Taux d'optimisation et recommandations

Vidéo: présentation détaillée

Améliorations possibles des recommandations vos campagnes de plusieurs manières:

  • présenter de nouvelles fonctionnalités pertinentes ;
  • Exploitez pleinement votre budget grâce à des enchères, des annonces et des mots clés améliorés
  • Améliorez les performances globales et l'efficacité de vos campagnes

Pour augmenter les scores d'optimisation, vous pouvez utiliser les RecommendationService pour récupérer recommandations, puis les appliquer ou les ignorer en conséquence. À partir de la version v15 de l'API Google Ads, vous pouvez également vous abonner au paramètre Appliquer automatiquement recommandations à l'aide de RecommendationSubscriptionService.

Score d'optimisation

Vidéo: score d'optimisation

Le score d'optimisation est un une estimation des futures performances de votre compte Google Ads et de sa disponibilité au niveau de la Customer et Campaign niveaux.

La Customer.optimization_score_weight n'est disponible que pour les comptes non-administrateur et permet de calculer le total le taux d'optimisation de plusieurs comptes. Récupérer le score d'optimisation la pondération du score d'optimisation des comptes et la multiplier (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) pour calculer le score d'optimisation global.

Des métriques liées à l'optimisation sont disponibles pour customer et campaign rapports:

  1. La metrics.optimization_score_url fournit un lien profond vers le compte pour afficher des informations sur recommandations dans l'UI Google Ads.
  2. La metrics.optimization_score_uplift indique dans quelle mesure le score d'optimisation augmenterait si toutes recommandations sont appliquées. Il s'agit d'une estimation basée sur l'ensemble recommandations dans leur ensemble, et pas seulement la somme des taux d'amélioration recommandation.

Pour regrouper et classer les recommandations, vous pouvez segmenter ces deux types de recommandations par type de recommandation à l'aide des segments.recommendation_type requête.

Types de recommandation

Types de recommandations entièrement compatibles

RecommendationType Description
CAMPAIGN_BUDGET Corriger les campagnes limitées par leur budget
KEYWORD Ajouter de nouveaux mots clés
TEXT_AD Ajouter des suggestions d'annonces
TARGET_CPA_OPT_IN Enchérir avec le CPA cible
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Enchérir avec la stratégie "Maximiser les conversions"
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Enchérir avec la stratégie "Maximiser la valeur de conversion"
ENHANCED_CPC_OPT_IN Enchérir avec le CPC optimisé
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Enchérir avec la stratégie "Maximiser les clics"
OPTIMIZE_AD_ROTATION Utiliser la rotation optimisée des annonces
MOVE_UNUSED_BUDGET Réaffectez vos ressources inutilisées vers des budgets limités
TARGET_ROAS_OPT_IN Enchérir avec le ROAS cible
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Corrigez les campagnes susceptibles d'être limitées par leur budget dans le futur
RESPONSIVE_SEARCH_AD Ajouter une annonce responsive sur le Réseau de Recherche
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Ajuster le budget de la campagne pour augmenter le ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Utilisez la requête large correspondance pour les campagnes basées sur les conversions utilisant les enchères automatiques
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Ajouter des composants d'annonce responsive sur le Réseau de Recherche à une annonce
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Améliorer les performances d'une annonce responsive sur le Réseau de Recherche
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Mettre à jour une campagne pour utiliser l'expansion au Réseau Display
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Élargir la couverture grâce aux partenaires du Réseau de Recherche de Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Créer une audience personnalisée
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH Améliorer l'efficacité des annonces dans les campagnes de génération de la demande
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Convertir une campagne Shopping intelligente en campagne Performance Max
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Migrer une ancienne campagne locale vers Performance Max
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Migrer les offres ciblées par les campagnes Shopping standards vers des offres existantes Campagnes Performance Max
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Migrez vos campagnes d'annonces dynamiques du Réseau de Recherche vers Performance Max
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Créer des campagnes Performance Max dans votre compte
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Améliorer l'efficacité des groupes d'assets d'une campagne Performance Max sur "Excellente" note
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Activez l'extension d'URL finale pour vos campagnes Performance Max
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Augmentez le CPA cible lorsqu'il est trop faible Peu ou pas de conversions
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Augmentez le budget avant un événement saisonnier. susceptible d'augmenter le trafic et de modifier la stratégie d'enchères en passant de "Maximiser la valeur de conversion" à "ROAS cible"
LEAD_FORM Ajouter des composants Formulaire pour prospects à une campagne
CALLOUT_ASSET Ajouter des composants Accroche au niveau de la campagne ou du client
SITELINK_ASSET Ajouter des composants Lien annexe au niveau de la campagne ou du client
CALL_ASSET Ajouter des composants Appel au niveau de la campagne ou du client
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Ajoutez l'attribut tranche d'âge aux offres qui sont rétrogradées en raison d'une tranche d'âge manquante
SHOPPING_ADD_COLOR Ajouter une couleur aux offres rétrogradées en raison d'une absence couleur [color]
SHOPPING_ADD_GENDER Ajoutez un sexe aux offres qui sont rétrogradées en raison d'un manque sexe
SHOPPING_ADD_GTIN Ajoutez un code GTIN (code article international) aux offres rétrogradées en raison d'un code GTIN manquant
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Ajoutez d'autres identifiants aux offres rétrogradées en raison de l'absence d'identifiants. identifiants
SHOPPING_ADD_SIZE Ajoutez la taille aux offres qui sont rétrogradées en raison d'un taille [size]
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Ajouter des produits à diffuser dans une campagne
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Corriger les produits refusés
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Créer une campagne générique qui cible toutes les offres
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Résoudre les problèmes de suspension du compte Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Résoudre les problèmes liés aux avertissements de suspension de compte Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Activer les extensions d'image dynamiques dans le compte
RAISE_TARGET_CPA Augmentez votre CPA cible
LOWER_TARGET_ROAS Diminution du ROAS cible
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Définissez un CPA cible pour les campagnes n'en à l'avance d'un événement saisonnier susceptible d'augmenter le trafic
SET_TARGET_CPA Définir un CPA cible pour les campagnes n'en spécifiant aucun
SET_TARGET_ROAS Définir un ROAS cible pour les campagnes n'en spécifiant aucun
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Mettre à jour une liste de clients qui n'a pas été mise à jour au cours des 90 derniers jours jours
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Déployer la balise Google sur plus de pages
CALLOUT_EXTENSION (obsolète) Obsolète. Utilisez plutôt CALLOUT_ASSET.
SITELINK_EXTENSION (obsolète) Obsolète. Utilisez plutôt SITELINK_ASSET.
CALL_EXTENSION (obsolète) Obsolète. Utilisez plutôt CALL_ASSET.
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsolète) Obsolète. Utilisez plutôt USE_BROAD_MATCH_KEYWORD.

