ציון האופטימיזציה וההמלצות

סרטון: ניתוח מעמיק

ההמלצות יכולות לשפר את הקמפיינים בכמה דרכים:

  • הוספת תכונות חדשות ורלוונטיות
  • משפרים את הצעות המחיר, מילות המפתח והמודעות כדי לנצל את התקציב בצורה טובה יותר
  • שיפור היעילות והביצועים הכוללים של הקמפיינים

כדי להגדיל את ציוני האופטימיזציה, אפשר להשתמש ב-RecommendationService כדי לאחזר את ההמלצות, ולאחר מכן ליישם או לדחות אותן בהתאם. אפשר גם להירשם ליישום אוטומטי של המלצות באמצעות הסמל RecommendationSubscriptionService.

ציון האופטימיזציה

סרטון: ציון האופטימיזציה

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

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

יש מדדים שקשורים לאופטימיזציה שזמינים בדוחות customer ו-campaign:

  1. השדה metrics.optimization_score_url מספק קישור עומק לחשבון, שמאפשר לצפות במידע על ההמלצות הקשורות בממשק המשתמש של Google Ads.
  2. הסמל metrics.optimization_score_uplift מציין עד כמה ציון האופטימיזציה ישפר אם המערכת תיישם את כל ההמלצות הקשורות. מדובר באומדן שמבוסס על כל ההמלצות הזמינות, ולא רק על הסכום של ציוני השיפור בכל המלצה.

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

סוגי המלצות

סוגי המלצות שנתמכים במלואם

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

אפשר למצוא מידע נוסף בסרטון הבא

טיפול בסוגים לא נתמכים

אחזור המלצות

סרטון: תכנות בשידור חי

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

הפרטים לגבי כל סוג המלצה מופיעים בשדה ספציפי להמלצה. לדוגמה, פרטי ההמלצות של CAMPAIGN_BUDGET נמצאים בשדה campaign_budget_recommendation ועוטפים את האובייקט CampaignBudgetRecommendation.

תוכלו למצוא את כל השדות הספציפיים להמלצות בשדה האיחוד recommendation.

ההשפעה של ההמלצות

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

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

קוד לדוגמה

הקוד לדוגמה הבא מאחזר את כל ההמלצות הזמינות והסגורות מסוג KEYWORD מהחשבון ומדפיס מהחשבון חלק מהפרטים שלהן:

Java

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

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

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

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

C#‎

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

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

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

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

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

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

PHP

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

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

Python

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

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

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

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

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

Ruby

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

google_ads_service = client.service.google_ads

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

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

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

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

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

Perl

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

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

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

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

ביצוע פעולה

אפשר ליישם או לדחות כל המלצה שאוחזרה.

בהתאם לסוג ההמלצה, ההמלצות עשויות להשתנות על בסיס יומי או אפילו כמה פעמים ביום. במקרים כאלה, resource_name של אובייקט המלצה עלול להפוך למיושן לאחר אחזור ההמלצה.

מומלץ לבצע פעולות בעקבות ההמלצות זמן קצר לאחר אחזורן.

יישום ההמלצות

סרטון: יישום המלצות

אפשר ליישם המלצות פעילות או המלצות שנסגרו באמצעות השיטה ApplyRecommendation של RecommendationService.

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

אי אפשר להגדיר חשבונות להחלה אוטומטית של המלצות לכל סוגי ההמלצות. עם זאת, אפשר ליישם התנהגות דומה לסוגי ההמלצות שנתמכים באופן מלא על ידי Google Ads API. מידע נוסף מופיע בדוגמה של הקוד DetectAndApplyRecommendations.

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

קוד לדוגמה

הקוד הבא מדגים איך ליצור את ApplyRecommendationOperation ואיך לשנות את הערכים המומלצים אם אתם רוצים להחליף אותם בערכים שלכם.

