Zo onderzoek je advertenties van concurrenten: De ultieme analysegids

De wereld van digitale advertenties verandert in een oogwenk—voor je het weet, heeft je concurrent alweer een nieuwe campagne live staan, een andere actie getest of hun boodschap aangepast. Uit eigen ervaring weet ik: merken die actief advertenties van concurrenten onderzoeken, zijn niet de volgers, maar juist de koplopers. In de huidige drukke markt is een goede analyse van concurrentie-advertenties geen luxe, maar pure noodzaak voor iedereen die serieus wil groeien—of je nu in sales, marketing of operations werkt.

Laten we eerlijk zijn: de uitgaven aan digitale advertenties zijn nog nooit zo hoog geweest. dat merken hun budgetten over meer kanalen en platformen verspreiden dan ooit. Maar hier zit de crux: bedrijven die analyse van concurrentie-advertenties serieus nemen, en draaien effectievere campagnes. Wil je trends spotten, creatieve strategieën ontdekken en je eigen prestaties vergelijken? Dan heb je een gestructureerde aanpak nodig die verder gaat dan nattevingerwerk.

In deze gids neem ik je stap voor stap mee in het onderzoeken van concurrentie-advertenties—met moderne webscraping- en AI-tools (zoals )—zodat je ruwe advertentiegegevens omzet in bruikbare inzichten en je altijd een stap voor blijft op je concurrenten.

Waarom analyse van concurrentie-advertenties onmisbaar is voor jouw bedrijf

Waarom zou je tijd steken in het onderzoeken van advertenties van concurrenten? Het draait om veel meer dan alleen ‘spieken’. Als je het slim aanpakt, helpt concurrentie-analyse je om:

• Trends snel te spotten: Ontdek welke aanbiedingen, visuals en boodschappen werken—nog voordat ze mainstream zijn.
• Kansen en gaten te vinden: Zie waar je concurrenten steken laten vallen, zodat jij het verschil kunt maken.
• Je eigen advertentiestrategie te verbeteren: Optimaliseer je targeting, creatie en waardepropositie op basis van wat écht werkt in jouw markt.
• Je rendement te verhogen: Adverteerders die sturen op data, en draaien efficiëntere campagnes.

Zoals het mooi zegt: “Je wilt minimaal gelijkwaardig zijn aan je concurrenten—of ze zelfs overtreffen.” Of je nu leads binnenhaalt, nieuwe producten lanceert of je marktaandeel verdedigt, concurrentie-analyse is de snelste route naar slimmere, gerichtere keuzes.

Praktische impact

Ik heb teams gezien die concurrentie-analyse inzetten om:

• Meer leads te scoren: Door succesvolle advertentieformats en aanbiedingen slim te kopiëren.
• Boodschappen te verfijnen: Door te ontdekken welke waardeproposities aanslaan in hun niche.
• Conversiepercentages te verhogen: Door te leren van de landingspagina’s en call-to-actions van concurrenten.

Dit is geen theorie— ziet een hoger rendement door concurrentieplanning en -analyse. Kortom: als je geen concurrentie-advertenties onderzoekt, laat je kansen én omzet liggen.

Wat houdt analyse van concurrentie-advertenties precies in?

Even terug naar de basis. Analyse van concurrentie-advertenties betekent dat je systematisch de campagnes van je concurrenten verzamelt, bekijkt en interpreteert—over zoekmachines, social media, display en meer—om je eigen strategie te verbeteren ().

Zie het als het analyseren van de tegenstander voor een belangrijke wedstrijd. Je kijkt niet alleen naar de score, maar bestudeert hun tactiek, opstelling en strategie—zodat je je eigen spel kunt aanpassen.

Traditioneel versus modern

Vroeger betekende concurrentieonderzoek:

• Handmatig zoeken naar advertenties in Google of social media
• Externe tools gebruiken voor globale data over budgetten en zoekwoorden
• Vertrouwen op losse verhalen of rapporten van bureaus

Met moderne, datagedreven methodes (zoals webscraping en AI) kun je:

• Echte advertentiecontent, teksten en landingspagina’s op grote schaal verzamelen
• Targeting en timing van campagnes analyseren
• Prestaties benchmarken met echte engagementdata

Een typische workflow voor concurrentie-analyse ziet er zo uit:

