January 28, 2026
Online zichtbaarheid is er vaak wel: campagnes draaien, de website krijgt verkeer, er komen formulieren binnen. Alleen blijft het gevoel knagen dat de echte aanvragen uitblijven. In plaats van concrete projecten komen er vooral “info-aanvragen”, leveranciersvragen zonder duidelijke fit, of reacties die simpelweg nergens landen.
In industriële B2B wordt dat extra snel pijnlijk. Oplossingen zijn inhoudelijk complex, meerdere beslissers haken op verschillende momenten aan, en tussen de eerste klik en een order zitten vaak weken tot maanden. Zonder scherpe keuzes en duidelijke kwaliteitsgrenzen verandert online marketing al snel in een trechter die vooral ruis verzamelt.
De rest begint bij het goed afbakenen van wat online marketing hier wél moet doen en wat niet.
Online marketing in de industrie werkt pas echt wanneer het wordt benaderd als vraaggeneratie mét kwaliteitscontrole, niet als een oefening in “meer verkeer”. Search, LinkedIn en remarketing kunnen alle drie bijdragen, maar alleen als ze samen een logisch pad vormen richting een concrete use-case en een beslisser die een project daadwerkelijk kan starten.
Frameworks zoals “soorten online marketing” of de “7 P’s” zijn op zichzelf niet verkeerd, maar blijven abstract zolang ze niet worden vertaald naar twee dingen die in industrie allesbepalend zijn: koopfase en DMU. Die DMU bestaat in de praktijk uit een combinatie van engineering, operations, procurement en management, met ieder een eigen afwegingskader.
Dat verklaart ook de meest gehoorde frustratie: “Waarom levert online marketing ons in de industrie vooral algemene leads op, maar nauwelijks echte projecten?” Meestal omdat targeting en boodschap te generiek zijn en er niet wordt gestuurd op technische use-cases plus de besluitvormingseenheden. De basis is dus niet nóg een kanaal toevoegen, maar intent (Search) en ABM-signalen (LinkedIn/first-party) verbinden aan meetbare SQL-criteria waarmee de rest van de aanpak direct scherper wordt.
Relevante aanvragen ontstaan door te kiezen: wie wel, wie niet, en vooral waarvoor. Een werkbare manier is een ICP + use-case matrix waarin per segment en toepassing boodschap, targeting en landingspagina op elkaar aansluiten. In de praktijk dwingt zo’n matrix discipline af: elk onderdeel van de campagne moet passen bij één herkenbaar projecttype.
De matrix kan bijvoorbeeld werken met segmenten zoals machinebouwers (50-500 FTE, Benelux/DACH), procesindustrie-sites (200-2.000 FTE, NL/BE) en toeleveranciers/onderdelen (20-200 FTE, Benelux). Per segment wordt vastgelegd welke DMU-rollen typisch betrokken zijn (Plant Manager/Engineering/Procurement/Operations), welke pains domineren (downtime, capaciteit, compliance) en welke zoekintentie daarbij hoort (offerte/leverancier/implementatie). Voor LinkedIn hoort daar expliciet bij: functie + seniority + industrie + bedrijfsgrootte.
Daarop worden 3 winstgevende projecttypen (use-cases) uitgewerkt, elk met eigen eisen en een dedicated landingspagina. Retrofit/modernisering draait vaak op doorslaggevende eisen zoals MTBF/uptime, safety/ATEX, levertijd en TCO. Bij automatisering/integratie spelen scope/compatibiliteit, safety/ATEX waar relevant, doorlooptijd en TCO zwaar mee. Preventive maintenance/servicecontracten hangen juist op uptime/risico, responstijd, compliance en TCO.
Door per use-case een kernboodschap en dedicated pagina te maken, verdwijnt een groot deel van de “generieke lead”-mismatch. De aanvraag bevat sneller context (toepassing, locatie, constraints) en de match met de juiste beslisser wordt strakker. In de praktijk past een doorlooptijd van eerste contact tot order vaak in de range van 6-20 weken, afhankelijk van scope en interne afstemming. Met die basis op orde wordt kanaalkeuze vooral een kwestie van timing en signaalsterkte per koopfase.
