ציון האופטימיזציה וההמלצות

סרטון: הסבר מפורט

ההמלצות יכולות לשפר את הקמפיינים שלכם בכמה דרכים:

  • להציג תכונות חדשות ורלוונטיות
  • שיפור הצעות המחיר, מילות המפתח והמודעות כדי לנצל את התקציב בצורה טובה יותר
  • לשפר את הביצועים והיעילות של הקמפיינים באופן כללי

כדי לשפר את ציוני האופטימיזציה, אפשר להשתמש בRecommendationService כדי לאחזר המלצות, ולאחר מכן ליישם אותן או לדחות אותן בהתאם. אפשר גם להירשם ליישום אוטומטי של המלצות באמצעות הסמל RecommendationSubscriptionService.

ציון האופטימיזציה

סרטון: ציון האופטימיזציה

ציון האופטימיזציה הוא מדד שמעריך את יעילות ההגדרות של חשבון Google Ads ואת ההשפעה שלהן על פוטנציאל הביצועים. הוא זמין ברמות Customer ו-Campaign.

הערך Customer.optimization_score_weight זמין רק לחשבונות שאינם חשבונות ניהול, והוא משמש לחישוב ציון האופטימיזציה הכולל של כמה חשבונות. מאחזרים את ציון האופטימיזציה ואת המשקל של ציון האופטימיזציה של החשבונות ומכפילים ביניהם (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) כדי לחשב את ציון האופטימיזציה הכולל.

יש מדדים שקשורים לאופטימיזציה שזמינים בדוחות customer ו-campaign:

  1. metrics.optimization_score_url הוא קישור עומק לחשבון, שמאפשר להציג מידע על ההמלצות הקשורות בממשק המשתמש של Google Ads.
  2. הערך metrics.optimization_score_uplift מראה את מידת העלייה הצפויה בציון האופטימיזציה אם יישמו כל ההמלצות הקשורות. מדובר באומדן שמבוסס על כל ההמלצות הזמינות כמכלול, ולא רק על סכום שיפורי הציונים של כל המלצה.

כדי לקבץ ולסדר את ההמלצות שהוחזרו, אפשר לפלח את שני המדדים האלה לפי סוג ההמלצה באמצעות segments.recommendation_type בשאילתה.