1. Bepaal je concurrenten en platforms (Google, Meta, TikTok, enz.)
2. Verzamel advertentiegegevens (teksten, visuals, URLs, aanbiedingen)
3. Structureren en opschonen van data
4. Analyseren op trends, kansen en hiaten
5. Inzichten toepassen op je eigen campagnes

Traditioneel versus modern: advertenties van concurrenten onderzoeken

Laten we de oude en nieuwe aanpak naast elkaar leggen:

Tools als SEMrush, SpyFu en Adbeat geven schattingen van zoekwoorden en budgetten, maar missen vaak het creatieve ‘waarom’ achter de advertenties (). Moderne tools (zoals ) laten je juist diep in de advertentiecontent, landingspagina’s en creatieve strategieën duiken—voor een veel rijker inzicht.

Advertentiegegevens van concurrenten verzamelen met webscraping

Hier wordt het pas echt interessant. Webscraping maakt het mogelijk om advertentiegegevens direct van de bron te halen—je bent niet langer afhankelijk van samenvattingen van derden of verouderde screenshots. Je kunt nu:

• Echte advertentieteksten, afbeeldingen en aanbiedingen verzamelen van Google Ads, Meta Ad Library, TikTok en meer
• Landingspagina-URLs vastleggen om de volledige conversieflow te zien
• Creatieve trends en targeting ontdekken (zoals doelgroepsegmenten of geografische targeting)

Met tools als automatiseer je dit proces—en verzamel je in een paar minuten tientallen of zelfs honderden advertenties.

Belangrijke platforms voor advertentie-scraping

• Google Ads Transparency Center: Bekijk zoek- en display-advertenties per merk of zoekwoord ()
• Meta Ad Library: Doorzoek Facebook- en Instagram-advertenties per adverteerder
• TikTok Ad Library: Ontdek TikTok-advertenties en trends
• LinkedIn Ads: Bekijk gesponsorde content en targetingdetails

Welke gegevens moet je verzamelen bij concurrentieonderzoek?

Richt je bij het scrapen van advertenties op deze velden:

• Advertentietekst: Koppen, beschrijvingen en hoofdtekst—onthult boodschap en waardepropositie
• Visuals: Afbeeldingen, video’s en design—laat creatieve stijl en trends zien
• Aanbiedingsdetails: Kortingen, bundels, tijdelijke acties—zie wat converteert
• Landingspagina-URLs: Waar de advertentie naartoe leidt—analyseer de funnel
• Call-to-action (CTA): “Nu kopen”, “Meer info”, enz.—zie wat aanzet tot klikken
• Targeting-signalen: Locatie, doelgroep, apparaat of zoekwoord (indien beschikbaar)
• Duur & frequentie van advertenties: Hoe lang en hoe vaak advertenties draaien—herken evergreen versus seizoenscampagnes

Waarom is dit belangrijk? Gestructureerde, gedetailleerde data maakt het mogelijk om te benchmarken, vergelijken en optimaliseren—in plaats van alleen maar te kijken naar wat je concurrenten doen ().

Hoe Thunderbit het verzamelen van advertentiegegevens makkelijk maakt

Tijd om het jezelf makkelijk te maken. is een AI-gedreven Chrome-extensie die concurrentieonderzoek super eenvoudig maakt.

Zo stroomlijnt Thunderbit het proces:

• AI Suggest Fields: Open de advertentiebibliotheek of landingspagina, klik op “AI Suggest Fields” en Thunderbit scant de pagina—en stelt kolommen voor als “Advertentiekop”, “Aanbieding”, “Afbeeldings-URL”, “CTA” en meer.
• Subpagina-scraping: Meer details nodig? Thunderbit volgt links (zoals “Meer info”) en verrijkt je dataset met landingspagina-informatie, productspecificaties of prijzen.
• Directe data-export: Exporteer je gestructureerde advertentiegegevens direct naar Excel, Google Sheets, Notion of Airtable—zonder handmatig kopiëren.
• Templates voor populaire platforms: Voor sites als Google Ads of Meta Ad Library zijn er kant-en-klare sjablonen—je kunt dus direct aan de slag.

Thunderbit’s AI is niet alleen snel, maar ook slim. Het kan advertentiecontent labelen, categoriseren en zelfs direct vertalen, waardoor je analyse scherper en bruikbaarder wordt ().

