Optimierungsfaktor und Empfehlungen

Video: Detailanalyse

Empfehlungen können die Leistung verbessern. Ihre Kampagnen auf verschiedene Arten:

  • Neue und relevante Funktionen einführen
  • Budget mit optimierten Geboten, Keywords und Anzeigen besser nutzen
  • Gesamtleistung und Effizienz Ihrer Kampagnen steigern

Um den Optimierungsfaktor zu erhöhen, können Sie den RecommendationService zum Abrufen und übernehmen oder verwerfen Sie diese Empfehlungen. Ab v15 der Google Ads API verwenden möchten, haben Sie auch die Möglichkeit, die Funktion Automatisch anwenden Empfehlungen mit dem RecommendationSubscriptionService.

Optimierungsfaktor

Video: Optimierungsfaktor

Der Optimierungsfaktor ist ein Einschätzung der Leistungsfähigkeit Ihres Google Ads-Kontos am Customer und Campaign Stufen.

Die Customer.optimization_score_weight ist nur für Konten verfügbar, die keine Verwaltungskonten sind. Er wird zur Berechnung des Gesamtwerts Optimierungsfaktor mehrerer Konten Rufen Sie den Optimierungsfaktor und Gewichtung der Konten und Multiplikation des Optimierungsfaktors (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) für die Berechnung den gesamten Optimierungsfaktor.

Für customer und campaign sind optimierungsbezogene Messwerte verfügbar Berichte:

  1. Die metrics.optimization_score_url stellt einen Deep-Link zum Konto bereit, über den man Informationen zu den zugehörigen Empfehlungen auf der Google Ads-Benutzeroberfläche.
  2. Die metrics.optimization_score_uplift gibt an, wie stark sich der Optimierungsfaktor erhöhen würde, Empfehlungen angewendet werden. Es handelt sich um eine Schätzung, die auf allen verfügbaren Empfehlungen insgesamt, nicht nur die Summe der Steigerungswerte für die einzelnen Empfehlung.

Um die zurückgegebenen Empfehlungen zu gruppieren und zu ordnen, können Sie beide segmentieren Messwerte nach Empfehlungstyp mit segments.recommendation_type in Abfrage.

