Benchmark di YouTube

Il BenchmarksService consente a inserzionisti e agenzie di confrontare il rendimento dei loro annunci YouTube con i benchmark del settore. Utilizzando questo servizio, puoi valutare il rendimento delle tue campagne rispetto ai verticali di settore o a tutti gli inserzionisti in categorie specifiche di prodotti e servizi.

Funzionalità chiave

Con BenchmarksService puoi:

  • Confronta il rendimento: valuta le metriche sul tasso medio di un cliente (ad esempio CPM, CPV, CTR e visibilità) rispetto alle medie aggregate del settore.
  • Analizza la quota di mercato: comprendi la presenza relativa di un cliente sul mercato tramite la share of voice (impressioni relative) e la quota di spesa.
  • Valuta la posizione competitiva: misura la posizione competitiva di un cliente utilizzando metriche percentile che classificano il rendimento in base alle dimensioni chiave in livelli competitivi (ad esempio Leader di mercato o Concorrente).
  • Segmenta per tempo: raggruppa le metriche di benchmark in base alla granularità temporale settimanale, mensile o trimestrale.
  • Scopri le dimensioni di benchmark supportate: esegui query sugli intervalli di date disponibili, sulle località geografiche, sui prodotti pubblicitari e sulle origini di benchmark (verticali di settore o categorie di prodotti e servizi).

Metodi di rilevamento

Prima di generare metriche di benchmarking, utilizza i metodi di rilevamento per recuperare i parametri e i criteri di ambito validi per le tue richieste.

Elenco delle date disponibili

Il metodo ListBenchmarksAvailableDates restituisce gli intervalli di date storici che supportano i dati di benchmark in un ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

La risposta fornisce due intervalli di date distinti:

  • supported_dates: l'intervallo di date complessivo in cui sono supportate le metriche di benchmark (incluso). Le richieste di benchmark possono eseguire query sulle date all'interno di questo intervallo.
  • supported_dates_for_all_metrics: un sottoinsieme di supported_dates che supporta l'insieme completo di metriche di benchmark. Alcune metriche, in particolare le metriche della quota di clienti (share_of_voice e share_of_spend) e le metriche del tasso medio dell'origine benchmark, sono disponibili solo in questo intervallo di date a causa della disponibilità limitata dei dati. Queste metriche vengono omesse dalla risposta se l'intervallo date_range richiesto non rientra completamente nell'intervallo supported_dates_for_all_metrics.

Elenco località

Il metodo ListBenchmarksLocations restituisce l'elenco delle località geografiche (come i paesi) che supportano i dati di benchmark.

Ogni BenchmarksLocation nella risposta include:

  • location_name: Il nome univoco della località in inglese (ad esempio, "United States").
  • location_type: il tipo di località corrispondente a target_type nell'API Google Ads (ad esempio, "Country").
  • location_info: un oggetto LocationInfo contenente la costante di targeting geografico (ad esempio geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Elenca prodotti

Il metodo ListBenchmarksProducts restituisce l'elenco dei prodotti e degli obiettivi di marketing disponibili per il benchmarking.

Ogni voce BenchmarksProductMetadata include:

  • product_name: Il nome del prodotto facile da usare.
  • product_code: la stringa identificatore univoco del prodotto, utilizzata durante la creazione di un ProductFilter.
  • marketing_objective: l'obiettivo di marketing associato (BenchmarksMarketingObjective):
    • AWARENESS: campagne progettate per aumentare la notorietà del brand o del prodotto.
    • CONSIDERATION: campagne progettate per incoraggiare i potenziali clienti a prendere in considerazione il brand o i prodotti.
    • ACTION: campagne progettate per generare un'azione di conversione specifica.

Elenco delle origini dei benchmark

Il metodo ListBenchmarksSources recupera le origini dei benchmark disponibili. Specifica i tipi di origine da recuperare utilizzando BenchmarksSourceType:

  • INDUSTRY_VERTICAL: classificazioni dei segmenti di settore (ad esempio, "Tecnologia" o "Finanza").
  • CATEGORY: Categorie di prodotti e servizi (ad esempio, "/Apparel/Clothing"). Le categorie possono essere utilizzate come filtri per definire l'ambito del benchmarking quando si esegue il confronto con tutti gli inserzionisti.

