SSTr
BegripGemiddeld

Wat is Attributiemodellen?

Google Ads zegt 50 conversies, Meta zegt 45, en je webshop zegt 60. Wie liegt er? Niemand — ze gebruiken alleen andere attributiemodellen. Begrijp je deze modellen niet, dan neem je verkeerde budget-beslissingen op basis van cijfers die appels met peren vergelijken.

Definitie

Een attributiemodel bepaalt welk touchpoint de 'credit' krijgt voor een conversie. Bij last-click krijgt de laatste klik alle credit. Bij data-driven verdeelt AI de credit over meerdere touchpoints. Elk platform gebruikt z'n eigen model — daarom kloppen je cijfers nooit als je ze optelt.

Waarom platformen verschillende cijfers tonen

Google Ads gebruikt standaard data-driven attributie en claimt conversies tot 90 dagen terug. Meta gebruikt 7-day click / 1-day view als default. Je webshop telt elke bestelling exact één keer. Tel je Google + Meta op? Je telt dezelfde conversie dubbel of driedubbel.

Last-click vs. data-driven: wat is beter?

Last-click is simpel maar oneerlijk: de eerste touchpoints die interesse wekten krijgen geen credit. Data-driven verdeelt credit via machine learning, maar is een black box. Geen enkel model is 'juist' — ze meten verschillende dingen. Kies er één voor beslissingen en blijf consistent.

Hoe je attributiewindows je data vervormen

Meta's standaard 7-day click window mist aankopen die 8+ dagen na de klik gebeuren. Google's 90-dagen window vangt ze wel. Lang window = meer credit. Kort window = minder credit. Als je Meta's window verlengt naar 28 dagen, 'stijgen' je conversies instant — terwijl er niets veranderde.

Single source of truth: je webshop

Stop met advertentieplatforms optellen. Je webshop weet exact hoeveel bestellingen er waren. Gebruik dat als je waarheid. Platformen vertellen je welke kanalen bijdroegen — niet hoeveel conversies er waren. Marketing mix modeling of incrementality tests geven je de echte waarde per kanaal.

Voordelen

  • Begrijp waarom platformen verschillende cijfers rapporteren
  • Stop met appels en peren vergelijken in je rapportages
  • Maak eerlijkere budget-allocatie beslissingen
  • Herken welke touchpoints daadwerkelijk bijdragen aan conversie
  • Voorkom dubbel tellen door platform-cijfers op te tellen

Nadelen & aandachtspunten

  • Data-driven modellen zijn black boxes — je weet niet precies hoe credit verdeeld wordt
  • Elk platform pusht z'n eigen model dat hun ads het beste laat lijken
  • Er is geen 'perfect' model — alleen modellen met verschillende aannames

Praktijkvoorbeelden

Webshop telde Meta + Google + TikTok: 180 'conversies'. Werkelijk: 95 bestellingen. 85 conversies waren overlap.
Switch van last-click naar data-driven: upper-funnel campagnes krijgen plotseling credit — budget reallocatie nodig
Meta window van 7 naar 28 dagen: 40% meer gerapporteerde conversies, exact dezelfde omzet

Gerelateerde begrippen

Last-click attributieData-driven attributieAttribution windowView-through conversiesMarketing mix modeling

Verdiep je kennis

Klaar om dit toe te passen?

SSTr maakt server-side tracking toegankelijk. Start binnen 15 minuten en ervaar het verschil.

Veelgestelde vragen