As recomendações podem melhorar as campanhas das seguintes maneiras:
- Apresentar recursos novos e relevantes
- Aproveite melhor seu orçamento com lances, palavras-chave e anúncios aprimorados
- Aumente a performance geral e a eficiência das suas campanhas
Para aumentar as pontuações de otimização, use o
RecommendationService
para extrair
recomendações e aplique ou dispense-as conforme necessário. A partir da v15 da API Google Ads, também é possível se inscrever para receber recomendações aplicadas automaticamente usando o RecommendationSubscriptionService
.
Pontuação de otimização
Vídeo: pontuação de otimização
A pontuação de otimização é uma estimativa da performance da sua conta do Google Ads que está disponível nos níveis Customer
e Campaign
.
O Customer.optimization_score_weight
só está disponível para contas que não são de administrador e é usado para calcular a pontuação de otimização geral de várias contas. Recupere a pontuação de otimização e a ponderação das contas e multiplique-as (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) para calcular a pontuação de otimização geral.
Há métricas relacionadas à otimização disponíveis para os relatórios
customer
e campaign
:
- O
metrics.optimization_score_url
fornece um link direto para a conta, com informações sobre as recomendações relacionadas na IU do Google Ads. - O
metrics.optimization_score_uplift
informa quanto a pontuação de otimização aumentaria se todas as recomendações relacionadas fossem aplicadas. Ela é uma estimativa baseada em todas as recomendações disponíveis como um todo, não apenas na soma das pontuações de aumento de cada recomendação.
Para agrupar e ordenar as recomendações retornadas, segmente as duas métricas por tipo de recomendação usando segments.recommendation_type
na consulta.
Tipos de recomendação
Tipos de recomendação com suporte total
RecommendationType | Descrição |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Corrigir campanhas limitadas pelo orçamento |
KEYWORD |
Adicionar novas palavras-chave |
TEXT_AD |
Adicionar sugestões de anúncios |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Definir lances com CPA desejado |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Dar lances com a estratégia "Maximizar conversões" |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Definir lances com a estratégia "Maximizar o valor da conversão" |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Definir lances com o CPC otimizado |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Dê lances com a estratégia "Maximizar cliques" |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Usar rotações de anúncios otimizadas |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Mover o caso não usado para orçamentos restritos |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Definir lances com o ROAS desejado |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Corrija as campanhas que poderão ser limitadas pelo orçamento no futuro |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Adicionar novo anúncio responsivo de pesquisa |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Ajuste o orçamento da campanha para aumentar o ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Use a correspondência ampla para campanhas com base em conversões que usam lances automáticos |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Adicionar recursos de anúncios responsivos de pesquisa a um anúncio |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Melhorar a qualidade de um anúncio responsivo de pesquisa |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Atualizar uma campanha para usar a Inclusão da Rede de Display |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Ampliar o alcance com parceiros de pesquisa do Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Criar um público-alvo personalizado |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
Melhorar a qualidade dos anúncios em campanhas Geração de demanda |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Fazer upgrade de uma campanha inteligente do Shopping para uma campanha Performance Max |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Fazer upgrade de uma campanha local legada para uma campanha Performance Max |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migre ofertas segmentadas pelas campanhas padrão do Shopping para campanhas Performance Max |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrar anúncios dinâmicos de pesquisa para campanhas Performance Max |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Criar campanhas Performance Max na sua conta |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Melhorar a qualidade do grupo de recursos de uma campanha Performance Max para uma classificação "Excelente" |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
Ative a expansão de URL final nas suas campanhas Performance Max |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Aumente o CPA desejado quando ele estiver muito baixo e houver poucas ou nenhuma conversão |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Aumentar o orçamento antes de um evento sazonal com previsão de aumento do tráfego e mudar a estratégia de lances de "Maximizar o valor da conversão" para o ROAS desejado. |
LEAD_FORM |
Adicionar recursos de formulário de lead a uma campanha |
CALLOUT_ASSET |
Adicionar recursos de frase de destaque no nível da campanha ou do cliente |
SITELINK_ASSET |
Adicionar recursos de sitelink ao nível da campanha ou do cliente |
CALL_ASSET |
