Wat 1.921 marketingbureaus op hun eigen site laten zien

De kern in tien cijfers

1. 23% van de 25.430 casepagina's noemt een resultaatgetal: een percentage, een bedrag, een aantal.
2. Van de 910 bureaus met minstens vijf casepagina's noemt 31% op geen enkele een getal.
3. Performancebureaus (SEO, advertenties, e-commerce) noemen op 49% van hun casepagina's een getal, creatieve bureaus op 14%. Bij bureaus tot 5 fte blijft het verschil bestaan: 49% tegen 9,4%.
4. Grotere bureaus laten vaker resultaat zien: 18% van de casepagina's bij bureaus tot 5 fte, 34% bij meer dan 20 fte.
5. Bureaus van 20 jaar of ouder noemen het minst vaak een getal (16%), ook als je ze vergelijkt met even grote jongere bureaus.
6. Ongeveer 1 op de 11 dienstpagina's toont een prijs. Van de 650 bureaus met minstens vijf dienstpagina's toont 52% er nergens een.
7. Het meest geclaimde resultaat is een percentage. De mediaan is 63%; bij 32% van die claims ligt het boven de 100%.
8. Retail, e-commerce & consumentenmerken is de grootste klantbranche: 19% van de 11.810 cases met een herkenbare branche.
9. Een op de vijf bureaus met minstens tien gelabelde cases (21%) publiceert meer dan de helft van zijn cases voor één branche; 63% werkt voor zes of meer branches.
10. De tien procent bureaus met de meeste casepagina's heeft samen 40% van alle casepagina's.

Hoe groot de databank is

Een vergelijkingsplatform is zo goed als wat het over bureaus weet. Wij lezen daarvoor de sites van de bureaus zelf: de cases, diensten en artikelen die ze publiceren. Deze tabel laat zien hoeveel dat is, van bronlijst tot geverifieerde waarde.

Elke stap filtert. Van de 260.546 URL's van bureaus in de directory haalden we er 144.874 op; 142.951 daarvan gingen door het privacyfilter. Pas daarna leest een taalmodel de tekst. Wat het model invult, moet het onderbouwen met een letterlijk citaat dat op de pagina staat. 8.962 waarden haalden dat niet en zijn geschrapt.

Voor een koper betekent dit: als we zeggen dat een bureau cases met resultaat heeft, of voor de zorg werkt, dan staat er een pagina achter die je zelf kunt lezen.

Wat er op een bureausite staat

Van de 98.553 bruikbare pagina's is bijna een derde een blog en een kwart een case. Dienstpagina's volgen op afstand.

Ongeveer 80% van de pagina's is Nederlands, 18% Engels. Een deel van de tekst is gedeeld: 9.498 unieke teksten staan op dezelfde site bij meerdere vestigingen of merken van één holding. We voegen die holdingleden samen tot één bureau en tellen elke tekst per bureau één keer.

Cases zijn scheef verdeeld. Van de 1.170 bureaus met minstens één casepagina heeft de helft er 13 of minder; een op de tien heeft er meer dan 48. De tien procent bureaus met de meeste cases heeft samen 40% van alle casepagina's.

Veel cases is niet hetzelfde als veel bewijs. Videobureaus hebben vaak lange portfolio's met korte projectpagina's: een titel en een video. Op 9,5% van hun casepagina's staat een resultaatgetal. Voor video is dat logisch; het werk is het bewijs. Het laat zien waarom we per pagina tellen en niet per bureau.

Laten bureaus zien wat ze bereikten?

Bijna een kwart van de casepagina's noemt een getal. Precies: 23% van 25.430 pagina's, bij 1.170 bureaus. Een resultaat in woorden of cijfers ("meer aanvragen", "de site laadt twee keer zo snel") staat op 34% volgens het model dat alle pagina's las. Een tweede, sterker model en drie beoordelaars vonden dat het eerste model uitkomsten mist; het werkelijke aandeel ligt tussen 36% en 41%.

Per bureau loopt het ver uiteen. Neem de 910 bureaus met minstens vijf casepagina's. Bij 31% noemt geen enkele case een getal. De middelste helft zit tussen 0% en 39%; de mediaan is 11%. 18% noemt op geen enkele case een uitkomst, ook niet in woorden.

