BenchmarksService की मदद से, विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां और एजेंसियां, इंडस्ट्री के बेंचमार्क के हिसाब से YouTube पर दिखाए गए अपने विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस की तुलना कर सकती हैं.
इस सेवा का इस्तेमाल करके, यह आकलन किया जा सकता है कि इंडस्ट्री वर्टिकल या किसी खास प्रॉडक्ट और सेवा की कैटगरी में, विज्ञापन देने वाले सभी लोगों या कंपनियों के मुकाबले आपके कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस कैसी है.
मुख्य सुविधाएं
BenchmarksService की मदद से, ये काम किए जा सकते हैं:
- परफ़ॉर्मेंस की तुलना करना: किसी ग्राहक की औसत दर वाली मेट्रिक (जैसे, सीपीएम, सीपीवी, सीटीआर, और दिखने की संभावना) का आकलन, इंडस्ट्री की कुल औसत के हिसाब से करें.
- मार्केट शेयर का विश्लेषण करें: किसी ग्राहक की मार्केट में मौजूदगी को समझें. इसके लिए, व्यापकता (रिलेटिव इंप्रेशन) और खर्च के शेयर का इस्तेमाल करें.
- प्रतिस्पर्धी के तौर पर अपनी स्थिति का आकलन करें: पर्सेंटाइल मेट्रिक का इस्तेमाल करके, किसी ग्राहक की प्रतिस्पर्धी स्थिति का आकलन करें. ये मेट्रिक, परफ़ॉर्मेंस को अहम डाइमेंशन के हिसाब से प्रतिस्पर्धी टियर (जैसे, मार्केट लीडर या प्रतिस्पर्धी) में बांटती हैं.
- समय के हिसाब से सेगमेंट करें: बेंचमार्क मेट्रिक को हर हफ़्ते, हर महीने या हर तीन महीने के हिसाब से ग्रुप करें.
- सपोर्ट किए गए बेंचमार्क डाइमेंशन के बारे में जानें: उपलब्ध तारीख की सीमाएं, भौगोलिक जगहें, विज्ञापन प्रॉडक्ट, और बेंचमार्क सोर्स (इंडस्ट्री वर्टिकल या प्रॉडक्ट और सेवा की कैटगरी) के बारे में क्वेरी करें.
खोज के तरीके
मानदंड मेट्रिक जनरेट करने से पहले, खोज के तरीकों का इस्तेमाल करके, अपने अनुरोधों के लिए मान्य पैरामीटर और स्कोपिंग के मानदंड पाएं.
उपलब्ध तारीखों की सूची
ListBenchmarksAvailableDates मेथड, तारीख की उन पुरानी रेंज को दिखाता है जिनमें ListBenchmarksAvailableDatesResponse में बेंचमार्क डेटा उपलब्ध है.
जवाब में दो अलग-अलग तारीख की सीमाएं दी गई हैं:
supported_dates: यह तारीख की वह पूरी रेंज होती है जिसमें बेंचमार्क मेट्रिक काम करती हैं. इसमें रेंज की शुरुआत और आखिरी तारीख भी शामिल होती है. बेंचमार्क के अनुरोधों में, इस रेंज की तारीखों के लिए क्वेरी की जा सकती है.supported_dates_for_all_metrics: यहsupported_datesका सबसेट है. इसमें बेंचमार्क मेट्रिक का पूरा सेट काम करता है. कुछ मेट्रिक, सिर्फ़ इस तारीख की सीमा के लिए उपलब्ध हैं. इनमें खास तौर पर, ग्राहक शेयर की मेट्रिक (share_of_voiceऔरshare_of_spend) और बेंचमार्क सोर्स की औसत दर की मेट्रिक शामिल हैं. ऐसा इसलिए है, क्योंकि इस तारीख की सीमा के लिए डेटा सीमित तौर पर उपलब्ध है. अगर अनुरोध किया गयाdate_range,supported_dates_for_all_metricsके दायरे में पूरी तरह से नहीं आता है, तो जवाब में इन मेट्रिक को शामिल नहीं किया जाता.
जगहों की सूची बनाना
ListBenchmarksLocations तरीके से, उन भौगोलिक जगहों (जैसे कि देश) की सूची मिलती है जहां बेंचमार्क डेटा उपलब्ध है.
जवाब में मौजूद हर BenchmarksLocation में यह जानकारी शामिल होती है:
location_name: जगह का यूनीक नाम अंग्रेज़ी में (उदाहरण के लिए,"United States").location_type: Google Ads API मेंtarget_typeसे जुड़ा लोकेशन टाइप (उदाहरण के लिए,"Country").location_info: यहLocationInfoऑब्जेक्ट है. इसमें भौगोलिक टारगेट का कॉन्स्टेंट (जैसे किgeo_target_constant: "geoTargetConstants/2840") शामिल होता है.