Adicionar recursos de ligação à campanha ou ao cliente |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Adicione o atributo de idade às ofertas que são rebaixadas devido à ausência de uma idade |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Adicione uma cor às ofertas que são rebaixadas devido à ausência de uma cor |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Adicione um gênero às ofertas que são rebaixadas devido à ausência do gênero |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Adicione um Número global do item comercial (GTIN) às ofertas rebaixadas devido à ausência de um GTIN |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Adicione mais identificadores às ofertas que são rebaixadas devido à ausência de identificadores |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Adicione o tamanho às ofertas que são rebaixadas devido à ausência de um tamanho |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Adicione produtos para que uma campanha seja veiculada |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Corrigir produtos reprovados |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Crie uma campanha abrangente que segmente todas as ofertas |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Corrigir problemas de suspensão de conta do Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Corrigir problemas de aviso de suspensão da conta do Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Ativar as extensões de imagem dinâmicas na conta |
RAISE_TARGET_CPA |
Aumentar o CPA desejado |
LOWER_TARGET_ROAS |
ROAS desejado menor |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Definir um CPA desejado para campanhas que não têm um valor especificado antes de um evento sazonal com previsão de aumento do tráfego |
SET_TARGET_CPA |
Definir um CPA desejado para campanhas que não têm um CPA especificado |
SET_TARGET_ROAS |
Definir um ROAS desejado para campanhas que não têm um especificado |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Atualizar uma lista de clientes que não foi atualizada nos últimos 90 dias |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Implantar a tag do Google em mais páginas |
CALLOUT_EXTENSION (obsoleto) |
Obsoleto. Use CALLOUT_ASSET . |
SITELINK_EXTENSION (obsoleto) |
Obsoleto. Use SITELINK_ASSET . |
CALL_EXTENSION (obsoleto) |
Obsoleto. Use CALL_ASSET . |
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsoleto) |
Obsoleto. Use USE_BROAD_MATCH_KEYWORD . |
Para saber mais, assista ao vídeo
Processar tipos sem suporte
Recuperar recomendações
Vídeo: programação em tempo real
Como a maioria das outras entidades na API Google Ads, os objetos Recommendation
são buscados usando GoogleAdsService.SearchStream
com uma consulta da linguagem de consulta do Google Ads.
Para cada tipo de recomendação, os detalhes são fornecidos em um campo específico. Por exemplo, os detalhes de recomendação CAMPAIGN_BUDGET
estão no campo campaign_budget_recommendation
e são agrupados em um objeto CampaignBudgetRecommendation
.
Encontre todos os campos específicos da recomendação no campo de união de recommendation
.
Impacto da recomendação
Alguns tipos de recomendação preenchem o campo impact
da recomendação.
RecommendationImpact
contém uma estimativa do impacto na performance da conta como resultado da
aplicação da recomendação. As seguintes métricas de recomendação estão disponíveis nos campos impact.base_metrics
e impact.potential_metrics
:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(disponível a partir da v16 da API Google Ads)video_views
Exemplo de código
O exemplo de código a seguir recupera todas as recomendações disponíveis e dispensadas
do tipo KEYWORD
de uma conta e mostra alguns dos detalhes:
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)); } }
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; }
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()); }
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) )
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
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); });
Entrar em ação
Qualquer recomendação recuperada pode ser aplicada ou dispensada.
Dependendo do tipo de recomendação, as recomendações podem mudar diariamente
ou até várias vezes por dia. Quando isso acontece, o resource_name
de um objeto de recomendação pode
se tornar obsoleto depois que a recomendação é recuperada.
É uma boa prática tomar medidas em relação às recomendações logo após a recuperação.
Aplicar recomendações
É possível aplicar recomendações ativas ou dispensadas com o método
ApplyRecommendation
da
RecommendationService
.
Os tipos de recomendação podem ter parâmetros obrigatórios ou opcionais. A maioria das recomendações vem com valores recomendados que são usados por padrão.
Não é possível definir contas para recomendações com aplicação automática em alguns tipos de recomendações. No entanto, você pode implementar um comportamento semelhante para os tipos de recomendação que são totalmente compatíveis com a API Google Ads.
Consulte o exemplo de código
DetectAndApplyRecommendations
para saber mais.
Use o campo de união apply_parameters
de ApplyRecommendationOperation
para aplicar recomendações com valores de parâmetros específicos. Cada tipo de recomendação adequado tem seu próprio campo.
Qualquer tipo de recomendação não listado no campo apply_parameters
não usa esses valores de parâmetro.
Exemplo de código
O código abaixo demonstra como criar o
ApplyRecommendationOperation
e
como substituir os valores recomendados se você quiser substituí-los pelos seus
próprios.
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(); }
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; }
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; }
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
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
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; }
O próximo exemplo chama
ApplyRecommendation
,
enviando as operações de recomendação de aplicação que foram criadas no código
anterior.
