נקודות השוואה ב-YouTube

הכלי BenchmarksService מאפשר למפרסמים ולסוכנויות להשוות את ביצועי המודעות שלהם ב-YouTube לנקודות השוואה בתחום. בעזרת השירות הזה, אתם יכולים להעריך את הביצועים של הקמפיינים שלכם ביחס לביצועים של מפרסמים אחרים בקטגוריות ספציפיות של מוצרים ושירותים או ביחס לביצועים של מפרסמים אחרים בתחומים ספציפיים.

יכולות מרכזיות

בעזרת BenchmarksService, אפשר:

  • השוואת ביצועים: הערכת מדדי השיעור הממוצע של לקוח (כמו עלות לאלף חשיפות, עלות לצפייה, שיעור קליקים וניראות) לעומת הממוצעים המצטברים בתחום.
  • ניתוח נתח השוק: הבנת הנוכחות היחסית של לקוח בשוק באמצעות SOV (חשיפות יחסיות) ונתח ההוצאות.
  • הערכת המיקום התחרותי: אפשר למדוד את המיקום התחרותי של לקוח באמצעות מדדי אחוזון שמסווגים את הביצועים לפי מימדים מרכזיים לרמות תחרותיות (כמו מובילות בשוק או מתחרים).
  • פילוח לפי זמן: קיבוץ מדדי ההשוואה לפי רמת פירוט שבועית, חודשית או רבעונית.
  • גילוי מאפייני השוואה נתמכים: אפשר לשלוח שאילתה לגבי טווחי תאריכים זמינים, מיקומים גיאוגרפיים, מוצרי פרסום ומקורות להשוואה (ענפים או קטגוריות של מוצרים ושירותים).

שיטות דיסקברי

לפני שמפיקים מדדי השוואה לשוק, צריך להשתמש בשיטות הגילוי כדי לאחזר את הפרמטרים התקפים ואת קריטריוני ההיקף של הבקשות.

רשימת התאריכים הזמינים

השיטה ListBenchmarksAvailableDates מחזירה את טווחי התאריכים ההיסטוריים שתומכים בנתוני השוואה ב-ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

התשובה כוללת שני טווחי תאריכים שונים:

  • ‫supported_dates: טווח התאריכים הכולל שבו נתמכים מדדי השוואה (כולל). אפשר להריץ שאילתות השוואה לתאריכים בטווח הזה.
  • ‫supported_dates_for_all_metrics: קבוצת משנה של supported_dates שתומכת בכל מדדי ההשוואה. מדדים מסוימים – במיוחד מדדי נתח הלקוחות (share_of_voice ו-share_of_spend) ומדדי התעריף הממוצע של מקור ההשוואה לשוק – זמינים רק בטווח התאריכים הזה בגלל זמינות נתונים מוגבלת. המדדים האלה לא נכללים בתשובה אם date_range המבוקש לא נכלל כולו בטווח supported_dates_for_all_metrics.

הצגת רשימה של מיקומים

השיטה ListBenchmarksLocations מחזירה את רשימת המיקומים הגיאוגרפיים (כמו מדינות) שתומכים בנתוני השוואה לשוק.

כל BenchmarksLocation בתשובה כולל:

  • ‫location_name: השם הייחודי של המיקום באנגלית (לדוגמה, "United States").
  • ‫location_type: סוג המיקום שמתאים ל-target_type ב-Google Ads API (לדוגמה, "Country").
  • ‫location_info: אובייקט LocationInfo שמכיל את הקבוע של הטירגוט הגיאוגרפי (למשל geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

תעשה לי רשימת מוצרים

השיטה ListBenchmarksProducts מחזירה את רשימת המוצרים והיעדים השיווקיים שזמינים להשוואה לשוק.

