Kort gezegd: Op 29 augustus 2026 gaf ik een talk op PPC camp bij Telč, de eigen conferentie van de Tsjechische en Slowaakse PPC-community, over hoe ons bureau op AI draait. Dit is een kort verslag van het camp, en daaronder de hele talk opnieuw opgebouwd in het Engels voor iedereen die geen Tsjechisch spreekt. De video, een samenvatting van elk onderdeel met links naar de minuut, en de Engelse slides.
Het laatste weekend van augustus zat ik drie dagen in een houten zaal bij Telč te vertellen hoe ons bureau echt met AI werkt. Op zondag reed ik naar huis met een gouden beker op de bijrijdersstoel waar Nejlepší přednáška PPC campu op staat, beste talk van het camp.
Het evenement heet PPC camp, georganiseerd door uLab, en wat mij betreft is het het beste PPC-event van Tsjechië en Slowakije. Dat zit hem in de deur. Een ticket kun je niet kopen. De community stemt mensen naar binnen, dus de zaal zit vol met mensen uit de praktijk die iets echts te ruilen hebben, en de talks zijn echte talks in plaats van veertig minuten bedrijfspromotie. Dit was het achttiende camp, drie dagen van 28 tot en met 30 augustus 2026, zo’n zeventig mensen en eenentwintig talks. Vrijdag ging over social, feeds en data, zaterdag was helemaal AI, en zondag ging terug naar data en meten.
De zeven andere talks die je middag waard zijn
De meeste sprekers deelden hun decks achteraf, en de eigen aantekeningen van uLab over het weekend linken de pdf’s. Dit zijn de zeven die ik als eerste zou openen, elk in een paar zinnen.
Milan Cidilo (6clickz) (slides) runt Meta-creatie als een productielijn, waarin een concept bestaat uit persona maal angle maal format. Twee cijfers sturen het geheel, het aandeel geteste advertenties dat doorgaat naar schaal en incrementeel bereik. Zijn maandagroutine tagt elke advertentie tegen een gesloten taxonomie, scant de top vijf concurrenten in de Ad Library en beoordeelt de briefings voordat er iets in productie gaat.
Anna Czarnoba (Knihobot) (slides) heeft zo’n 1,5 miljoen tweedehands boeken in de feed, elk een uniek fysiek exemplaar met een eigen ID, waardoor de conversiehistorie van Smart Bidding steeds op nul springt. Ze bouwde de feed om rond de uitgave in plaats van het exemplaar, zette een plafond van vier aanbiedingen per werk en valideerde het op een gerandomiseerde split van 4.429 werken, gemeten met difference in differences. De ROAS ging van 1,686 naar 1,819 terwijl de controlegroep daalde, en de hele pijplijn bouwde ze zelf.
Ľubo Kružliak (Wilsondo) (slides) leidt de in-house marketing voor tien webshops in zes landen en gaf de meest concrete datawarehouse-talk van het weekend, van rapportagecategorieën en campagnenaamgeving tot hoe BigQuery de kosten van een sessie toerekent tot op losse producten. Hij publiceerde ook het cijfer dat de meeste sprekers weglaten, 250.000 tot 500.000 CZK om het te bouwen en 7.500 tot 10.000 CZK per maand om het te draaien.
Lukáš Hvizdoš (6clickz) (slides) catalogiseerde tien mediabuying-workflows die hij heeft geautomatiseerd, en noemt bij elk de statistische methode, de API-resource die hij uitleest en de output. Budgetwijzigingen worden geëvalueerd als event study, Shopping-segmentatie op productniveau gebruikt empirical bayes shrinkage, en creative fatigue dateert hij met changepoint detection. Eén slide zet zijn hele gereedschapskist op een rij en werkt op zichzelf al als leeslijst.
Vito Nikolič (Mergado) (slides) liet zien hoe statische feedbanners eruitzien als ze de informatie dragen die een koper echt nodig heeft. Draagvermogen, afmetingen, levervoorwaarden en sterbeoordelingen, rechtstreeks op de productfoto gedrukt. Zijn punt is dat een merkhandboek en de developer tools van je browser genoeg zijn om deze creatie zonder designer te maken.
Iveta Dudová (uLab) (slides) legde uit waarom meten in Shopify stukloopt, vanuit de stoel van een PPC-specialist en niet die van een analist. Checkout extensibility heeft de bedanktpagina naar een sandbox verplaatst, dus vergelijkt ze de drie routes die openblijven en sluit ze af met een beslisboom voor wanneer server-side tracking de moeite waard is.
