Stel je twee webshops voor. De eerste haalt voor elke euro advertentiebudget zeven euro omzet terug. De tweede haalt er vier. Welke zou je willen runnen?
De meeste marketeers kiezen zonder nadenken de eerste. En toch is dat in de data van het Amsterdamse meetbedrijf Billy Grace precies de verkeerde gok. Billy Grace volgde 64 webshops over 2024 en 2025. De merken waarvan de omzet met 8% kromp, hadden een ROAS van 7,05. De merken die 93% groeiden, haalden een ROAS van 4,00.
Het merk met het mooiste dashboard verloor omzet. Dat is de ROAS-paradox.
Wat er verandert
ROAS (return on ad spend) is jarenlang het getal geweest waarop webshops hun advertentiebudget verdeelden. Het is makkelijk: omzet gedeeld door uitgaven, per campagne, per dag, in elk dashboard. Een hoge ROAS betekent budget erbij, een lage betekent budget eraf.
Maar ROAS meet niet wat advertenties veroorzaken. Het meet wat het meetsysteem aan advertenties kan toeschrijven. En dat lukt vooral onderin de funnel, waar de klant al wil kopen: iemand die je merknaam googelt, iemand die je retargetingadvertentie ziet na een bezoek aan je productpagina. Daar is de toegeschreven omzet hoog. Maar een flink deel van die mensen was ook zonder advertentie gekomen.
Billy Grace noemt ROAS daarom een oogstmetric. Het meet hoe goed je vraag binnenhaalt die er al is. Het meet niet of je nieuwe vraag maakt.
Welke aanname sneuvelt
De aanname is: een hoge ROAS is een teken dat je marketing werkt.
Dat het anders kan zitten, is geen theorie van één leverancier. Het is in grote experimenten gemeten.
eBay zette in 2012 zijn advertenties op de eigen merknaam uit bij Yahoo! en Microsoft. Vrijwel alle klikken en verkopen die daarmee verdwenen, kwamen alsnog binnen via de gewone zoekresultaten. De onderzoekers (Blake, Nosko en Tadelis, gepubliceerd in Econometrica) vonden geen meetbaar kortetermijneffect. Bij gewone zoekwoorden ging het grootste deel van het budget naar trouwe klanten die toch al kochten, met een gemiddeld negatief rendement.
Facebook liet onderzoekers van Northwestern University vijftien grote advertentie-experimenten vergelijken met de gangbare manieren van meten. De gangbare methoden zaten er vaak ver naast, in de helft van de gevallen een factor drie of meer. In een vervolgstudie was de meetfout het grootst in de bovenkant van de funnel, waar vraag wordt gemaakt.
Zet die twee naast elkaar en het patroon is helder. Onderin de funnel krijgen advertenties te veel krediet. Bovenin te weinig. Wie zijn budget op ROAS verdeelt, schuift dus geld van het werk dat vraag maakt naar het werk dat vraag oogst. Dat ziet er elk kwartaal efficiënter uit, totdat de voorraad vraag op is.
De cijfers van Billy Grace laten dat patroon zien. Groeiende merken gaven 44,5% van hun budget aan het midden en de bovenkant van de funnel. Krimpende merken 22,4%, en zetten driekwart op campagnes onderin. Groeiers spreidden ook meer over kanalen, met Meta, TikTok en Pinterest. Dalers leunden voor 74% op Google.
Wat je er eerlijk bij moet zeggen
Ik zou dit verhaal te mooi vinden als ik er niet bij zei wat Billy Grace zelf ook zegt.
De krimpende merken waren veel groter: in 2024 gemiddeld zeven keer, in 2025 nog ruim drie keer zo groot als de groeiers. Kleine merken groeien procentueel makkelijker. Grote merken hebben meer opgebouwde bekendheid om te oogsten. Een deel van de paradox is dus gewoon omvang en levensfase, niet alleen strategie. Het gaat bovendien om ongeveer dertien merken per groep, en Billy Grace verkoopt de meetsoftware die het rapport aanbeveelt. Het noemt zijn eigen bevindingen "observations, not causal claims."
