ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और सुझाव

वीडियो: ज़्यादा जानकारी

सुझावों से आपके कैंपेन को बेहतर बनाने के लिए ये तरीके अपनाए जा सकते हैं:

• नई और काम की सुविधाएं उपलब्ध कराना
• बेहतर बिड, कीवर्ड, और विज्ञापनों की मदद से, अपने बजट का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाना
• अपने कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस और असर को बेहतर बनाना

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, सुझाव पाने के लिए RecommendationService का इस्तेमाल करें. इसके बाद, उन्हें लागू करें या खारिज करें. RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा की सदस्यता भी ली जा सकती है.

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

वीडियो: ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर से पता चलता है कि आपका Google Ads खाता कितने अच्छे से परफ़ॉर्म करने के लिए सेट अप किया गया है. यह स्कोर, Customer और Campaign लेवल पर उपलब्ध होता है.

Customer.optimization_score_weight सिर्फ़ ऐसे खातों के लिए उपलब्ध है जो मैनेजर खाते नहीं हैं. इसका इस्तेमाल, एक से ज़्यादा खातों के ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाने के लिए किया जाता है. खातों के ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर के वेट को फिर से पाएं. साथ ही, पूरे ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाने के लिए, दोनों को आपस में गुणा करें (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight).

customer और campaign रिपोर्ट के लिए, ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ी मेट्रिक उपलब्ध हैं:

1. metrics.optimization_score_url, Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में मिलते-जुलते सुझावों की जानकारी देखने के लिए, खाते में डीप लिंक उपलब्ध कराता है.
2. metrics.optimization_score_uplift से पता चलता है कि मिलते-जुलते सभी सुझाव लागू करने पर, ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर कितना बढ़ेगा. यह अनुमान, सभी उपलब्ध सुझावों के आधार पर लगाया जाता है, न कि हर सुझाव के लिए परफ़ॉर्मेंस में हुई बढ़ोतरी के स्कोर के आधार पर.

दिखाए गए सुझावों को ग्रुप में बांटने और उनका क्रम तय करने के लिए, अपनी क्वेरी में segments.recommendation_type का इस्तेमाल करके, इन दोनों मेट्रिक को सुझाव के टाइप के हिसाब से सेगमेंट में बांटा जा सकता है.