La risposta restituisce un elenco di oggetti BenchmarksSourceMetadata contenenti uno dei seguenti elementi:

  • IndustryVerticalInfo: contiene industry_vertical_name, industry_vertical_id e parent_industry_vertical_id (se applicabile).
  • CategoryInfo: contiene category_name, category_id e category_path (la gerarchia completa delle categorie).

Generare metriche di benchmark

Chiama il numero GenerateBenchmarksMetrics per confrontare le metriche degli annunci YouTube di un cliente con i benchmark di settore.

Parametri di richiesta

Gli ambiti GenerateBenchmarksMetricsRequest definiscono l'analisi. Come minimo, devi specificare un cliente customer_id, un'area geografica location, un benchmarks_source (ad esempio un verticale di settore specifico o tutti gli inserzionisti con ambito definito da category_filter) e un product_filter. Puoi facoltativamente fornire un date_range, raggruppare le metriche con un breakdown_definition, specificare un currency_code o richiedere funzionalità aggiuntive come PERCENTILE_DATA tramite supplemental_data.

Per definizioni e requisiti completi dei parametri, consulta la documentazione di riferimento di GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Suddivisioni per data

Puoi raggruppare le metriche impostando breakdown_definition.date_breakdown utilizzando BenchmarksTimeGranularity:

  • WEEK: Aggrega le metriche per settimana. date_range deve iniziare di domenica e terminare di sabato (tieni presente che questo valore è diverso da ISO 8601).
  • MONTH: Aggrega le metriche per mese. Il date_range deve iniziare il primo giorno del mese e terminare l'ultimo giorno del mese.
  • QUARTER: Aggrega le metriche per trimestre solare. Il date_range deve iniziare il primo giorno del trimestre e terminare l'ultimo giorno del trimestre.

Metriche di risposta

L'GenerateBenchmarksMetricsResponse restituisce:

Per le specifiche complete dei campi, consulta la documentazione di riferimento di GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Metriche percentile

Le metriche percentile rappresentano la posizione competitiva di un cliente come livelli percentili rispetto ad altri inserzionisti nell'analisi con ambito.

Prerequisiti

Per recuperare le metriche percentile, la tua richiesta deve soddisfare i seguenti requisiti:

  1. Origine dei benchmark: benchmarks_source deve selezionare all_advertisers = true.
  2. Filtro per categoria: deve essere fornito category_filter, contenente uno o più category_ids validi recuperati da ListBenchmarksSources.
  3. Dati supplementari: devi aggiungere PERCENTILE_DATA al campo supplemental_data in GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Livelli percentile

Il rendimento di un cliente viene classificato in uno dei valori dell'enumerazione BenchmarksCustomerPercentileTier (che vanno da DEVELOPING per i livelli inferiori a MARKET_LEADER per gli inserzionisti con il rendimento migliore). Per una descrizione di ogni livello e dei relativi limiti percentili, consulta la documentazione di riferimento di BenchmarksCustomerPercentileTier.

Esempio di richiesta

L'esempio seguente illustra un payload di richiesta JSON REST per generare metriche di benchmark con livelli di percentile per un utente che confronta il rendimento degli annunci YouTube del suo cliente con quello di altri inserzionisti che pubblicano annunci nella categoria /Abbigliamento/Abbigliamento:

{
  "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"
  ]
}

La risposta che include i dati percentili aggiuntivi richiesti:

{
  "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
    }
  }
}

Gestione degli errori

Quando chiami BenchmarksService, potresti riscontrare errori specifici per le query sui benchmark in BenchmarksError:

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: La combinazione di input richiesti è troppo complessa da elaborare. Per ridurre la complessità della query:
    • Seleziona un filtro per l'origine o la categoria del benchmark più specifico o granulare.
    • Accorciare il date_range richiesto.
    • Riduci il numero di prodotti in product_filter.
  • NO_METRICS_FOUND: non sono state trovate metriche per la combinazione di input richiesta (ad esempio, una categoria di nicchia in una località e un intervallo di date specifici in cui nessun inserzionista ha pubblicato campagne). Prova a modificare la categoria, la località, l'intervallo di date o i prodotti.

Per la gestione generale degli errori API e le best practice, consulta la guida alla gestione degli errori.

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