Google sử dụng công nghệ AI để dịch nội dung sang ngôn ngữ bạn ưu tiên. Bản dịch bằng AI có thể có lỗi.

Điểm chuẩn trên YouTube

BenchmarksService cho phép nhà quảng cáo và công ty quảng cáo so sánh hiệu suất quảng cáo trên YouTube của họ với điểm chuẩn của ngành. Khi sử dụng dịch vụ này, bạn có thể đánh giá hiệu suất của chiến dịch so với các ngành dọc hoặc so với tất cả nhà quảng cáo trong các danh mục sản phẩm và dịch vụ cụ thể.

Các chức năng chính

Với BenchmarksService, bạn có thể:

So sánh hiệu suất: Đánh giá các chỉ số về tỷ lệ trung bình của khách hàng (chẳng hạn như CPM, CPV, CTR và khả năng xem) so với mức trung bình tổng hợp của ngành.
Phân tích thị phần: Hiểu rõ sự hiện diện tương đối của khách hàng trên thị trường thông qua tỷ lệ hiển thị (số lượt hiển thị tương đối) và tỷ lệ chi tiêu.
Đánh giá vị thế cạnh tranh: Đo lường vị thế cạnh tranh của khách hàng bằng cách sử dụng các chỉ số phân vị để phân loại hiệu suất trên các phương diện chính thành các cấp cạnh tranh (chẳng hạn như Người dẫn đầu thị trường hoặc Đối thủ cạnh tranh).
Phân đoạn theo thời gian: Nhóm các chỉ số điểm chuẩn theo độ chi tiết của thời gian theo tuần, tháng hoặc quý.
Khám phá các phương diện điểm chuẩn được hỗ trợ: Truy vấn các phạm vi ngày, vị trí địa lý, sản phẩm quảng cáo và nguồn điểm chuẩn (ngành dọc hoặc danh mục sản phẩm và dịch vụ) có sẵn.

Phương pháp khám phá

Trước khi tạo chỉ số đo điểm chuẩn, hãy sử dụng các phương thức khám phá để truy xuất các thông số hợp lệ và tiêu chí phạm vi cho các yêu cầu của bạn.

Liệt kê các ngày có thể đặt

Phương thức ListBenchmarksAvailableDates trả về các dải ngày trong quá khứ hỗ trợ dữ liệu điểm chuẩn trong ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

Phản hồi cung cấp 2 phạm vi ngày riêng biệt:

supported_dates: Phạm vi ngày tổng thể mà các chỉ số điểm chuẩn được hỗ trợ (bao gồm cả ngày bắt đầu và ngày kết thúc). Yêu cầu đo điểm chuẩn có thể truy vấn các ngày trong phạm vi này.
supported_dates_for_all_metrics: Một tập hợp con của supported_dates hỗ trợ toàn bộ tập hợp các chỉ số đo điểm chuẩn. Một số chỉ số (cụ thể là chỉ số thị phần của khách hàng (share_of_voice và share_of_spend) và chỉ số tỷ lệ trung bình của nguồn điểm chuẩn) chỉ có trong phạm vi ngày này do dữ liệu có hạn. Những chỉ số này sẽ bị bỏ qua trong phản hồi nếu date_range được yêu cầu không nằm hoàn toàn trong supported_dates_for_all_metrics.

Liệt kê vị trí

Phương thức ListBenchmarksLocations trả về danh sách các vị trí địa lý (chẳng hạn như quốc gia) hỗ trợ dữ liệu điểm chuẩn.

Mỗi BenchmarksLocation trong phản hồi đều có:

location_name: Tên vị trí duy nhất bằng tiếng Anh (ví dụ: "United States").
location_type: Loại vị trí tương ứng với target_type trong Google Ads API (ví dụ: "Country").
location_info: Một đối tượng LocationInfo chứa hằng số mục tiêu địa lý (chẳng hạn như geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Liệt kê sản phẩm

Phương thức ListBenchmarksProducts trả về danh sách sản phẩm và mục tiêu tiếp thị có sẵn để đo điểm chuẩn.

Mỗi mục nhập BenchmarksProductMetadata đều có:

product_name: Tên sản phẩm thân thiện với người dùng.
product_code: Chuỗi giá trị nhận dạng duy nhất cho sản phẩm, được dùng khi tạo ProductFilter.
marketing_objective: Mục tiêu tiếp thị được liên kết (BenchmarksMarketingObjective):
- AWARENESS: Chiến dịch được thiết kế để tăng mức độ nhận biết thương hiệu hoặc sản phẩm.
- CONSIDERATION: Chiến dịch được thiết kế để khuyến khích khách hàng tiềm năng cân nhắc thương hiệu hoặc sản phẩm.
- ACTION: Chiến dịch được thiết kế để thúc đẩy một hành động chuyển đổi cụ thể.

Liệt kê các nguồn điểm chuẩn

Phương thức ListBenchmarksSources truy xuất các nguồn điểm chuẩn có sẵn. Chỉ định các loại nguồn cần truy xuất bằng BenchmarksSourceType:

INDUSTRY_VERTICAL: Phân loại các phân khúc ngành (ví dụ: "Công nghệ" hoặc "Tài chính").
CATEGORY: Danh mục sản phẩm và dịch vụ (ví dụ: "/Apparel/Clothing"). Bạn có thể dùng danh mục làm bộ lọc để xác định phạm vi đo điểm chuẩn khi so sánh với tất cả nhà quảng cáo.

