AI en event tracking: de stille beïnvloeder van je campagnes

Je campagnes lijken goed te draaien. Tools staan aan, conversies worden gemeten. Toch wisselen de resultaten sterk, zonder duidelijke reden. Vaak ligt de oorzaak bij je tracking. Want AI stuurt op de data die jij aanlevert. En als die data onvolledig of vervuild is, neemt het verkeerde beslissingen. In dit artikel lees je hoe gebrekkige event tracking je campagnes kan saboteren en wat je kunt doen om dat te voorkomen.

De data lijkt te kloppen, maar…

Je hebt alles op orde: GA4 draait, je Meta-pixel wordt op het juiste moment getriggerd en conversies komen binnen. Toch presteren je campagnes onvoorspelbaar. De ene week heb je te maken met een sky-high ROAS, de volgende week zijn er geen conversie te bekennen. Klinkt dit bekend? Dat kan komen doordat je AI voor je laat werken, maar op basis van gebrekkige of vervuilde data. En dat gebeurt vaker dan je denkt.

De meeste grote advertentieplatforms zoals Google Ads en Meta Ads gebruiken AI om hun biedstrategieën, targeting en optimalisaties aan te sturen. Maar die AI is niets zonder input. En die input? Die komt van jou. Of specifieker: van jouw event tracking. Precies daar gaat het vaak mis.

Hoe AI werkt met jouw event data

Bijna alle grote advertentieplatforms, zoals Google Ads, Meta Ads, TikTok en LinkedIn gebruiken AI. Jouw event tracking is daarbij ontzettend belangrijk om hun algoritmes te voeden. Weet dus dat:

• Google Smart Bidding en Performance Max vertrouwen op data uit GA4 of server-side tracking;
• Meta’s Advantage+ optimaliseert op basis van Pixel- of CAPI-events;
• TikTok en LinkedIn conversies voorspellen op basis van ingestuurde gebruikersdata.

Als die data niet klopt, leert AI de verkeerde lessen.

“AI is only as good as the data it’s trained on.” – Andrew Ng, AI-expert en oprichter van deeplearning.ai

Veelgemaakte fouten in event tracking

Veel fouten in tracking blijven maandenlang onder de radar. Hier zijn een paar veelvoorkomende issues:

• Verkeerd ingestelde events: stel, je stuurt een ‘purchase’-event naar Meta, maar die wordt ook gevuurd bij mislukte bestellingen, dan denkt Meta dat deze funnel goed werkt, terwijl er geen omzet is.
• Dubbele of overlappende events: zonder deduplicatie kan Meta dezelfde conversie dubbel tellen: één via Pixel, één via CAPI. Het resultaat? Een opgeblazen ROAS en onbetrouwbare rapportage.
• Gebrek aan context: Een conversie zonder waarde, bijvoorbeeld zonder meegegeven bedrag of zonder leadkwaliteit, leert het AI-model niets over welke conversies waardevol voor je zijn. Hier laat je kansen liggen op slimme optimalisatie.
• Prioriteitsprobleem: sommige implementaties sturen 20 events per sessie, waarvan de helft niet relevant is. Platforms zoals GA4 kunnen dan de verkeerde prioriteiten stellen, zoals scrolls of pageviews prefereren boven daadwerkelijke transacties of contactaanvragen.

Wat er kan gebeuren als AI leert van foute data

Voorbeeld 1: de ‘Optimaal lijkende’ campagne die verlies draait door dubbele conversies

• Situatie: een e-commercebedrijf ziet in hun Meta Ads-rapportages een ROAS van 6.0, wat als zeer succesvol wordt beschouwd. Het marketingteam schaalt daarom de campagnes op, ervan overtuigd dat ze een winnende formule hebben gevonden. Echter, stijgt de totale bedrijfsomzet niet in lijn met de geadverteerde ROAS en dalen zelfs de winstmarges.
• Probleem met data: uit een audit bleek dat de Meta Pixel en de Conversions API (CAPI) beide ‘purchase’-events vuurden, maar zonder de juiste deduplicatie. Dit betekende dat elke aankoop in sommige gevallen twee keer werd geteld door Meta’s advertentiesysteem. Bovendien werden bedankpagina’s soms meermaals geladen, waardoor het purchase-event nog vaker werd geactiveerd.
• Impact op AI-optimalisatie: Meta’s AI-algoritmes, die waren getraind op dit kunstmatig opgeblazen aantal conversies, concludeerden dat het ‘gemakkelijk’ was om aankopen te genereren. Hierdoor optimaliseerde de AI voor een veel te hoge frequentie en boden ze te veel voor gebruikers die eigenlijk al hadden geconverteerd of die minder waardevol waren dan gedacht. Het bedrijf verspilde daardoor een aanzienlijk deel van haar advertentiebudget aan inefficiënte biedingen en doelgroepen, wat leidde tot een negatieve daadwerkelijke ROAS. Dit laat het cruciale belang van correcte deduplicatie bij het gebruik van de Meta Conversions API (CAPI) en de Meta Pixel zien.

