YouTube-Benchmarks

Mit dem BenchmarksService können Werbetreibende und Agenturen die Leistung ihrer YouTube-Anzeigen mit Branchen-Benchmarks vergleichen. Mit diesem Dienst können Sie die Kampagnenleistung im Vergleich zu Branchen oder zu allen Werbetreibenden in bestimmten Produkt- und Dienstleistungskategorien bewerten.

Hauptmerkmale

Mit dem BenchmarksService können Sie:

  • Leistung vergleichen: Sie können die durchschnittlichen Messwerte eines Kunden (z. B. CPM, CPV, CTR und Sichtbarkeit) mit den aggregierten Branchendurchschnittswerten vergleichen.
  • Marktanteil analysieren: Sie können die relative Marktpräsenz eines Kunden anhand des Share of Voice (relative Impressionen) und des Share of Spend nachvollziehen.
  • Wettbewerbsposition bewerten: Messen Sie die Wettbewerbsposition eines Kunden anhand von Perzentilmesswerten, die die Leistung in wichtigen Dimensionen in Wettbewerbsstufen (z. B. Marktführer oder Mitbewerber) einteilen.
  • Nach Zeit segmentieren: Benchmark-Messwerte nach wöchentlichem, monatlichem oder vierteljährlichem zeitlichem Detaillierungsgrad gruppieren.
  • Unterstützte Benchmark-Dimensionen ermitteln: Sie können verfügbare Zeiträume, geografische Standorte, Werbeprodukte und Benchmark-Quellen (Branchen oder Produkt- und Dienstleistungskategorien) abfragen.

Erkennungsmethoden

Bevor Sie Benchmark-Messwerte generieren, rufen Sie mit den Discovery-Methoden die gültigen Parameter und Bereichskriterien für Ihre Anfragen ab.

Verfügbare Termine auflisten

Die Methode ListBenchmarksAvailableDates gibt die historischen Zeiträume zurück, die Benchmarkdaten in einem ListBenchmarksAvailableDatesResponse unterstützen.

Die Antwort enthält zwei unterschiedliche Zeiträume:

  • supported_dates: Der gesamte Zeitraum, für den Benchmark-Messwerte unterstützt werden (einschließlich). Benchmark-Anfragen können Daten innerhalb dieses Bereichs abfragen.
  • supported_dates_for_all_metrics (in v25 und höher): Eine Teilmenge von supported_dates, die alle Benchmark-Messwerte unterstützt. Bestimmte Messwerte, insbesondere Messwerte zum Kundenanteil (share_of_voice und share_of_spend) sowie Messwerte zur durchschnittlichen Rate der Benchmark-Quelle, sind aufgrund der eingeschränkten Datenverfügbarkeit nur innerhalb dieses Datumsbereichs verfügbar. Diese Messwerte werden in der Antwort weggelassen, wenn der angeforderte date_range nicht vollständig in supported_dates_for_all_metrics liegt.

Standorte auflisten

Die Methode ListBenchmarksLocations gibt die Liste der geografischen Standorte (z. B. Länder) zurück, die Benchmarkdaten unterstützen.

Jedes BenchmarksLocation in der Antwort enthält Folgendes:

  • location_name: Der eindeutige Standortname auf Englisch (z. B. "United States").
  • location_type: Der Standorttyp, der dem target_type in der Google Ads API entspricht (z. B. "Country").
  • location_info: Ein LocationInfo-Objekt, das die geografische Zielkonstante enthält (z. B. geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Produkte auflisten

Die Methode ListBenchmarksProducts gibt die Liste der Produkte und Marketingziele zurück, die für das Benchmarking verfügbar sind.

Jeder BenchmarksProductMetadata-Eintrag enthält:

  • product_name: Der nutzerfreundliche Produktname.
  • product_code: Der eindeutige Kennungsstring für das Produkt, der beim Erstellen eines ProductFilter verwendet wird.
  • marketing_objective: Das zugehörige Marketingziel (BenchmarksMarketingObjective):
    • AWARENESS: Kampagnen, die darauf ausgelegt sind, die Marken- oder Produktbekanntheit zu steigern.
    • CONSIDERATION: Kampagnen, mit denen potenzielle Kunden auf die Marke oder die Produkte aufmerksam gemacht werden sollen.
    • ACTION: Kampagnen, die auf eine bestimmte Conversion-Aktion ausgerichtet sind.

Benchmark-Quellen auflisten

Mit der Methode ListBenchmarksSources werden verfügbare Benchmark-Quellen abgerufen. Geben Sie die abzurufenden Quelltypen mit BenchmarksSourceType an:

  • INDUSTRY_VERTICAL: Klassifizierungen von Branchensegmenten (z. B. "Technology" oder "Finance").
  • CATEGORY (in v25 und höher): Produkt- und Dienstleistungskategorien (z. B. "/Apparel/Clothing"). Kategorien können als Filter verwendet werden, um das Benchmarking beim Vergleich mit allen Werbetreibenden einzugrenzen.