סוגי המלצות

סוגי המלצות שנתמכים במלואם

RecommendationType תיאור
CAMPAIGN_BUDGET תיקון קמפיינים שמוגבלים על-ידי התקציב
KEYWORD הוספה של מילות מפתח חדשות
TEXT_AD הוספת הצעות למודעה
TARGET_CPA_OPT_IN הגשת הצעות מחיר לפי יעד עלות להמרה
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN הגשת הצעות מחיר בשיטה 'מקסימום המרות'
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN הגשת הצעות מחיר בשיטה 'מקסימום ערך המרות'
ENHANCED_CPC_OPT_IN הגשת הצעות מחיר עם אופטימיזציית עלות לקליק
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN הגשת הצעות מחיר בשיטה 'מקסימום קליקים'
OPTIMIZE_AD_ROTATION שימוש בסבבי מודעות שעברו אופטימיזציה
MOVE_UNUSED_BUDGET העברת יתרות תקציב לא מנוצלות לתקציב מוגבל
TARGET_ROAS_OPT_IN הגשת הצעות מחיר לפי יעד החזר על הוצאות פרסום (ROAS)
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET תיקון קמפיינים שצפויים להיות מוגבלים על-ידי התקציב בעתיד
RESPONSIVE_SEARCH_AD הוספה של מודעה רספונסיבית חדשה לרשת החיפוש
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET שינוי תקציב הקמפיין כדי לשפר את החזר ה-ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD שימוש בהתאמה רחבה בקמפיינים המבוססים על המרות עם בידינג אוטומטי
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET הוספת נכסים של מודעות רספונסיביות לרשת החיפוש למודעה
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH שיפור החוזק של מודעה רספונסיבית לרשת החיפוש
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN עדכון קמפיין כך שישתמש בהרחבה לרשת המדיה
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN הרחבת פוטנציאל החשיפה באמצעות שותפי החיפוש של Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN יצירת קהל בהתאמה אישית
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH שיפור חוזק המודעות בקמפיינים ליצירת ביקוש
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX שדרוג קמפיין שופינג חכם לקמפיין למיקסום הביצועים
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX שדרוג של קמפיין מקומי מדור קודם לקמפיין למיקסום הביצועים
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX העברת מבצעים שמטורגטים על ידי קמפיינים רגילים לשופינג לקמפיינים קיימים למיקסום הביצועים
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX העברה של מודעות דינמיות לרשת החיפוש לקמפיינים למיקסום הביצועים
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN יצירת קמפיינים למיקסום הביצועים בחשבון
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH שיפור חוזק קבוצת הנכסים בקמפיין למיקסום הביצועים לדירוג 'מצוין'
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN הפעלת התכונה 'התאמת כתובת URL סופית' בקמפיינים למיקסום הביצועים
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW הגדלת יעד העלות להמרה כשהוא נמוך מדי ומספר ההמרות נמוך מאוד או שאין המרות בכלל
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS להגדיל את התקציב לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה, ולשנות את שיטת הבידינג מ'מקסימום ערך המרות' ל'יעד החזר על הוצאות פרסום'
LEAD_FORM_ASSET הוספת נכסי השארת פרטים לקמפיין
CALLOUT_ASSET הוספה של נכסי יתרונות מרכזיים ברמת הקמפיין או הלקוח
SITELINK_ASSET הוספת נכסי Sitelink ברמת הקמפיין או הלקוח
CALL_ASSET הוספה של נכסי התקשרות ברמת הקמפיין או הלקוח
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP הוספת מאפיין קבוצת הגיל למוצרים שהורדתם לרמה נמוכה יותר בגלל קבוצת גיל חסרה
SHOPPING_ADD_COLOR הוספת צבע למוצרים שהורדנו לרמה נמוכה יותר בגלל צבע חסר
SHOPPING_ADD_GENDER הוספת מגדר למוצרים שהורדתם לרמה נמוכה יותר בגלל שהמגדר חסר
SHOPPING_ADD_GTIN הוספת מספר GTIN (מספר פריט מסחרי גלובלי) למוצרים שהורדנו לרמה נמוכה יותר כי חסר להם מספר GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS הוספת מזהים נוספים למוצרים שהורדנו לרמה נמוכה יותר בגלל חסרים בהם מזהים
SHOPPING_ADD_SIZE הוספת המידה למוצרים שהסטטוס שלהם השתנה ל'לא פעיל' בגלל מידה חסרה
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN הוספת מוצרים לקמפיין להצגה
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS תיקון מוצרים שנדחו
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS יצירת קמפיין מאסף (catch-all) שמטרגט את כל המבצעים
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT פתרון בעיות שקשורות להשעיית חשבון Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING טיפול בבעיות שקשורות לאזהרות על השעיית חשבון Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN הפעלת תוספי תמונות דינמיות בחשבון
RAISE_TARGET_CPA הגדלת יעד העלות להמרה
LOWER_TARGET_ROAS הנמכת יעד ההחזר על הוצאות הפרסום
FORECASTING_SET_TARGET_CPA הגדרת יעד עלות להמרה לקמפיינים שלא צוין להם יעד כזה, לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה
SET_TARGET_CPA הגדרת יעד עלות להמרה בקמפיינים שלא צוין להם יעד כזה
SET_TARGET_ROAS הגדרת יעד החזר על הוצאות פרסום בקמפיינים שלא צוין להם יעד כזה
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST עדכון של רשימת לקוחות שלא עודכנה ב-90 הימים האחרונים
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE פריסה של Google Tag בדפים נוספים
KEYWORD_MATCH_TYPE (הוצאה משימוש) האפשרות הזו הוצאה משימוש. במקום זאת, צריך להשתמש ב-USE_BROAD_MATCH_KEYWORD.