सुझाव के टाइप

पूरी तरह से काम करने वाले सुझाव के टाइप

RecommendationType	ब्यौरा
CAMPAIGN_BUDGET	बजट की कमी वाले कैंपेन ठीक करना
KEYWORD	नए कीवर्ड जोड़ें
TEXT_AD	विज्ञापन सुझाव जोड़ें
TARGET_CPA_OPT_IN	टारगेट सीपीए के साथ बिडिंग
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN	कन्वर्ज़न बढ़ाने की रणनीति के साथ बिडिंग करना
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN	कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति के साथ बिडिंग
ENHANCED_CPC_OPT_IN	बेहतर सीपीसी की मदद से बिडिंग
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN	क्लिक बढ़ाने की रणनीति के साथ बिडिंग
OPTIMIZE_AD_ROTATION	ऑप्टिमाइज़ किए गए विज्ञापन रोटेशन का इस्तेमाल करना
MOVE_UNUSED_BUDGET	इस्तेमाल नहीं किए गए बजट को सीमित बजट में ले जाना
TARGET_ROAS_OPT_IN	टारगेट आरओएएस के साथ बिडिंग
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET	ऐसे कैंपेन ठीक करें जिनमें आने वाले समय में बजट की कमी हो सकती है
RESPONSIVE_SEARCH_AD	नया रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन जोड़ना
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET	आरओआई बढ़ाने के लिए, कैंपेन के बजट में बदलाव करना
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD	ऑटोमेटेड बिडिंग की सुविधा वाले कन्वर्ज़न पर आधारित कैंपेन के लिए, ब्रॉड मैच का इस्तेमाल करना
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET	किसी विज्ञापन में रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन (सर्च क्वेरी के हिसाब से ढल जाने वाले विज्ञापन) की एसेट जोड़ना
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH	रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाना
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN	डिसप्ले एक्सपैंशन का इस्तेमाल करने के लिए कैंपेन को अपडेट करना
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN	Google Search पार्टनर की मदद से अपनी पहुंच बढ़ाना
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN	कस्टम ऑडियंस बनाएं
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH	मांग बढ़ाने में मदद करने वाले कैंपेन में विज्ञापनों की क्वालिटी को बेहतर बनाना
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	स्मार्ट शॉपिंग कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	लेगसी लोकल कैंपेन को बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में अपग्रेड करना
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX	सामान्य शॉपिंग कैंपेन से टारगेट किए गए ऑफ़र को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले मौजूदा कैंपेन में माइग्रेट करना
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	डाइनैमिक सर्च विज्ञापनों को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में माइग्रेट करना
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN	अपने खाते में परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाना
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH	परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के ऐसेट ग्रुप की क्वालिटी को "बहुत अच्छी" रेटिंग पर ले जाना
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN	परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, फ़ाइनल यूआरएल एक्सपैंशन की सुविधा चालू करना
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW	टारगेट सीपीए बहुत कम होने और बहुत कम या कोई कन्वर्ज़न न होने पर, टारगेट सीपीए बढ़ाएं
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS	ऐसे सीज़नल इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं जिससे ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी का अनुमान हो. साथ ही, बिडिंग की रणनीति को कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने से टारगेट आरओएएस पर बदलें
LEAD_FORM_ASSET	कैंपेन में लीड फ़ॉर्म ऐसेट जोड़ना
CALLOUT_ASSET	कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉलआउट एसेट जोड़ना
SITELINK_ASSET	कैंपेन या ग्राहक लेवल पर साइटलिंक ऐसेट जोड़ना
CALL_ASSET	कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉल ऐसेट जोड़ना
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP	उन ऑफ़र में उम्र समूह एट्रिब्यूट जोड़ें जिन्हें उम्र समूह एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, रैंकिंग में नीचे किया गया है
SHOPPING_ADD_COLOR	उन ऑफ़र में रंग जोड़ें जिन्हें रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, रैंकिंग में नीचे किया गया है
SHOPPING_ADD_GENDER	जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, जिन ऑफ़र की रैंकिंग में गिरावट आई है उनमें जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें
SHOPPING_ADD_GTIN	उन ऑफ़र में GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें जिन्हें GTIN मौजूद न होने की वजह से, रैंक में गिरा दिया गया है
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS	उन ऑफ़र में ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें जिन्हें आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से, रैंक में गिराया गया है
SHOPPING_ADD_SIZE	साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, जिन ऑफ़र की रैंकिंग में गिरावट आई है उनमें साइज़ की जानकारी जोड़ें
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN	किसी कैंपेन के लिए प्रॉडक्ट जोड़ना
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS	अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट ठीक करना
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS	सभी ऑफ़र को टारगेट करने वाला कैच-ऑल कैंपेन बनाना
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT	Merchant Center खाते के निलंबन से जुड़ी समस्याएं हल करना
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING	Merchant Center खाते के निलंबन की चेतावनी से जुड़ी समस्याएं हल करना
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN	खाते पर डाइनैमिक इमेज एक्सटेंशन चालू करना
RAISE_TARGET_CPA	टारगेट सीपीए बढ़ाना
LOWER_TARGET_ROAS	टारगेट आरओएएस को कम करना
FORECASTING_SET_TARGET_CPA	जिन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है उनके लिए, सीज़न के हिसाब से होने वाले किसी ऐसे इवेंट से पहले टारगेट सीपीए सेट करें जिससे ट्रैफ़िक बढ़ने का अनुमान हो
SET_TARGET_CPA	उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करना जिनके लिए कोई टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है
SET_TARGET_ROAS	उन कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस सेट करना जिनके लिए कोई टारगेट आरओएएस तय नहीं किया गया है
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST	ऐसी ग्राहक सूची अपडेट करना जिसे पिछले 90 दिनों में अपडेट नहीं किया गया है
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE	Google टैग को ज़्यादा पेजों पर डिप्लॉय करना
KEYWORD_MATCH_TYPE (अब सेवा में नहीं है)	इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. इसके बजाय, USE_BROAD_MATCH_KEYWORD का इस्तेमाल करें