Die Antwort enthält eine Liste von BenchmarksSourceMetadata-Objekten, die Folgendes enthalten:

  • IndustryVerticalInfo: Enthält industry_vertical_name, industry_vertical_id und parent_industry_vertical_id (falls zutreffend).
  • CategoryInfo (in v25 und höher): Enthält category_name, category_id und category_path (die vollständige Kategoriehierarchie).

Benchmark-Messwerte generieren

Rufen Sie GenerateBenchmarksMetrics auf, um die YouTube-Anzeigenmesswerte eines Kunden mit Branchen-Benchmarks zu vergleichen.

Anfrageparameter

Ein GenerateBenchmarksMetricsRequest legt den Umfang der Analyse fest. Sie müssen mindestens einen Client-customer_id, einen geografischen location (LocationInfo), einen benchmarks_source (entweder einen industry_vertical_id oder in Version 25 und höher einen all_advertisers, der durch category_filter eingeschränkt ist) und einen product_filter angeben. Optional können Sie Folgendes tun:

  • Geben Sie ein date_range an. Wenn Sie es weglassen, werden Daten für das letzte Quartal mit verfügbaren Daten zurückgegeben.
  • Gruppieren Sie Messwerte mit einem breakdown_definition.
  • Geben Sie einen dreistelligen ISO 4217-currency_code an. Wenn Sie keinen angeben, werden monetäre Messwerte wie CPM und Kosten standardmäßig in USD angegeben.
  • Geben Sie einen benutzerdefinierten customer_benchmarks_group-Namen für den Kunden an, für den die Planung erfolgt.
  • Zusätzliche Funktionen wie PERCENTILE_DATA über supplemental_data anfordern (in v25 und höher).

Vollständige Parameterdefinitionen und Anforderungen finden Sie in der Referenzdokumentation zu GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Aufschlüsselung nach Datum

Sie können Messwerte gruppieren, indem Sie breakdown_definition.date_breakdown mit BenchmarksTimeGranularity festlegen. Wenn date_breakdown festgelegt ist, ist date_range in GenerateBenchmarksMetricsRequest erforderlich und muss mit den Grenzen der ausgewählten Granularität übereinstimmen:

  • WEEK: Aggregiert Messwerte nach Woche. Die date_range muss an einem Sonntag beginnen und an einem Samstag enden. Beachten Sie, dass dies von ISO 8601 abweicht.
  • MONTH: Aggregiert Messwerte nach Monat. Der date_range muss am ersten Tag des Monats beginnen und am letzten Tag des Monats enden.
  • QUARTER: Aggregiert Messwerte nach Kalendervierteljahr. Der date_range muss am ersten Tag des Quartals beginnen und am letzten Tag des Quartals enden.

Antwortmesswerte

GenerateBenchmarksMetricsResponse gibt Folgendes zurück:

  • customer_metrics (vom Typ CustomerMetrics in v25 und höher; vom Typ Metrics, der nur average_rate_metrics in v24 und niedriger enthält): Messwerte, die die Leistung der YouTube-Anzeigen eines Kunden darstellen, einschließlich:
    • average_rate_metrics: Durchschnittliche Ratenmesswerte für den Kunden.
    • share_metrics (in v25 und höher): Messwerte zur relativen Marktpräsenz (share_of_voice und share_of_spend). Wird nur ausgefüllt, wenn benchmarks_source den Wert all_advertisers = true auswählt (mit festgelegtem category_filter) und date_range in supported_dates_for_all_metrics liegt.
    • aggregate_metrics (in v25 und höher): Aggregierte Summen für den Kunden (z. B. cost, impressions, clicks und video_trueview_views).
    • percentile_metrics (in v25 und höher): Perzentilstufen für die Wettbewerbsposition in wichtigen Dimensionen.
  • average_benchmarks_metrics: Aggregierte Ratenmesswerte (RateMetrics) für die ausgewählte Benchmark-Quelle.
  • breakdown_metrics: Eine Liste von Messwerten, die nach den in breakdown_definition definierten Aufschlüsselungen segmentiert sind.

Vollständige Feldspezifikationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Perzentilmesswerte

Perzentilmesswerte stellen die Wettbewerbsposition eines Kunden als Perzentilstufen im Vergleich zu anderen Werbetreibenden im Rahmen der Analyse dar.

Vorbereitung

Damit Perzentilmesswerte abgerufen werden können, muss Ihre Anfrage die folgenden Anforderungen erfüllen:

  1. Benchmark-Quelle: benchmarks_source muss all_advertisers = true auswählen.
  2. Kategoriefilter: category_filter muss angegeben werden und mindestens eine gültige category_ids enthalten, die von ListBenchmarksSources abgerufen wurde.
  3. Ergänzende Daten: Sie müssen PERCENTILE_DATA dem Feld supplemental_data in GenerateBenchmarksMetricsRequest hinzufügen.