כדאי לצפות בסרטון הזה כדי לקבל מידע נוסף

טיפול בסוגי קבצים לא נתמכים

אחזור המלצות

סרטון: תכנות בשידור חי

בדומה לרוב הישות האחרות ב-Google Ads API, כדי לאחזר אובייקטים מסוג Recommendation משתמשים ב-GoogleAdsService.SearchStream עם שאילתה בשפת השאילתות של Google Ads.

הפרטים של כל סוג של המלצה מופיעים בשדה ספציפי להמלצה. לדוגמה, פרטי ההמלצה של CAMPAIGN_BUDGET נמצאים בשדה campaign_budget_recommendation, ומקובצים באובייקט CampaignBudgetRecommendation.

כל השדות הספציפיים להמלצה נמצאים בשדה האיחוד recommendation.

ההשפעה של ההמלצה

חלק מסוגי ההמלצות מאכלסים את השדה impact של ההמלצה. RecommendationImpact מכיל אומדן של ההשפעה על ביצועי החשבון כתוצאה מהחלה של ההמלצה. מדדי ההמלצות הבאים זמינים בשדות impact.base_metrics ו-impact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

קוד לדוגמה

הקוד לדוגמה הבא מאחזר מחשבון את כל ההמלצות הזמינות וההמלצות שנדחו מסוג KEYWORD, ומדפיס חלק מהפרטים שלהן:

Java

try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient();
    RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) {
  // Creates a query that retrieves keyword recommendations.
  String query =
      "SELECT recommendation.resource_name, "
          + "  recommendation.campaign, "
          + "  recommendation.keyword_recommendation "
          + "FROM recommendation "
          + "WHERE recommendation.type = KEYWORD";
  // Constructs the SearchGoogleAdsStreamRequest.
  SearchGoogleAdsStreamRequest request =
      SearchGoogleAdsStreamRequest.newBuilder()
          .setCustomerId(Long.toString(customerId))
          .setQuery(query)
          .build();

  // Issues the search stream request to detect keyword recommendations that exist for the
  // customer account.
  ServerStream<SearchGoogleAdsStreamResponse> stream =
      googleAdsServiceClient.searchStreamCallable().call(request);

  // Creates apply operations for all the recommendations found.
  List<ApplyRecommendationOperation> applyRecommendationOperations = new ArrayList<>();
  for (SearchGoogleAdsStreamResponse response : stream) {
    for (GoogleAdsRow googleAdsRow : response.getResultsList()) {
      Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation();
      System.out.printf(
          "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'%n",
          recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign());
      KeywordInfo keyword = recommendation.getKeywordRecommendation().getKeyword();
      System.out.printf("\tKeyword = '%s'%n", keyword.getText());
      System.out.printf("\tMatch type = '%s'%n", keyword.getMatchType());

      // Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds
      // it to the list of operations.
      applyRecommendationOperations.add(buildRecommendationOperation(recommendation));
    }
  }
DetectAndApplyRecommendations.java

C#‎

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V18.GoogleAdsService);

// Creates a query that retrieves keyword recommendations.
string query = "SELECT recommendation.resource_name, " +
    "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " +
    "FROM recommendation WHERE " +
    $"recommendation.type = KEYWORD";