Een uiterste uit de data: een e-commercebureau met 11 tot 20 medewerkers noemt op elk van zijn tientallen casepagina's een getal. Je kunt bij elke case nagaan wat het opleverde.

50% van de cases haalt L3 of hoger, onze lat voor controleerbaar bewijs. Bij bureaus van meer dan 20 fte is dat 59%, bij bureaus tot 5 fte 46%. L5, bevestiging door een onafhankelijke bron, komt in deze telling niet voor. Hoe we de niveaus toekennen staat in ons onderzoek naar bewijs.

Wat voor resultaat bureaus noemen

Bij 5.850 casepagina's met een getal heeft het model ook vastgelegd waar dat getal over gaat. We hebben die maten in groepen ingedeeld.

Bereik, views en verkeer samen komen vaker voor dan omzet. Omzet is een cijfer van de klant; wij vermoeden dat bureaus het daarom minder vaak mogen delen. Dat hebben we niet gemeten.

Bij 2.730 claims ging het om één percentage. De helft daarvan ligt onder de 63%. Een op de tien ligt onder de 13%, een op de tien boven de 378%. 32% ligt boven de 100%, 1,2% is negatief (een daling van bijvoorbeeld kosten). Lees dit voorzichtig: een percentage kan een groei zijn, maar ook een conversieratio of een aandeel. Het model onderscheidt die niet betrouwbaar.

Specialisme maakt een groter verschil dan omvang

Tussen specialismegroepen is het verschil groter dan tussen grootteklassen: 35 procentpunt tegen 16. Bureaus die advertenties of SEO verkopen, werken met meetbare doelen; bureaus die een merk ontwerpen, tonen vooral beeld.

Het verschil blijft bestaan bij gelijke grootte, in de klasse waar we beide groepen kunnen tonen. Bij bureaus tot 5 fte noemt 49% van de casepagina's van performancebureaus een getal, tegen 9,4% bij creatieve bureaus. Voor grotere performancebureaus zijn te weinig publiceerbare gegevens om ze per klasse te tonen.

SEO staat bovenaan, creatie en video onderaan. Voor paid media, paid social, e-commerce en pr zijn de groepen te klein om per specialisme te publiceren. Kijk je naar het gemiddelde per bureau in plaats van per pagina, dan blijft de volgorde van de groepen gelijk: performance 51%, content en pr 24%, creatief 14%.

Voor een koper betekent dit: zoek je een creatief bureau, verwacht dan weinig getallen en vraag naar het effect van het werk. Zoek je een performancebureau dat geen enkel getal laat zien, vraag dan waarom.

Grootte, leeftijd en regio

Grotere bureaus noemen vaker een getal, en de meeste grote bureaus doen het ergens. Van de bureaus van meer dan 20 fte noemt 82% op minstens één case een getal; bij bureaus tot 5 fte is dat 52%.

Leeftijd werkt de andere kant op. Bureaus jonger dan 5 jaar noemen het vaakst een getal, bureaus van 20 jaar of ouder het minst. Dat komt niet doordat oude bureaus kleiner zijn: bij bureaus tot 5 fte is het 6,1% voor de oudste groep tegen 23% voor bureaus van 10 tot 19 jaar. Bij 6 tot 10 fte 13% tegen 22%. Onze verklaring, niet getoetst: oudere bureaus hebben hun cases geschreven voordat meten en publiceren gewoon werd, en hun archief is groot.

Noord-Holland ligt het hoogst (32%), Limburg (13%) en Zuid-Holland (16%) het laagst. Tussen de twee Hollanden blijft het verschil bestaan binnen dezelfde specialismegroep: bij creatieve bureaus 22% in Noord-Holland tegen 9,0% in Zuid-Holland. Een verklaring hebben we niet. Het is een verschil in hoe bureaus hun werk opschrijven, niet in hoe goed ze zijn.

Wie schrijft, laat ook vaker resultaat zien

Bureaus met tien of meer blogartikelen noemen vaker een getal. Ook dat is niet alleen specialisme: binnen de creatieve bureaus 20% tegen 11%. Wie veel publiceert, publiceert ook vaker resultaten.