ज़्यादा जानने के लिए यह वीडियो देखें

काम न करने वाले टाइप को हैंडल करना

सुझाव पाना

वीडियो: लाइव कोडिंग

Google Ads API की ज़्यादातर अन्य इकाइयों की तरह, Recommendation ऑब्जेक्ट को फ़ेच करने के लिए, Google Ads क्वेरी लैंग्वेज क्वेरी के साथ GoogleAdsService.SearchStream का इस्तेमाल किया जाता है.

हर तरह के सुझाव के लिए, जानकारी को सुझाव से जुड़े फ़ील्ड में दिया जाता है. उदाहरण के लिए, CAMPAIGN_BUDGET सुझाव की जानकारी, campaign_budget_recommendation फ़ील्ड में होती है और इसे CampaignBudgetRecommendation ऑब्जेक्ट में रैप किया जाता है.

सुझाव से जुड़े सभी फ़ील्ड, recommendation यूनियन फ़ील्ड में देखें.

सुझाव का असर

कुछ तरह के सुझाव, सुझाव के impact फ़ील्ड को पॉप्युलेट करते हैं. RecommendationImpact में, सुझाव लागू करने पर खाते की परफ़ॉर्मेंस पर पड़ने वाले असर का अनुमान होता है. impact.base_metrics और impact.potential_metrics फ़ील्ड में, ये सुझाव वाली मेट्रिक उपलब्ध हैं:

• impressions

• clicks

• cost_micros

• conversions

• all_conversions

• video_views

कोड का उदाहरण

यहां दिया गया सैंपल कोड, किसी खाते से KEYWORD टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को वापस लाता है. साथ ही, उनकी कुछ जानकारी को प्रिंट करता है:

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
      

कार्रवाई करें

वापस लाए गए किसी भी सुझाव को लागू या खारिज किया जा सकता है.

सुझाव के टाइप के आधार पर, सुझाव रोज़ या दिन में एक से ज़्यादा बार बदल सकते हैं. ऐसा होने पर, सुझाव पाने के बाद सुझाव ऑब्जेक्ट का resource_name अमान्य हो सकता है.

हमारा सुझाव है कि डेटा वापस पाने के कुछ समय बाद ही, सुझावों पर कार्रवाई करें.

सुझावों को लागू करना

वीडियो: सुझाव लागू करना

RecommendationService के ApplyRecommendation तरीके का इस्तेमाल करके, लागू या खारिज किए गए सुझावों को लागू किया जा सकता है.

सुझाव के टाइप में ज़रूरी या वैकल्पिक पैरामीटर हो सकते हैं. ज़्यादातर सुझावों में, सुझाई गई वैल्यू होती हैं जिनका इस्तेमाल डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है.

सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा के लिए खाते सेट करने की सुविधा, सभी तरह के सुझावों के लिए काम नहीं करती. हालांकि, Google Ads API के साथ पूरी तरह से काम करने वाले सुझावों के लिए, मिलती-जुलती गतिविधि लागू की जा सकती है. ज़्यादा जानने के लिए, DetectAndApplyRecommendations कोड का उदाहरण देखें.

खास पैरामीटर वैल्यू के साथ सुझाव लागू करने के लिए, ApplyRecommendationOperation के apply_parameters यूनियन फ़ील्ड का इस्तेमाल करें. हर तरह के सुझाव के लिए एक अलग फ़ील्ड होता है. apply_parameters फ़ील्ड में मौजूद सुझावों के अलावा, किसी भी तरह के सुझावों के लिए इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं किया जाता.