Pavel Tomáš Řehák (M&M Reality) (slides) testte Viber, Telegram en X met creatie die op de grote platforms al werkte, en mat helemaal door tot de overdracht aan het verkoopnetwerk in hun CRM. Geen van de drie leverde iets op, en juist de eerlijke uitwerking maakt het deck bruikbaar. Telegram leverde 926 klikken op, 22 keer een geopende bot en geen enkele lead.
Waarom deze video bestaat
De talk is opgenomen, die opname wordt openbaar, en de Tsjechische versie van dit artikel embedt hem. Alleen is hij in het Tsjechisch, met Tsjechische slides, dus voor iedereen daarbuiten zou hij opgesloten blijven in één taal. Deze heropbouw is de kans om hem ook aan een publiek buiten Tsjechië te geven, in het Engels, met geluid, in mijn eigen stem. Het kostte me ongeveer een uur eigen tijd en zo’n dag werk van een paar AI-agents.
Hoe de Engelse versie is gemaakt
Het bronmateriaal was het audiospoor van de Tsjechische talk en de originele slides. De opname is getranscribeerd en daarna scène voor scène herschreven tot een Engels script, 252 korte scènes met één gedachte per stuk, in dezelfde donkere beeldtaal als de andere video’s hier. Mijn stem is gekloond met ElevenLabs en het script is daarmee ingesproken. Elke scène is vervolgens gebouwd als geanimeerde HTML-pagina en gerenderd naar video. De timing van elke animatie hangt aan de woordtijdstempels van de voice-over, zodat een highlight precies op het woord landt dat hem uitspreekt.
Daarbovenop lagen twee reviewrondes. Ik heb de montage bekeken en tijdgecodeerde opmerkingen achtergelaten, en een onafhankelijke AI-reviewer liep elke scène en elke slide na op alles wat niet klopte met het script. De prijzen in de video staan in euro’s. De Engelse slides zijn de download.
Liever de slides dan de video?
Alle 67 slides van de talk, in het Engels, als pdf. Laat je e-mail achter en het deck is van jou, of lees gewoon door voor de samenvatting per hoofdstuk.
Eén bestand, één lijst. Ik schrijf alleen als er iets te lezen valt.
- Iedereen heeft dezelfde accountlogins. Het verschil zit in wat jouw AI kan zien voordat je haar iets vraagt. Context wint het van slimheid.
- Vangrails horen in code, niet in een prompt. Een verwijderoperatie die niet bestaat, praat je ook niet tot leven.
- AI liegt minder over feiten dan over wat ze gecontroleerd heeft. Daarom controleert een reviewer het bewijs, nooit de conclusie.
- PPC is een ontwikkelvraagstuk en een datavraagstuk geworden. Het vak brengt je de kamer binnen. De greep naar development en data wint daar.
De talk heeft twee helften. Eerst de vier dingen die moesten bestaan voordat hier iets van werkte. Ik beschrijf ze als delen van een lichaam, want zo houd je ze makkelijk uit elkaar. Daarna wat het ding op accounts echt doet, toepassing voor toepassing. Elke kop hieronder opent de video op precies die minuut.
Deel een · De anatomie
Wat er moest bestaan voordat hier iets van werkte
Handen. Veilige toegang tot de accounts 1:48
Alle vier de delen hangen aan één stopcontact, onze eigen MCP-server, en die schrijven was stap één. Hij praat met elk kanaal dat we beheren, leest en schrijft alleen waar dat mag, en reikt tot BigQuery, Cloud Storage, onze urenregistratie, het klantenregister, Asana, mail, Slack en de transcripties van klantgesprekken. Omdat hij in live accounts schrijft, staan de grenzen in de code. Een verwijderoperatie bestaat niet, elke schrijfactie draait eerst als dry run, het account wordt gecontroleerd voordat het wordt aangeraakt, en elke specialist draagt een uitgavenplafond. Elke wijziging laat een record achter met beide toestanden, voor en na. De inloggegevens blijven in de server. Het model krijgt het resultaat, nooit de sleutels.
