Waarom experimenteren
Elke wijziging in een account is een hypothese: "Doel-ROAS 400% in plaats van 500% levert meer winst op." Zonder test weet je nooit of een verbetering door jouw wijziging kwam of door seizoen, concurrentie of toeval. Experimenten splitsen het verkeer en geven een eerlijke vergelijking.
Google Ads biedt onder Experimenten verschillende typen:
| Type | Wat je test | Kanalen |
|---|---|---|
| Custom experiment (campagne-experiment) | Vrijwel elke campagne-instelling: biedstrategie, target, budget, zoekwoorden, match types, advertentiegroepen, landingspagina's | Search, Display, Shopping (Standard), Hotel |
| Performance Max-experimenten | PMax versus bestaande Shopping/Search, of uplift van een nieuwe PMax naast bestaande campagnes | PMax |
| Ad variations | Tekstwijzigingen in RSA's | Search |
| Video-experimenten | Verschillende video's of creatives tegen elkaar | YouTube |
| Demand Gen-experimenten | Creatives en doelgroepen | Demand Gen |
| Lift-metingen | Brand Lift, Conversion Lift, Search Lift | Video, Demand Gen, Display |
Custom experiment opzetten
- Ga naar Experimenten → Alle experimenten → Nieuw experiment → Custom experiment.
- Kies de basiscampagne en geef het experiment een duidelijke naam met de hypothese:
EXP | Search NL Generiek | tROAS 400 vs 500 | 2026-10. - Google maakt een proefcampagne als kopie. Pas hierin alleen de te testen variabele aan. Eén variabele per experiment.
- Stel de verkeerssplit in, meestal 50/50. Bij risicovolle tests 30/70 of 20/80, maar dan duurt het experiment langer.
- Kies de splitmethode:
- Op zoekopdracht (search-based): elke zoekopdracht wordt willekeurig toegewezen. Sneller significant, maar één gebruiker kan beide varianten zien.
- Op cookie (cookie-based): een gebruiker zit gedurende het experiment in één variant. Zuiverder bij tests die de gebruikerservaring raken (landingspagina, biedstrategie met leerfase). Standaard en aanbevolen voor de meeste tests.
- Stel start- en einddatum in (zie looptijd).
- Optioneel: synchronisatie aan, zodat wijzigingen in de basiscampagne (nieuwe negatieven, advertenties) ook in de proefcampagne komen.
- Start en raak de basiscampagne tijdens de test niet aan buiten gesynchroniseerde wijzigingen.
Looptijd en volume
Minimale looptijd hangt af van het conversievolume en het effect dat je wilt kunnen detecteren.
| Conversies per week (basis + proef) | Te detecteren verschil | Indicatieve minimale looptijd |
|---|---|---|
| 50 | 20% | 6–8 weken |
| 100 | 15% | 4–6 weken |
| 300 | 10% | 3–4 weken |
| 1.000+ | 5% | 2–3 weken |
Aanvullende regels:
- Minimaal 2 volledige weken om dag-van-de-week-effecten uit te middelen, en altijd hele weken (start op maandag, eindig op zondag).
- Bij een biedstrategiewijziging tel je de leerfase (1–2 weken) niet mee in de beoordeling.
- Houd rekening met de conversielag: beoordeel pas als de laatste week van het experiment volledig is "ingeregend".
- Vermijd tests over feestdagen, Black Friday of andere pieken, tenzij dat expliciet het onderwerp is.
Significantie beoordelen
Google toont in het experimentoverzicht per metric het verschil met een betrouwbaarheidsinterval en een sterretje bij statistische significantie (95%). Interpretatie:
- Verschil +14%, interval [+3%, +25%], significant: de proefvariant is beter; het werkelijke effect ligt waarschijnlijk tussen 3% en 25%.
- Verschil +8%, interval [−6%, +22%], niet significant: geen conclusie mogelijk; langer draaien of accepteren dat het verschil klein is.
- Verschil −2%, niet significant na 6 weken met veel volume: de varianten zijn praktisch gelijkwaardig; kies op basis van andere overwegingen (eenvoud, risico).
Beoordeel altijd op de beslissende KPI (conversiewaarde, winst, CPA) en niet op secundaire metrics als CTR. Een test kan een significant hogere CTR opleveren én een significant lagere conversieratio.
Voor een eigen toets kun je een online A/B-calculator gebruiken met conversies en klikken (of kosten) per variant, of in Sheets een tweeproportie-z-toets uitvoeren. Voor waarde-metrics (ROAS) is een bootstrap of Google's eigen interval betrouwbaarder dan een eenvoudige z-toets.