Java

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

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

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

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

C#‎

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

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

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

    return applyRecommendationOperation;
}
DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

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

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

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

Python

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

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

    operation = client.get_type("ApplyRecommendationOperation")

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

    operation.resource_name = recommendation
    return operation
detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

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

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

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

  return operation
end
detect_and_apply_recommendations.rb

Perl

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

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

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

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

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl

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

Java

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

C#‎

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

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

    applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations);

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

PHP

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

Python

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

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

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

Ruby

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

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

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

Perl

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

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

אפשר למצוא מידע נוסף בסרטונים האלה

החלת פרמטרים

בכמות גדולה

שגיאות

בדיקות

דחיית המלצות

סרטון: סגירת המלצות

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

אפשר למצוא מידע נוסף בסרטונים האלה

בכמות גדולה

שגיאות

בדיקות

יישום אוטומטי של המלצות

אפשר להשתמש בRecommendationSubscriptionService כדי להחיל באופן אוטומטי המלצות מסוג מסוים.

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

סוגי המלצות שנתמכים על ידי מינויים

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

אחזור מינויים

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

כדי לראות את השינויים שבוצעו באופן אוטומטי, שולחים שאילתה על המשאב change_event ומסננים את change_event.client_type ל-GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

המלצות בתהליך בניית הקמפיין

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

GenerateRecommendations מקבל כקלט מספר לקוח, סוג של ערוץ פרסום שחייב להיות SEARCH או PERFORMANCE_MAX, רשימה של סוגי המלצות ליצירה ונקודות שונות על הגרף שתלויות בסוגים מסוימים. הפונקציה מפיקה רשימה של אובייקטים מסוג Recommendation על סמך הנתונים שמספקים לה. אם אין מספיק נתונים כדי ליצור המלצה לגבי recommendation_types המבוקש, או אם הקמפיין כבר נמצא במצב המומלץ, קבוצת התוצאות לא תכלול המלצה לגבי הסוג הזה. חשוב לוודא שהאפליקציה מטפלת במקרה שבו לא מוחזרות המלצות לסוגים המבוקשים של המלצות.

בטבלה הבאה מתוארים סוגי ההמלצות שנתמכים ב-GenerateRecommendations, ופירוט של השדות שצריך למלא כדי לקבל המלצות לסוג הזה. מומלץ לשלוח את בקשת GenerateRecommendations אחרי שכל המידע שקשור לסוגי ההמלצות המבוקשות נאסף. מידע נוסף על שדות חובה ושדות אופציונליים, כולל שדות מקוננים, זמין במאמרי העזרה.

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

דוגמה לתהליך שימוש

נניח שהחברה שלכם היא סוכנות פרסום שמספקת למשתמשים תהליך עבודה לבניית קמפיינים, ואתם רוצים להציע למשתמשים הצעות במהלך התהליך. אתם יכולים להשתמש ב-GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות על פי דרישה, ולשלב את ההמלצות האלה בממשק המשתמש של יצירת הקמפיין.

תהליך השימוש עשוי להיראות כך:

  1. משתמש מגיע לאפליקציה שלכם כדי ליצור קמפיין למיקסום ביצועים.

  2. המשתמש מספק מידע ראשוני כחלק מתהליך היצירה של הקמפיין. לדוגמה, הם מספקים פרטים ליצירת SitelinkAsset אחד, והם בוחרים ב-TARGET_SPEND כשיטה שיטות בידינג חכמות.

  3. שולחים GenerateRecommendationsRequest שמגדיר את השדות הבאים:

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

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

    • conversion_tracking_status: מוגדר לערך ConversionTrackingStatus של הלקוח. במאמר תחילת העבודה מוסבר איך מאחזרים את השדה הזה לניהול המרות.

    • recommendation_types: מוגדר לערך [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: מוגדר ל-PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: מוגדר למזהה של הלקוח שיוצר את הקמפיין.

  4. אתם יכולים להשתמש בהמלצות שמופיעות בGenerateRecommendationsResponse – במקרה הזה, SitelinkAssetRecommendation ו-MaximizeClicksOptInRecommendation – ולהציע אותן למשתמש על ידי הצגתן בממשק ליצירת הקמפיין. אם המשתמש מאשר הצעה, אתם יכולים לשלב אותה בבקשה ליצירת הקמפיין ברגע שהוא משלים את תהליך היצירה של הקמפיין.