Ogen. De context die een chat niet heeft 4:38
Elk marketingplatform laadt dagelijks in één database, met de views die we het vaakst gebruiken al voorberekend. Een vraag over zoekopdrachten duurt daardoor seconden in plaats van honderden API-requests. Het is tegelijk een archief, want de wijzigingshistorie in Google Ads is na dertig dagen weg en bij ons blijft hij jaren staan. Daarbovenop zitten onze eigen crawler over de site van de klant, vijf jaar businessrapportage tot op de marge van één bestelling, PostHog voor wat bezoekers echt doen, en DataForSEO voor de concurrentie. DataForSEO verving een Semrush-seat van zo’n zeshonderd euro per maand door tachtig tot honderdzestig voor het hele bedrijf. Context is het hele spel, en een deel van deze data staat nergens openbaar.
Werkplaats. Waar de assets worden gemaakt 12:31
Statische creatie start vanuit één merkbestand per klant, met het handboek, fonts, logo’s, eerdere creaties en die van de concurrentie. Daarna schrijft een collega één zin over wat de creatie moet zeggen. De banner wordt in twee lagen gebouwd, en dat is precies de truc die hem goedkoop maakt. Een beeldmodel genereert alleen de achtergrond, het dure deel, en al het andere is een HTML-laag daarbovenop. Je kunt dus het lettertype wisselen, de knop vergroten, het logo verplaatsen of het geheel vertalen zonder iets opnieuw te genereren. Video werkt hetzelfde, met zo’n vijfentwintig modellen van zes aanbieders, per scène gekozen. Twee regels bewegen nooit, digitale dubbelgangers alleen met getekende toestemming, en het product komt altijd uit de goedgekeurde feedfoto.
Brein. Geheugen, en iets om mee te ruziën 14:47
We schreven onze eigen orchestratielaag in plaats van iemands chatapp te gebruiken. Een sessie kan een andere sessie starten, en alles hangt aan een taak. Als een sessie eindigt, wordt hij gedestilleerd tot feiten, voorkeuren, lessen en beslissingen, die naar het geheugen van het project gaan in plaats van dat van de persoon. Semantisch zoeken loopt over zo’n vijfentwintigduizend sessies en meer dan tienduizend stukken onderzoek, dus bieden, biedingen en strategie vinden allemaal hetzelfde oude werk terug. Elke nacht leest het systeem de dag opnieuw, verklaart verouderde feiten ongeldig en herweegt wat er echt gebruikt wordt. En omdat modellen hallucineren, krijgt elke ronde werk tegenstanders. Een bewaker is oordeelsvermogen. Een vangrail is een regel.
Het nuttigste dat de tegenstanders ons leerden, is waar AI het echt mis heeft. Minder bij feiten, meer bij beweringen over haar eigen werk. Eén script meldde dat Google Ads de margedata aantoonbaar had geladen, terwijl het alleen had geverifieerd dat het na half een was. Een ander draaide een ROAS-omrekening om en had zestienhonderd procent in een live campagne geschreven. Een derde schreef Wenen en Belgrado en prijzen uit elf landen, terwijl de briefing Oostenrijk en Servië en tien markten zei. Beweerd is niet hetzelfde als geverifieerd, en dat patroon is één op de vijf van alles wat de bewakers vinden.
Deel twee · Acht basistoepassingen
Wat het elke dag doet
1. Rapportages, honderden ervan 21:13
Het eerste dat iedereen bouwt zodra hij dit heeft, zijn rapportages. Een live artifact is een interactieve pagina die de AI in de chat samenstelt uit de voorberekende platformdata en de eigen bedrijfsdata van de klant, en er zijn er inmiddels honderden. Eén herberekent elke ochtend de bodaanpassingen per apparaat over vijfenvijftig campagnes, met de aanpassing en de reden ervoor op dezelfde regel, mobiel drieëndertig procent omlaag, desktop vijfenveertig. Dezelfde tabel één niveau dieper klapt een campagne open naar zijn vier creaties, Google en Meta naast elkaar. Gesorteerd op cost of sale lopen de marges ver uiteen. Goedkoop verkeer en winstgevend verkeer zijn niet hetzelfde.
