Paulo de Vries · Senior Product Designer × CRO · bouwt AI · Amsterdam
Ik ontwerp producten die converteren, bewijs het met experimenten en bouw de AI erin.
Tien jaar merken laten converteren — Telegraaf, NRC, dentsu. Daarna leerde ik mezelf de AI te bouwen, en raakte ik geïnteresseerd in een nieuwere vraag: hoe je geciteerd wordt door ChatGPT, niet alleen vindbaar in Google.
Ervaring: Mediahuis (Telegraaf, NRC, Dumpert) · dentsu · Contentsquare-gecertificeerd · Design Academy Eindhoven.
Twee vakken, één maker
De meeste mensen doen één van deze twee. De hele waarde zit in de overlap — ontwerp de ervaring, bewijs dat ze converteert, en bouw daarna de AI erachter.
Conversie & experimenteren. Tien jaar A/B-tests en conversieprogramma's bij Mediahuis en dentsu, Contentsquare-gecertificeerd. Ik analyseer de funnel van begin tot eind — waar zit de frictie? — en bewijs wat mensen beweegt met experimenten, niet met meningen. Ik bouwde onze A/B-testtool en het experimentatieplatform van de groep, waar alle testplannen en analyses samenkomen. Het vak waarvoor ik sinds 2016 betaald word.
AI-systemen die ik bouw. AcePilot, een zelfverbeterend multi-agent-OS dat ik zelf schreef, draait onbeheerd achter een guardrails-laag waar het zich niet langs kan prompten. Ik bouw de AI zelf, geen wrapper eromheen.
AI-zichtbaarheid (GEO). Ik krijg pagina's geciteerd door ChatGPT en Perplexity, tot op het niveau van crawler-logs en citaties, en doe dat al twee jaar solo. Ik kreeg de bezoekers van een site verdubbeld, vanaf een kleine basis, uit AI-antwoorden, niet uit Google.
Hoe ik bouw
Een build-measure-learn-cyclus met de discipline van een CRO'er: elke wijziging is een hypothese, geen mening — gelanceerd achter guardrails, daarna op twee manieren bewezen voordat ze blijft.
De discipline is de oude: vertrouw nooit wat je niet kunt meten. Wat nieuw is, is het draaien met agents — op snelheid, op schaal.
Van begin tot eind, één persoon
De loop draait snel omdat ik het midden niet uit handen geef. Ik schrijf de hypothese, ontwerp 'm, zet de tracking live, draai de test, lees de data, en ik werk mee in de repo van het dev-team in plaats van tickets over de schutting te gooien.
Product & experimenteren — Jira · A/B-testen · Contentsquare (gecertificeerd). Ontwerp — Figma. Meten — Google Tag Manager · GA4 · Search Console; ik zet mijn eigen tracking op, dus een experiment wacht nooit op een developer. Bouwen & shippen — GitLab, en AI die ik zelf schrijf: Claude / Claude Code, MCP, autonome agents.
Geselecteerd werk
-
AcePilot — een zelfverbeterend multi-agent-OS
Solo gebouwd: een safety-invariant-laag, een evolutie-engine, oracles voor taakprioriteit, cross-sessie-coördinatie, crash-herstel — onbeheerd draaiend in productie. Het lastige was nooit het model; het is alles eromheen dat bepaalt of een agent stilletjes oplevert of stilletjes iets in brand zet. Twee jaar onbeheerd gedraaid →
-
Een takenwachtrij gebouwd voor AI-agents — MCP-server, REST-API, multi-agent-orkestratie, lease-gebaseerde concurrency zodat parallelle agents niet botsen. Ik gebruik het dagelijks zelf in productie; live op taskprio.com.
-
De runtime-veiligheids- en test-laag die ik uit AcePilot heb getrokken: begrens de scope van een agent, maximeer de kosten, stop destructieve acties vóórdat ze draaien — en bevestig daarna in CI wat hij werkelijk deed. Zonder dependencies. De gedachte achter beide →
-
700+ boekingen per maand, één lokale onderneming
Ik bracht een lokale fitnessstudio naar 700+ boekingen per maand met Instagram en conversiewerk — hetzelfde CRO-vak, van begin tot eind.