Regardez cette vidéo pour en savoir plus

Gérer les types non compatibles

Récupérer des recommandations

Vidéo: Codage en direct

Comme la plupart des autres entités de l'API Google Ads, Recommendation objets sont récupérés à l'aide de la méthode GoogleAdsService.SearchStream à l'aide d'une requête dans le langage de requête Google Ads.

Pour chaque type de recommandation, des détails sont fournis dans un spécifique à la recommandation. Par exemple, CAMPAIGN_BUDGET recommandation plus de détails se trouvent dans la campaign_budget_recommendation et sont encapsulés dans un CampaignBudgetRecommendation .

Recherchez tous les champs spécifiques aux recommandations dans Champ d'union recommendation.

Impact de la recommandation

Certains types de recommandations renseignent Champ impact de la recommandation. RecommendationImpact contient une estimation de l'impact sur les performances du compte et appliquer la recommandation. Les éléments suivants : métriques sur les recommandations sont dans les champs impact.base_metrics et impact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions (disponible à partir de la version 16 de l'API Google Ads)

  • video_views

Exemple de code

L'exemple de code suivant récupère toutes les recommandations disponibles et ignorées de type KEYWORD à partir d'un compte et imprime certains de leurs détails:

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

Intervenir

Vous pouvez appliquer ou ignorer n'importe quelle recommandation récupérée.

En fonction du type de recommandation, celles-ci peuvent changer ou même plusieurs fois par jour. Dans ce cas, une recommandation resource_name de l'objet peut deviennent obsolètes une fois la recommandation récupérée.

Il est recommandé d'appliquer les recommandations peu de temps après leur récupération.

Appliquer les recommandations

Vidéo: appliquer les recommandations

Vous pouvez appliquer des recommandations actives ou ignorées à l'aide de l'onglet ApplyRecommendation de la classe RecommendationService

Les types de recommandations peuvent comporter des paramètres obligatoires ou facultatifs. La plupart les recommandations sont associées à des valeurs recommandées qui sont utilisées par défaut.

Définir des comptes pour l'application automatique des recommandations n'est pas compatible avec tous les types de recommandations. Cependant, vous pouvez implémenter pour les types de recommandations entièrement compatibles avec l'API Google Ads. Reportez-vous au code DetectAndApplyRecommendations exemple pour en savoir plus.

Utilisez les apply_parameters d'union de ApplyRecommendationOperation pour appliquer des recommandations avec des valeurs de paramètres spécifiques. Chaque type de recommandation approprié possède son propre champ. Tout type de recommandation non listé dans le champ apply_parameters n'utilise pas ces valeurs de paramètres.