We hebben per bureau met minstens vijf casepagina's het aandeel cases met een getal naast andere kenmerken gelegd. De rangcorrelatie (Spearman) loopt van -1 tot 1; 0 betekent geen verband.

De werkstijlas ‘datagedreven’ hangt het sterkst samen met getallen in cases. Dat is deels een kringredenering: die as wordt mede bepaald door wat een bureau over meten schrijft. Geen ander kenmerk komt boven 0,3. Er is dus geen eenvoudige vuistregel als ‘groot is beter’.

Wat kost een bureau: wie zegt het?

Op ongeveer 1 op de 11 dienstpagina's staat een prijs van het bureau zelf: een uurtarief, een pakketprijs of een vanaf-bedrag. Het model dat alle pagina's las, telde 12%. Drie beoordelaars keurden de meeste prijzen af die alleen dat model zag; na die correctie ligt het aandeel rond 9,0%. De tabellen hieronder gebruiken de ongecorrigeerde telling. We nemen aan dat die overtelling in elke groep ongeveer even groot is; per groep hebben we dat niet gecontroleerd.

52% van de 650 bureaus met minstens vijf dienstpagina's noemt nergens een prijs. Over alle bureaus met dienstpagina's toont hooguit 36% er ergens een.

Bij prijzen loopt het aandeel niet op met de grootte. Van de bureaus toont in elke grootteklasse ongeveer een derde ergens een prijs.

Het specialisme maakt wel uit, maar anders dan bij resultaat. Webdevelopment- en SEO-bureaus tonen het vaakst ergens een prijs (57% en 50% van de bureaus). Creatieve bureaus en paid-mediabureaus het minst. Een vermoeden: een website of een SEO-scan laat zich als vast product verkopen, een mediacampagne niet.

Een marketing-automationbureau met hooguit vijf medewerkers laat zien dat het kan: op elke dienstpagina staat een prijs. Het is een uitzondering.

Bureaus met een hoge AI-leesbaarheidsscore (80 of meer) tonen vaker ergens een prijs: 47% tegen 30% bij een score van 50 tot 79. Ook dat is een verband, geen oorzaak.

Voor wie bureaus werken, volgens hun cases

Bij 14.400 cases van bureaus in de directory hebben we vastgesteld in welke branche de klant zit. Dat deed een taalmodel (Claude Sonnet 5.5) op basis van titel en paginatekst, met een citaat als bewijs. Een branche zonder citaat op de pagina telt als ‘onduidelijk’. Op een steekproef van 2.000 cases was het model per branche 93% tot 100% juist, volgens drie beoordelaars.

Retail, e-commerce en consumentenmerken zijn met afstand de grootste klantgroep. Daarna volgen bouw en vastgoed, industrie, food en horeca, en non-profit, alle vier rond de 8,3%. Bij 2.550 cases is wel een klant zichtbaar, maar zegt de pagina niet in welke branche. 40 pagina's bleken eigen werk of een pitch.

Los van de branche herkende het model soms het type klant. Dat veld is niet apart gevalideerd; lees de cijfers als detectie. Overheden kwamen het vaakst voor (1.820 casepagina's), daarna non-profitorganisaties (960), grote ondernemingen (560) en het mkb (520). Bij grote bureaus vonden we vaker een overheid (9,5% van hun casepagina's) dan bij kleine (6,0%), en vaker een grote onderneming (4,2% tegen 1,3%).

Welke bureaus cases publiceren voor welke branche

Alle cijfers in dit hoofdstuk gaan over gepubliceerde, gelabelde cases, niet over het volledige klantenbestand. Naar grootte: retail en e-commerce groeit van 17% van de cases bij bureaus tot 5 fte naar 25% bij meer dan 20 fte. Grote bureaus publiceren ook vaker cases voor food en horeca (11%). Kleine bureaus publiceren relatief vaker cases voor bouw en vastgoed (9,9%) en industrie.

De regio kleurt de klantenkring. Noord-Holland heeft relatief veel food en horeca (11%) en media (7,6%). Noord-Brabant, Gelderland en Overijssel hebben meer industrie en bouw. Utrecht valt op door non-profit en zakelijke dienstverlening.

