🧱
Statische regels
Vooraf geprogrammeerde if/else-logica begrijpt niet waarom dezelfde biedaanpassing in de ene campagne meer klikken oplevert en in de andere juist minder.
Vertrouwd door resultaatgerichte retailteams
Samsung
•
AliExpress
•
TEMU
•
SHEIN
•
Alibaba
•
Booking.com
•
Acer
•
Xiaomi
•
Honor
•
El Corte Inglés
•
Samsung
•
AliExpress
•
TEMU
•
SHEIN
•
Alibaba
•
Booking.com
•
Acer
•
Xiaomi
•
Honor
•
El Corte Inglés
•
Samsung
•
AliExpress
•
TEMU
•
SHEIN
•
Alibaba
•
Booking.com
•
Acer
•
Xiaomi
•
Honor
•
El Corte Inglés
•
CSS-groeilaag
Extra Shopping-groei
Zonder self-bid druk
Jouw Google Ads blijft 100% leidend. Wij gebruiken predictieve logica om alleen díe Shopping-vraag te pakken die je nu laat liggen.
Niet in je eigen veiling
Jouw eigen Google Ads-campagnes worden nooit geraakt.
Predictieve AI-overlapbescherming
Proxy-data en marges bepalen real-time de kans op self-bid.
Alleen incrementele vraag
Meer Shopping-volume, zonder dat je CPC's onnodig stijgen.
Workflow: veilingmap
Signalen verzamelen
Prijs, marge en productvraag-proxy’s.
Voorspellende veilinglogica
Berekent hoe groot de kans is dat jij al zichtbaar bent.
Overlap boven drempel?
Te veel risico op jouw eigen veiling?
Risico
Veilig
Veiling overslaan
Geen actie.
Bid uitvoeren
Aparte groeilaag.
Jouw basis
Google Ads
campagne
Klassieke CSS
Parallelle
kopie
Zelfde veiling
Zelfde feed en budget raken exact dezelfde zoekvraag.
Resultaat
Self-bid druk
Je jaagt je eigen CPC omhoog en betaalt meer voor vraag die je al kon pakken.
Gebouwd voor incrementele vraag
Het doel is extra Shopping omzet uit veilingen en productkansen waar je eigen setup normaal niet op biedt.
Van statische modifiers naar adaptieve logica
Regels blijven belangrijk, maar worden guardrails in plaats van het hele brein van de campagne.
Feed intelligence inbegrepen
Titels, attributen, categorieën, seasonality en productcontext worden geanalyseerd voordat traffic wordt opgeschaald.
Enterprise controle
Aanbevelingen, limieten, audit trails en performance monitoring houden automatisering verantwoordelijk.
Het oude model is te grof
De meeste Shopping-systemen draaien nog op vaste modifier-logica.
Klassieke campaign engines nemen vaak beslissingen via statische regels: presteert desktop goed, dan desktop omhoog; zakt tablet, dan tablet omlaag. Dat werkt als basis, maar mist nuance wanneer klikken fluctueren, markten bewegen, producten trending worden of een campagne die eerder sterk was ineens momentum verliest.
📉
Verspild budget
Overbieden en onderbieden raken allebei de performance: de één verbrandt budget, de ander verbergt producten wanneer er vraag is.
🔍
Gemist productpotentieel
Sterke producten kunnen achterblijven omdat titelkwaliteit, timing, weer, regio, vraagverschuivingen of intent-signalen niet gekoppeld zijn.
Ons operating model
Een gecontroleerde AI-tech laag bovenop bewezen performance marketing.
We combineren deterministische campagneregels met een AI reasoning layer. Het resultaat is geen black box, maar een beslissysteem dat kan uitleggen waarom een product, tijdslot, apparaat, keywordcluster of budgetsegment meer of minder druk verdient.
01
Product- en feedanalyse
We inspecteren producttitels, categorieën, attributen, prijs, voorraad en feedvolledigheid. De engine kan schonere titels en sterkere Shopping-ready productdata voorstellen.
02
Keyword- en intentanalyse
Zoekgedrag, productwoorden, categorietaal en commerciële intentie worden geanalyseerd zodat producten preciezer aan vraag gekoppeld worden.
03
Marketing- en marktanalyse
Seasonality, speciale dagen, weer, regionale relevantie, media-invloed, microtrends en concurrentiebeweging worden bruikbare signalen.
04
Reasoning model aanbevelingen
In plaats van alleen correlaties te herkennen, beoordeelt de advisor waarschijnlijke oorzaken: waarom werkte desktop hier, waarom viel tablet daar weg en wat moeten we nu testen?
05
Google Ads en Bing-ready uitvoering
Aanbevelingen kunnen via een gemonitorde API-flow doorstromen naar biedaanpassingen, campagnesegmenten, productgroepen, titelverbeteringen en budgetallocatie.
AI performance capabilities
Wat we optimaliseren voordat we traffic opschalen.