Empfehlungstypen

Vollständig unterstützte Empfehlungstypen

RecommendationType Beschreibung
CAMPAIGN_BUDGET Kampagnen mit eingeschränktem Budget nachbessern
KEYWORD Neue Keywords hinzufügen
TEXT_AD Anzeigenvorschläge hinzufügen
TARGET_CPA_OPT_IN Gebote mit Ziel-CPA
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Mit „Conversions maximieren“ bieten
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Mit „Conversion-Wert maximieren“ bieten
ENHANCED_CPC_OPT_IN Mit auto-optimiertem CPC bieten
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Mit „Klicks maximieren“ bieten
OPTIMIZE_AD_ROTATION Optimierte Anzeigenrotation verwenden
MOVE_UNUSED_BUDGET Nicht aufgebrauchte Budgets in beschränkte Budgets verschieben
TARGET_ROAS_OPT_IN Gebote mit Ziel-ROAS
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Kampagnen korrigieren, die voraussichtlich durch das Budget eingeschränkt werden in der Zukunft
RESPONSIVE_SEARCH_AD Neue responsive Suchanzeige hinzufügen
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Kampagnenbudget anpassen, um den ROI zu steigern
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Weitgehend passend verwenden Übereinstimmung für Conversion-basierte Kampagnen mit automatischer Gebotseinstellung
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Assets für responsive Suchanzeigen hinzufügen
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Effektivität responsiver Suchanzeigen verbessern
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Kampagne aktualisieren, um die Displaynetzwerk-Aktivierung zu verwenden
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Mit Google Suchnetzwerk-Partnern die Reichweite erhöhen
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Benutzerdefinierte Zielgruppe erstellen
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH Effektivität von Anzeigen in Demand Gen-Kampagnen verbessern
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Smarte Shopping-Kampagnen auf Performance Max-Kampagnen umstellen
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Lokale Kampagne auf Performance Max-Kampagne umstellen
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Angebote, auf die Standard-Shopping-Kampagnen ausgerichtet sind, zu vorhandenen migrieren Performance Max-Kampagnen
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Dynamische Suchanzeigen auf Performance Max-Kampagnen umstellen
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Performance Max-Kampagnen in Ihrem Konto erstellen
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Die Stärke der Asset-Gruppen einer Performance Max-Kampagne auf eine „Hervorragend“ Bewertung
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN „Erweiterung der finalen URL“ für Performance Max-Kampagnen aktivieren
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Ziel-CPA erhöhen, wenn er zu niedrig ist und es sehr wenige oder gar keine Conversions
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Das Budget vor einem saisonalen Ereignis erhöhen wird voraussichtlich den Traffic erhöhen und die Gebotsstrategie ändern von „Conversion-Wert maximieren“ zum Ziel-ROAS
LEAD_FORM Einer Kampagne Assets mit Lead-Formular hinzufügen
CALLOUT_ASSET Assets mit Zusatzinformationen auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen
SITELINK_ASSET Sitelink-Assets auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen
CALL_ASSET Anruf-Assets auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Fügen Sie das Attribut „Altersgruppe“ [age_group] zu Angeboten hinzu, die aufgrund eines Altersgruppe fehlt
SHOPPING_ADD_COLOR Fügen Sie Angeboten, die aufgrund eines fehlenden Elements abgewertet wurden, eine Farbe hinzu Farbe [color]
SHOPPING_ADD_GENDER Fügen Sie Angeboten, die aufgrund eines fehlenden Elements abgewertet werden, ein Geschlecht hinzu Geschlecht
SHOPPING_ADD_GTIN Abgewerteten Angeboten eine GTIN (Global Trade Item Number) hinzufügen wegen fehlender GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Fügen Sie Angeboten, die aufgrund fehlender Angaben abgewertet wurden, weitere Kennzeichnungen hinzu Kennungen
SHOPPING_ADD_SIZE Fügen Sie die Größe Angeboten, die aufgrund eines fehlenden Elements abgewertet werden, die Größe hinzu. Größe [size]
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Produkte für eine Kampagne hinzufügen
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Probleme mit abgelehnten Produkten beheben
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Eine universelle Kampagne erstellen, die auf alle Angebote ausgerichtet ist
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Probleme mit der Sperrung von Merchant Center-Konten beheben
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Probleme mit Warnung zur Sperrung von Merchant Center-Konten beheben
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Dynamische Bilderweiterungen im Konto aktivieren
RAISE_TARGET_CPA Ziel-CPA erhöhen
LOWER_TARGET_ROAS Ziel-ROAS senken
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Legen Sie einen Ziel-CPA für Kampagnen fest, für die in Voraussage eines saisonalen Ereignisses, das voraussichtlich den Traffic erhöhen wird
SET_TARGET_CPA Ziel-CPA für Kampagnen festlegen, für die noch keins angegeben ist
SET_TARGET_ROAS Ziel-ROAS für Kampagnen festlegen, für die noch keiner angegeben ist
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Kundenliste aktualisieren, die in den letzten 90 Jahren nicht aktualisiert wurde Tage
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Google-Tag auf mehr Seiten einfügen
CALLOUT_EXTENSION (verworfen) Eingestellt, stattdessen CALLOUT_ASSET verwenden
SITELINK_EXTENSION (verworfen) Eingestellt, stattdessen SITELINK_ASSET verwenden
CALL_EXTENSION (verworfen) Eingestellt, stattdessen CALL_ASSET verwenden
KEYWORD_MATCH_TYPE (verworfen) Eingestellt, stattdessen USE_BROAD_MATCH_KEYWORD verwenden

Weitere Informationen erhalten Sie in diesem Video.

Nicht unterstützte Typen verarbeiten

Empfehlungen abrufen

Video: Live-Programmierung

Wie die meisten anderen Entitäten in der Google Ads API, Recommendation Objekte werden mithilfe der Methode GoogleAdsService.SearchStream mit einer Google Ads Query Language-Abfrage.