Waar ik op inzet
Bouwen werd goedkoop; aandacht werd duur. De merken die winnen, converteren de bezoeker — en worden geciteerd door de AI die hem stuurde.— mijn operationele these
Zoeken splitst in tweeën: de blauwe links van Google, en de AI-antwoorden die ze stilletjes vervangen. Ik heb tien jaar aan conversie besteed en twee aan de AI. De overlap is het hele spel, en weinig mensen doen allebei.
De korte versie
Ontwerper van opleiding (Design Academy Eindhoven), maar het kon me altijd minder schelen hoe iets oogde dan of het werkte. Tien jaar maakte me senior conversiespecialist bij Mediahuis en dentsu, het bewijzend met experimenten, niet met meningen. Toen AI kwam, optimaliseerde ik niet eromheen. Ik leerde mezelf het te bouwen: een agent-OS (AcePilot) en een MCP-product. Nu zijn beide vakken één rol, deels senior CRO en deels design engineer: ontwerp de ervaring, bewijs dat ze converteert, bouw de AI erachter.
Schrijven
Bouwen in het openbaar.
-
Ontwikkelsnelheid is een frictieprobleem, geen inspanningsprobleem
Snelheid is geen kwestie van harder typen — het is doorvoer van gevalideerde wijzigingen. De rem zit in de mist rond het bouwen, niet in het bouwen zelf. De Shortest Path to Evidence: een vijf-stappen-structuur die ruw onderzoek omzet in verscheept, gemeten resultaat.
-
Geciteerd worden door ChatGPT is maar de helft van het werk. De bezoeker die de AI stuurt, arriveert middenin de beslissing, voorgekwalificeerd door het model — en de meeste sites laten hem landen op een homepage die de hele pitch opnieuw begint. Hoe tien jaar CRO hem wél converteert.
-
Wat tien jaar CRO me leerde over betrouwbare AI-agents bouwen
Het conversiebrein blijkt het agentbrein: vertrouw nooit wat je niet kunt meten, en bouw het instrument dat het meet. Waarom betrouwbare agents een experimenteerprobleem zijn, geen modelprobleem.
-
Hoe ik een site door ChatGPT geciteerd kreeg — en waarom dat de nieuwe SEO is
Het GEO-draaiboek dat ik in productie heb verfijnd om geciteerd te worden door AI-antwoordmachines — het nieuwe zichtbaarheidsspel nu de meeste zoekopdrachten zonder klik eindigen.
-
Betrouwbaarheid van agents is een guardrails-probleem, geen modelprobleem
Na twee jaar agents onbeheerd draaien in productie: ze falen op de operationele laag, niet op het model. De laag die ze laat opleveren.
Vragen
- Wie is Paulo de Vries?
- Een senior specialist conversie-optimalisatie (CRO) en productontwerper in Amsterdam, met tien jaar bij Mediahuis (Telegraaf, NRC, Dumpert) en dentsu, Contentsquare-gecertificeerd, Design Academy Eindhoven. Hij leerde zichzelf AI te bouwen, en maakte AcePilot, een zelfverbeterend multi-agent-systeem. De kracht zit in de overlap: ik ontwerp producten die converteren, bewijs het met experimenten en bouw de AI erin.
- Wat doe je precies?
- Twee vakken die de meeste mensen gescheiden houden: senior CRO + product-/UX-ontwerp, en AI-systemen bouwen. Ervaringen ontwerpen, via experimenten bewijzen dat ze converteren, en de AI erachter bouwen — inclusief pagina's geciteerd krijgen door AI-antwoordmachines.
- Kan je een product end-to-end runnen?
- Ja, zo werk ik. Ik schrijf de hypothese, ontwerp de oplossing, zet de tracking op, draai het experiment, lees de data, en werk mee in de repo van het dev-team in plaats van tickets door te schuiven. Discovery, roadmap, experimenteren en stakeholder-rapportage zijn het werk dat ik al tien jaar doe, onder CRO- en ontwerp-titels in plaats van "product owner".
- Wat is je ervaring?
- Senior CRO-specialist / UX-ontwerper bij Mediahuis (2023–heden), UX/CRO-consultant bij dentsu (2022), productontwerper & marketeer bij JobBoost (2017–2021). Contentsquare-gecertificeerd. BA, Design Academy Eindhoven.
- Hoe bereik ik je?
- Mail [email protected] of LinkedIn.