2. Eén creatie, elf talen 22:53
Hier zie je wat die twee lagen je echt opleveren. Het beeldmodel wordt één keer aangeroepen voor de achtergrond, en de elf vertalingen zijn alleen tekst in de HTML-laag, dus er wordt niets een tweede keer gegenereerd. De toolkosten voor de hele set zijn veertien eurocent, onze eigen kosten zo’n tachtig cent, en we factureren rond de twee euro. De grotere winst is dat het allemaal in één sessie gebeurt. De specialist vraagt om nieuwe creaties. Diezelfde sessie kijkt hoe creaties eerder presteerden, naar het product, en naar hoe goed het verkoopt in de businessrapportage, maakt dan de creatie en uploadt hem. Niemand opent een designtool en niemand een assetmanager.
3. De ochtendlijke schaduwronde 23:39
Een set regels auditeert elke ochtend elk account en heeft de voorstellen om half acht klaar. Waar bodplafonds en doelrendementen heen moeten, welke zoekopdrachten eruit moeten, waar budget bij kan omdat de doelen gehaald worden. De andere helft kijkt alleen mee, of Merchant Center gezond is, of de Meta-catalogus is ververst, of er producten zijn waar niets op target. Op de dag in de video slaagden negenenzeventig checks en vroegen er vijf om aandacht, en daarachter stonden tot vierentachtig ingrepen in de rij. Goedkeuren gaat regel voor regel, en een regel die jij niet hebt goedgekeurd draait nooit. Ik vink aan, ik becommentarieer, en dat blijft allemaal liggen als materiaal voor de volgende ronde.
4. Voorbereiding op het klantgesprek 25:42
Omdat iedereen alles ziet, weet je ook wat een collega heeft gedaan. Voor een klantgesprek krijg je één pagina. Wat er is afgesproken, uit de transcripties van de gesprekken en de doelen. Welk werk er is gedaan, uit Asana en het logboek van ingrepen. Daarna de eerlijke samenvatting van wat af is, wat niet, en wat ontbreekt. In de praktijk is het één vraag, wat hebben we de afgelopen dertig dagen op dit project gedaan en wat is er in het vorige gesprek beloofd. Twee minuten en je hebt het. Diezelfde vraag werkt ook als overdracht wanneer een collega op vakantie gaat en jij haar accounts overneemt.
5. Advertentieteksten geschreven vanuit de site zelf 26:23
Ik wil sitelinks die bij elke categorie passen, en normaal kan dat niet, omdat ik de structuur van de site niet ken. Hier wordt de hele klantsite gecrawld, inclusief breadcrumbs, dus een advertentiegroep voor kinderfietsen krijgt sitelinks die echt bestaan. Zestieninch fietsen voor de allerkleinsten, op voorraad. Twintig inch voor zes- tot achtjarigen, op voorraad. Een chat zonder die context schrijft aanbieding, over ons, contact voor het hele account. We zien ook wat concurrenten in de veiling staan te roepen, dus als iedereen gratis bezorging roept, antwoord ik ergens anders, op vakkennis, garantie en voorraad. Daarna controleren de bewakers de feiten voordat er iets live gaat.
6. Afgekeurde producten, in één keer gerepareerd 27:47
Merchant Center keurt een product af omdat de foto een overlay draagt, een sticker of een actiebalk. Eén zin lost dat op. Neem de originele foto als referentie, genereer de afbeelding zonder overlay, zet hem in Cloud Storage, zet de publieke link in een aanvullende feed en importeer die. Geen designer, geen developer aan de kant van de klant, en dezelfde run gaat in één keer over de hele feed. De reparatie is de saaie helft. Daarna begin je toe te voegen, want Google neemt tien extra afbeeldingen en vijf lifestyleshots en Meta tot twintig, terwijl de meeste webshops er één sturen. Een tweede afbeelding is de goedkoopste voorraad in het account, goed voor zesenzeventig procent meer vertoningen en tweeëndertig procent meer klikken.
7. Uitsluitingszoekwoorden uit het andere platform 29:16
Deze rust op een ontdekking. Google verbergt een groot deel van de zoekopdrachten, Sklik niet, en mensen zoeken in allebei hetzelfde. De zoekopdrachten die je in Google niet ziet, zijn dus zichtbaar in Sklik, en daaruit haal je de stammen die het snijden waard zijn. Vier stappen. Breng de zoekopdrachten uit Google Ads, Sklik en Bing op één plek samen, haal dan de stammen uit de zichtbare. Verbreed elke stam met de suggest-tool van DataForSEO als je dieper moet. Eén schrijfactie duwt daarna de hele uitsluitingsstructuur in één keer naar alle accounts. Een blinde vlek op het ene platform is meestal zichtbaar op het andere.