Bij e-commercebureaus gaat 52% van de cases over retail. Paid-mediabureaus hebben opvallend veel cases in reizen (17%). Pr-bureaus publiceren vaak cases voor non-profit (17%) en overheid (14%). Bij contentmarketingbureaus is de overheid de grootste branche in de cases.

Zijn bureaus specialist in een branche? Meestal niet. Van de 510 bureaus met minstens tien gelabelde cases werkt 63% voor zes of meer branches. De grootste branche van een bureau beslaat in de mediaan 36% van zijn cases. 21% heeft één branche voor meer dan de helft, 6,9% voor meer dan driekwart.

Een voorbeeld van die laatste groep: een paid-mediabureau met meer dan 20 medewerkers waarvan op een paar na alle gelabelde cases over reizen en toerisme gaan. Wie een reisorganisatie heeft, vindt daar een bureau dat de branche kent. Zulke bureaus zijn zeldzaam; vraag bij een shortlist daarom door naar cases in jouw branche.

In welke branches bureaus het vaakst resultaat tonen

We hebben 6.570 gelezen casepagina's gekoppeld aan de branche van hun case; 140 pagina's met cases uit verschillende branches laten we weg. Dat levert een nieuwe vraag op: in welke branche laten bureaus het vaakst een getal zien?

Retail en e-commerce staat bovenaan (39%), onderwijs (14%) en overheid (19%) onderaan. Een webshop meet omzet en conversie per dag. Waarom onderwijs en overheid achterblijven, hebben we niet gemeten; een vermoeden is dat het werk daar vaker over bereik gaat dan over een omzetdoel.

Werk je in onderwijs of bij een overheid, dan zegt het ontbreken van getallen in een case dus minder over het bureau. Werk je in retail, dan mag je ze verwachten.

Hoe actueel het werk is

In 23% van de casepagina's vond het model een jaartal. Dat veld is niet apart gevalideerd; lees het als detectie. Waar een jaartal gevonden is, gaat 46% over 2023 of later. Bij het grootste deel van de cases vond het model geen datum.

Blogs zijn beter gedateerd. Van de 30.680 blogpagina's heeft 49% een datum; 4.310 daarvan zijn uit 2026, 2.600 uit 2025. 60% is tijdloos: een uitleg of een handleiding, geen nieuwsbericht. Kleine bureaus schrijven vaker tijdloos (65%) dan grote (53%), die vaker actuele berichten publiceren.

Specialismen, onderwerpen en werkstijl

1.820 bureaus hebben minstens één specialisme met voldoende bewijs; 81% daarvan heeft er twee of meer.

Waar bureaus over schrijven, wijkt af van hun specialisme. Strategie is het meest beschreven blogonderwerp (410 bureaus), maar staat bij nog geen 30 bureaus als specialisme. Dat zegt vooral iets over onze specialisme-indeling, waarin strategie zelden als apart specialisme wordt toegekend. Blogonderwerpen zijn bovendien een instabiel veld: twee modellen kwamen vaak tot een andere lijst.

Kleine bureaus scoren hoger op hands-on (het bureau voert zelf uit, in plaats van te coördineren of uit te besteden) en op specialist (een smal aanbod). Hoe groter het bureau, hoe lager beide scores. Op datagedrevenheid scoren alle groepen onder nul; grote bureaus het minst laag.

Wie er in de databank zit

De bureaus in de directory zijn klein: 43% van de bureaus heeft tot 5 medewerkers. 32% bestaat 20 jaar of langer, 8,3% korter dan 5 jaar. 61% richt zich vooral op zakelijke klanten, 3,1% vooral op consumentenmerken.

Over de meeste van de 383 plaatsen met een bureau kunnen we statistisch weinig zeggen; dat staat in een apart onderzoek. Voor 16 steden wijkt de klantbranche van de bureaus genoeg af van het landelijk beeld om dat op de stadspagina te tonen.

Leesbaar voor AI

In juli 2026 maten we 1.720 bureaudomeinen op acht signalen die bepalen of een machine een site goed kan lezen. Bij sites met 80 punten of meer vond onze scraper bij 59% een case met cijfers, bij sites onder de 50 punten bij 26%.

Met alle gelezen pagina's houdt dat verband stand, nu per pagina gemeten: 8,9% bij een score onder de 50, 26% bij 80 of meer. Een bureau dat zijn site op orde heeft, laat ook vaker zien wat het bereikt. Het is een verband, geen oorzaak.