Wanneer ICP en use-cases scherp staan, wordt kanaalkeuze een instrument om koopintentie en DMU-bereik in de juiste volgorde te organiseren. De kernvraag is dan: waar zit de vraag in de markt, en hoe beweegt die richting shortlist en aanvraag? In industriële trajecten is dat zelden één stap; het is bijna altijd multi-touch.
Een fasegedreven blauwdruk die vaak goed te managen is, combineert drie rollen. Search vangt high-intent termen met koop-signaal zoals “offerte”, “leverancier”, “integratie” en “retrofit”, met strakke negatieve keywords en landingspagina’s per intent/use-case. LinkedIn ABM is bedoeld voor DMU-bereik via job titles + industry + company size, aangevuld met matched lists (accounts/CRM), met use-case creatives en proof (cases/ROI waar verdedigbaar en concreet). Remarketing zorgt voor multi-touch via site-engagers, video viewers en (waar toegestaan) CRM-lijsten, met sequencing van awareness → proof → demo/offerte.
Een praktische campagnestructuur is campagnes per use-case × fase. Daarmee blijven budgetten, advertenties en learnings zuiver, en wordt sneller zichtbaar welke use-case pipeline opbouwt en welke vooral aandacht trekt. Aan minimale assets is dit doorgaans te herleiden tot: 1 hero landingspagina per use-case, 2-3 ads per intent-cluster (Search) of per boodschapvariatie (LinkedIn), 1 case/pdf per sector als proof asset, en 1 conversiepad (demo/offerte/consult) met meetbare SQL-events.
Zodra deze blauwdruk staat, wordt de grootste winst vaak gehaald door ruis actief uit de systemen te houden, niet door méér bereik te kopen.
Ruis is zelden “pech”; het komt meestal voort uit voorspelbare keuzes. De meest voorkomende fouten zijn: te breed positioneren (“alles voor iedereen”), verkeer naar één algemene landingspagina sturen en succes meten op leads in plaats van SQL/pipeline. Daarbovenop lekt budget vaak weg door te weinig focus op negatieve keywords en sectorfiltering, waardoor campagnes terechtkomen bij niet-passende intent (jobs, consumenten, studenten, MRO-ruis).
Negatieve keywords als structureel onderhoudDit is geen eenmalige opschoonactie, maar wekelijks bijsturen. Denk aan termen zoals vacature, opleiding, stage, pdf, handleiding, tweedehands, merk-ongerelateerde MRO-termen en consumententaal. Het effect is tweeledig: budget wordt beschermd en Search blijft dicht bij “project-intent”.
Sectorfiltering en accountkeuzes op LinkedInZonder harde filters op industrie, bedrijfsgrootte en seniority verandert LinkedIn snel in “bereik om bereik”. Door die criteria strak te zetten en waar mogelijk accountlijsten te gebruiken, verschuilt interesse zich minder achter oppervlakkige engagement, en schuift de respons richting relevantie.
Landingspagina’s die één use-case afrondenEen algemene pagina nodigt uit tot algemene aanvragen. Een use-case pagina hoort context af te dwingen: toepassing, randvoorwaarden (bijv. ATEX/safety), gewenste timing en scope. Dat maakt de stap naar SQL later veel makkelijker, omdat die informatie al in de aanvraag zit.
Als ruis wordt teruggedrongen, wordt het ook realistischer om performance te sturen op kwaliteit. Dat vraagt om een meetplan dat verder gaat dan “aantal leads”.
In industriële B2B ontstaat versnelling vaak niet door méér leads, maar door betere definities en betere terugkoppeling. Een meetplan dat hier werkt, koppelt marketingdata aan saleskwaliteit met heldere stages en afspraken die ook echt in CRM terugkomen.