List<ApplyRecommendationOperation> operations =
    new List<ApplyRecommendationOperation>();

try
{
    // Issue a search request.
    googleAdsService.SearchStream(customerId.ToString(), query,
        delegate (SearchGoogleAdsStreamResponse resp)
        {
            Console.WriteLine($"Found {resp.Results.Count} recommendations.");
            foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in resp.Results)
            {
                Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation;
                Console.WriteLine("Keyword recommendation " +
                    $"{recommendation.ResourceName} was found for campaign " +
                    $"{recommendation.Campaign}.");

                if (recommendation.KeywordRecommendation != null)
                {
                    KeywordInfo keyword =
                        recommendation.KeywordRecommendation.Keyword;
                    Console.WriteLine($"Keyword = {keyword.Text}, type = " +
                        "{keyword.MatchType}");
                }

                operations.Add(
                    BuildApplyRecommendationOperation(recommendation.ResourceName)
                );
            }
        }
    );
}
catch (GoogleAdsException e)
{
    Console.WriteLine("Failure:");
    Console.WriteLine($"Message: {e.Message}");
    Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}");
    Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}");
    throw;
}
DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

$googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient();
// Creates a query that retrieves keyword recommendations.
$query = 'SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign, '
    . 'recommendation.keyword_recommendation '
    . 'FROM recommendation '
    . 'WHERE recommendation.type = KEYWORD ';
// Issues a search request to detect keyword recommendations that exist for the
// customer account.
$response =
    $googleAdsServiceClient->search(SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query));

$operations = [];
// Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for
// the recommendation in each row.
foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) {
    /** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */
    $recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation();
    printf(
        "Keyword recommendation with resource name '%s' was found for campaign "
        . "with resource name '%s':%s",
        $recommendation->getResourceName(),
        $recommendation->getCampaign(),
        PHP_EOL
    );
    if (!is_null($recommendation->getKeywordRecommendation())) {
        $keyword = $recommendation->getKeywordRecommendation()->getKeyword();
        printf(
            "\tKeyword = '%s'%s\ttype = '%s'%s",
            $keyword->getText(),
            PHP_EOL,
            KeywordMatchType::name($keyword->getMatchType()),
            PHP_EOL
        );
    }
    // Creates an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply this
    // recommendation, and adds it to the list of operations.
    $operations[] = self::buildRecommendationOperation($recommendation->getResourceName());
}
DetectAndApplyRecommendations.php

Python

googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService")
query = f"""
    SELECT
      recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
    FROM recommendation
    WHERE
      recommendation.type = KEYWORD"""

# Detects keyword recommendations that exist for the customer account.
response = googleads_service.search(customer_id=customer_id, query=query)

operations = []
for row in response.results:
    recommendation = row.recommendation
    print(
        f"Keyword recommendation ('{recommendation.resource_name}') "
        f"was found for campaign '{recommendation.campaign}."
    )

    keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword
    print(
        f"\tKeyword = '{keyword.text}'\n" f"\tType = '{keyword.match_type}'"
    )

    # Create an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply
    # this recommendation, and add it to the list of operations.
    operations.append(
        build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name)
    )
detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

query = <<~QUERY
  SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
  FROM recommendation
  WHERE recommendation.type = KEYWORD
QUERY

google_ads_service = client.service.google_ads

response = google_ads_service.search(
  customer_id: customer_id,
  query: query,
)

operations = response.each do |row|
  recommendation = row.recommendation

  puts "Keyword recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\
    "campaign '#{recommendation.campaign}'."

  if recommendation.keyword_recommendation
    keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword
    puts "\tKeyword = '#{keyword.text}'"
    puts "\ttype = '#{keyword.match_type}'"
  end

  build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name)
end
detect_and_apply_recommendations.rb

Perl

# Create the search query.
my $search_query =
  "SELECT recommendation.resource_name, " .
  "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " .
  "FROM recommendation " .
  "WHERE recommendation.type = KEYWORD";

# Get the GoogleAdsService.
my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService();

my $search_stream_handler =
  Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchStreamHandler->new({
    service => $google_ads_service,
    request => {
      customerId => $customer_id,
      query      => $search_query
    }});

# Create apply operations for all the recommendations found.
my $apply_recommendation_operations = ();
$search_stream_handler->process_contents(
  sub {
    my $google_ads_row = shift;
    my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation};
    printf "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'.\n",
      $recommendation->{resourceName}, $recommendation->{campaign};
    my $keyword = $recommendation->{keywordRecommendation}{keyword};
    printf "\tKeyword = '%s'\n",    $keyword->{text};
    printf "\tMatch type = '%s'\n", $keyword->{matchType};
    # Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds
    # it to the list of operations.
    push @$apply_recommendation_operations,
      build_recommendation_operation($recommendation);
  });
detect_and_apply_recommendations.pl

ביצוע פעולה

אפשר ליישם או לדחות כל המלצה שאוחזרה.

