التجارب داخل الحملة

تُستخدَم التجارب داخل الحملة لاختبار ميزة معيّنة ضمن حملة واحدة. على عكس التجارب التي تديرها الأنظمة والتي يتم فيها تقسيم الزيارات بين الحملات الضابطة والحملات التجريبية، تقسم التجارب داخل الحملة الزيارات ضمن الحملة، استنادًا إلى ما إذا كانت الميزة مفعّلة أم لا.

تتوفّر هذه العملية للقيم التالية في ExperimentType:

ADOPT_AI_MAX
تختبر تأثير ميزات AI Max في "الحملات على شبكة البحث".
ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS
تختبر تأثير الكلمات الرئيسية التي تستخدم المطابقة التقريبية في "الحملات على شبكة البحث".
PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION
تُستخدَم هذه القيمة تحديدًا لاختبار ميزات "حملات الأداء الأفضل": تخصيص النص (المعروف سابقًا باسم مواد العرض المنشأة تلقائيًا) و"توسيع عنوان URL النهائي". تتيح هذه القيمة لذكاء Google الاصطناعي إرسال الزيارات إلى الصفحات المقصودة الملائمة وإنشاء مواد عرض نصية لمطابقة طلبات البحث بشكلٍ أفضل.

الإعداد

  1. حدِّد Experiment، مع توفير نوع تجربة و ضابطةExperimentArm، وتجريبية ExperimentArm. يجب أن تشير كل مجموعة إلى الحملة نفسها.
  2. فعِّل ميزة الاختبار للتجربة باستخدام قناع حقل. ليس هذا الإجراء ضروريًا في ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS؛ بدلاً من ذلك، سيتم تفعيل إعداد "الحملة التي تستخدم المطابقة التقريبية" تلقائيًا عند إنشاء التجربة.
  3. أرسِل GoogleAdsService.Mutate طلب يتضمّن عمليات تغيير لإنشاء التجربة و مجموعات التجربة، ولتفعيل ميزة الاختبار (إذا كان ذلك ممكنًا).

بعد الإعداد، يتم تقسيم الزيارات داخل الحملة بحيث يتم عرض الميزة المفعّلة على% 50 من الزيارات (المجموعة التجريبية) ولا يتم عرضها على% 50 (المجموعة الضابطة).

جافا

// Create the experiment resource name using a temporary ID.
String experimentResourceName = ResourceNames.experiment(customerId, -1L);

// Create the experiment.
Experiment experiment =
    Experiment.newBuilder()
        .setResourceName(experimentResourceName)
        .setName("ADOPT_AI_MAX Experiment #" + UUID.randomUUID())
        .setType(ExperimentType.ADOPT_AI_MAX)
        .build();
MutateOperation experimentOperation =
    MutateOperation.newBuilder()
        .setExperimentOperation(ExperimentOperation.newBuilder().setCreate(experiment).build())
        .build();

// Create the control arm. Both arms in an intra-campaign experiment reference the same base
// campaign.
ExperimentArm controlArm =
    ExperimentArm.newBuilder()
        .setExperiment(experimentResourceName)
        .setName("Control Arm")
        .setControl(true)
        .setTrafficSplit(50)
        .addCampaigns(ResourceNames.campaign(customerId, campaignId))
        .build();
MutateOperation controlArmOperation =
    MutateOperation.newBuilder()
        .setExperimentArmOperation(
            ExperimentArmOperation.newBuilder().setCreate(controlArm).build())
        .build();

// Create the treatment arm.
ExperimentArm treatmentArm =
    ExperimentArm.newBuilder()
        .setExperiment(experimentResourceName)
        .setName("Treatment Arm")
        .setControl(false)
        .setTrafficSplit(50)
        .addCampaigns(ResourceNames.campaign(customerId, campaignId))
        .build();
MutateOperation treatmentArmOperation =
    MutateOperation.newBuilder()
        .setExperimentArmOperation(
            ExperimentArmOperation.newBuilder().setCreate(treatmentArm).build())
        .build();

// Create a campaign operation with an update mask to enable AI Max and configure asset
// automation settings.
// Note: For intra-campaign experiments, these settings are applied to the base campaign but are
// only active for the treatment traffic split.
Campaign campaign =
    Campaign.newBuilder()
        .setResourceName(ResourceNames.campaign(customerId, campaignId))
        .setAiMaxSetting(AiMaxSetting.newBuilder().setEnableAiMax(true).build())
        .addAssetAutomationSettings(
            AssetAutomationSetting.newBuilder()
                .setAssetAutomationType(AssetAutomationType.TEXT_ASSET_AUTOMATION)
                .setAssetAutomationStatus(AssetAutomationStatus.OPTED_IN)
                .build())
        .addAssetAutomationSettings(
            AssetAutomationSetting.newBuilder()
                .setAssetAutomationType(
                    AssetAutomationType.FINAL_URL_EXPANSION_TEXT_ASSET_AUTOMATION)
                .setAssetAutomationStatus(AssetAutomationStatus.OPTED_IN)
                .build())
        .build();