Hoe we meten

1. Inventaris. We lezen de sitemap en de links van elke bureausite en leggen per URL het type en een hash van de inhoud vast. Stand: 291.727 URL's.
2. Privacyfilter. Voor we tekst bewaren, halen we namen van personen, mailadressen en telefoonnummers eruit. Alleen gefilterde tekst gaat naar een taalmodel.
3. Lezen met citaat. Claude Haiku 5.5 las 73.250 pagina's en vulde per type vaste velden in (heeft de case een resultaat, welk getal, staat er een prijs). Elke waarde moet een letterlijk citaat van de pagina hebben, en een getal moet in dat citaat staan. Anders schrappen we de waarde.
4. Controle door een tweede model. Claude Sonnet 5.5 las 2.000 pagina's opnieuw. Op het resultaatgetal waren de modellen het eens: 29% tegen 30%. Waar ze verschilden (uitkomst, prijs), corrigeren we met de beoordelingen hieronder.
5. Drie beoordelaars. Claude Opus, Codex en Jev beoordeelden steekproeven blind tegen de paginatekst. Een waarde is beslist als twee van de drie het eens zijn. Van de 504 rijen in de eerste review waren er 490 juist; Claude en Codex waren het per rij in 96% eens. In totaal gaven de beoordelaars 5.939 oordelen.
6. Drempels. Een vergelijking tussen groepen komt in deze publicatie als elke groep minstens 30 bureaus telt en geen deelgroep kleiner is dan 10. Waar een totaal min de getoonde groepen toch een klein groepje zou opleveren, laten we extra cellen weg, en alle aantallen in de analyses zijn afgerond op tientallen. Velden die de beoordelaars op minstens 85% juist vonden, gebruiken we als meting. Velden met te weinig beoordelingen (jaartal, klanttype) noemen we detectie.

Wat we bewust niet publiceren: namen van bureaus of klanten, een score per bureau, de inhoud van vacatures, en reviews. Of een bureau bij ons betaalt of zijn profiel heeft geclaimd, speelt in geen enkel cijfer een rol.

Voorbeelden van echte bureaus zijn geanonimiseerd tot grootteklasse en specialisme, met grove aantallen. Provincie en oprichtingsjaar laten we weg, en we noemen alleen voorbeelden die niets negatiefs over één bureau zeggen.

Beperkingen

• Dit is één peilmoment. Bureaus passen hun site aan; een herhaling over een jaar laat zien wat er verandert.
• We lezen wat online staat. Een bureau zonder cases op de site kan uitstekend werk leveren; wij kunnen het alleen niet zien.
• Niet elke pagina is gevonden. Sites die zich afschermen voor scrapers, of cases in pdf's en video's, vallen buiten de telling.
• Het model dat alle pagina's las, mist uitkomsten in woorden en telt prijzen te hoog. De absolute cijfers voor uitkomst en prijs hebben daarom een marge. We nemen aan dat die fout in elke groep ongeveer even groot is, maar dat hebben we per groep niet gecontroleerd.
• Lijstvelden (welke disciplines in een case, welke onderwerpen in een blog) verschilden te veel tussen modellen. Die gebruiken we niet voor vergelijkingen.
• Grootte, leeftijd en regio komen uit de KvK-gegevens; het werkelijke team kan afwijken.
• De werkstijlassen worden mede bepaald door dezelfde pagina's. Het verband met getallen in cases is daardoor deels ingebouwd.

Wat je hiermee doet als je een bureau zoekt

1. Vraag naar cases in jouw branche. Van de bureaus met minstens tien gelabelde cases heeft een op de vijf een duidelijke branchefocus; de meeste publiceren cases uit veel branches.
2. Verwacht getallen van een performancebureau. Van een creatief bureau mag je vragen wat het werk opleverde, ook als het niet op de site staat.
3. Vraag bij elke case naar het jaartal. Op driekwart van de casepagina's vonden we het niet.
4. Vraag naar een prijsindicatie. Online staat die zelden.
5. Lees een percentage in een case als een claim. Vraag waar het over gaat: groei, conversie of aandeel, en over welke periode.