Details zu jedem Empfehlungstyp finden Sie in einer Empfehlungsspezifisches Feld. Beispiel: CAMPAIGN_BUDGET Empfehlung Details finden Sie in der campaign_budget_recommendation und sind in ein CampaignBudgetRecommendation -Objekt enthält.

Alle empfehlungsspezifischen Felder finden Sie in der recommendation Union-Feld.

Auswirkung auf Empfehlungen

Einige Empfehlungstypen werden impact-Feld der Empfehlung. RecommendationImpact enthält eine Schätzung der Auswirkungen auf die Kontoleistung aufgrund von um die Empfehlung anzuwenden. Die folgenden Empfehlungsmesswerte in den Feldern impact.base_metrics und impact.potential_metrics verfügbar:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions (verfügbar ab Version 16 der Google Ads API)

  • video_views

Codebeispiel

Mit dem folgenden Beispielcode werden alle verfügbaren und abgelehnten Empfehlungen abgerufen vom Typ KEYWORD aus einem Konto aus und druckt einige der Details aus:

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.V17.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

Maßnahmen ergreifen

Jede abgerufene Empfehlung kann angewendet oder abgelehnt werden.

Je nach Empfehlungstyp können sich die Empfehlungen täglich ändern oder sogar mehrmals täglich. In diesem Fall wird eine Empfehlung resource_name des Objekts kann nach dem Abrufen der Empfehlung veraltet sind.

Es empfiehlt sich, Empfehlungen kurz nach dem Abruf umzusetzen.

Empfehlungen übernehmen

Video: Empfehlungen übernehmen

Sie können aktive oder abgelehnte Empfehlungen über die ApplyRecommendation der Methode RecommendationService

Empfehlungstypen können obligatorische oder optionale Parameter haben. Meiste Empfehlungen enthalten empfohlene Werte, die standardmäßig verwendet werden.

Das Festlegen von Konten für automatisch angewendete Empfehlungen ist nicht werden für alle Empfehlungstypen unterstützt. Sie können jedoch ähnliche für die Empfehlungstypen, die von der Google Ads API vollständig unterstützt werden. Siehe DetectAndApplyRecommendations-Code Beispiel.

Verwenden Sie die Methode apply_parameters Union-Feld von ApplyRecommendationOperation zum Anwenden von Empfehlungen mit Parameterwerte festlegen. Für jeden geeigneten Empfehlungstyp gibt es ein eigenes Feld. Für einen Empfehlungstyp, der nicht im Feld apply_parameters aufgeführt ist, wird für diese Parameterwerte.

Codebeispiel

Der folgende Code zeigt, wie die ApplyRecommendationOperation und die empfohlenen Werte überschreiben, wenn Sie sie durch Ihre gehören.

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::V17::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::V17::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V17::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::V17::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl

Im nächsten Beispiel wird ApplyRecommendation, Senden von Empfehlungen zum Anwenden von Empfehlungen, die im vorherigen Schritt erstellt wurden Code.

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.V17.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

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Parameter anwenden

Bulk

Fehler

Tests

Empfehlungen ablehnen

Video: Empfehlungen ablehnen

Sie können Empfehlungen ablehnen, indem Sie RecommendationService Der Code ähnelt dem Anwenden von Empfehlungen. Stattdessen verwenden Sie DismissRecommendationOperation und RecommendationService.DismissRecommendation

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Bulk

Fehler

Tests

Empfehlungen automatisch anwenden

Ab Version 15 der Google Ads API können Sie den RecommendationSubscriptionService eines bestimmten Typs automatisch anwenden lassen.

Wenn Sie einen bestimmten Empfehlungstyp abonnieren möchten, erstellen Sie ein Objekt RecommendationSubscription das Feld type auf einen der folgenden Werte die unterstützte Empfehlung Typen und legen Sie status auf ENABLED.

Abounterstützte Empfehlungstypen

  • 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

Abos abrufen

Um Informationen zu den Empfehlungsabos eines Kontos zu erhalten, fragen Sie die recommendation_subscription.