כל רשומה של BenchmarksProductMetadata כוללת:

  • ‫product_name: שם המוצר הידידותי למשתמש.
  • ‫product_code: מחרוזת המזהה הייחודי של המוצר, שמשמשת ליצירת ProductFilter.
  • ‫marketing_objective: היעד השיווקי המשויך (BenchmarksMarketingObjective):
    • ‫AWARENESS: קמפיינים שנועדו להגביר את המוּדעוּת למותג או למוצר.
    • ‫CONSIDERATION: קמפיינים שנועדו לעודד לקוחות פוטנציאליים להתעניין במותג או במוצרים.
    • ‫ACTION: קמפיינים שמיועדים להגברת מספר ההמרות מסוג פעולת המרה ספציפית.

הצגת רשימה של מקורות להשוואה לשוק

ה-method‏ ListBenchmarksSources מאחזר מקורות זמינים להשוואה. מציינים את סוגי המקורות לאחזור באמצעות BenchmarksSourceType:

  • ‫INDUSTRY_VERTICAL: סיווגים של פלחי תעשייה (לדוגמה, Technology או Finance).
  • ‫CATEGORY: קטגוריות מוצרים ושירותים (לדוגמה, ‎/Apparel/Clothing‎). אפשר להשתמש בקטגוריות כמסננים כדי להגדיר את היקף ההשוואה לשוק כשמשווים לכל המפרסמים.

התשובה מחזירה רשימה של אובייקטים מסוג BenchmarksSourceMetadata שמכילים את אחד מהערכים הבאים:

  • ‫IndustryVerticalInfo: מכיל את industry_vertical_name, ‏industry_vertical_id וparent_industry_vertical_id (אם רלוונטי).
  • ‫CategoryInfo: מכיל את category_name,‏ category_id ו-category_path (ההיררכיה המלאה של הקטגוריות).

יצירת מדדים להשוואה לשוק

מתקשרים אל GenerateBenchmarksMetrics כדי להשוות בין מדדי המודעות ב-YouTube של לקוח לבין נקודות השוואה בתחום.

פרמטרים של בקשה

היקף הניתוח מוגדר על ידי GenerateBenchmarksMetricsRequest. לפחות צריך לציין לקוח customer_id, מיקום גיאוגרפי location, benchmarks_source (כמו ענף ספציפי או כל המפרסמים שמוגדרים לפי category_filter) ו-product_filter. אפשר גם לציין date_range, לקבץ מדדים עם breakdown_definition, לציין currency_code או לבקש תכונות נוספות כמו PERCENTILE_DATA דרך supplemental_data.

הגדרות מלאות של הפרמטרים והדרישות מופיעות במאמרי העזרה בנושא GenerateBenchmarksMetricsRequest.

פירוטים לפי תאריך

אפשר לקבץ מדדים באמצעות ההגדרה breakdown_definition.date_breakdown באמצעות BenchmarksTimeGranularity:

  • ‫WEEK: צבירת מדדים לפי שבוע. התאריך date_range חייב להתחיל ביום ראשון ולהסתיים ביום שבת (שימו לב שהפורמט הזה שונה מפורמט ISO 8601).
  • ‫MONTH: צבירת מדדים לפי חודש. התקופה של date_range חייבת להתחיל ביום הראשון של החודש ולהסתיים ביום האחרון של החודש.
  • ‫QUARTER: צבירת מדדים לפי רבעון קלנדרי. התקופה date_range חייבת להתחיל ביום הראשון של הרבעון ולהסתיים ביום האחרון של הרבעון.

מדדי תגובה

הפקודה GenerateBenchmarksMetricsResponse מחזירה את:

מפרט מלא של השדות זמין במאמרי העזרה בנושא GenerateBenchmarksMetricsResponse.

מדדי אחוזון

מדדי האחוזון מייצגים את המיקום התחרותי של הלקוח כאחוזון בין מפרסמים אחרים בניתוח המוגבל.