Perzentilstufen

Die Leistung eines Kunden wird in einen der folgenden BenchmarksCustomerPercentileTier-Enum-Werte eingeteilt:

  • DEVELOPING: Unter dem 10. Perzentil ([0%, 10%)).
  • ENTRY_LEVEL: 10. bis 25. Perzentil ([10%, 25%)).
  • EMERGING_PLAYER: 25. bis 50. Perzentil ([25%, 50%)).
  • COMPETITOR: 50. bis 75. Perzentil ([50%, 75%)).
  • STRONG_COMPETITOR: 75. bis 90. Perzentil ([75%, 90%)).
  • MARKET_LEADER: Im 90. Perzentil oder darüber ([90%, 100%]).

Beispielanfrage

Das folgende Beispiel zeigt eine REST-JSON-Anfragenutzlast zum Generieren von Benchmark-Messwerten mit Perzentilstufen für einen Nutzer, der die Anzeigenleistung der YouTube-Anzeigen seines Kunden mit der anderer Werbetreibender vergleicht, die Anzeigen in der Kategorie /Apparel/Clothing schalten:

{
  "customerId": "1234567890",
  "location": {
    "geoTargetConstant": "geoTargetConstants/2840"
  },
  "benchmarksSource": {
    "allAdvertisers": true
  },
  "categoryFilter": {
    "categoryIds": ["10176"]
  },
  "productFilter": {
    "marketingObjectiveList": {
      "marketingObjectives": ["AWARENESS", "CONSIDERATION"]
    }
  },
  "supplementalData": [
    "PERCENTILE_DATA"
  ]
}

Die Antwort mit den zusätzlichen angeforderten Perzentildaten:

{
  "customerMetrics": {
    "averageRateMetrics": {
      "averageCpm": 5.42,
      "clickThroughRate": 0.0185
    },
    "shareMetrics": {
      "shareOfVoice": 0.0345,
      "shareOfSpend": 0.0410
    },
    "aggregateMetrics": {
      "cost": 15200.0,
      "impressions": 2800000.0,
      "clicks": 51800.0
    },
    "percentileMetrics": {
      "costPercentileTier": "STRONG_COMPETITOR",
      "impressionsPercentileTier": "STRONG_COMPETITOR",
      "clicksPercentileTier": "MARKET_LEADER",
      "videoTrueviewViewsPercentileTier": "COMPETITOR",
      "viewableImpressionsPercentileTier": "STRONG_COMPETITOR",
      "interactionsPercentileTier": "MARKET_LEADER",
      "engagementsPercentileTier": "COMPETITOR"
    }
  },
  "averageBenchmarksMetrics": {
    "averageRateMetrics": {
      "averageCpm": 6.15,
      "clickThroughRate": 0.0142
    }
  }
}

Fehlerbehandlung

Beim Aufrufen von BenchmarksService können Fehler auftreten, die spezifisch für Benchmark-Abfragen in BenchmarksError sind:

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: Die Kombination der angeforderten Eingaben ist zu komplex, um verarbeitet zu werden. So reduzieren Sie die Abfragekomplexität:
    • Wählen Sie eine spezifischere oder detailliertere Benchmarkquelle oder einen spezifischeren oder detaillierteren Kategoriefilter aus.
    • Kürzen Sie die angeforderte date_range.
    • Reduzieren Sie die Anzahl der Produkte in product_filter.
  • NO_METRICS_FOUND (in v25 und höher): Für die angeforderte Kombination von Eingaben wurden keine Messwerte gefunden (z. B. eine Nischenkategorie an einem bestimmten Ort und in einem bestimmten Zeitraum, in dem keine Werbetreibenden Kampagnen durchgeführt haben). Versuchen Sie, die Kategorie, den Standort, den Zeitraum oder die Produkte anzupassen.

Allgemeine Informationen zur API-Fehlerbehandlung und Best Practices finden Sie im Leitfaden zur Fehlerbehandlung.

Google Issue Tracker

Verwenden Sie den Google Issue Tracker, um Supportfragen zu stellen, Fehler zu melden oder Feature Requests einzureichen. Google verfolgt, priorisiert und veröffentlicht Updates zu Ihren Anfragen direkt im Issue Tracker. Weitere Informationen finden Sie unter Problem im Google Issue Tracker erstellen.

Erstellen Sie ein Problem mit einer der folgenden Issue Tracker-Vorlagen:

Füllen Sie alle Felder in der Vorlage mit detaillierten Informationen aus, damit Google Ihre Anfrage reproduzieren und priorisieren kann. Google schließt unvollständige Meldungen möglicherweise und bittet Sie, ein neues Problem mit den fehlenden Details einzureichen.

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