AI-agents in marketing

Wat is een AI-agent precies?

Een AI-agent is een stuk software met een duidelijke opdracht, toegang tot data en tools, en de ruimte om zelf stappen te zetten om die opdracht uit te voeren. Waar een chatbot wacht tot jij een vraag stelt, gaat een agent zelf aan de slag: hij haalt data op, vergelijkt, rekent, schrijft een voorstel en zet dat klaar.

Het verschil met een gewone automatisering is dat een agent kan redeneren. Een regel in Google Ads zegt "pauzeer als de CPA boven de €50 komt". Een agent kijkt waarom de CPA stijgt, of het een uitschieter is of een trend, wat er tegelijk in andere kanalen gebeurt, en stelt dan iets voor.

Welke soorten agents zijn er in marketing?

Hoe werken agents samen met mensen?

De sterkste opzet is niet "AI doet alles", maar een vaste rolverdeling:

1. De agent verzamelt en rekent. Dat is werk dat mensen veel tijd kost en waar ze snel iets in missen.
2. De agent stelt voor. Met onderbouwing: welke data, welke afwijking, welk verwacht effect.
3. De specialist beoordeelt. Klopt het, past het bij de klant, bij het seizoen, bij afspraken die de agent niet kent?
4. De specialist beslist en voert uit. Of laat de agent uitvoeren na akkoord.
5. De agent meet het effect. Zo leert het systeem wat werkte.

Bij Rockwise geldt: niets gaat live zonder dat een mens het heeft gezien.

Wat kunnen agents niet?

• Context die niet in de data staat. Een agent weet niet dat de klant volgende week een beurs heeft, of dat een product uit voorraad gaat.
• Verantwoordelijkheid nemen. Een agent kan een budgetverschuiving voorstellen, maar niet uitleggen aan een klant waarom het de juiste keuze was.
• Smaak en merkgevoel. Een creatie-agent maakt snel varianten, maar of iets bij een merk past blijft mensenwerk.
• Garbage in, garbage out. Een agent is zo goed als de data die hij krijgt. Slechte tracking geeft slechte voorstellen.

Hoe begin je met agents?

1. Kies één terugkerende taak die veel tijd kost, bijvoorbeeld de dagelijkse controle van campagnes.
2. Zorg dat de data daarvoor betrouwbaar en op één plek beschikbaar is.
3. Laat de agent eerst alleen signaleren en voorstellen, nog niet uitvoeren.
4. Houd bij welke voorstellen je overneemt en waarom niet. Zo stel je de agent bij.
5. Breid pas uit naar meer taken als de eerste goed loopt.

Hoe werkt dit in Rockpit?

In Rockpit staan taken voor mens en AI op één lijst. Agents doen het voorwerk: de nachtelijke analyse, de signaleringen van 08:55, voorstellen voor zoektermen of budgetten en een eerste versie van de weekrapportage. Elke taak heeft een stap "ter controle" voordat er iets live gaat. Op de pagina met Rockpit-agents zie je per agent wat hij doet en welke data hij gebruikt.