अहम जानकारी: नए कीवर्ड जोड़ने के सुझाव में दिए गए कीवर्ड लागू करते समय, यह पक्का करने की ज़िम्मेदारी आपकी है कि कीवर्ड डाले जाने के बाद आपके विज्ञापनों में, विज्ञापन नीतियों का पालन किया जा रहा हो.

कोड का उदाहरण

नीचे दिए गए कोड में, ApplyRecommendationOperation को बनाने का तरीका बताया गया है. साथ ही, सुझाई गई वैल्यू को अपनी वैल्यू से बदलने का तरीका भी बताया गया है.

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
      

अगला उदाहरण, ApplyRecommendation को कॉल करता है. साथ ही, पिछले कोड में बनाए गए सुझाव लागू करने के ऑपरेशन भेजता है.

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
      

ज़्यादा जानने के लिए ये वीडियो देखें

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सुझावों को खारिज करना

वीडियो: सुझावों को खारिज करना

RecommendationService का इस्तेमाल करके, सुझावों को खारिज किया जा सकता है. कोड का स्ट्रक्चर, सुझाव लागू करने जैसा ही होता है. हालांकि, इसके लिए DismissRecommendationOperation और RecommendationService.DismissRecommendation का इस्तेमाल किया जाता है.

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अपने-आप लागू होने वाले सुझाव

किसी खास तरह के सुझावों को अपने-आप लागू करने के लिए, RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल किया जा सकता है.

किसी खास तरह के सुझाव की सदस्यता लेने के लिए, एक RecommendationSubscription ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, type फ़ील्ड को सुझाव के उन टाइप में से किसी एक पर सेट करें जिनके लिए यह सुविधा काम करती है. साथ ही, status फ़ील्ड को ENABLED पर सेट करें.

सदस्यता के हिसाब से मिलने वाले सुझाव

• 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

सदस्यताएं वापस पाना

किसी खाते की सुझाई गई सदस्यताओं के बारे में जानकारी पाने के लिए, recommendation_subscription संसाधन से क्वेरी करें.

अपने-आप लागू हुए बदलावों को देखने के लिए, change_event संसाधन के लिए क्वेरी करें. इसके लिए, change_event.client_type को GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION पर फ़िल्टर करें.

कैंपेन बनाते समय मिलने वाले सुझाव

कैंपेन बनाते समय, सुझावों के किसी दिए गए सेट के लिए सुझाव जनरेट करने के लिए, RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल किया जा सकता है.

GenerateRecommendations, इनपुट के तौर पर कस्टमर आईडी, विज्ञापन चैनल का टाइप, सुझाव के टाइप की सूची, और तय किए गए टाइप पर आधारित अलग-अलग डेटा पॉइंट स्वीकार करता है. विज्ञापन चैनल का टाइप, SEARCH या PERFORMANCE_MAX में से कोई एक होना चाहिए. यह आपके दिए गए डेटा के आधार पर, Recommendation ऑब्जेक्ट की सूची दिखाता है. अगर आपने जिस recommendation_types के लिए अनुरोध किया है उसके लिए सुझाव जनरेट करने के लिए ज़रूरत के मुताबिक डेटा उपलब्ध नहीं है या कैंपेन पहले से ही सुझाई गई स्थिति में है, तो नतीजों के सेट में उस टाइप के लिए कोई सुझाव नहीं होगा. पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन, सुझाव के लिए अनुरोध किए गए टाइप के लिए कोई सुझाव न मिलने की स्थिति को मैनेज करता हो.

अहम जानकारी: किसी खास तरह के सुझाव के लिए ज़रूरत के मुताबिक डेटा न होने पर, RecommendationService गड़बड़ी का मैसेज नहीं दिखाता. यह तय करने के लिए कि कौनसा डेटा देना है, दस्तावेज़ देखें.

नीचे दी गई टेबल में, GenerateRecommendations के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप और उस टाइप के सुझाव पाने के लिए, आपको जो फ़ील्ड देने होंगे उनके बारे में बताया गया है. सबसे सही तरीका यह है कि सुझाव के लिए अनुरोध करने के बाद, GenerateRecommendations अनुरोध भेजें. ऐसा तब करें, जब सुझाव के लिए मांगी गई सभी जानकारी इकट्ठा हो गई हो. नेस्ट किए गए फ़ील्ड के साथ-साथ, ज़रूरी और वैकल्पिक फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.

