Wat is de AI dark funnel? Heeft dit invloed op hoe we marketing meten?

De AI dark funnel is heel echt. Dit is wat er gebeurt:

De traditionele funnel:

Klant zoekt → Bezoekt website → Jij volgt interactie → Toewijzing aan marketing

De AI dark funnel:

Klant vraagt AI → AI maakt antwoord met jouw content → Klant neemt beslissing → Geen tracking mogelijk → Klant komt binnen als “direct”

Waarom dit belangrijk is:

Als iemand ChatGPT vraagt “Wat is de beste CRM voor kleine bedrijven?” en AI beveelt je concurrent aan, verlies je een touchpoint dat je niet eens kunt zien.

De omvang:

De ongemakkelijke realiteit:

Een aanzienlijk deel van klantbeslissingen vindt nu plaats in een black box. Jouw content kan wel degelijk invloed hebben, maar je kunt het niet meten.

Praktijkvoorbeeld uit ons bedrijf:

Wat we opmerkten:

Een prospect belde voor een demo. Op de vraag hoe ze ons gevonden hadden, zeiden ze: “Ik heb ChatGPT gevraagd naar projectmanagementtools voor remote teams. Jullie werden aanbevolen.”

Wat onze analytics lieten zien:

• Direct verkeer naar de prijs-pagina
• Geen eerdere bezoeken geregistreerd
• Geen campagne-attributie
• Geen content-engagement gevolgd

Wat er daadwerkelijk gebeurde:

De hele onderzoeks- en evaluatiereis vond plaats binnen ChatGPT. Wij zagen ze pas toen ze klaar waren om te kopen.

Het attributiegat:

In ons CRM heeft deze lead geen bronattributie. Maar de échte bron was de aanbeveling door ChatGPT. Dat is volledig onzichtbaar.

Wat dit betekent:

Onze contentmarketing werkt - AI beveelt ons aan. Maar we kunnen niet meten welke content of activiteiten tot die aanbeveling hebben geleid.

De meetkloof in detail:

Wat traditionele analytics WEL kunnen meten:

• Websitebezoek van AI-verwijzers (wanneer op links geklikt wordt)
• Conversie van herkenbaar AI-verkeer
• Enige stijging in branded search

Wat traditionele analytics NIET kunnen meten:

• Klantonderzoek dat plaatsvindt binnen AI-gesprekken
• Beslissingen op basis van AI-aanbevelingen
• Content die AI-aanbevelingen beïnvloedt
• Zichtbaarheid van concurrenten in AI-antwoorden

Het probleem:

Je marketing kan klanten effectief beïnvloeden via AI, maar je hebt geen manier om die invloed aan specifieke activiteiten toe te wijzen.

Voorbeeld:

Je blogpost zit in de trainingsdata van ChatGPT. Wanneer klanten vragen stellen, gebruikt ChatGPT jouw content. Klant koopt bij jou. Maar je kunt de blogpost niet aan de verkoop koppelen.

Het attributienachtmerrie:

Zelfs met geavanceerde attributiemodellen komen AI-beïnvloede beslissingen binnen als “direct”, “organisch branded search” of gewoon onaangewezen.

Proxy-metrics aanpak:

Omdat we directe attributie niet kunnen meten, volgen we proxy’s:

AI-zichtbaarheidsmetrics:

Correlatiemetrics:

Onze bevinding:

Wanneer onze AI-zichtbaarheid stijgt, zien we een overeenkomstige stijging in:

• Zoekvolume op merk (1-2 weken vertraging)
• Direct verkeer (2-3 weken vertraging)
• Zelfgerapporteerde AI-attributie

De conclusie:

We kunnen geen causaliteit bewijzen, maar de correlatie rechtvaardigt de investering.

Strategische reactie op de dark funnel:

Accepteer de realiteit:

Een deel van marketinginvloed is nu niet meetbaar. Dit is blijvend. Pas je mindset en processen daarop aan.

Het strategisch kader:

1. Optimaliseer voor AI-aanwezigheid ongeacht attributie:

• Investeer in content die AI zal citeren
• Bouw merkautoriteitssignalen op
• Monitor AI-zichtbaarheid als kern-KPI

2. Gebruik proxy-metingen voor beslissingen:

• AI share of voice
• Zelfgerapporteerde attributie
• Branded search correlatie

3. Verschuif resource-allocatie:

• Deel van het budget inzetten voor AI-zichtbaarheid zonder directe conversies te verwachten
• Zie AI-optimalisatie als merkbekendheid-advertising

4. Opleiden van stakeholders:

• Leg uit wat de dark funnel is
• Stel verwachtingen qua meetbaarheid bij
• Toon proxy-metrics als validatie

De winnende bedrijven:

Zij die investeren in AI-zichtbaarheid, zelfs als ze niet perfect kunnen attribueren. Ze vertrouwen erop dat invloed plaatsvindt, ook als dat niet direct meetbaar is.

