Er is iets veranderd in hoe het werk in Google Ads gedaan wordt, en het gaat verder dan een nieuwe chatbot. AI kan inmiddels écht werk uitvoeren: onderzoek doen, data analyseren, campagnes opbouwen, rapportages schrijven en wijzigingen klaarzetten. Naast jou, op jouw instructie, terwijl jij koffie haalt.
Dat klinkt hypey. Ik weet het. Maar het is wel wat er nu gebeurt.
Hoe zijn we hier gekomen
De fases spreken redelijk voor zich. Wat telt is waar de knip zit: tussen fase 3 en fase 4. In de chat-fase vroeg je een model om een tekst of een idee, en deed jij vervolgens het werk. In de agentic fase geef je een opdracht, en wordt het werk uitgevoerd.
Dat is een groter verschil dan het lijkt. Er is weinig reden meer om het meeste handwerk zelf te doen als een agent het naast je kan uitvoeren. Let op het woord naast: de agent is je copiloot, jij houdt de regie. Fase 5, waarin AI beslist zonder mens in de loop, is nadrukkelijk nog niet waar we zijn, en voor advertentiebudget van een klant zou ik daar ook geen haast mee maken.
Je voorsprong zit niet in de agents
Hier gaat het bij de meeste mensen mis. Ze denken dat de agent de voorsprong is.
Dat is hij niet. Iedereen heeft toegang tot dezelfde modellen en dezelfde agents. Je concurrent draait morgen dezelfde tools als jij, voor hetzelfde geld. Een agent zonder context is een gretige stagiair die het internet heeft gelezen: hij levert snel iets op, en het is precies zo generiek als het klinkt.
Je voorsprong zit in het besturingssysteem dat je in je agents stopt. Dat is dezelfde gedachte als in ai-agents zijn belangrijker dan ai-modellen: het model is de wisselbare motor, wat jij eronder legt is het bezit dat blijft groeien.
Drie lagen die je zelf bouwt
Laag 1, de kennisbank. Alles wat jij weet over Google Ads én over deze specifieke klant. Mentale modellen, frameworks, richtlijnen, checklists. Maar ook de dingen die nergens in de interface staan: de marges, welke conversieactie echt telt, welke afspraken er met de klant zijn. Zonder die laag beantwoordt je agent vragen met wat er gemiddeld op internet staat.
Laag 2, de SOP's. Die kennis wordt gebruikt om stap-voor-stap-procedures te voeden voor concrete taken. Hoe schrijf je hier een RSA. Hoe audit je een account. Hoe bouw je een landingspagina. Dit is het saaie deel dat de meeste mensen overslaan, en precies het deel dat het verschil maakt tussen een leuk antwoord en uitvoerbaar werk.
Laag 3, AI-ready skills. Die SOP's zet je om in herhaalbare taken die je agent direct kan uitvoeren, zodat je niet elke keer opnieuw hoeft uit te leggen wat de bedoeling is. Hoe je zo'n bibliotheek opbouwt schreef ik uit in begin je AI-strategie met een skill library.
De volgorde is niet vrijblijvend. Skills zonder SOP's worden losse trucjes. SOP's zonder kennisbank worden generieke procedures die niet weten wat bij deze klant waar is.
Hoe ik dit zelf heb ingericht
Bij mij zit de kennisbank per klant in LeadForge: alles over het merk, de markt en de cijfers op één plek. Daarbovenop draait een agentspace per kanaal, met een eigen agent voor development, SEA, SEO, content, CRO, data en strategie. Elke agent heeft zijn eigen skills en zijn eigen geheugen.
Dat geheugen is de laag die het vaakst wordt vergeten. Een agent die niet weet wat je in maart al hebt geprobeerd, stelt het in september vrolijk opnieuw voor. Hoe je dat oplost, en waarom er juist géén cijfers in dat geheugen horen, staat in de geheugenlaag voor je Google Ads-agents.
Wat het kost, en waar het misgaat
Zo'n besturingssysteem bouwen kost tijd. Het is geen middag werk, het is maanden doorbouwen en onderhouden. Maar het is het verschil tussen middelmatige output en agents die taken uitvoeren op het niveau waarop jij ze zou uitvoeren.
Twee valkuilen zie ik het vaakst. De eerste is beginnen bij de tools: eerst agents installeren, dan pas bedenken wat ze moeten weten. Draai het om. De tweede is de agent zonder rem laten muteren. Laat werk voorleggen in plaats van doorvoeren, zeker bij biedingen en budgetten. Jij beslist wat er live gaat, en waarom.
En de belangrijkste nuance: dit maakt je uitvoering sneller en beter, geen slechte strategie goed. Zit je probleem in je propositie of je marges, dan versnelt een agent alleen maar de verkeerde kant op. Daarover schreef ik in adverteren vergroot wat er al is.
Waar je morgen kunt beginnen
Je hoeft niet met een compleet systeem te starten. Pak één taak die je elke week herhaalt en die je goed kunt uitleggen. Een zoektermenanalyse, bijvoorbeeld, of het opstellen van een maandrapport.
- Schrijf op hoe jij die taak doet, in stappen, inclusief wat je juist niet doet.
- Voeg de klantfeiten toe die je nodig hebt: marges, doelen, welke conversieactie telt.
- Zet dat om in een skill die je agent kan aanroepen, en laat het resultaat aan jou voorleggen.
- Corrigeer de procedure zodra de uitkomst niet klopt, niet de losse output.
Na een paar van die taken heb je iets dat niemand van je kan kopiëren, want het is jouw manier van werken in een vorm die een machine kan uitvoeren.
Tot slot
Het agentic tijdperk gaat niet over wie de nieuwste agent heeft. Dat wordt binnen een jaar een commodity. Het gaat over wie de moeite heeft genomen zijn eigen kennis, procedures en skills op te schrijven, zodat die agent er iets zinnigs mee kan doen.
De agent is de motor. Het besturingssysteem eronder is van jou.