Exemple de code

Le code suivant montre comment créer le ApplyRecommendationOperation et comment remplacer les valeurs recommandées si vous souhaitez les remplacer par votre vous-même.

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

L'exemple suivant appelle ApplyRecommendation, et envoyez les opérations "Apply Recommendation" créées à l'étape précédente du code source.

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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Appliquer les paramètres

Modifications groupées

Erreurs

Tests

Masquer les recommandations

Vidéo: Ignorer des recommandations

Vous pouvez ignorer les recommandations RecommendationService Le code est semblable à l'application des recommandations, mais vous utilisez DismissRecommendationOperation et RecommendationService.DismissRecommendation.

Regardez ces vidéos pour en savoir plus

Modifications groupées

Erreurs

Tests

Appliquez automatiquement les recommandations

À partir de la version 15 de l'API Google Ads, vous pouvez utiliser le RecommendationSubscriptionService pour appliquer automatiquement un type spécifique de recommandations.

Pour vous abonner à un type de recommandation particulier, créez un objet RecommendationSubscription, définissez le champ type sur l'une des la recommandation acceptée types, et définissez les champ status sur ENABLED.

Types de recommandations compatibles avec les abonnements

  • 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

Récupérer les abonnements

Pour obtenir des informations sur les abonnements aux recommandations d'un compte, interrogez le Ressource recommendation_subscription.

Pour afficher les modifications appliquées automatiquement, interrogez la la ressource change_event, en filtrant les change_client_type jusqu'à GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION

Recommandations lorsque vous créez des campagnes

À partir de la version 16 de l'API Google Ads, vous pouvez utiliser RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest afin de générer des recommandations lorsque vous créez une campagne, pour un ensemble types de recommandations.

GenerateRecommendations accepte en entrée un numéro client, un canal publicitaire qui doit être soit SEARCH ou PERFORMANCE_MAX, une liste de types de recommandations à générer et divers points de données qui dépendent les types spécifiés. Elle génère une liste d'objets Recommendation en fonction du les données que vous fournissez. Si les données sont insuffisantes pour générer une recommandation pour l'élément demandé recommendation_types, ou si la campagne est déjà à l'état recommandé, l'ensemble de résultats contenant une recommandation pour ce type. Assurez-vous que votre application gère les cas où aucune recommandation n'est renvoyée pour la recommandation demandée de données.

Le tableau suivant décrit les types de recommandations GenerateRecommendations, ainsi que les champs que vous devez renseigner pour recevoir recommandations pour ce type. Nous vous recommandons d'envoyer Demande GenerateRecommendations après que toutes les informations ont été collectées en lien avec les types de recommandations demandés. Pour en savoir plus sur les champs obligatoires et facultatifs, y compris les champs imbriqués, consultez le documentation de référence.

RecommendationType Champs obligatoires Champs facultatifs
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
Remarque: La valeur renvoyée SitelinkAssetRecommendation contiendra des listes vides. Si le GenerateRecommendations contient un SitelinkAssetRecommendation, il peut s'agir est traité comme un signal invitant à ajouter au moins un composant Lien annexe à la campagne.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Exemple de flux d'utilisation

Imaginons que votre entreprise soit une agence publicitaire qui propose une campagne le workflow de construction, et vous voulez proposer des suggestions aux utilisateurs pendant ce flux. Vous pouvez utiliser GenerateRecommendationsRequest pour générer des recommandations à la demande et les intégrer dans l'interface utilisateur de création de votre campagne.

Le flux d'utilisation peut se présenter comme suit:

  1. Un utilisateur accède à votre application pour créer une campagne Performance Max.

  2. L'utilisateur fournit des informations initiales dans le cadre de la campagne. le processus de construction. Par exemple, ils fournissent des informations permettant de créer SitelinkAsset : il sélectionne TARGET_SPEND comme les stratégies d'enchères intelligentes stratégie.

  3. Vous envoyez un GenerateRecommendationsRequest qui définit les champs suivants:

    • campaign_sitelink_count: défini sur 1, qui correspond au nombre de composants Lien annexe sur l'état campagne.

    • bidding_info: définissez le champ imbriqué bidding_strategy_type sur TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: défini sur ConversionTrackingStatus de ce client. Pour savoir comment récupérer ce champ, consultez la Premiers pas pour la gestion des conversions.

    • recommendation_types : défini sur [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type : défini sur PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: défini sur l'ID du client qui crée la campagne.

  4. Vous pouvez utiliser les recommandations GenerateRecommendationsResponse dans ce cas, un SitelinkAssetRecommendation et un MaximizeClicksOptInRecommendation et les suggérer à l'utilisateur en les affichant dans votre campagne de construction. Si l'utilisateur accepte une suggestion, vous pouvez alors pour l'intégrer à la demande de création de la campagne une fois que l'utilisateur a terminé lors du processus de création d'une campagne.