בהתאם לסוג ההמלצה, ההמלצות עשויות להשתנות על בסיס יומי או אפילו כמה פעמים ביום. במקרה כזה, הערך של resource_name באובייקט ההמלצה יכול להיות לא רלוונטי אחרי אחזור ההמלצה.

מומלץ לבצע פעולות בעקבות ההמלצות זמן קצר לאחר אחזורן.

יישום ההמלצות

סרטון: יישום המלצות

אפשר להחיל המלצות פעילות או סגורות באמצעות השיטה ApplyRecommendation של RecommendationService.

סוגי ההמלצות יכולים לכלול פרמטרים חובה או פרמטרים אופציונליים. רוב ההמלצות מגיעות עם ערכים מומלצים שנעשה בהם שימוש כברירת מחדל.

אי אפשר להגדיר חשבונות להחלה אוטומטית של המלצות לכל סוגי ההמלצות. עם זאת, אפשר להטמיע התנהגות דומה לגבי סוגי ההמלצות שנתמכים במלואם על ידי Google Ads API. מידע נוסף זמין בדוגמת הקוד DetectAndApplyRecommendations.

אפשר להשתמש בשדה האיחוד apply_parameters של ApplyRecommendationOperation כדי להחיל המלצות עם ערכי פרמטרים ספציפיים. לכל סוג המלצה מתאים יש שדה משלו. סוגים של המלצות שלא מפורטים בשדה apply_parameters לא משתמשים בערכים האלה של הפרמטרים.

קוד לדוגמה

הקוד הבא מראה איך ליצור את ApplyRecommendationOperation ואיך לשנות את הערכים המומלצים אם רוצים להחליף אותם בערכים משלכם.

Java

/** Creates and returns an ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation. */
private ApplyRecommendationOperation buildRecommendationOperation(Recommendation recommendation) {
  // If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource name
  // like this:
  // String resourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId);

  // Creates a builder to construct the operation.
  Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder();

  // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. Below is
  // an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
  // operationBuilder.getTextAdBuilder().getAdBuilder().setResourceName("INSERT_AD_RESOURCE_NAME");

  // Sets the operation's resource name to the resource name of the recommendation to apply.
  operationBuilder.setResourceName(recommendation.getResourceName());
  return operationBuilder.build();
}
DetectAndApplyRecommendations.java

C#‎

private ApplyRecommendationOperation BuildApplyRecommendationOperation(
    string recommendationResourceName
)
{
    // If you have a recommendation_id instead of the resource_name you can create a
    // resource name from it like this:
    // string recommendationResourceName =
    //    ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId)

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is
    // applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    Ad overridingAd = new Ad()
    {
        Id = "INSERT_AD_ID_AS_LONG_HERE"
    };
    applyRecommendationOperation.TextAd = new TextAdParameters()
    {
        Ad = overridingAd
    };
    */

    ApplyRecommendationOperation applyRecommendationOperation =
    new ApplyRecommendationOperation()
    {
        ResourceName = recommendationResourceName
    };

    return applyRecommendationOperation;
}
DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

private static function buildRecommendationOperation(
    string $recommendationResourceName
): ApplyRecommendationOperation {
    // If you have a recommendation_id instead of the resource name, you can create a resource
    // name from it like this:
    /*
    $recommendationResourceName =
        ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId);
    */