Daarom zie ik de cijfers als illustratie, niet als bewijs. Het bewijs zit in de experimenten van eBay en Facebook. Die laten zien waarom een hoge ROAS kan misleiden. De Billy Grace-data laten zien hoe dat er in een dashboard uitziet.
Wat je nu anders moet doen
1. Lees een hoge ROAS als een vraag, niet als een antwoord. Leg hem naast je omzetgroei. Hoge ROAS en vlakke omzet is een waarschuwing: je bent waarschijnlijk aan het oogsten zonder bij te bouwen.
2. Stop met budget verdelen op gemiddelde ROAS. Het gemiddelde vertelt hoe een campagne het heeft gedaan. Het vertelt niet wat de volgende euro oplevert. Elke campagne raakt verzadigd: de eerste euro's bereiken de makkelijkste kopers, de laatste steeds moeilijkere. Een campagne met een gemiddelde ROAS van zeven kan voor de laatste euro's al onder break-even zitten. Voor de beslissing heb je de marginale ROAS nodig: wat levert één euro extra op, op het niveau waarop je nu zit?
3. Test je grootste oogstpost. Voor de meeste webshops zijn dat advertenties op de eigen merknaam. Zet ze een paar weken uit in een deel van je markt en kijk wat er met de totale omzet gebeurt, niet met de toegeschreven omzet. Dat is goedkoper dan elk meetmodel, en het geeft een antwoord dat geen dashboard je geeft.
4. Reken op een dip. Wie gaat bouwen, ziet eerst de verkeerde kant op. In onderzoek van meetbedrijf Fospha (ook een leverancier) stegen de kosten per nieuwe klant de eerste drie maanden met 33%. Na tien maanden lag de ROAS 27% hoger en de klantwervingskosten 41% lager dan bij merken die na drie maanden stopten. Wie elk kwartaal op ROAS afrekent, stopt precies op het verkeerde moment.
5. Stel je bureau zes vragen. Billy Grace sluit zijn rapport af met vragen voor de directie. Ze zijn het beste deel ervan:
- Wat is onze ROAS, en wat is onze omzetgroei?
- Welk deel van het budget gaat naar het midden en de bovenkant van de funnel?
- Kunnen we een verschuiving van 20% van ons grootste kanaal in cijfers verdedigen?
- Wat gebeurt er met onze ROAS onderin over zes maanden als we de bovenkant halveren?
- Welk deel van onze totale omzet claimt onze advertentiemeting, en stijgt dat?
- Welk deel van het extra budget ging naar een kanaal waar we vorig jaar nog niet zaten?
Wie ook maar drie van die vragen stelt, merkt snel dat de antwoorden ongemakkelijk zijn, of er niet zijn.
Wat ik verwacht
Ik verwacht dat ROAS de komende jaren dezelfde weg gaat als de klik in zoekmachines. Niet weg, wel gedegradeerd: van stuurgetal naar een van de getallen. Twee ontwikkelingen duwen die kant op. Advertentieplatforms sturen steeds meer zelf, met hun eigen algoritmes en hun eigen meting, waardoor hun ROAS steeds meer een cijfer van de verkoper wordt. En AI-assistenten nemen een deel van de oriëntatie over, waardoor nog meer vraag ontstaat op plekken die geen enkel dashboard ziet.
Het voordeel gaat naar bedrijven die durven te meten wat ze niet kunnen toeschrijven. Die een deel van hun budget bewust besteden aan werk dat er in het dashboard slechter uitziet, en dat met experimenten in plaats van met gevoel verantwoorden.
De kortste samenvatting
ROAS meet wat je kunt toeschrijven, niet wat je veroorzaakt, en toeschrijven lukt vooral onderin de funnel. Daardoor ziet oogsten er efficiënt uit en bouwen duur, ook als het andersom is. Een hoge ROAS kan dus betekenen dat je vraag binnenhaalt die je niet meer aanvult.
De vraag is dus niet hoe hoog je ROAS is. De vraag is waar de klanten van volgend jaar vandaan komen.