CampaignOperation campaignOp =
    CampaignOperation.newBuilder()
        .setUpdate(campaign)
        .setUpdateMask(FieldMasks.allSetFieldsOf(campaign))
        .build();
MutateOperation campaignMutateOperation =
    MutateOperation.newBuilder().setCampaignOperation(campaignOp).build();

// Send all mutate operations in a single Mutate request.
List<MutateOperation> mutateOperations =
    ImmutableList.of(
        experimentOperation,
        controlArmOperation,
        treatmentArmOperation,
        campaignMutateOperation);

try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
    googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient()) {

  MutateGoogleAdsRequest request =
      MutateGoogleAdsRequest.newBuilder()
          .setCustomerId(Long.toString(customerId))
          .addAllMutateOperations(mutateOperations)
          .build();

  MutateGoogleAdsResponse response = googleAdsServiceClient.mutate(request);

#C

// Create the experiment resource name using a temporary ID.
string experimentResourceName = ResourceNames.Experiment(customerId, -1);

// Create the experiment.
MutateOperation experimentOperation = new MutateOperation()
{
    ExperimentOperation = new ExperimentOperation()
    {
        Create = new Experiment()
        {
            ResourceName = experimentResourceName,
            Name = $"ADOPT_AI_MAX Experiment #{ExampleUtilities.GetRandomString()}",
            Type = ExperimentType.AdoptAiMax
        }
    }
};

// Create the control arm. Both arms in an intra-campaign experiment
// reference the same base campaign.
MutateOperation controlArmOperation = new MutateOperation()
{
    ExperimentArmOperation = new ExperimentArmOperation()
    {
        Create = new ExperimentArm()
        {
            Experiment = experimentResourceName,
            Name = "Control Arm",
            Control = true,
            TrafficSplit = 50,
            Campaigns = { ResourceNames.Campaign(customerId, campaignId) }
        }
    }
};

// Create the treatment arm.
MutateOperation treatmentArmOperation = new MutateOperation()
{
    ExperimentArmOperation = new ExperimentArmOperation()
    {
        Create = new ExperimentArm()
        {
            Experiment = experimentResourceName,
            Name = "Treatment Arm",
            Control = false,
            TrafficSplit = 50,
            Campaigns = { ResourceNames.Campaign(customerId, campaignId) }
        }
    }
};

// Create a campaign operation with an update mask to enable AI Max and
// configure asset automation settings.
// Note: For intra-campaign experiments, these settings are applied to the
// base campaign but are only active for the treatment traffic split.
Campaign campaign = new Campaign()
{
    ResourceName = ResourceNames.Campaign(customerId, campaignId),
    AiMaxSetting = new Campaign.Types.AiMaxSetting { EnableAiMax = true }
};

campaign.AssetAutomationSettings.Add(new Campaign.Types.AssetAutomationSetting
{
    AssetAutomationType = AssetAutomationType.TextAssetAutomation,
    AssetAutomationStatus = AssetAutomationStatus.OptedIn
});

campaign.AssetAutomationSettings.Add(new Campaign.Types.AssetAutomationSetting
{
    AssetAutomationType = AssetAutomationType.FinalUrlExpansionTextAssetAutomation,
    AssetAutomationStatus = AssetAutomationStatus.OptedIn
});

MutateOperation campaignOperation = new MutateOperation()
{
    CampaignOperation = new CampaignOperation()
    {
        Update = campaign,
        UpdateMask = FieldMasks.AllSetFieldsOf(campaign)
    }
};

// Send all mutate operations in a single Mutate request.
List<MutateOperation> mutateOperations = new List<MutateOperation>
{
    experimentOperation,
    controlArmOperation,
    treatmentArmOperation,
    campaignOperation
};

MutateGoogleAdsResponse response = googleAdsService.Mutate(
    customerId.ToString(), mutateOperations);

PHP

This example is not yet available in PHP; you can take a look at the other languages.