8. Feedattributen die voor je worden ingevuld 29:57
Voor Merchant Center vullen we zeventien aanbevolen attributen automatisch in, titel, beschrijving, merk, productcodes, kleur, materiaal, patroon, maat, leeftijdsgroep, geslacht en de rest. De feed van de klant hoeft er geen enkele te dragen, en dezelfde verrijking gaat via aanvullende feeds ook naar Meta. Dit is een product van ons en geen interne tool. Het heet Boostora, draait al meer dan anderhalf jaar in productie met twee jaar ontwikkeling ervoor, en we verkopen het los. Dit is dus het enige deel van de stack dat niemand zelf hoeft te bouwen. Je kunt het gewoon hebben.
Het hele deck, in het Engels
Alle 67 slides als pdf, ook die welke de samenvattingen hierboven tot één alinea persen. Laat je e-mail achter en het is van jou.
Eén bestand, één lijst. Ik schrijf alleen als er iets te lezen valt.
Deel twee · Acht gevorderde toepassingen
De zwaardere acht
Dit zijn de analyses die een klant vroeger voor echt geld kocht, of nooit kreeg, omdat niemand het zich kon veroorloven ze met de hand te doen.
1. Het jaarplan 30:54
Een klant vraagt om een omzetcijfer bij een bepaalde winstgevendheid, voor het jaar. Eronder draait Greykite, het open source forecastingmodel van LinkedIn, over onze businessrapportage, met een handmatige correctie op kleine en nieuwe markten waar de data dun is. Eruit komt een plan per markt en per kanaal. Op één echte groep van negen markten voorspelt het bijna veertig procent groei. De biedsimulator uit de Google Ads API zet daar vervolgens een prijs op, negenentwintig tot negenenveertig cent media voor elke volgende euro omzet. Dezelfde data meet retentie als bestellingen per nieuwe klant binnen driehonderdzestig dagen. Retentie is een bedrag dat je in het plan kunt zetten. Til elke markt onder de basislijn daarnaartoe en dat is tot 1,29 miljoen euro per jaar waard, zonder één euro extra media.
2. Gapanalyse 33:44
Twee richtingen komen in het midden samen. Naar buiten toe houdt de crawler elke pagina bij die de klant bezit, en de businessrapportage weet hoe elke pagina converteert, dus halen we er de pagina’s uit die goed verkopen en helemaal niet worden geadverteerd. Naar binnen toe nemen we de honderd of tweehonderd zoekwoorden die voor deze klant kern zijn en zoeken we de vijf dichtstbijzijnde organische concurrenten. Daarna halen we elke landingspagina op waarmee ze ranken en de zoekwoorden erachter. Leg die twee naast elkaar en het verschil valt eruit, ontbrekende landingspagina’s gesorteerd op vraag, commerciële gaten, contentonderwerpen. Dit was vroeger een analyse die een klant moest kopen, vanaf duizend euro. Nu is het twee uur machinetijd terwijl jij gaat lunchen, plus twintig minuten controleren. De lange versie staat in een eigen artikel.
3. Exportanalyse 34:47
Elke webshop heeft een Merchant-feed en die feed heeft het attribuut product_type, dus je ontdubbelt dat en je hebt de echte categorieën van de shop. Die worden seed-zoekwoorden, vertaald naar zo’n tien talen van kandidaatmarkten, en elk gaat de zoekwoordanalyse in voor zijn eigen land. Er komen tien- tot twintigduizend suggesties terug, de AI gooit ongeveer de helft weg, en wat overblijft is een tabel waarin elk zoekwoord zijn categorie, land, zoekvraag en klikprijs draagt. Negen wegingen rangschikken daarna de markten. Eén land kwam er acht procent onder de markt uit bij een voorspeld rendement van zes komma één, een ander vijftien procent erboven bij één komma één. Bij een rendement van één ga je een land niet in. De hele methode staat hier uitgeschreven.
4. Alles wat we van één product weten 36:20
Neem één artikel, een krabpaal, honderdvijftig centimeter, achtennegentig euro. We weten dat zijn marge eenendertig procent is en dat er zevenenveertig stuks per maand van verkopen. We weten dat zijn cost of sale negen komma zeven procent is in Shopping en elf komma twee in Meta-catalogcampagnes. Het hangt allemaal aan het artikel-ID uit de feed. Rechts zit de markt, waar dit product zeventiende van drieëntwintig webshops is op prijs, met een concurrentieladder van negenenzestig tot honderdtien euro. Custom labels sorteren producten daarna in banden, zodat de goede hun eigen campagnes krijgen. Het cijfer dat een klant nodig heeft is de marge min de cost of sale, nooit de cost of sale alleen.