De engine kijkt verder dan CPC. Hij bestudeert het product, de klant, het moment en de veilingcontext zodat elke bid een sterkere reden heeft om te bestaan.
🧠
AI Bid Advisor
Een reasoning layer beoordeelt historische en actuele performance voor slimmere bid-, device-, tijdslot- en budgetacties.
🛒
Producttiteloptimalisatie
Feedtitels kunnen worden opgeschoond, gescoord en herschreven voor duidelijkheid, Google Shopping relevantie en commerciële intentie.
📈
Trend- en keyword intelligence
De engine detecteert productvraag, stijgende zoektermen, zoektaal en microtrends voordat standaardrapportages ze duidelijk maken.
🌦️
Weer- en seasonality triggers
Producten kunnen meer of minder druk krijgen bij hittegolven, kou, regen, feestdagen, schoolperiodes en seizoenspieken.
🎯
Audience en persona signalen
We koppelen producten aan kooptypes, gebruiksmomenten en kortingsgevoeligheid voor scherpere segmentatie.
🛡️
Safety, audit en governance
Automatisering blijft beheerst via limieten, approval modes, rollbacklogica en transparante decision logging.
Hyper-data productverrijking
Producten worden rijker dan een feedregel.
Een normale feed zegt wat een product is. Onze verrijkingslaag voegt toe wanneer het waarschijnlijk verkoopt, waar het relevant is, wie het wil en welke externe signalen de vraag kunnen veranderen.
📆
Seasonality score
Relevantie per maand, seizoen en jaarlijkse verkoopperiode.
🎉
Special days targeting
Moederdag, Valentijn, Black Friday, Kerst en lokale momenten.
🌍
Regionale relevantie
Producten gedragen zich anders per land, klimaat en shopcultuur.
🌧️
Weerrelevantie
Regen, kou, hitte en storm kunnen zoek- en koopgedrag beïnvloeden.
🌡️
Temperatuurtriggers
Airco’s, dekens, jassen, zonnebrand en seizoensproducten kunnen reageren op drempels.
⚡
Microtrend-detectie
Plotselinge zoekpieken, social mentions en producthypes kunnen bid-signalen worden.
🕒
Uur-van-de-dag voorspelling
Sommige producten presteren beter in ochtend-, lunch-, avond- of weekendvensters.
📊
Promotietiming
Afprijsverwachting, soldenmomenten en kortingsgevoeligheid sturen bieddruk.
🎮
Gaming en events
Launches, toernooien en entertainmentmomenten kunnen categorieën liften.
🎬
Media influence
Series, films, influencers en virale momenten kunnen productvraag verschuiven.
🧑🤝🧑
Klantpersona’s
Producten worden gemapt op shopper types, van jonge ouders tot techliefhebbers.
🏷️
Crisisgevoeligheid
Energieprijzen, leveringszorgen of economische druk kunnen productvraag veranderen.
Voorbeeld output
AI Hyper-Data Prediction package
De engine zet ruwe context om naar concrete bid- en optimalisatievoorstellen die getest, goedgekeurd en gemonitord kunnen worden.
{
"event": "Black Friday demand",
"bid": "+15%",
"reason": "hogere koopintentie en historisch sterke conversieperiode"
"event": "30°C+ heatwave",
"bid": "-10%",
"reason": "lager online shopping momentum voor geselecteerde categorieën"
"event": "Rainy weekend",
"bid": "+5%",
"reason": "meer binnenmomenten en stijgende online intentie"
}
Anders by design
Anderen zetten campagnes op. Wij voegen een incrementeel performance systeem toe.
Het belangrijkste verschil: wij zijn gebouwd om extra bereik te creëren zonder je eigen veilingkosten op te drijven. We focussen op veilingen en kansen waar een shop normaal zelf niet op biedt.
| Onderwerp | Typische CSS / agency aanpak | ShopSailor CSS Performance |
|---|---|---|
| Auction strategy | Vaak worden extra Shopping-campagnes gelanceerd die kunnen concurreren met de eigen campagnes van de merchant. | Auction-safe lane: wij bieden niet bewust tegen jouw eigen Shopping-campagnes in dezelfde auction lane. |
| Decision logic | Vaste regels en brede modifiers bepalen wat er gebeurt. | Reasoned decisions: statische regels worden guardrails, terwijl de advisor context en waarschijnlijke oorzaken beoordeelt. |
| Productbegrip | Campagnes worden vooral op account-, campagne- of productgroepniveau beheerd. | Product intelligence: titels, attributen, categorie, seasonality, trendgevoeligheid en feedkwaliteit worden per product gescoord. |
| Optimalisatiediepte | Focus op CPC, ROAS en basis device/time adjustments. | Multi-signal engine: keyword-, product-, weer-, regio-, tijd-, persona- en promotiesignalen kunnen aanbevelingen beïnvloeden. |
| Controle | Automatisering wordt snel ondoorzichtig of handmatig werk blijft zwaar. | Enterprise workflow: aanbevelingen, tests, limieten, monitoring en audit logs houden het systeem verantwoordelijk. |