Turning Availability Data into Geo-Bidding Signals
Ik deelde een bericht over Concept Drift – hetidee dat systemen die getraind zijn op gegevens uit het verleden hun nauwkeurigheid kunnen verliezen wanneer de omstandigheden in de echte wereld veranderen. Zoals beloofd, volgt hier een praktisch voorbeeld van hoe ik dit voor een klant heb aangepakt.

De casus
De klant biedt bijles aan in heel Nederland. Ouders en leerlingen kunnen zich inschrijven op hun platform, maar er is niet altijd in elke stad of plaats een bijlesgever beschikbaar.
Om het nog ingewikkelder te maken, verandert de beschikbaarheid voortdurend. De ene dag zijn er misschien meerdere tutoren in Utrecht. De volgende dag zijn er misschien geen.
Ondertussen blijft het algoritme van Google bieden op basis van historische gegevens, niet op basis van de huidige beschikbaarheid. Dat veroorzaakt problemen.

De oplossing
Om dit aan te pakken, heb ik een script gemaakt dat is gekoppeld aan een Google Spreadsheet die automatisch:

• Maakt locaties mogelijk in campagnes met lage tROAS wanneer er veel tutor beschikbaar is

• Sluit locaties uit wanneer de beschikbaarheid daalt

De spreadsheet wordt dagelijks bijgewerkt via SFTP. Locaties worden in kaart gebracht met behulp van Google Geo Codes: unieke ID’s die Google gebruikt voor targeting en uitsluitingen.

Omgaan met kleinere steden
We merkten ook dat het te beperkt was om alleen op kleine steden te richten. Tutoren waren vaak bereid om naar nabijgelegen gebieden te reizen.
Dus in plaats van vaste geo-codes voor steden te gebruiken, gebruikte ik coördinaten plus radius targeting.

Dit is gedaan met behulp van:

• De Google Maps API

• Een aangepast script in Google Sheets

Hierdoor konden we ons richten op gebieden op basis van afstand, niet alleen op vaste plaatsnamen.

Gebouwd met AI en Learning
Een paar jaar geleden zou ik dit niet hebben kunnen bouwen. Dankzij tools als ChatGPT, Claude en een cursus scripting van Nils Rooijmans heb ik geleerd hoe ik dit soort oplossingen zelf kan maken en verbeteren.

Resultaten en What “s Next
Het is nog vroeg om definitieve conclusies te trekken, maar ik verwacht dat deze aanpak de leadkwaliteit en matchratio” s zal verbeteren.

Vervolgens werken we aan op onderwerpen gebaseerde uitsluitingen,bijvoorbeeld advertenties voor “wiskundebegeleiding” automatisch pauzeren in gebieden waar momenteel geen wiskundebegeleiders beschikbaar zijn.

Als je werkt aan dynamische geo-targeting of automatisering in Google Ads, voel je dan vrij om contact met me op te nemen – ik ben altijd blij om ideeën uit te wisselen.