Thunderbit-functies voor concurrentie-analyse

• AI-veldlabeling: Herkent automatisch advertentie-elementen (kop, aanbieding, CTA, enz.)
• Subpagina- & paginatie-scraping: Verzamel data uit meerpaginabibliotheken of campagnelijsten
• Bulk scraping: Analyseer tientallen of honderden advertenties tegelijk—zonder limiet of extra kosten
• Aangepaste veldprompts: Voeg eigen instructies toe om specifieke data te extraheren (zoals “haal kortingspercentage op”)
• Gratis data-export: Download of synchroniseer je data met je favoriete tools

In tegenstelling tot traditionele tools is Thunderbit gemaakt voor zakelijke gebruikers—geen code, geen ingewikkelde sjablonen, alleen resultaat.

Stappenplan: Zo onderzoek je advertenties van concurrenten met Thunderbit

Zelf aan de slag? Zo pak je het aan met Thunderbit:

1. Installeer de Thunderbit Chrome-extensie

Ga naar de en voeg Thunderbit toe aan je browser. Maak een gratis account aan (met het gratis pakket kun je tot 6 pagina’s scrapen).

2. Kies je doelplatform

Open de advertentiebibliotheek of landingspagina van je concurrent die je wilt analyseren—Google Ads Transparency Center, Meta Ad Library, TikTok of een andere openbare advertentie-archief.

3. Start Thunderbit en gebruik AI Suggest Fields

Klik op het Thunderbit-icoon en vervolgens op “AI Suggest Fields”. Thunderbit scant de pagina en stelt kolommen voor zoals:

• Advertentiekop
• Beschrijving
• Afbeelding/video-URL
• Aanbieding/korting
• CTA
• Landingspagina-URL

Je kunt deze velden aanpassen of eigen velden toevoegen (bijvoorbeeld “haal promotiecode op”).

4. Scrape de data

Klik op “Scrape”. Thunderbit haalt de advertentiegegevens op, verwerkt paginatie en volgt subpagina’s als je meer details wilt (zoals volledige landingspagina-inhoud).

5. Exporteer en analyseer

Is je data klaar? Exporteer deze naar Excel, Google Sheets, Notion of Airtable. Je hebt nu een gestructureerde dataset voor analyse—zonder handmatig werk of screenshots.

Pro tips

• Pas aan per platform: Google Ads, Meta en TikTok hebben elk hun eigen indeling—Thunderbit’s AI past zich aan, maar je kunt velden verder finetunen.
• Gebruik subpagina-scraping voor landingspagina’s: Wil je weten waar de advertentie naartoe leidt? Zet subpagina-scraping aan voor volledige funneldata.
• Plan terugkerende scrapes: Houd concurrenten structureel in de gaten door Thunderbit dagelijks of wekelijks te laten draaien.

Voorbeeldworkflow: Google Ads en social media-advertenties analyseren

Een praktijkvoorbeeld: advertenties van concurrenten scrapen uit het Google Ads Transparency Center.

1. Open Google Ads Transparency Center en zoek op het merk van je concurrent.
2. Start Thunderbit en gebruik “AI Suggest Fields” om te extraheren:
   • Advertentiekop
   • Beschrijving
   • Weergave-URL
   • Finale landingspagina-URL
   • Afbeelding of video
   • Aanbiedingsdetails (indien aanwezig)
3. Scrape alle pagina’s (Thunderbit regelt de paginatie automatisch).
4. Exporteer naar Google Sheets voor verdere analyse.
5. (Optioneel) Scrape landingspagina’s van elke advertentie om de funnel te analyseren.

Dit werkt net zo goed met Meta Ad Library, TikTok Ad Library of LinkedIn Sponsored Content.

Gegevens van concurrenten analyseren en interpreteren

Nu begint het echte werk: van ruwe data naar inzichten.

Belangrijke metrics om te beoordelen

• Advertentiefrequentie & -duur: Welke advertenties draaien het langst? Evergreen-campagnes zijn vaak toppers ().
• Creatieve variaties: Hoeveel versies van dezelfde boodschap? Spot A/B-tests en trends.
• Engagement-signalen: Let op likes, shares of reacties (indien beschikbaar).
• Consistentie van landingspagina: Sluit de landingspagina aan bij de advertentie? Consistentie verhoogt conversie.
• Type aanbiedingen: Bieden concurrenten kortingen, bundels of gratis proefperiodes? Volg de trends.