Python

# Create the experiment resource name using a temporary ID.
experiment_resource_name = googleads_service.experiment_path(
    customer_id, "-1"
)

# Create the experiment.
experiment_operation = client.get_type("MutateOperation")
experiment = experiment_operation.experiment_operation.create
experiment.resource_name = experiment_resource_name
experiment.name = f"ADOPT_AI_MAX Experiment #{uuid4()}"
experiment.type_ = client.enums.ExperimentTypeEnum.ADOPT_AI_MAX

# Create the control arm. Both arms in an intra-campaign experiment
# reference the same base campaign.
control_arm_operation = client.get_type("MutateOperation")
control_arm = control_arm_operation.experiment_arm_operation.create
control_arm.experiment = experiment_resource_name
control_arm.name = "Control Arm"
control_arm.control = True
control_arm.traffic_split = 50
control_arm.campaigns.append(
    googleads_service.campaign_path(customer_id, campaign_id)
)

# Create the treatment arm.
treatment_arm_operation = client.get_type("MutateOperation")
treatment_arm = treatment_arm_operation.experiment_arm_operation.create
treatment_arm.experiment = experiment_resource_name
treatment_arm.name = "Treatment Arm"
treatment_arm.control = False
treatment_arm.traffic_split = 50
treatment_arm.campaigns.append(
    googleads_service.campaign_path(customer_id, campaign_id)
)

# Create a campaign operation with an update mask to enable AI Max and
# configure asset automation settings.
# Note: For intra-campaign experiments, these settings are applied to the
# base campaign but are only active for the treatment traffic split.
campaign_operation = client.get_type("MutateOperation")
campaign = campaign_operation.campaign_operation.update
campaign.resource_name = googleads_service.campaign_path(
    customer_id, campaign_id
)
campaign.ai_max_setting.enable_ai_max = True

for asset_automation_type_enum in [
    client.enums.AssetAutomationTypeEnum.TEXT_ASSET_AUTOMATION,
    client.enums.AssetAutomationTypeEnum.FINAL_URL_EXPANSION_TEXT_ASSET_AUTOMATION,
]:
    asset_automation_setting = client.get_type(
        "Campaign"
    ).AssetAutomationSetting()
    asset_automation_setting.asset_automation_type = (
        asset_automation_type_enum
    )
    asset_automation_setting.asset_automation_status = (
        client.enums.AssetAutomationStatusEnum.OPTED_IN
    )
    campaign.asset_automation_settings.append(asset_automation_setting)

client.copy_from(
    campaign_operation.campaign_operation.update_mask,
    protobuf_helpers.field_mask(None, campaign._pb),
)

# Send all mutate operations in a single Mutate request.
mutate_operations = [
    experiment_operation,
    control_arm_operation,
    treatment_arm_operation,
    campaign_operation,
]

response = googleads_service.mutate(
    customer_id=customer_id,
    mutate_operations=mutate_operations,
)

Ruby

This example is not yet available in Ruby; you can take a look at the other languages.

Perl

This example is not yet available in Perl; you can take a look at the other languages.

curl

إعداد تقرير عن التجربة

بما أنّ الزيارات الضابطة والتجريبية مختلطة ضمن حملة واحدة، عليك استخدام إعداد تقارير التجربة المباشر لمقارنة المقاييس بين المجموعة الضابطة والمجموعة التجريبية. لا يعرض إعداد التقارير العادي على مستوى الحملة سوى المقاييس المجمّعة للحملة بأكملها ولا يمكنه التمييز بين المجموعتَين.

يمكن استخدام طلب البحث التالي بلغة طلبات البحث في "إعلانات Google" لاسترداد إحصاءات النقرات لتجربة داخل الحملة من نوع ADOPT_AI_MAX.

SELECT
  experiment.resource_name,
  experiment.name,
  metrics.clicks,
  metrics.control_clicks,
  metrics.clicks_point_estimate,
  metrics.clicks_p_value
FROM experiment
WHERE experiment.type = 'ADOPT_AI_MAX'

ترقية التجربة أو إنهاؤها

بعد تقييم النتائج، يمكنك إنهاء التجربة أو ترقيتها باستخدام ExperimentService.

  • إنهاء: إذا لم تكن راضيًا عن النتائج، استخدِم EndExperiment. سيتم إيقاف الميزة، وستعود الحملة إلى عرض كل الزيارات بدون الميزة التجريبية. هذه عملية متزامنة.
  • ترقية: إذا كنت راضيًا عن النتائج، استخدِم PromoteExperiment. يؤدي هذا الإجراء إلى تطبيق التغيير التجريبي كحالة دائمة جديدة للحملة. هذه عملية غير متزامنة؛ يُرجى الاطّلاع على الأخطاء غير المتزامنة للحصول على التفاصيل.

لا تتوافق عملية تطبيق التغييرات مع التجارب داخل الحملة لأنّه لا توجد حملة تجريبية منفصلة لتطبيق التغييرات عليها.

السابق
التجارب التي يديرها النظام
التالي
تجارب تحسين مواد العرض