5. Conversiewerk uit PostHog 37:29
Ik heb dit op drie of vier klanten gedraaid en bij elk ging het conversiepercentage merkbaar omhoog. De eerste laag is gedrag via de PostHog-API, scrolldiepte, kliks, dead clicks en fouten, per apparaattype. Het is zware data, want honderdduizend sessies per dag is veertig gigabyte, dus we bewaren er geen jaar van. De tweede laag is conversieonderzoek plus de eigen analytics van de klant, en samen stellen ze de kleine wijzigingen voor. Deze pagina heeft een probleem op mobiel, zo ver scrollt niemand, die knop doet niets. Eén uur van dat werk kwam heel dicht bij een betaalde audit van een van de beste UX-mensen die ik ken, die zesduizend euro kostte.
6. De website als repository 38:17
Op een paar projecten zijn we gestopt met het bouwen van de gebruikelijke WordPress-site. De site is een repository, statisch, gebouwd in Astro, en de AI bouwt het geheel. Voor dienstverleners en softwareklanten betekent dat honderden landingspaginastructuren gericht op specifieke zoekopdrachten, met serieuze tests ertussen. Twee dingen krijg je er gratis bij. Er is geen publieke CMS-beheeromgeving, dus een kleiner aanvalsoppervlak en minder onderhoud, en de site is snel. Deze blog is het bewijs, zes of zeven uur design en development, en ik schrijf hem in veertien talen. Elke wijziging is geversioneerd, dus alles is in minuten terug te zetten.
7. Productvideo’s voor de feed 39:37
Meta-catalogcampagnes nemen een video en Google ook, en bijna niemand heeft er een in de feed. Wij maken ze uit de foto die er toch al is, tien tot vijftien seconden product vanuit meerdere hoeken met een paar tussenshots, voor één tot twee dollar per video. Alles daarbovenop is een overlay, voordelen, reviews, de prijs, het slotbeeld, gerenderd als HTML net als de banners. Daarna gaat de video als productattribuut de aanvullende feed in. Omdat de prijs alleen een laag is, zoekt een nachtelijke job waar prijs of beschikbaarheid is bewogen en genereert alleen de overlay opnieuw. Eén keer duur, elke nacht goedkoop.
8. Paginafeeds die de klant nooit hoeft te sturen 40:39
Onze parametrische DSA-targeting heeft een paginafeed nodig, en als je een klant daarom vraagt, wacht je lang. Vaak komt hij nooit. Wij hoeven het niet te vragen. De crawler heeft elke pagina al geclassificeerd als product, categorie, parametrisch of niet-commercieel, dus de feeds gaan via Cloud Storage naar de DSA- en Performance Max-campagnes in Google Ads. En omdat de crawler de producten op elke pagina telt, schakelt de targeting zichzelf om. Een categorie die leeggelopen is valt uit de feed, een die vol raakt komt terug. In diezelfde crawl zit een bonus. De productpagina zegt de ene prijs en Merchant Center de andere, en wij zien het verschil voordat Google er een afkeuring van maakt.
Wat acht maanden hiervan kostte en opleverde
- Systemen in productie, gebruikt door zo'n 20 mensen 7
- Regels code in de draaiende systemen, met tests 810.000
- Inclusief de voorganger die we dit jaar ook vervingen 1,3 mln.
- Alleen de orchestrator, op de oude manier geprijsd 2–3 jaar
- Het hele ecosysteem, op de oude manier geprijsd 2 devs × 5 jaar
PPC is geen PPC-probleem meer 41:44
Zo’n tachtig procent van onze tijd was vroeger routine. Exports, klikken, dingen met de hand instellen, zoekopdrachten doorlopen, advertenties controleren. Dat houdt op. Of het nu ophoudt of over een jaar maakt niet zoveel uit, want met de hand gaat dit niet lang meer gebeuren. En het werk is niet gekrompen. Er is meer dan eerst. Het is eindelijk het werk dat nooit mogelijk was.