वीडियो में शामिल प्रॉडक्ट की सूची बनाकर दो
ListBenchmarksProducts वाला तरीका, बेंचमार्किंग के लिए उपलब्ध प्रॉडक्ट और मार्केटिंग के लक्ष्यों की सूची दिखाता है.
हर BenchmarksProductMetadata एंट्री में यह जानकारी शामिल होती है:
product_name: प्रॉडक्ट का आसान नाम.product_code: यह प्रॉडक्ट के लिए यूनीक आइडेंटिफ़ायर स्ट्रिंग है. इसका इस्तेमाल,ProductFilterबनाते समय किया जाता है.marketing_objective: मार्केटिंग का जुड़ा हुआ लक्ष्य (BenchmarksMarketingObjective):AWARENESS: ब्रैंड या प्रॉडक्ट के बारे में जागरूकता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए कैंपेन.CONSIDERATION: ऐसे कैंपेन जिनसे संभावित ग्राहकों को ब्रैंड या प्रॉडक्ट के बारे में सोचने के लिए बढ़ावा मिलता है.ACTION: ये कैंपेन, किसी खास कन्वर्ज़न ऐक्शन को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं.
मानदंडों के सोर्स की सूची
ListBenchmarksSources वाला तरीका, उपलब्ध बेंचमार्क सोर्स को वापस लाता है. BenchmarksSourceType का इस्तेमाल करके, वापस पाने के लिए सोर्स टाइप तय करें:
INDUSTRY_VERTICAL: इंडस्ट्री सेगमेंट के क्लासिफ़िकेशन (उदाहरण के लिए, "टेक्नोलॉजी" या "फ़ाइनेंस").CATEGORY: प्रॉडक्ट और सेवा की कैटगरी (उदाहरण के लिए, "/Apparel/Clothing"). सभी विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों से तुलना करते समय, बेंचमार्किंग के दायरे को तय करने के लिए, कैटगरी को फ़िल्टर के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है.
जवाब में, BenchmarksSourceMetadata ऑब्जेक्ट की सूची मिलती है. इसमें इनमें से कोई एक चीज़ शामिल होती है:
IndustryVerticalInfo: इसमेंindustry_vertical_name,industry_vertical_id, औरparent_industry_vertical_id(अगर लागू हो) शामिल हैं.CategoryInfo: इसमेंcategory_name,category_id, औरcategory_path(पूरी कैटगरी हैरारकी) शामिल होती है.
मानदंड से जुड़ी मेट्रिक जनरेट करना
कॉल GenerateBenchmarksMetrics करके, किसी ग्राहक की YouTube विज्ञापन मेट्रिक की तुलना इंडस्ट्री के बेंचमार्क से करें.
अनुरोध के पैरामीटर
GenerateBenchmarksMetricsRequest स्कोप, विश्लेषण को सीमित करता है. आपको कम से कम एक क्लाइंट customer_id, भौगोलिक location, benchmarks_source (जैसे कि कोई खास इंडस्ट्री वर्टिकल या category_filter के दायरे में आने वाले सभी विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां) और product_filter तय करना होगा. आपके पास date_range देने, breakdown_definition के साथ मेट्रिक ग्रुप करने, currency_code तय करने या supplemental_data के ज़रिए PERCENTILE_DATA जैसी अतिरिक्त सुविधाओं का अनुरोध करने का विकल्प होता है.
पैरामीटर की पूरी परिभाषाओं और ज़रूरी शर्तों के लिए, GenerateBenchmarksMetricsRequest रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.
तारीख के हिसाब से ब्रेकडाउन
BenchmarksTimeGranularity का इस्तेमाल करके, breakdown_definition.date_breakdown सेट करके मेट्रिक को ग्रुप किया जा सकता है:
WEEK: यह हर हफ़्ते के हिसाब से मेट्रिक को एग्रीगेट करता है.date_rangeकी शुरुआत रविवार से होनी चाहिए और इसका आखिरी दिन शनिवार होना चाहिए. ध्यान दें कि यह आईएसओ 8601 से अलग है.MONTH: इस फ़ंक्शन से, मेट्रिक को महीने के हिसाब से एग्रीगेट किया जाता है.date_range, महीने के पहले दिन से शुरू होना चाहिए और महीने के आखिरी दिन खत्म होना चाहिए.QUARTER: कैलेंडर क्वार्टर के हिसाब से मेट्रिक को एग्रीगेट करता है.date_range, क्वार्टर के पहले दिन से शुरू होना चाहिए और क्वार्टर के आखिरी दिन खत्म होना चाहिए.