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    $overridingAd = new Ad([
        'id' => 'INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE'
    ]);
    $applyRecommendationOperation->setTextAd(new TextAdParameters(['ad' => $overridingAd]));
    */

    // Issues a mutate request to apply the recommendation.
    $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation();
    $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName);
    return $applyRecommendationOperation;
}
DetectAndApplyRecommendations.php

Python

def build_recommendation_operation(client, recommendation):
    """Creates a ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        customer_id: a client customer ID.
        recommendation: a resource name for the recommendation to be applied.
    """
    # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create
    # a resource name like this:
    #
    # googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService")
    # resource_name = googleads_service.recommendation_path(
    #   customer_id, recommendation.id
    # )

    operation = client.get_type("ApplyRecommendationOperation")

    # Each recommendation type has optional parameters to override the
    # recommended values. Below is an example showing how to override a
    # recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    #
    # operation.text_ad.ad.resource_name = "INSERT_AD_RESOURCE_NAME"
    #
    # For more details, see:
    # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters

    operation.resource_name = recommendation
    return operation
detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

def build_recommendation_operation(client, recommendation)
  # If you have a recommendation_id instead of the resource_name
  # you can create a resource name from it like this:
  # recommendation_resource =
  #    client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id)

  operations = client.operation.apply_recommendation
  operations.resource_name = recommendation_resource

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended
  # values. This is an example to override a recommended ad when a
  # TextAdRecommendation is applied.
  #
  # text_ad_parameters = client.resource.text_ad_parameters do |tap|
  #   tap.ad = client.resource.ad do |ad|
  #     ad.id = "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  #   end
  # end
  # operation.text_ad = text_ad_parameters
  #
  # For more details, see:
  # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters

  return operation
end
detect_and_apply_recommendations.rb

Perl

sub build_recommendation_operation {
  my ($recommendation) = @_;

  # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource
  # name like this:
  # my $recommendation_resource_name =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V18::Utils::ResourceNames::recommendation(
  #   $customer_id, $recommendation_id);

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
  # Below is an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation
  # is applied.
  # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V18::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V18::Services::RecommendationService::TextAdParameters
  #   ->new({ad => $overriding_ad});
  # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters;

  # Create an apply recommendation operation.
  my $apply_recommendation_operation =
    Google::Ads::GoogleAds::V18::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl

בדוגמה הבאה מתבצעת קריאה ל-ApplyRecommendation, עם שליחת פעולות החלת ההמלצות שנוצרו בקוד הקודם.

Java

// Issues a mutate request to apply the recommendations.
ApplyRecommendationResponse applyRecommendationsResponse =
    recommendationServiceClient.applyRecommendation(
        Long.toString(customerId), applyRecommendationOperations);
for (ApplyRecommendationResult applyRecommendationResult :
    applyRecommendationsResponse.getResultsList()) {
  System.out.printf(
      "Applied recommendation with resource name: '%s'.%n",
      applyRecommendationResult.getResourceName());
}
DetectAndApplyRecommendations.java

C#‎

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V18.RecommendationService);

    ApplyRecommendationRequest applyRecommendationRequest = new ApplyRecommendationRequest()
    {
        CustomerId = customerId.ToString(),
    };

    applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations);

    ApplyRecommendationResponse response =
        recommendationService.ApplyRecommendation(applyRecommendationRequest);
    foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results)
    {
        Console.WriteLine("Applied a recommendation with resource name: " +
            result.ResourceName);
    }
}
DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

private static function applyRecommendations(
    GoogleAdsClient $googleAdsClient,
    int $customerId,
    array $operations
): void {
    // Issues a mutate request to apply the recommendations.
    $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient();
    $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation(
        ApplyRecommendationRequest::build($customerId, $operations)
    );
    foreach ($response->getResults() as $appliedRecommendation) {
        /** @var Recommendation $appliedRecommendation */
        printf(
            "Applied a recommendation with resource name: '%s'.%s",
            $appliedRecommendation->getResourceName(),
            PHP_EOL
        );
    }
}
DetectAndApplyRecommendations.php

