Ad Analyzer: advertentie beslissingen op basis van data
Vertrouw jij je advertenties nog op gevoel? Wij niet meer. Met onze Ad Analyzer vervangen we dagelijks onderbuikgevoel door data. Een systeem dat visuele patronen herkent die het blote oog mist.
De uitdaging
Adverteerders die niet weten waarom iets werkt, kunnen het niet herhalen
De meeste advertentie teams werken op basis van een combinatie van ervaring, testen en gevoel. Dat werkt. Tot op zekere hoogte. Maar het heeft een plafond. Als je niet precies wáár de prestatie vandaan komt, is het onmogelijk om die bewust te herhalen of door te ontwikkelen.
In de praktijk zagen we bij meerdere klanten hetzelfde patroon. In de praktijk zagen we bij meerdere klanten hetzelfde patroon: er werden A/B tests gedaan op headline, CTA en visual. Er waren ontzettend veel variaties en het gevolg: campagnes die “per ongeluk” goed presteerden, maar waarbij niemand precies wist wat dat succes had veroorzaakt.
We bouwden de Ad Analyzer als antwoord op die vraag.
Onze aanpak
Computer vision koppelt beeldkenmerken aan advertentieprestaties
De Ad Analyzer is een intern ontwikkelde tool die de visuale inhoud van META- en Google Ads-advertenties analyseert en koppelt aan de bijbehorende prestatiedata.
- Visuele patroonherkenning via computer vision
De tool scant alle live en historische advertentie beelden van een klant. Computer vision herkent visuele kenmerken: beeldcompositie, kleurgebruik, aanwezigheid van mensen of producten, tekstdichtheid, sfeer en stijl. Dit levert een gestructureerde visuele database van alle ingezette advertenties. - Koppeling aan prestatiedata
De visuele kenmerken worden gekoppeld aan de bijbehorende prestatiemetrieken: CTR, ROAS, kosten per conversie, engagement. Zo wordt zichtbaar welke visuele eigenschappen correleren met goede prestaties. In welk kanaal, voor welk publiek en in welk seizoen. - Van inzicht naar nieuw advertentie concept
De output van de analyser is niet een dashboard vol cijfers, maar een concrete aanbeveling: “Voor dit segment presteren sfeerbeelden met warme kleurtonen en weinig tekst 2x beter dan productfoto’s op witte achtergrond”. Die aanbeveling gaat direct naar het creatieve team als briefing.
Wat veranderde er in de organisatie?
Van hopen dat het werkt naar weten dat het werkt
Het meest waardevolle is niet het individuele inzicht, het is het cumulatieve leereffect. Elke campagne voegt kennis toe aan het systeem. Hoe langer de tool draait voor een klant, hoe scherper de aanbevelingen worden. Het systeem leert mee met het merk, het publiek en het seizoen.
VROEGER
Visuele beslissingen op gevoel of ervaring. Succesvolle campagnes konden niet worden herhaald, omdat niemand precies wist waar het succes vandaan kwam.
NU
Visuele beslissingen op gevoel of ervaring. Succesvolle campagnes konden niet worden herhaald, omdat niemand precies wist waar het succes vandaan kwam.
De learnings
Wat hebben we geleerd van het bouwen van de Ad Analyzer?
- Data zonder context is nutteloos. Een patroon dat werkt voor één doelgroep kan het tegenovergestelde effect hebben voor een andere. Segmentatie van de analyse is essentieel.
- Designers moeten eigenaar zijn van de output. Als de aanbevelingen van de tool te technisch zijn of niet vertaald worden naar bruikbare briefings, blijft het een rapport dat niemand leest.
- De tool is zo goed als de data die erin gaat. Klanten met weinig historische campagne data hebben meer tijd nodig voordat de tool zinvolle patronen kan herkennen.
- De combinatie van AI-analyse en het menselijke creatieve brein is sterker dan elk afzonderlijk. De tool weet wat werkt, maar heeft een designer nodig die begrijpt waarom, en die vertaling kan maken naar een nieuw concept.
Weet jij waarom jouw beste advertentie werkt?
Als het antwoord ‘eigenlijk niet’ is, kunnen we je helpen dat te veranderen. We laten je zien wat de Ad Analyzer voor jouw campagnes kan doen.