Dit is verhelderend. Mijn conclusie:

De AI dark funnel is echt:

• Klantonderzoek vindt plaats binnen AI
• Traditionele analytics kunnen dit niet volgen
• Verschijnt als onverklaard “direct” verkeer
• Betreft een aanzienlijk en groeiend deel van de klantreis

Praktische reactie:

1. Voeg zelfgerapporteerde attributie toe:

• “Hoe heb je van ons gehoord?” op alle formulieren
• AI-opties expliciet opnemen
• Kruisverwijzing met analytics

2. Volg AI-zichtbaarheid apart:

• Zet Am I Cited-monitoring op
• Volg share of voice versus concurrenten
• Rapporteer als parallelle KPI-set

3. Pas attributiefilosofie aan:

• Maak “meetbare” en “AI-invloed” buckets
• Gebruik correlaties voor schatting
• Accepteer een stuk niet-meetbare invloed

4. Opleiden van het management:

• Leg de dark funnel realiteit uit
• Toon proxy-metrics als validatie
• Stel realistische verwachtingen qua meetbaarheid

De mindset:

Marketinginvloed is groter dan wat we kunnen meten. Optimaliseer voor AI-aanwezigheid omdat we weten dat het werkt, ook als we het niet direct kunnen bewijzen.

Dank voor de verheldering.

De toekomst van meting in het AI-tijdperk:

Wat mogelijk verandert:

1. AI-platforms delen data – Attributiepartnerschappen mogelijk
2. Zelfrapportage wordt standaard – “Hoe heb je van ons gehoord” overal
3. Correlatiemodellen verbeteren – Betere AI-zichtbaarheid → uitkomstcorrelaties
4. Merkmetrics herleven – Merkbekendheidsmeting wordt belangrijker

Wat waarschijnlijk niet verandert:

De fundamentele realiteit dat klantbeslissingen binnen AI-gesprekken grotendeels onzichtbaar blijven voor traditionele tracking.

Bereid je voor op:

Een wereld waarin marketing-ROI deels meetbaar en deels afgeleid is. Bedrijven die dit accepteren en daarop optimaliseren, presteren beter dan zij die wachten op perfecte attributie.

Perspectief op executive communicatie:

Hoe leg je de dark funnel uit aan het management:

Zeg niet: “We kunnen onze marketing niet meer meten.”

Zeg wel: “Klantenoriëntatie vindt steeds meer plaats op AI-platforms waar traditionele tracking niet werkt. We passen onze meetstrategie aan door AI-zichtbaarheid naast traditionele attributie te rapporteren.”

Het verhaal:

• De markt verandert (AI-adoptie)
• Onze meting past zich aan (nieuwe metrics)
• We investeren strategisch (AI-zichtbaarheid)
• We volgen proxy-indicatoren (correlatiedata)

Wat het management nodig heeft:

1. Erkenning dat het speelveld veranderd is
2. Vertrouwen dat je je aanpast
3. Nieuwe metrics om prestaties te evalueren
4. Koppeling naar bedrijfsresultaten

Breng dit niet als een probleem, maar als een strategische aanpassing aan de marktrealiteit.

Concurrentieperspectief op de dark funnel:

De kans:

Terwijl de meeste bedrijven in verwarring zijn over AI-attributie, kun jij voordeel behalen door:

1. Investeren waar anderen twijfelen – AI-zichtbaarheid optimaliseren
2. Meten wat mogelijk is – AI share of voice
3. Handelen op basis van correlaties – Ook zonder perfecte attributie

Het risico:

Concurrenten die dit als eerste begrijpen, pakken AI-zichtbaarheid terwijl jij wacht op perfecte meetbaarheid.

De concurrentierealiteit:

In de AI dark funnel geldt: zichtbaarheid = invloed. Misschien kun je het niet bewijzen in je attributiemodel, maar klanten worden beïnvloed.

Wees zichtbaar of onzichtbaar. Het attributiemodel mag je niet weerhouden van concurreren.