Veel voorkomende testonderwerpen
| Hypothese | Variabele | Beslissende KPI |
|---|---|---|
| Lager tROAS geeft meer winst door volume | Doel-ROAS 400 vs 500 | Brutowinst (conversiewaarde × marge − kosten) |
| Broad match + smart bidding verslaat phrase | Match type | Conversies en CPA |
| Nieuwe landingspagina converteert beter | Final URL | Conversieratio, CPA |
| Doel-CPA verslaat Maximaliseer conversies met budgetplafond | Biedstrategie | Conversies binnen budget, CPA |
| Hogere budgetlimiet heeft afnemende meeropbrengst | Budget +50% | Marginale CPA |
| PMax naast Search levert incrementele conversies | PMax uplift-experiment | Totale conversies account |
PMax-experimenten
Onder Experimenten → Performance Max kies je:
- Uplift-experiment: test of het toevoegen van PMax aan je bestaande campagnes extra conversies oplevert. Google splitst gebruikers en meet het verschil in totale conversies.
- PMax versus Standard Shopping: vergelijk dezelfde producten in beide campagnetypen met een gesplitste populatie.
Dit is de enige eerlijke manier om de vraag "voegt PMax iets toe?" te beantwoorden, omdat een simpele voor/na-vergelijking door seizoen en kannibalisatie vertekend wordt.
Na het experiment
- Winnaar toepassen: kies "Toepassen op basiscampagne" (wijzigingen overnemen) of "Omzetten in nieuwe campagne" (proefcampagne wordt permanent, basis wordt gepauzeerd; let op dat historie dan splitst).
- Verliezer: beëindig en documenteer waarom. Een mislukte test is even waardevol als een geslaagde.
- Logboek: hypothese, variabele, looptijd, resultaat, interval, beslissing, datum. Dit is het geheugen van het account.
Praktijkvoorbeeld
Een reisaanbieder testte Doel-ROAS 350% (proef) tegen 450% (basis) in de Search-campagne "Zonvakanties", 50/50 cookie-based, 5 weken (1 week leerfase uitgesloten), 640 conversies totaal. Resultaat: kosten +31%, conversiewaarde +38% (interval [+19%, +57%], significant), ROAS 462% versus 481% (niet significant). Brutowinst bij 22% marge: basis € 41.200, proef € 52.900. Het lagere target werd toegepast: meer volume tegen een vrijwel gelijke efficiëntie.
Veelgemaakte fouten
- Meerdere variabelen tegelijk testen: je weet niet wat het effect veroorzaakte.
- Te vroeg stoppen zodra het gewenste resultaat verschijnt ("peeking"). Bepaal de looptijd vooraf.
- Beoordelen op CTR terwijl het doel omzet is.
- De basiscampagne wijzigen tijdens de test zonder synchronisatie.
- Tests in piekperiodes met afwijkend gedrag.
- Winnende varianten niet doorvoeren omdat iedereen de test alweer vergeten is.
Tip: plan per kwartaal 1–2 experimenten met een echte impact (biedstrategie, match type, landingspagina) in plaats van tien kleine tekstvarianten. Elke test kost tijd en verkeer; besteed die aan de vragen die het meeste geld waard zijn.
- Custom experiments splitsen het verkeer eerlijk; test één variabele per experiment met een duidelijke hypothese en beslissende KPI.
- Kies cookie-based split voor tests die de gebruikerservaring of biedstrategie raken en draai altijd hele weken, exclusief leerfase en piekperiodes.
- De looptijd hangt af van conversievolume en te detecteren effect: van 2–3 weken bij 1.000+ conversies tot 6–8 weken bij 50 per week.
- Beoordeel op het betrouwbaarheidsinterval en de significantie van de beslissende KPI, nooit op vroege of secundaire metrics.
- PMax-uplift-experimenten zijn de enige eerlijke manier om de incrementele bijdrage van PMax vast te stellen; documenteer elke test in een logboek.
Toets je kennis
5 vragen · slaag met 70% of hoger om de les af te ronden
- 1.Waarom test je in een custom experiment slechts één variabele tegelijk?
- 2.Wanneer kies je een cookie-based split boven een search-based split?
- 3.Een experiment toont +8% conversiewaarde met interval [−6%, +22%] en geen significantie. Wat is de juiste conclusie?
- 4.Wat is 'peeking' en waarom is het een probleem?
- 5.Welke methode beantwoordt eerlijk de vraag of PMax incrementele conversies toevoegt aan bestaande campagnes?