En iyi uygulamalar
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Aşağıdaki en iyi uygulamalar, İşlem Merkezi Yerel Hizmet Reklamları uçtan uca entegrasyonu için geçerlidir ve kullanılabilirlik ile performans sorunlarını önlemek için kullanılabilir.
Düşük veri kalitesi, envanterin yayından kaldırılmasına neden olabilir.
Feed'ler
Rezervasyon sunucusu
Haritalar Rezervasyon API'sini entegrasyonunuzu optimize etmek için aşağıdakileri yapın:
- UNIX zaman damgalarını her zaman UTC biçiminde kullanın.
-
CreateBooking
API'de yeni bir rezervasyon yapıldığında benzersiz bir rezervasyon kimliği oluşturun.
Gerçek zamanlı güncellemeler
Rezervasyon işlemi sırasında en iyi kullanıcı deneyimini sağlamak için aşağıdakileri yapın:
- Standart bir uygulama için bir randevunun başlangıç zamanını, süresini ve rezervasyon durumunu (ör. iptal veya randevuya gelmeme) değiştirmek üzere BookingNotifications API'yi kullanın.
- İşlem Merkezi rezervasyonunda sizin tarafınızdan yapılan herhangi bir değişiklikten sonra, verilerin İşlem Merkezi tarafında eskimemesi için BookingNotification API ile sistemden gerçek zamanlı rezervasyon güncellemeleri gönderin. Örneğin, İşlem Merkezi'nde sisteminizdeki bir rezervasyonu iptal edebilir, yeniden planlayabilir veya güncelleyebilirsiniz.
UpdateBookingRequest kaynağından gelen her rezervasyon güncellemesinde, UpdateBookingResponse değerinin rezervasyon kimliğini içerdiğinden ve güncellenen tüm alanların yeni değeri yansıttığından emin olun.
-
Envanter RTU uygulanıyorsa
- Müsaitlik durumunu yalnızca API çağrısı başına 100-1.000 slotluk gruplar halinde güncelleyin.
-
Düzenleme hedefini daraltmak, yük boyutunu azaltmak ve çok fazla değişmeyen veriyi yeniden göndermekten kaçınmak için
*Restrict (startTimeRestrict gibi) alanlarını kullanın.
-
Birden fazla iş parçacığı oluşturursanız eksponansiyel geri yükleme uygulayarak akış kısıtlama hatalarını önleyin. Üslü geri çekilmeyi doğru şekilde uygulamazsanız
RESOURCE_EXHAUSTED
kota hatası alabilirsiniz.
Bu sorunları gidermek için üstel geri çekmeyi yeniden deneyebilirsiniz. Ancak ReplaceServiceAvailability'ü çalıştırdığınızda sunucunuzun kotalara sık sık ulaştığını fark ederseniz sunucunuzu stok durumu için toplu değiştirme yapacak şekilde yapılandırın.
Bu çözüm, sunucunuzun yapması gereken API çağrılarının sayısını azalttığı için kota hatalarını önler.
- API çağrısı yanıt süre sınırlarınızı bir saniyenin altına ayarlayın. Sunucunuzun, en az% 95 oranında saniyenin altında gecikmeyle saniyede beş sorguyu (QPS) işleyebildiğinden emin olun.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]