Python

def apply_recommendations(client, customer_id, operations):
    """Applies a batch of recommendations.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        customer_id: a client customer ID.
        operations: a list of ApplyRecommendationOperation messages.
    """
    # Issues a mutate request to apply the recommendations.
    recommendation_service = client.get_service("RecommendationService")
    response = recommendation_service.apply_recommendation(
        customer_id=customer_id, operations=operations
    )

    for result in response.results:
        print(
            "Applied a recommendation with resource name: "
            f"'{result[0].resource_name}'."
        )
detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

def apply_recommendations(client, customer_id, operations)
  # Issues a mutate request to apply the recommendation.
  recommendation_service = client.service.recommendation

  response = recommendation_service.apply_recommendation(
    customer_id: customer_id,
    operations: [operations],
  )

  response.results.each do |applied_recommendation|
    puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'."
  end
end
detect_and_apply_recommendations.rb

Perl

# Issue a mutate request to apply the recommendations.
my $apply_recommendation_response =
  $api_client->RecommendationService()->apply({
    customerId => $customer_id,
    operations => $apply_recommendation_operations
  });

foreach my $result (@{$apply_recommendation_response->{results}}) {
  printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n",
    $result->{resourceName};
}
detect_and_apply_recommendations.pl

כדאי לצפות בסרטונים הבאים כדי לקבל מידע נוסף

החלת פרמטרים

בכמות גדולה

שגיאות

בדיקות

דחיית המלצות

סרטון: סגירת המלצות

אפשר לסגור המלצות באמצעות הRecommendationService. מבנה הקוד דומה להחלת המלצות, אבל במקום זאת משתמשים ב-DismissRecommendationOperation וב-RecommendationService.DismissRecommendation.

כדאי לצפות בסרטונים הבאים כדי לקבל מידע נוסף

בכמות גדולה

שגיאות

בדיקות

יישום אוטומטי של המלצות

אפשר להשתמש בRecommendationSubscriptionService כדי להחיל באופן אוטומטי המלצות מסוג מסוים.

כדי להירשם לקבלת המלצות מסוג מסוים, יוצרים אובייקט RecommendationSubscription, מגדירים את השדה type לאחד מסוגי ההמלצות הנתמכים ומגדירים את השדה status לערך ENABLED.

סוגי המלצות שנתמכים על ידי מינויים

  • ENHANCED_CPC_OPT_IN
  • KEYWORD
  • KEYWORD_MATCH_TYPE
  • LOWER_TARGET_ROAS
  • MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN
  • OPTIMIZE_AD_ROTATION
  • RAISE_TARGET_CPA
  • RESPONSIVE_SEARCH_AD
  • RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH
  • SEARCH_PARTNERS_OPT_IN
  • SEARCH_PLUS_OPT_IN
  • SET_TARGET_CPA
  • SET_TARGET_ROAS
  • TARGET_CPA_OPT_IN
  • TARGET_ROAS_OPT_IN
  • USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

אחזור מינויים

כדי לקבל מידע על מינויים של המלצות בחשבון, שולחים שאילתה למשאב recommendation_subscription.

כדי להציג שינויים שהוחלו באופן אוטומטי, שולחים שאילתה למשאב change_event ומסננים את הערך של change_event.client_type לערך GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

המלצות בתהליך בניית הקמפיין

אפשר להשתמש ב-RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות במהלך יצירת הקמפיין, עבור קבוצה נתונה של סוגי המלצות.