Voorbeeld 2: leadcampagne die weinig sales oplevert door onvoldoende context

• Situatie: een B2B-softwarebedrijf investeert in Performance Max-campagnes op Google Ads, gericht op het genereren van leads. De rapportages tonen een lage CPA (kosten per acquisitie) voor de conversie ‘formulier inzendingen’ en het lijkt alsof de campagnes zeer effectief zijn. Echter, het verkoopteam rapporteert een frustrerend lage conversie van deze ‘leads’ naar gekwalificeerde verkoopkansen en uiteindelijke deals.
• Probleem met data: de tracking was ingesteld om elke formulier inzending als een ‘conversie’ te meten in GA4 en Google Ads, ongeacht het type formulier of de intentie van de gebruiker. Inzendingen voor nieuwsbrieven, aanvragen voor algemene informatie en zelfs Spam-inzendingen werden daardoor gelijkgesteld aan offerte aanvragen, die natuurlijk een vele hogere intentie hebben. De kwaliteit of waarde van de lead werd niet als parameter meegegeven.
• Impact op AI-optimalisatie: Google’s algoritme, getraind op het maximaliseren van het aantal formulier inzendingen, leerde dat het tonen van advertenties aan gebruikers die elk willekeurig formulier invullen, succesvol was. Het algoritme besteedde vervolgens het budget aan de goedkoopste, maar minst waardevolle leads. Dit resulteerde in een overvloed aan ongeschikte leads die het verkoopteam veel tijd kostten, terwijl de werkelijke omzetstijging stagneerde.
• Aanbeveling: voor een effectieve B2B-leadgeneratie is het heel belangrijk om de kwaliteit van leads als parameter mee te geven aan GA4 en Google Ads (bijvoorbeeld via ‘enhanced conversions for leads’). Dit stelt het algoritme van Google in staat om te optimaliseren voor de meest waardevolle verkoopkansen.

Voorbeeld 3: geen accurate signalen door browser beperkingen en adblockers op retargeting

• Situatie: een groot boekingsplatform voor reizen merkt een drastische daling in de effectiviteit van hun retargeting-campagnes op Meta en Google Ads. Het websiteverkeer blijft hoog, maar het aantal ‘add to cart’- en ‘view item’-events dat wordt geregistreerd, daalt significant. Gevolg: hun retargeting-doelgroepen krimpen en de ROAS van deze campagnes keldert.
• Probleem met data: browser-updates (zoals Apple’s ITP en Firefox’s ETP) en het toenemende gebruik van adblockers en privacy-extensies blokkeerden een groot deel van de client-side tracking pixels (Meta Pixel, Google Tag). Zonder dat het marketingteam het direct merkte, ontvingen de advertentieplatforms geen accurate signalen meer over het gebruikersgedrag op de website.
• Impact op AI-optimalisatie: de AI-modellen en algoritmes van de advertentieplatforms verloren belangrijke data over welke gebruikers interesse hadden getoond in specifieke reizen of die het boekingsproces waren gestart. Dit resulteerde in kleinere en minder accurate retargeting-doelgroepen. Het algoritme kon niet effectief optimaliseren voor het opnieuw bereiken van gebruikers met een hoge intentie, wat leidde tot gemiste conversies en een directe daling in de omzet uit deze anders zeer winstgevende campagnes.
• Aanbeveling: de verschuiving naar server-side tracking (bijvoorbeeld Meta CAPI via GTM Server Container) en de correcte implementatie van Google Consent Mode v2 zijn tegenwoordig cruciaal om de datakwaliteit te waarborgen in een privacy-gedreven online omgeving.

Checklist: zo verbeter jij jouw event tracking

Wil je AI op de juiste manier voeden? Dan begint dat bij betrouwbare en relevante tracking. Om dit op de juiste manier aan te pakken, kun je de onderstaande checklist gebruiken.

1. Check de kwaliteit van je events

Gebruik tools als:

• GA4 DebugView
• Meta Events Manager / Test Events Tool / Pixel helper
• GTM Preview Mode

Controleer of events correct worden gevuurd. Gebeurt dit op het juiste moment en worden ze niet dubbel gevuurd?

2. Geef je events meer betekenis

• Voeg waarde toe aan conversies (bijvoorbeeld transactiewaarde, leadscore).
• Gebruik parameters zoals product-id’s, campagnesegmenten of gebruikersstatus.

3. Overweeg server-side tracking

Server-side tracking (zoals Meta CAPI via GTM Server) is stabieler, veiliger en geeft je meer controle over de datastroom. Het voorkomt dat adblockers of browser beperkingen je data blokkeren.

4. Automatiseer je controles

Gebruik scripts of tools om periodiek je implementatie te controleren.

5. Houd het simpel

Less is more. Focus op events die daadwerkelijk bijdragen aan je businessdoelen, niet op alles wat je technisch kúnt meten.

Conclusie: AI leert wat jij het vertelt

AI is geen toverstaf die je campagnes automatisch beter maakt. Het systeem leert simpelweg van de data die jij aanlevert. Als die data niet klopt, bijvoorbeeld omdat events verkeerd staan ingesteld of onvolledig zijn, dan leert AI precies de verkeerde dingen.

Goede tracking is dus niet alleen handig voor je rapportages, het is de basis waarop AI beslissingen neemt. Zonder die basis maakt het algoritme keuzes die je juist geld kosten.

Wil je dat AI wel het juiste leert? Zorg dan dat je tracking klopt. 

Home < AI en event tracking: de stille beïnvloeder van je campagnes