag? Of voor deze week van het jaar?

Zonder context weet je het niet. En context opbouwen kost tijd — tijd die je elke ochtend opnieuw kwijt bent.

Anomaliedetectie automatiseert die context. Het systeem leert wat normaal is voor elke campagne op basis van historische data. En het signaleert alleen wanneer iets significant afwijkt van dat normale patroon.

Hoe het werkt

Je neemt dagelijkse prestatiedata per campagne. Je berekent voor elk datapunt wat de verwachte waarde is op basis van de historische trend en het seizoenspatroon. Vervolgens bereken je hoe groot de gebruikelijke afwijking van die verwachte waarde is.

Een datapunt is een anomalie als de werkelijke waarde verder afwijkt dan je op basis van historische variatie zou verwachten. Statistisch gezegd: meer dan twee of drie standaarddeviaties van de verwachte waarde.

Het resultaat is een concreet signaal: deze campagne doet het significant anders dan normaal. Niet: de ROAS is laag. Maar: de ROAS is lager dan je op basis van dag, seizoen en trend zou verwachten.

Het verschil in de praktijk

Zonder anomaliedetectie zie je: ROAS is 2,1, target is 2,6. Mogelijk probleem.

Met anomaliedetectie zie je: ROAS is 2,1, maar de verwachte ROAS voor vandaag op basis van historisch patroon is 2,0. Geen probleem, dit is normaal gedrag.

Of andersom: ROAS is 2,8, target is 2,6. Ziet er prima uit. Maar de verwachte ROAS voor vandaag is 3,5. Er is iets mis wat je niet ziet aan de absolute waarde.

Het tweede scenario is precies het type probleem dat je mist als je alleen naar het dashboard kijkt.

Wat je ermee opspoort

Technische problemen. Plotselinge dalingen in conversiewaarde die niet verklaard worden door seizoen of spend kunnen wijzen op gebroken conversietracking, een 404 op een landingspagina of een feedfout in Merchant Center.

Inefficiënte veilingen. Abnormale stijgingen in kosten zonder evenredige omzetstijging kunnen een biedfout zijn, een campagne die ongewenst breed triggert, of een concurrent die stopt en jou daarmee blootstelt aan duurdere veilingen.

Effecten van campagnewijzigingen. Als na een doorgevoerde aanpassing het gedrag van een campagne significant verandert, signaleert het systeem dat — ook als de absolute prestaties er op het oog normaal uitzien.

Veelgestelde vragen

Kan ik dit instellen via Google Ads zelf?

Gedeeltelijk. Google Ads heeft ingebouwde meldingen voor grote afwijkingen, maar die zijn grof en niet gecorrigeerd voor seizoen of trend. Eigen anomaliedetectie op basis van historische data is nauwkeuriger en op maat van jouw account.

Hoeveel data heb je nodig?

Minimaal drie maanden per campagne om een betrouwbaar patroon te leren. Hoe meer data, hoe gevoeliger het systeem. Bij campagnes met weinig volume werkt anomaliedetectie op weekniveau beter dan op dagniveau.

Hoeveel meldingen krijg je?

Dat stel je zelf in via de drempelwaarde. Bij twee standaarddeviaties verwacht je statistisch gezien ongeveer 5% valse meldingen. Bij drie standaarddeviaties minder dan 1%. Begin ruim en scherp daarna aan op basis van wat nuttig blijkt.

Is dit alleen nuttig voor grote accounts?

Nee. Juist bij middelgrote accounts waarbij je niet elke dag de tijd hebt voor een grondige controle, is geautomatiseerde anomaliedetectie waardevol. Het vervangt niet het inhoudelijk oordeel, maar het helpt je richten op wat aandacht verdient.