De reden dat het gebeurde is economisch en niet technisch. Automatisering moest zich vroeger terugverdienen op volume, dus was het rendabel voor een bedrijf met vijfduizend accounts en twintig developers. Een zoekwoordtool op de Google Ads API, waar ik al twaalf jaar tegenaan schrijf, was drie of vier maanden werk om productiekwaliteit te halen voor eigen gebruik. Vandaag kost datzelfde ding drie dagen, een nieuwe automatisering een week, en hij draait parallel aan vijf andere dingen. Eén senior met goed gereedschap is nu genoeg.
Het vak is dus het toegangsbewijs, en de greep naar development en data is de voorsprong. Je moet PPC nog steeds begrijpen. Je hebt er alleen verbeelding, data, orchestratie en controle bij nodig. De schep doet de rest.
Begin bij wat jouw AI kan zien
Iedereen heeft dezelfde accountlogins, dus in toegang zit het verschil niet. Pak die ene dataset die je team steeds met de hand opnieuw ophaalt, laad hem ergens waar een model hem in seconden kan bevragen, en kijk hoeveel van je openstaande vragen tot één zin krimpen. Bij ons was het de dagelijkse platformlading, en die veranderde elk gesprek daarna.
Zet de vangrails in code voordat je schrijfrechten weggeeft
Prompts zijn verzoeken. Code is een regel. Voordat iets van jou in een live account schrijft, bepaal je wat simpelweg niet mag bestaan, wat eerst als dry run moet draaien, en welk uitgavenplafond bij welke persoon hoort. Laat het daarna regel voor regel goedkeuren, zodat een ongecontroleerde regel nooit draait.
Reken de analyse door die je drie jaar geleden in de kast zette
Neem die ene deliverable die je niet meer aanbood omdat niemand de uren wilde betalen. De gapanalyse, de exportstudie, de economie op productniveau. Reken hem opnieuw door tegen een machine die hem ‘s nachts draait en een mens die hem twintig minuten controleert. Om die arbitrage draait deze hele talk, en het raam staat nu open.
Vier toepassingen pasten niet meer in de talk. De Shopping-rapportage die Google je niet geeft, met zoekopdrachten op het niveau van één product, is al uitgeschreven. Marge binnen de conversies, afgeleide feeds en kortingscodes die op de achtergrond worden meegelezen zijn onderweg.
Neem het hele deck mee
Alle 67 slides van de PPC camp 2026-talk, in het Engels, als pdf. Laat je e-mail achter en het bestand is van jou.
Eén bestand, één lijst. Ik schrijf alleen als er iets te lezen valt.
Veelgestelde vragen
Waarom een MCP-server en niet gewoon calls naar de platform-API's?
Een API is geschreven voor een programma dat vooraf weet wat het wil. Een model beslist terwijl het draait, dus het model rechtstreeks op de API zetten betekent dat het code schrijft en uitvoert tegen een live klantaccount. Onze server geeft het in plaats daarvan recepten, die de verplichte velden en de limieten meedragen en er op elk platform hetzelfde uitzien.
Wat houdt de AI tegen om een account te slopen?
De regels staan in code, want een prompt is alleen een verzoek. Een verwijderoperatie bestaat niet, elke schrijfactie draait eerst als dry run, het account wordt gecontroleerd voordat het wordt aangeraakt, en elke specialist heeft een uitgavenplafond. Daarbovenop wordt elk voorstel regel voor regel goedgekeurd, en een regel die niemand heeft goedgekeurd draait nooit.
Welke klantdata gaat er in de modellen?
Geen naam, geen e-mail, geen adres en geen telefoonnummer. De klant is een intern ID dat niet aan een persoon te koppelen is. Wat er wel in gaat is de economie van de bestelling en het gedrag van cohorten en segmenten, op teamabonnementen met een getekende verwerkersovereenkomst.
Hoe lang heeft het gekost om dit te bouwen?
Acht maanden op volle snelheid, van januari tot het podium in augustus. Zeven systemen in productie, ongeveer 810.000 regels code in de draaiende systemen, gebruikt door zo’n twintig mensen. Zonder AI zou ik alleen de orchestrator al op twee tot drie jaar ontwikkeling zetten.
Is de video de originele opname van de talk?
Nee. De talk werd in het Tsjechisch gegeven en dit is een Engelse heropbouw, ingesproken met een kloon van mijn stem en scène voor scène opnieuw geanimeerd. De originele Tsjechische opname komt op het eigen YouTube-kanaal van uLab.