GenerateRecommendations מקבלת כקלט מזהה לקוח, סוג של ערוץ פרסום (חייב להיות SEARCH או PERFORMANCE_MAX), רשימה של סוגי ההמלצות שייווצרו ונקודות נתונים שונות בהתאם לסוגי ההמלצות שצוינו. הפונקציה מפיקה רשימה של אובייקטים מסוג Recommendation על סמך הנתונים שמספקים לה. אם אין מספיק נתונים כדי ליצור המלצה לגבי recommendation_types המבוקש, או אם הקמפיין כבר נמצא במצב המומלץ, קבוצת התוצאות לא תכלול המלצה לגבי הסוג הזה. חשוב לוודא שהאפליקציה מטפלת במקרה שבו לא מוחזרות המלצות לסוגים המבוקשים של המלצות.

בטבלה הבאה מפורטים סוגי ההמלצות שנתמכים ב-GenerateRecommendations, והשדות שצריך לספק כדי לקבל המלצות מהסוג הזה. מומלץ לשלוח את הבקשה ל-GenerateRecommendations אחרי שאוספים את כל המידע שקשור לסוגי ההמלצות המבוקשים. למידע נוסף על שדות חובה ושדות אופציונליים, כולל שדות בתצוגת עץ, אפשר לעיין במסמכי העזרה.

RecommendationType שדות חובה שדות אופציונליים
CAMPAIGN_BUDGET (החל מגרסה 18) גם בקמפיינים לרשת החיפוש וגם בקמפיינים למיקסום הביצועים, צריך למלא את השדות הבאים:
  • final_url
  • bidding_strategy_type
בקמפיינים לרשת החיפוש בלבד, נדרשים גם השדות הבאים:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id או negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     אם שיטת הבידינג מוגדרת כ-TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • asset_group_info
  • budget_info
KEYWORD
  • seed_info
  • ad_group_info
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
SET_TARGET_CPA
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
SET_TARGET_ROAS
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
SITELINK_ASSET
הערה: האובייקט SitelinkAssetRecommendation המוחזר יכיל רשימות ריקות. אם התשובה של GenerateRecommendations מכילה את הערך SitelinkAssetRecommendation, אפשר להתייחס אליה כאות להוספת נכס Sitelink אחד לפחות לקמפיין.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

דוגמה לתהליך שימוש

נניח שהחברה שלכם היא סוכנות פרסום שמספקת למשתמשים תהליך עבודה ליצירת קמפיינים, ואתם רוצים להציע למשתמשים הצעות במהלך התהליך הזה. אפשר להשתמש ב-GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות על פי דרישה, ולשלב את ההמלצות האלה בממשק המשתמש ליצירת קמפיינים.

תהליך השימוש עשוי להיראות כך:

  1. משתמש נכנס לאפליקציה שלכם כדי ליצור קמפיין למיקסום הביצועים.

  2. המשתמש מספק מידע ראשוני כחלק מתהליך יצירת הקמפיין. לדוגמה, הם מספקים פרטים ליצירת SitelinkAsset יחיד, ובוחרים ב-TARGET_SPEND כשיטת הבידינג החכם.

  3. שולחים GenerateRecommendationsRequest שמגדיר את השדות הבאים:

    • campaign_sitelink_count: מוגדר כ-1, שהוא מספר נכסי ה-Sitelink בקמפיין שנמצא בתהליך.

    • bidding_info: הגדרת השדה bidding_strategy_type בתצוגת עץ ל-TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: מוגדר ל-ConversionTrackingStatus של הלקוח הזה. במדריך תחילת העבודה לניהול המרות מוסבר איך לאחזר את השדה הזה.

    • recommendation_types: מוגדר לערך [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: מוגדר לערך PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: מוגדר למזהה של הלקוח שיצר את הקמפיין.

  4. אתם יכולים להשתמש בהמלצות שמופיעות בGenerateRecommendationsResponse – במקרה הזה, SitelinkAssetRecommendation ו-MaximizeClicksOptInRecommendation – ולהציע אותן למשתמש על ידי הצגתן בממשק ליצירת הקמפיין. אם המשתמש יאשר הצעה, תוכלו לכלול אותה בבקשה ליצירת קמפיין אחרי שהמשתמש ישלים את תהליך יצירת הקמפיין.