Wenn Sie Änderungen sehen möchten, die automatisch angewendet wurden, fragen Sie das change_event, indem Sie nach change_client_type bis GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION

Empfehlungen bei der Kampagnenerstellung

Ab Version 16 der Google Ads API können Sie RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest zum Generieren von Empfehlungen bei der Kampagnenerstellung für eine bestimmte Gruppe von Empfehlungstypen.

GenerateRecommendations akzeptiert als Eingabe eine Kundennummer, einen Werbekanal -Typ, der entweder SEARCH oder PERFORMANCE_MAX, eine Liste der zu generierenden Empfehlungstypen und verschiedene Datenpunkte, den angegebenen Typen. Es wird eine Liste von Recommendation-Objekten basierend auf dem von Ihnen bereitgestellten Daten. Wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, um eine Empfehlung zu generieren für die angefragte recommendation_types, Wenn die Kampagne bereits den empfohlenen Status hat, werden die Ergebnisse eine Empfehlung für diesen Typ enthält. Stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendung wenn keine Empfehlungen für die angeforderte Empfehlung zurückgegeben werden. Typen.

In der folgenden Tabelle werden die Empfehlungstypen beschrieben, GenerateRecommendations unterstützt und die Felder, die Sie für den Empfang angeben müssen Empfehlungen für diesen Typ. Als Best Practice sollten Sie den GenerateRecommendations-Anfrage, nachdem alle Informationen erfasst wurden zu den angeforderten Empfehlungstypen. Weitere Informationen zu Erforderliche und optionale Felder, einschließlich verschachtelter Felder, finden Sie in der Referenzdokumentation nachlesen.

RecommendationType Pflichtfelder Optionale Felder
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
Hinweis: Der zurückgegebene SitelinkAssetRecommendation enthält leere Listen. Wenn die GenerateRecommendations eine SitelinkAssetRecommendation enthält, kann dies mindestens ein Sitelink-Asset zur Kampagne hinzufügen.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Beispiel für einen Nutzungsablauf

Angenommen, Ihr Unternehmen ist eine Werbeagentur, und Sie möchten den Nutzenden Vorschläge machen, während dieses Ablaufs. Sie können GenerateRecommendationsRequest On-Demand-Empfehlungen generieren und diese Empfehlungen umsetzen Benutzeroberfläche zur Kampagnenerstellung ein.

Der Nutzungsablauf könnte so aussehen:

  1. Ein Nutzer ruft Ihre App auf, um eine Performance Max-Kampagne zu erstellen.

  2. Der Nutzer stellt im Rahmen der Kampagne einige erste Informationen bereit. Konstruktionsablauf. Zum Beispiel liefern sie Details zur Erstellung eines SitelinkAsset, und sie wählen TARGET_SPEND als Smart Bidding .

  3. Sie senden eine GenerateRecommendationsRequest, die die folgenden Felder festlegt:

    • campaign_sitelink_count: 1 festgelegt ist, d. h. die Anzahl der Sitelink-Assets im laufenden Betrieb Kampagne.

    • bidding_info: das verschachtelte Feld bidding_strategy_type auf TARGET_SPEND setzen.

    • conversion_tracking_status: festgelegt auf den ConversionTrackingStatus dieser Kundschaft. Eine Anleitung zum Abrufen dieses Felds finden Sie in der Erste Schritte Leitfaden zur Conversion-Verwaltung.

    • Setzen Sie recommendation_types auf [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • Setzen Sie advertising_channel_type auf PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: auf die ID des Kunden festlegen, der die Kampagne erstellt.

  4. Sie können die Empfehlungen in der GenerateRecommendationsResponse – in diesem Fall ein SitelinkAssetRecommendation und MaximizeClicksOptInRecommendation – und schlagen sie dem Nutzer vor, indem sie in Ihrer Kampagne angezeigt werden. Konstruktionsschnittstelle. Wenn der Nutzer einen Vorschlag annimmt, können Sie und in die Anfrage zur Kampagnenerstellung einbinden, sobald der Nutzer bei der Kampagnenerstellung.