Eenvoudig analysemodel

1. Frequentietellingen: Welke koppen, CTA’s of aanbiedingen komen het meest voor?
2. Trendspotting: Zijn er seizoenspieken of nieuwe creatieve formats?
3. Gap-analyse: Wat laten concurrenten liggen? (bijv. geen video’s, zwakke CTA’s)
4. SWOT-analyse: Sterktes, zwaktes, kansen en bedreigingen in de advertentie-aanpak ().

AI inzetten voor diepere concurrentie-analyse

Hier schitteren de AI-functies van Thunderbit:

• Automatische tagging: AI labelt advertenties op thema, aanbod of stijl—zodat je snel kunt segmenteren en vergelijken.
• Categorisatie: Groepeer advertenties op product, funnel-fase of doelgroep voor diepere inzichten.
• Formatteren & verrijken: AI kan rommelige data netjes maken, landingspagina’s samenvatten of zelfs advertenties vertalen voor internationale analyse.
• Patroonherkenning: AI ontdekt trends en uitschieters sneller dan handmatig—en onthult verborgen kansen of risico’s ().

In vergelijking met ouderwets handmatig werk zijn AI-gedreven workflows niet alleen sneller, maar ook slimmer en schaalbaarder.

Van inzicht naar actie: optimaliseer je eigen advertentiestrategie

Je hebt nu de data—wat nu? Zo zet je je inzichten om in resultaat:

• Test nieuwe creatieve concepten: Gebruik succesvolle koppen, visuals of CTA’s als inspiratie (met je eigen draai).
• Verbeter je aanbod: Bieden concurrenten “20% korting”? Probeer een bundel of een sterkere garantie.
• Pas targeting aan: Ontdek waar concurrenten kansen laten liggen (zoals onbenutte regio’s of segmenten) en speel daarop in.
• Blijf monitoren: Plan terugkerende scrapes om altijd op de hoogte te zijn van nieuwe campagnes en trends.

De beste teams zien concurrentieonderzoek als een doorlopend proces—geen eenmalig project. Door continu te monitoren, ben je altijd klaar om te schakelen en je concurrenten voor te blijven.

Samenvatting & belangrijkste punten

Nog even kort op een rij:

• Advertenties van concurrenten onderzoeken is essentieel om trends te spotten, je strategie te verbeteren en je rendement te verhogen.
• Moderne, datagedreven methodes (zoals webscraping en AI) leveren diepere en bruikbaardere inzichten dan traditionele aanpakken.
• Thunderbit maakt advertentieonderzoek makkelijk—met AI-veldherkenning, subpagina-scraping en directe export naar je favoriete tools.
• Gestructureerde analyse en AI-tagging helpen je om snel van ruwe data naar echte impact te gaan.
• Continu monitoren en bijsturen is de sleutel tot succes in digitale advertising.

Klaar om je advertentieonderzoek naar een hoger niveau te tillen? , begin met het scrapen van concurrentie-advertenties en maak van inzichten je volgende winnende campagne. Meer tips en verdieping vind je op de .

Veelgestelde vragen

1. Waarom is het onderzoeken van concurrentie-advertenties belangrijk voor mijn bedrijf?
Door advertenties van concurrenten te analyseren, ontdek je markttrends, vind je kansen en optimaliseer je je eigen strategie—wat leidt tot meer rendement en effectievere campagnes.

2. Welke advertentiegegevens van concurrenten moet ik verzamelen?
Richt je op advertentieteksten, visuals, aanbiedingen, landingspagina-URLs, CTA’s, targeting-signalen en campagnetiming. Deze velden vormen de basis voor bruikbare analyses.

3. Hoe helpt Thunderbit bij concurrentieonderzoek?
Met de AI-webscraper van Thunderbit kun je gestructureerde advertentiegegevens van platforms als Google Ads en Meta Ad Library in enkele klikken verzamelen—zonder technische kennis.

4. Kan ik met Thunderbit ook landingspagina’s en funnels analyseren?
Zeker! Met subpagina-scraping kun je advertentielinks volgen en de inhoud van landingspagina’s extraheren, zodat je de volledige conversieflow kunt analyseren.

5. Hoe vaak moet ik advertenties van concurrenten monitoren?
Doorlopend monitoren is het beste—plan terugkerende scrapes met Thunderbit om altijd op de hoogte te blijven van nieuwe campagnes, trends en aanbiedingen.

Klaar om je concurrenten te slim af te zijn? Start vandaag nog met je volgende concurrentie-analyse met Thunderbit.

Meer weten?