Definieer stages en criteria: MQL = compleet + basisfit, SQL = voldoet aan 5-10 afgesproken criteria (sector, scope, bedrijfsgrootte, rol, timing, toepassing) en Opportunity = gekwalificeerde kans met geschatte waarde. Koppel hieraan conversie-acties per stap, en importeer SQL/Opportunity als offline conversions vanuit het CRM. Dit staat of valt met consequente UTM’s en naamgeving, zodat campagne→use-case→fase traceerbaar blijft.
Rapportage wordt dan concreet met KPI’s zoals Cost per SQL, SQL-rate per use-case en pipeline per kanaal. Tegelijk is het belangrijk om de grenzen van attributie expliciet te houden in lange cycli: wat vaak wél kan is eerste/laatste touch, assisted touches en trends per cluster (use-case, zoekintentie, accountlijst). Wat niet 1-op-1 kan is exacte causaliteit van één advertentie bij meerdere stakeholders en touchpoints. Die nuance voorkomt schijnzekerheid en helpt juist consistenter te optimaliseren op pipeline-signalen in plaats van “leads” of content-activiteit.
Met deze meetbasis kan de uitvoering in korte iteraties worden opgestart, zonder dat teams vastlopen in eindeloze herstructureringen.
De snelste route naar verbetering is een volgorde die afhankelijkheden respecteert: eerst keuzes (ICP/use-case), daarna kanaalopzet, met tracking en SQL-definities als voorwaarde om überhaupt te kunnen leren. In de praktijk scheelt die volgorde vooral discussie achteraf: wanneer kwaliteit vooraf is gedefinieerd, worden optimalisaties veel minder subjectief.
Dag 1-10: keuzes en basisassetsKies 1-2 segmenten en 2-3 use-cases, werk DMU en pains uit en zet per use-case een hero landingspagina klaar. Leg meteen vast welke 5-10 criteria SQL bepalen, zodat formulieren, intake en CRM-velden daarop aansluiten.
Dag 11-20: kanaalopzet en ruisfiltersBouw Search per intent-cluster met strakke negatieven en stuur naar de juiste use-case pagina’s. Zet LinkedIn ABM op met industrie/grootte/seniority en (waar mogelijk) matched lists. Start remarketing met een eenvoudige sequencing: proof na engagement, pas daarna offerte/demo.
Dag 21-30: meten, terugkoppelen, aanscherpenZet offline conversion imports voor SQL/Opportunity op, controleer UTM-naamgeving en maak een eerste dashboard met Cost per SQL en SQL-rate per use-case. Voer daarna een gerichte audit uit op zoektermen, placements en landingspagina-conversie om snel learnings te verzamelen zonder budget te laten weglekken.
Qua bemensing gaat het minder om “opleiding” of uurtarieven, en meer om afgebakende verantwoordelijkheden: iemand die de use-case inhoud kan valideren (engineering/operations), iemand die SQL-criteria bewaakt (sales), en iemand die campagnes en tracking beheert (intern of extern). Quick wins die vrijwel altijd direct effect hebben: negatieve keywords opschalen, één algemene landingspagina opsplitsen naar use-cases, en SQL als conversie-event terugschrijven vanuit het CRM. Daarmee is de stap naar een helder actieplan klein.
Scherpe ICP’s en use-cases dwingen relevantie af, koopfase-gedreven kanaalkeuzes vangen zowel intent als DMU-bereik, en meten op SQL/pipeline voorkomt dat optimalisatie blijft hangen op “leads”.
De logische vervolgstap is het doorlichten van de huidige setup op ruis, boodschap-match, landingspagina’s en de koppeling tussen ads en CRM, zodat de komende weken draaien om gerichte verbeteringen in plaats van extra experimenten.
Vraag een gratis “Industrial Growth Scan” aan: we checken jullie Google/LinkedIn setup, boodschap, landingspagina’s en CRM-tracking en leveren een 30-dagen actieplan met prioriteiten, quick wins en KPI’s.
Na het invullen van het formulier nemen we contact met je op om een gesprek in te plannen. Tijdens dit gesprek bepalen we of en hoe we je kunnen helpen.