जवाब से जुड़ी मेट्रिक
GenerateBenchmarksMetricsResponse
की वैल्यू:
customer_metrics: ये मेट्रिक, ग्राहक के YouTube विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस दिखाती हैं. इनमेंaverage_rate_metrics,share_metrics,aggregate_metrics, औरpercentile_metricsशामिल हैं.average_benchmarks_metrics: चुने गए बेंचमार्क सोर्स के लिए, एग्रीगेट की गई रेट मेट्रिक (RateMetrics).breakdown_metrics:breakdown_definitionमें तय किए गए ब्रेकडाउन के हिसाब से सेगमेंट की गई मेट्रिक की सूची.
फ़ील्ड की पूरी जानकारी के लिए, GenerateBenchmarksMetricsResponse रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.
पर्सेंटाइल मेट्रिक
प्रतिशत मेट्रिक, किसी ग्राहक की प्रतिस्पर्धी स्थिति को प्रतिशत के तौर पर दिखाती हैं. ये मेट्रिक, स्कोप की गई विश्लेषण में विज्ञापन देने वाले अन्य लोगों या कंपनियों के बीच प्रतिशत के स्तर पर होती हैं.
ज़रूरी शर्तें
प्रतिशत के हिसाब से मेट्रिक पाने के लिए, आपके अनुरोध को ये ज़रूरी शर्तें पूरी करनी होंगी:
- बेंचमार्क का सोर्स:
benchmarks_sourceकोall_advertisers = trueचुनना होगा. - कैटगरी फ़िल्टर:
category_filterएट्रिब्यूट की वैल्यू देना ज़रूरी है. इसमेंListBenchmarksSourcesसे मिली एक या उससे ज़्यादा मान्यcategory_idsवैल्यू शामिल होनी चाहिए. - पूरक डेटा: आपको
GenerateBenchmarksMetricsRequestमें मौजूदsupplemental_dataफ़ील्ड मेंPERCENTILE_DATAजोड़ना होगा.
पर्सेंटाइल टियर
ग्राहक की परफ़ॉर्मेंस को BenchmarksCustomerPercentileTier enum वैल्यू में से किसी एक में बांटा जाता है. यह वैल्यू, कम परफ़ॉर्म करने वाले विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों के लिए DEVELOPING से लेकर, सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाले विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों के लिए MARKET_LEADER तक होती है. हर टियर और उसके पर्सेंटाइल की सीमाओं के बारे में जानने के लिए, BenchmarksCustomerPercentileTier रेफ़रंस दस्तावेज़ पढ़ें.
अनुरोध का उदाहरण
यहां दिए गए उदाहरण में, REST JSON अनुरोध पेलोड दिखाया गया है. इसकी मदद से, उपयोगकर्ता के लिए बेंचमार्क मेट्रिक जनरेट की जा सकती हैं. इससे वह अपने ग्राहक के YouTube विज्ञापनों की परफ़ॉर्मेंस की तुलना, /Apparel/Clothing कैटगरी में विज्ञापन दिखाने वाले अन्य विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों से कर सकता है. इसमें पर्सेंटाइल टियर भी शामिल हैं:
{
"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"
]
}
अनुरोध किए गए अतिरिक्त पर्सेंटाइल डेटा के साथ जवाब:
{
"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
}
}
}
गड़बड़ी ठीक करना
BenchmarksService को कॉल करते समय, आपको BenchmarksError में बेंचमार्क क्वेरी से जुड़ी गड़बड़ियां दिख सकती हैं:
MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: अनुरोध किए गए इनपुट के कॉम्बिनेशन को प्रोसेस करना बहुत मुश्किल है. क्वेरी की जटिलता कम करने के लिए:- ज़्यादा सटीक या बारीकी से फ़िल्टर किए गए मानदंड का सोर्स या कैटगरी फ़िल्टर चुनें.
- अनुरोध किए गए
date_rangeको छोटा करें. product_filterमें प्रॉडक्ट की संख्या कम करें.
NO_METRICS_FOUND: इनपुट के अनुरोध किए गए कॉम्बिनेशन के लिए कोई मेट्रिक नहीं मिली. उदाहरण के लिए, किसी खास जगह और तारीख की सीमा में कोई ऐसी खास कैटगरी जहां विज्ञापन देने वाले किसी व्यक्ति या कंपनी ने कैंपेन नहीं चलाए. कैटगरी, जगह, तारीख की सीमा या प्रॉडक्ट में बदलाव करके देखें.
एपीआई से जुड़ी गड़बड़ियों को ठीक करने और सबसे सही तरीकों के बारे में जानने के लिए, गड़बड़ी ठीक करने से जुड़ी गाइड देखें.