Atlas
Atlas › Het attributiegat

Meta en Google claimen samen meer omzet dan je webshop draait.

Tel je de omzet uit Meta Ads Manager en Google Ads bij elkaar op, dan kom je vrijwel altijd hoger uit dan wat er in je webshop staat. Dat verschil heet het attributiegat. Hier staat waar het vandaan komt en wat je ermee doet.

Laatst bijgewerkt 29 juli 2026 · Atlas Media Labs

Je opent Meta Ads Manager: € 42.000 omzet. Je opent Google Ads: € 38.000 omzet. Samen € 80.000. Je opent je webshop: € 61.000. Er is geen fout gemaakt, en toch klopt er € 19.000 niet. Dat verschil is het attributiegat.

Waarom dit gebeurt

Elk platform rapporteert de conversies die het aan zichzelf toeschrijft. Geen van beide weet wat de ander heeft geclaimd. Vier mechanismen doen het meeste werk.

Overlappende attributievensters

Iemand klikt maandag op je Meta-advertentie, zoekt donderdag op je merknaam, klikt op je Google-advertentie en bestelt. Meta telt de order, Google telt de order. Eén order, twee keer geteld, allebei volgens hun eigen regels correct.

View-through conversies

Meta telt standaard ook conversies mee van mensen die je advertentie hebben gezien maar er niet op klikten. Dat venster staat vaak op een dag, soms langer. Bij merken met veel direct- en organisch verkeer vult die kolom zich met omzet die er sowieso was gekomen.

Gemodelleerde conversies

Sinds tracking beperkter is geworden, vullen beide platformen de gaten met schattingen. Die schattingen zijn niet willekeurig, maar ze zijn ook niet controleerbaar. Je kunt niet nagaan welke order erachter zit, want die order bestaat als losse regel niet.

Verschillende definities van hetzelfde getal

Het ene platform rekent met de conversiedatum, het andere met de klikdatum. Het ene meet inclusief btw, het andere exclusief. Het ene telt in jouw tijdzone, het andere in de accounttijdzone. Voor je aan attributie toekomt, verschuift je omzet al door de definities.

Hoe groot is jouw gat?

Reken het na met je eigen cijfers over dezelfde periode. Neem de omzet zoals je platformen die rapporteren, en de omzet zoals je webshop die telt.

Attributiegat-calculator
Geclaimd totaal—
Attributiegat—
Blended ROAS—

 

Wat het niet betekent

Een gat betekent niet dat je platformen liegen of dat je advertenties niet werken. Het betekent dat de som van losse platformrapportages geen bruikbaar totaal is. Een gat van 10 tot 20% is bij de meeste webshops normaal. Boven de 30% wordt het de moeite waard om je attributievensters en je view-throughinstellingen na te lopen.

Blended ROAS als tegengif

Blended ROAS negeert de vraag wie de conversie verdiende. Je deelt je totale omzet door je totale advertentie-uitgaven, over alle kanalen heen.

Blended ROAS blended ROAS = totale omzet (webshop) ÷ totale advertentie-uitgaven (alle kanalen)

Dat getal is niet perfect. Het bevat ook je organische omzet, je e-mail en je terugkerende klanten. Maar het heeft één eigenschap die de platformcijfers missen: het kan niet dubbel geteld worden. En omdat de teller uit je eigen boekhouding komt, is het narekenbaar.

Gebruik het zo: platformcijfers om campagnes onderling te vergelijken, blended om te beoordelen of je totale mediabudget nog rendeert. Zodra je blended ROAS daalt terwijl je platform-ROAS gelijk blijft, weet je dat er iets in de dubbeltelling is verschoven.

Wat je er concreet mee doet

  1. Zet één periode en één definitie vast. Zelfde begin- en einddatum, alles exclusief btw, alles in dezelfde tijdzone. Zonder dat vergelijk je niets.
  2. Kijk apart naar view-through. Zet in Meta de kolommen voor klik- en weergaveconversies naast elkaar. Vaak zit een groot deel van het gat in die ene kolom.
  3. Meet je merkverkeer apart. Zoekopdrachten op je eigen merknaam converteren bijna altijd. Die omzet zou er grotendeels ook zonder advertentie zijn geweest en vertekent zowel je ROAS als je gat.
  4. Rapporteer blended naast platform. Twee kolommen, elke maand, zodat je een trend opbouwt in plaats van een momentopname.
  5. Doe een uitzettest als het gat groot blijft. Een kanaal een week uitzetten en kijken wat je totale omzet doet, zegt meer dan welk attributiemodel ook. Reken erop dat het lawaaierig is en herhaal het.

Als je de rekensom niet met de hand wilt doen, staat er een gratis attributie-check op deze site. Die draait volledig in je browser, vraagt geen account en slaat niets op.

En zodra je omzetcijfers kloppen, is de volgende vraag wat je eraan overhoudt. Dat is POAS.

Veelgestelde vragen

Waarom claimen Meta en Google samen meer omzet dan mijn webshop draait?

Omdat elk platform alleen de conversies rapporteert die het aan zichzelf toeschrijft, zonder te weten wat de ander claimt. Eén order die via Meta én via Google is aangeraakt, telt bij beide mee. Daar komen view-through conversies, gemodelleerde conversies en verschillende definities van omzet en tijdzone bij.

Wat is een normaal attributiegat?

Bij de meeste webshops ligt het verschil tussen de som van de platformcijfers en de werkelijke omzet tussen de 10 en 20 procent. Boven de 30 procent is het de moeite waard om je attributievensters en je view-throughinstellingen na te lopen, en apart te kijken naar merkzoekverkeer.

Wat is blended ROAS?

Blended ROAS is je totale omzet uit je webshop gedeeld door je totale advertentie-uitgaven over alle kanalen. Het bevat ook je organische en e-mailomzet, dus het is geen zuivere maatstaf van je advertenties. Het voordeel is dat het niet dubbel geteld kan worden en dat de teller uit je eigen boekhouding komt.

Betekent een groot attributiegat dat mijn advertenties niet werken?

Nee. Het gat zegt iets over hoe conversies worden toegerekend, niet over of de advertenties effect hebben. De beste manier om dat laatste te toetsen is een uitzettest: een kanaal tijdelijk uitzetten en kijken wat je totale omzet doet. Reken erop dat de uitkomst lawaaierig is en herhaal de test.

Wil je dit niet elke maand met de hand narekenen?

Atlas koppelt je advertentieplatformen aan je webshop en rekent POAS elke dag opnieuw uit, per campagne en per product. Elk cijfer met de bron en het tijdvenster erbij, zodat je het kunt narekenen.

Demo op je eigen data →