RecommendationType	ज़रूरी फ़ील्ड	वैकल्पिक फ़ील्ड
CAMPAIGN_BUDGET (v18 से शुरू हो रहा है)	सर्च कैंपेन और परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन, दोनों के लिए ये फ़ील्ड ज़रूरी हैं: final_url bidding_strategy_type सिर्फ़ सर्च कैंपेन के लिए, ये फ़ील्ड भी ज़रूरी हैं: country_code language_code positive_location_id या negative_location_id ad_group_info.keywords bidding_info. bidding_strategy_target_info. target_impression_share_info अगर बिडिंग की रणनीति TARGET_IMPRESSION_SHARE पर सेट है	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 ध्यान दें: दिखाए गए SitelinkAssetRecommendation ऑब्जेक्ट में खाली सूचियां होंगी. अगर GenerateRecommendations रिस्पॉन्स में SitelinkAssetRecommendation है, तो इसे कैंपेन में कम से कम एक साइटलिंक ऐसेट जोड़ने के सिग्नल के तौर पर माना जा सकता है.	campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN	conversion_tracking_status bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN	conversion_tracking_status bidding_info

इस्तेमाल के फ़्लो का उदाहरण

मान लें कि आपकी कंपनी एक विज्ञापन एजेंसी है, जो उपयोगकर्ताओं को कैंपेन बनाने का वर्कफ़्लो उपलब्ध कराती है. साथ ही, आपको उस वर्कफ़्लो के दौरान उपयोगकर्ताओं को सुझाव देने हैं. मांग के हिसाब से सुझाव जनरेट करने के लिए, GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, उन सुझावों को कैंपेन बनाने के यूज़र इंटरफ़ेस में शामिल किया जा सकता है.

इस्तेमाल का फ़्लो कुछ ऐसा दिख सकता है:

1. कोई उपयोगकर्ता परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाने के लिए आपके ऐप्लिकेशन पर आता है.

2. कैंपेन बनाने के फ़्लो के तहत, उपयोगकर्ता कुछ शुरुआती जानकारी देता है. उदाहरण के लिए, वे एक SitelinkAsset बनाने के लिए जानकारी देते हैं और स्मार्ट बिडिंग की रणनीति के तौर पर TARGET_SPEND को चुनते हैं.

3. आपने GenerateRecommendationsRequest भेजा है, जो इन फ़ील्ड को सेट करता है:

   • campaign_sitelink_count: इसे 1 पर सेट करें. यह, उस कैंपेन में मौजूद साइटलिंक ऐसेट की संख्या होती है जिस पर काम चल रहा है.

   • bidding_info: नेस्ट किए गए bidding_strategy_type फ़ील्ड को TARGET_SPEND पर सेट करें.

   • conversion_tracking_status: इस ग्राहक के ConversionTrackingStatus पर सेट करें. इस फ़ील्ड को वापस पाने का तरीका जानने के लिए, कन्वर्ज़न मैनेजमेंट के लिए शुरू करने की गाइड देखें.

   • recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] पर सेट करें.

   • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX पर सेट करें.

   • customer_id: कैंपेन बनाने वाले ग्राहक के आईडी पर सेट करें.

4. GenerateRecommendationsResponse में दिए गए सुझावों को अपनाया जा सकता है. इस मामले में, एक SitelinkAssetRecommendation और एक MaximizeClicksOptInRecommendation सुझाव है. इन्हें कैंपेन बनाने वाले इंटरफ़ेस में दिखाकर, उपयोगकर्ता को सुझाव दिया जा सकता है. अगर उपयोगकर्ता किसी सुझाव को स्वीकार करता है, तो उपयोगकर्ता के कैंपेन बनाने का फ़्लो पूरा करने के बाद, उसे कैंपेन बनाने के अनुरोध में शामिल किया जा सकता है.