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()); }
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); } }
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 ); } }
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}'." )
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
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}; }
Assista a estes vídeos para saber mais
Aplicar parâmetros
Em massa
Erros
Testes
Dispensar recomendações
Vídeo: dispensar recomendações
É possível dispensar as recomendações com
RecommendationService
. A estrutura
do código é semelhante à aplicação de recomendações, mas, em vez disso,
DismissRecommendationOperation
e
RecommendationService.DismissRecommendation
são usados.
Assista a estes vídeos para saber mais
Em massa
Erros
Testes
Aplique recomendações automaticamente
A partir da v15 da API Google Ads, você pode usar o RecommendationSubscriptionService
para aplicar automaticamente recomendações de um tipo específico.
Para se inscrever em um tipo específico de recomendação, crie um objeto
RecommendationSubscription
,
defina o campo type
como um dos
tipos
de recomendação com suporte e defina o campo
status
como ENABLED
.
Tipos de recomendações com suporte a assinaturas
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
Recuperar assinaturas
Para ver informações sobre as assinaturas de recomendação de uma conta, consulte o
recurso recommendation_subscription
.
Para conferir as mudanças aplicadas automaticamente, consulte o
recurso change_event
, filtrando
change_client_type
por
GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Recomendações ao criar campanhas
A partir da v16 da API Google Ads, você pode usar RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
para gerar recomendações durante a criação da campanha para determinados tipos de recomendação.
GenerateRecommendations
aceita como entrada um ID de cliente, um tipo de canal de publicidade que precisa ser SEARCH
ou PERFORMANCE_MAX
, uma lista de tipos de recomendações a serem geradas e vários pontos de dados dependentes dos tipos especificados. Ela gera uma lista de objetos Recommendation
com base nos
dados fornecidos. Se não houver dados suficientes para gerar uma recomendação para o recommendation_types
solicitado ou se a campanha já estiver no estado recomendado, o conjunto de resultados não conterá uma recomendação para esse tipo. Verifique se o aplicativo processa o
caso em que nenhuma recomendação é retornada para os tipos de recomendação
solicitados.
A tabela a seguir descreve os tipos de recomendação compatíveis com GenerateRecommendations
e os campos que você precisa fornecer para receber recomendações para esse tipo. A prática recomendada é enviar a solicitação GenerateRecommendations
depois que todas as informações forem coletadas relacionadas aos tipos de recomendação solicitados. Para mais detalhes sobre campos obrigatórios e opcionais, incluindo campos aninhados, consulte a documentação de referência.
RecommendationType | Campos obrigatórios | Campos opcionais |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Observação: o objeto SitelinkAssetRecommendation
retornado conterá listas vazias. Se a resposta GenerateRecommendations contiver um SitelinkAssetRecommendation , poderá ser tratada como um indicador para adicionar pelo menos um recurso de sitelink à campanha. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Exemplo de fluxo de uso
Suponha que sua empresa seja uma agência de publicidade que fornece um fluxo de trabalho de construção de campanha para os usuários e você queira oferecer sugestões aos usuários durante esse fluxo. Use GenerateRecommendationsRequest
para gerar recomendações sob demanda e incorporá-las à interface do usuário para construção da campanha.
O fluxo de uso pode ser semelhante ao seguinte:
Um usuário acessa seu aplicativo para criar uma campanha Performance Max.
O usuário fornece algumas informações iniciais como parte do fluxo de criação da campanha. Por exemplo, ele fornece detalhes para criar um único
SitelinkAsset
e selecionaTARGET_SPEND
como a estratégia de Lances inteligentes.Você envia um
GenerateRecommendationsRequest
que define os seguintes campos:campaign_sitelink_count
: defina como1
, que é o número de recursos de sitelink na campanha em andamento.bidding_info
: defina o campo aninhadobidding_strategy_type
comoTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: definido como oConversionTrackingStatus
do cliente. Para orientações sobre como recuperar esse campo, consulte o guia Primeiros passos para gerenciamento de conversões.Defina
recommendation_types
como[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.Defina
advertising_channel_type
comoPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: defina como o ID do cliente que está criando a campanha.
Você pode seguir as recomendações no
GenerateRecommendationsResponse
(nesse caso, umSitelinkAssetRecommendation
eMaximizeClicksOptInRecommendation
) e sugeri-las ao usuário, exibindo-as na interface de criação da campanha. Se o usuário aceitar uma sugestão, você poderá incorporá-la à solicitação de criação da campanha assim que o usuário concluir o fluxo de criação da campanha.