Phản hồi trả về một danh sách các đối tượng BenchmarksSourceMetadata chứa một trong hai đối tượng sau:

IndustryVerticalInfo: Chứa industry_vertical_name, industry_vertical_id và parent_industry_vertical_id (nếu có).
CategoryInfo: Chứa category_name, category_id và category_path (hệ phân cấp danh mục đầy đủ).

Tạo chỉ số đo điểm chuẩn

Gọi GenerateBenchmarksMetrics để so sánh các chỉ số quảng cáo trên YouTube của một khách hàng với điểm chuẩn của ngành.

Tham số yêu cầu

GenerateBenchmarksMetricsRequest phạm vi phân tích. Ít nhất, bạn phải chỉ định một customer_id ứng dụng khách, location địa lý, một benchmarks_source (chẳng hạn như một ngành dọc cụ thể hoặc tất cả nhà quảng cáo được phân loại theo category_filter) và một product_filter. Bạn có thể tuỳ ý cung cấp date_range, nhóm các chỉ số bằng breakdown_definition, chỉ định currency_code hoặc yêu cầu các tính năng bổ sung như PERCENTILE_DATA thông qua supplemental_data.

Để biết đầy đủ định nghĩa và yêu cầu về tham số, hãy tham khảo tài liệu tham khảo về GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Thông tin chi tiết theo ngày

Bạn có thể nhóm các chỉ số bằng cách đặt breakdown_definition.date_breakdown bằng BenchmarksTimeGranularity:

WEEK: Tổng hợp các chỉ số theo tuần. date_range phải bắt đầu vào Chủ Nhật và kết thúc vào Thứ Bảy (xin lưu ý rằng điều này khác với tiêu chuẩn ISO 8601).
MONTH: Tổng hợp các chỉ số theo tháng. date_range phải bắt đầu vào ngày đầu tiên của tháng và kết thúc vào ngày cuối cùng của tháng.
QUARTER: Tổng hợp các chỉ số theo quý dương lịch. date_range phải bắt đầu vào ngày đầu tiên của quý và kết thúc vào ngày cuối cùng của quý.

Chỉ số về câu trả lời

GenerateBenchmarksMetricsResponse trả về:

customer_metrics: Các chỉ số thể hiện hiệu suất quảng cáo của khách hàng trên YouTube, bao gồm average_rate_metrics, share_metrics, aggregate_metrics và percentile_metrics.
average_benchmarks_metrics: Chỉ số tổng hợp về tỷ lệ (RateMetrics) trên nguồn đo điểm chuẩn đã chọn.
breakdown_metrics: Danh sách các chỉ số được phân đoạn theo các tiêu chí phân tích được xác định trong breakdown_definition.

Để biết quy cách đầy đủ về trường, hãy tham khảo tài liệu tham khảo GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Chỉ số phân vị

Chỉ số phân vị thể hiện vị thế cạnh tranh của khách hàng dưới dạng các cấp phân vị so với những nhà quảng cáo khác trong phạm vi phân tích.

Điều kiện tiên quyết

Để truy xuất các chỉ số phần trăm, yêu cầu của bạn phải đáp ứng các yêu cầu sau:

Nguồn dữ liệu điểm chuẩn: Bạn benchmarks_source phải chọn all_advertisers = true.
Bộ lọc danh mục: Bạn phải cung cấp category_filter, chứa một hoặc nhiều category_ids hợp lệ được truy xuất từ ListBenchmarksSources.
Dữ liệu bổ sung: Bạn phải thêm PERCENTILE_DATA vào trường supplemental_data trong GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Các bậc phân vị

Hiệu suất của khách hàng được phân loại thành một trong các giá trị enum BenchmarksCustomerPercentileTier (từ DEVELOPING cho các cấp thấp hơn đến MARKET_LEADER cho những nhà quảng cáo có hiệu suất hàng đầu). Để biết nội dung mô tả về từng cấp và ranh giới phần trăm của cấp đó, hãy tham khảo tài liệu tham khảo BenchmarksCustomerPercentileTier.

Ví dụ về yêu cầu

Ví dụ sau đây minh hoạ một tải trọng yêu cầu JSON REST để tạo các chỉ số đo điểm chuẩn theo các cấp phần trăm cho một người dùng so sánh hiệu suất quảng cáo trên YouTube của khách hàng với những nhà quảng cáo khác đang chạy quảng cáo trong danh mục /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"
  ]
}

Phản hồi bao gồm dữ liệu phần trăm bổ sung được yêu cầu:

{
  "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
    }
  }
}

Xử lý lỗi

Khi gọi BenchmarksService, bạn có thể gặp phải các lỗi dành riêng cho truy vấn điểm chuẩn trong BenchmarksError:

MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: Tổ hợp các dữ liệu đầu vào được yêu cầu quá phức tạp để xử lý. Để giảm độ phức tạp của truy vấn:
- Chọn một bộ lọc danh mục hoặc nguồn dữ liệu điểm chuẩn cụ thể hơn hoặc thật chi tiết.
- Rút ngắn date_range theo yêu cầu.
- Giảm số lượng sản phẩm trong product_filter.
NO_METRICS_FOUND: Không tìm thấy chỉ số nào cho tổ hợp đầu vào được yêu cầu (ví dụ: một danh mục thích hợp ở một vị trí và phạm vi ngày cụ thể mà không có nhà quảng cáo nào chạy chiến dịch). Hãy thử điều chỉnh danh mục, vị trí, phạm vi ngày hoặc sản phẩm.

Để biết các phương pháp hay nhất và cách xử lý lỗi chung của API, hãy tham khảo Hướng dẫn xử lý lỗi.

Thông tin chi tiết về nhà sáng tạo trên YouTube