דרישות מוקדמות

כדי לאחזר מדדי אחוזון, הבקשה צריכה לעמוד בדרישות הבאות:

  1. מקור ההשוואה לשוק: צריך לבחור באפשרות benchmarks_sourceall_advertisers = true.
  2. מסנן קטגוריות: חובה לציין את category_filter, שמכיל ערך category_ids תקין אחד או יותר שאוחזרו מ-ListBenchmarksSources.
  3. נתונים משלימים: צריך להוסיף את הערך PERCENTILE_DATA לשדה supplemental_data ב-GenerateBenchmarksMetricsRequest.

רמות אחוזון

הביצועים של לקוח מסווגים לאחד מהערכים של BenchmarksCustomerPercentileTier enum (בטווח שבין DEVELOPING לרמות הנמוכות לבין MARKET_LEADER למפרסמים עם הביצועים הכי טובים). תיאור של כל רמה וגבולות האחוזון שלה מופיעים במסמכי העזר של BenchmarksCustomerPercentileTier.

דוגמה לבקשה

הדוגמה הבאה ממחישה מטען ייעודי (payload) של בקשת JSON ב-REST ליצירת מדדי השוואה עם רמות אחוזון למשתמש שמשווה את הביצועים של מודעות YouTube של הלקוח שלו לביצועים של מפרסמים אחרים שמציגים מודעות בקטגוריה ‎/Apparel/Clothing:

{
  "customer_id": "1234567890",
  "location": {
    "geo_target_constant": "geoTargetConstants/2840"
  },
  "benchmarks_source": {
    "all_advertisers": true
  },
  "category_filter": {
    "category_ids": ["10176"]
  },
  "product_filter": {
    "marketing_objective_list": {
      "marketing_objectives": ["AWARENESS", "CONSIDERATION"]
    }
  },
  "supplemental_data": [
    "PERCENTILE_DATA"
  ]
}

התשובה כוללת את נתוני האחוזון הנוספים שנדרשו:

{
  "customer_metrics": {
    "average_rate_metrics": {
      "average_cpm": 5.42,
      "click_through_rate": 0.0185
    },
    "share_metrics": {
      "share_of_voice": 0.0345,
      "share_of_spend": 0.0410
    },
    "aggregate_metrics": {
      "cost": 15200.0,
      "impressions": 2800000.0,
      "clicks": 51800.0
    },
    "percentile_metrics": {
      "cost_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
      "impressions_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
      "clicks_percentile_tier": "MARKET_LEADER",
      "video_trueview_views_percentile_tier": "COMPETITOR",
      "viewable_impressions_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
      "interactions_percentile_tier": "MARKET_LEADER",
      "engagements_percentile_tier": "COMPETITOR"
    }
  },
  "average_benchmarks_metrics": {
    "average_rate_metrics": {
      "average_cpm": 6.15,
      "click_through_rate": 0.0142
    }
  }
}

טיפול בשגיאות

כשמתקשרים אל BenchmarksService, יכול להיות שיוצגו שגיאות שספציפיות לשאילתות של השוואות לשוק ב-BenchmarksError:

  • ‫MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: השילוב של הקלטים המבוקשים מורכב מדי לעיבוד. כדי לצמצם את המורכבות של השאילתה:
    • בוחרים מסנן קטגוריות או מקור להשוואה לשוק שהוא ספציפי יותר או מפורט יותר.
    • לקצר את date_range שביקשת.
    • צריך לצמצם את מספר המוצרים ב-product_filter.
  • ‫NO_METRICS_FOUND: לא נמצאו מדדים לשילוב הקלט המבוקש (לדוגמה, קטגוריית נישה במיקום ספציפי ובטווח תאריכים מסוים שבו לא הופעלו קמפיינים על ידי מפרסמים). אפשר לנסות לשנות את הקטגוריה, המיקום, טווח התאריכים או המוצרים.

במדריך לטיפול בשגיאות מפורטות שיטות מומלצות לטיפול בשגיאות API באופן כללי.

הקודם
תובנות ליוצרים ב-YouTube