Bonnes pratiques
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Les bonnes pratiques suivantes s'appliquent à l'intégration de bout en bout des annonces Local Services dans Actions Center et peuvent être utilisées pour éviter les problèmes d'usabilité et de performances.
Une mauvaise qualité des données peut entraîner la suppression de l'inventaire.
Flux
Serveur de réservation
Pour optimiser l'intégration de l'API Maps Booking, procédez comme suit:
- Utilisez toujours des codes temporels UNIX au format UTC.
- Générez un ID de réservation unique lorsqu'une nouvelle réservation est appelée dans l'API
CreateBooking
.
Mises à jour en temps réel
Pour garantir la meilleure expérience utilisateur possible lors du processus de réservation, procédez comme suit:
- Pour une implémentation standard, utilisez l'API BookingNotifications pour modifier l'heure de début, la durée et l'état de réservation (par exemple, annulation ou absence) d'un rendez-vous.
- En cas de modification de la réservation dans Actions Center de votre côté, envoyez toujours des mises à jour des réservations en temps réel à partir du système avec l'API BookingNotification afin que les données ne deviennent pas obsolètes du côté d'Actions Center. Par exemple, vous pouvez annuler, replanifier ou modifier une réservation depuis votre système dans le Centre d'actions.
- Pour chaque mise à jour de réservation à partir de
UpdateBookingRequest, assurez-vous que la valeur UpdateBookingResponse contient l'ID de réservation et que tous les champs mis à jour doivent refléter la nouvelle valeur.
-
Si des rapports RTU sur l'inventaire sont mis en œuvre :
- Ne mettez à jour la disponibilité que par lots de 100 à 1 000 créneaux par appel d'API.
-
Utilisez des champs
*Restrict (comme startTimeRestrict) pour affiner la cible de modification, réduire la taille de la charge utile et éviter de renvoyer trop de données inchangées.
-
Si vous désactivez plusieurs threads, implémentez un intervalle exponentiel entre les tentatives pour éviter les erreurs de limitation. Si vous n'implémentez pas correctement un intervalle exponentiel entre les tentatives, vous risquez de recevoir une erreur de quota
RESOURCE_EXHAUSTED.
Vous pouvez réessayer l'intervalle exponentiel entre les tentatives pour les gérer, mais si vous constatez que votre serveur atteint souvent des quotas lorsque vous exécutez ReplaceServiceAvailability, configurez-le pour effectuer un remplacement par lot pour la disponibilité.
Cette solution évite les erreurs de quota, car elle réduit le nombre d'appels d'API que votre serveur doit effectuer.
- Définissez les limites de temps de réponse de vos appels d'API sur moins d'une seconde. Assurez-vous que votre serveur peut gérer cinq requêtes par seconde (RPS) avec une latence inférieure à une seconde au moins 95% du temps.
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Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eMaintain high data quality in feeds to prevent inventory removal and ensure accurate service representation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUtilize the BookingNotifications API for real-time updates to booking details like start times, duration, and status changes.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOptimize the Booking Server integration by using UTC timestamps and generating unique booking IDs for new bookings.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen implementing Inventory Real-Time Updates, use batch updates, restrict edit targets, and incorporate exponential backoff to avoid errors.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEnsure API response times are under one second and the server can handle at least five queries per second with minimal latency.\u003c/p\u003e\n"]]],["Integrate feeds with specific `Category` values and set service durations in `duration_sec`, avoiding zero values. Use `gzip` for feed compression. In the booking server, employ UNIX timestamps, generate unique booking IDs, and ensure real-time updates via the BookingNotifications API for any booking changes. Update availability in batches, use `Restrict` fields, and manage threads with exponential backoff to avoid quota errors. Maintain API response times under one second, and five QPS at sub-second latency.\n"],null,["# Best practices\n\nThe following best practices apply to the Actions Center Local Services Ads End-to-End\nintegration and can be leveraged to avoid usability and performance issues.\nLow data quality might lead to inventory takedown.\n\nFeeds\n-----\n\n- If a service doesn't have a set length, set `duration_sec` in the Availability feed to one of the following:\n - The number of seconds it takes to perform the service in a reasonable manner.\n - The average number of seconds required to complete the service.\n\n | **Note:** If a length of `0` is submitted in the feed, our system counts that availability slot as invalid and doesn't show it on the Actions Center.\n- Make the `Category` field input in the merchant's feed is specific. For example, a restaurant might submit a specific type, such as French or Japanese. For details, see [Place types](/maps/documentation/places/web-service/supported_types) for potential category values.\n- Set merchant-specific terms of service in the `Terms` field\n of the Merchant feed so that the following note appears below the\n **Book** button:\n\n \u003cbr /\u003e\n\n \u003e By continuing, you agree to \u003cvar translate=\"no\"\u003e<merchant>\u003c/var\u003e's Terms of Service.\n In this case, \"Terms of Service\" is a link that, when clicked, displays the text set in the *terms* text field.\n\n \u003cbr /\u003e\n\n- [Compress your feeds using `gzip`](/actions-center/verticals/local-services/e2e/reference/tutorials/compression)\n\nBooking Server\n--------------\n\nTo optimize your integration of the Maps Booking API, do the following:\n\n- Always use UNIX timestamps in UTC format.\n- Generate a unique booking ID when a new booking in the [`CreateBooking`](/actions-center/verticals/local-services/e2e/reference/booking-server-api-rest/e2e-methods/createbooking-method) API is called.\n\nReal-time updates\n-----------------\n\nTo ensure the best user experience during the booking process, do the\nfollowing:\n\n- For a standard implementation, use the BookingNotifications API to change the start time, duration, and booking state, such as cancellation or no-show, of an appointment.\n- Upon any change on the Actions Center booking from your side, always send real-time booking updates from the system with the BookingNotification API in real-time so that the data doesn't become stale on the Actions Center side. For example, you can cancel, reschedule, or update a booking from your system in the Actions Center.\n- For every booking update from `UpdateBookingRequest`, make sure that the `UpdateBookingResponse` value contains the booking ID and that **all** updated fields must reflect the new value.\n- If [Inventory RTU](/actions-center/verticals/local-services/e2e/integration-steps/real-time-api-updates) are implemented\n - Only update availability in batches of 100-1000 slots per API call.\n - Use `*Restrict` (such as `startTimeRestrict`) fields to narrow the edit target, reduce payload size and avoid re-sending too much unchanged data.\n - If you spin off several threads, implement an [exponential backoff](https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_backoff) to prevent throttle errors. If you don't implement an exponential backoff correctly, you might get a `RESOURCE_EXHAUSTED` [quota error](/actions-center/verticals/local-services/e2e/integration-steps/real-time-api-updates#api-quotas). You can retry the exponential backoff to handle them, but, if you find that your server often reaches quotas when you run `ReplaceServiceAvailability`, configure your server to [batch replace for availability](/maps-booking/reference/maps-booking-api/rest/v1alpha/inventory.partners.availability/replace). This solution prevents quota errors because it reduces the number of API calls your serve has to make.\n- Set your API call response time limits to less than one second. Ensure that your server can handle five queries per second (QPS) with sub-second latency at least 95% of the time."]]
