Điểm tối ưu hoá và các đề xuất

Video: Tìm hiểu chuyên sâu

Đề xuất có thể cải thiện các chiến dịch của bạn theo một số cách:

  • Giới thiệu các tính năng mới và phù hợp
  • Sử dụng ngân sách của bạn hiệu quả hơn bằng cách cải thiện giá thầu, từ khoá và quảng cáo
  • Tăng hiệu suất và hiệu quả tổng thể của các chiến dịch

Để tăng điểm tối ưu hoá, bạn có thể sử dụng RecommendationService để truy xuất các đề xuất rồi áp dụng hoặc loại bỏ các đề xuất đó cho phù hợp. Bạn cũng có thể đăng ký tự động áp dụng các đề xuất bằng cách sử dụng RecommendationSubscriptionService.

Điểm tối ưu hóa

Video: Điểm tối ưu hoá

Điểm tối ưu hoá là điểm số ước tính về mức độ hiệu quả của tài khoản Google Ads của bạn và hiện có ở cấp Customer và Campaign.

Customer.optimization_score_weight chỉ dành cho các tài khoản không phải tài khoản người quản lý và được dùng để tính điểm tối ưu hoá tổng thể của nhiều tài khoản. Truy xuất điểm tối ưu hoá và trọng số điểm tối ưu hoá của các tài khoản rồi nhân các giá trị này với nhau (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) để tính điểm tối ưu hoá tổng thể.

Hiện có các chỉ số liên quan đến việc tối ưu hoá cho các báo cáo customer và campaign:

  1. metrics.optimization_score_url cung cấp một đường liên kết sâu đến tài khoản để xem thông tin về các đề xuất liên quan trong giao diện người dùng Google Ads.
  2. metrics.optimization_score_uplift cho biết điểm tối ưu hoá sẽ tăng bao nhiêu nếu bạn áp dụng tất cả các đề xuất liên quan. Đây là số liệu ước tính dựa trên tất cả các đề xuất hiện có, chứ không chỉ là tổng điểm tăng cho mỗi đề xuất.

Để nhóm và sắp xếp các đề xuất được trả về, bạn có thể phân đoạn cả hai chỉ số này theo loại đề xuất bằng cách sử dụng segments.recommendation_type trong truy vấn của mình.

Loại đề xuất

Các loại đề xuất được hỗ trợ đầy đủ

RecommendationType Mô tả
CAMPAIGN_BUDGET Khắc phục chiến dịch bị giới hạn theo ngân sách
KEYWORD Thêm từ khoá mới
TEXT_AD Thêm đề xuất quảng cáo
TARGET_CPA_OPT_IN Đặt giá thầu bằng chiến lược CPA mục tiêu
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Đặt giá thầu bằng chiến lược Tối đa hoá lượt chuyển đổi
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Đặt giá thầu bằng chiến lược Tối đa hoá giá trị lượt chuyển đổi
ENHANCED_CPC_OPT_IN Đặt giá thầu bằng chiến lược CPC nâng cao
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Đặt giá thầu bằng chiến lược Tối đa hoá số lượt nhấp
OPTIMIZE_AD_ROTATION Sử dụng chế độ xoay vòng quảng cáo được tối ưu hoá
MOVE_UNUSED_BUDGET Chuyển ngân sách chưa sử dụng sang ngân sách ràng buộc
TARGET_ROAS_OPT_IN Đặt giá thầu theo chiến lược Lợi tức mục tiêu trên chi tiêu quảng cáo
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Khắc phục các chiến dịch dự kiến sẽ bị giới hạn theo ngân sách trong tương lai
RESPONSIVE_SEARCH_AD Thêm quảng cáo tìm kiếm thích ứng mới
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Điều chỉnh ngân sách chiến dịch để tăng ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Sử dụng kiểu khớp mở rộng cho chiến dịch dựa trên lượt chuyển đổi có đặt giá thầu tự động
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Thêm thành phần quảng cáo tìm kiếm thích ứng vào quảng cáo
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Cải thiện độ mạnh của quảng cáo tìm kiếm thích ứng
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Cập nhật chiến dịch để sử dụng tính năng Mở rộng hiển thị
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Mở rộng phạm vi tiếp cận thông qua các đối tác tìm kiếm của Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Tạo đối tượng tùy chỉnh
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH Cải thiện độ mạnh của quảng cáo trong chiến dịch Tạo nhu cầu
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Nâng cấp chiến dịch Mua sắm thông minh lên chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Nâng cấp chiến dịch địa phương cũ lên chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Di chuyển các ưu đãi mà chiến dịch Mua sắm thông thường nhắm đến sang chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất hiện có
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Di chuyển Quảng cáo tìm kiếm động sang chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Tạo chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất trong tài khoản
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Cải thiện độ mạnh của nhóm thành phần của chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất lên điểm xếp hạng "Rất tốt"
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Bật tính năng Mở rộng URL cuối cùng cho chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Tăng CPA mục tiêu khi CPA mục tiêu quá thấp và có rất ít hoặc không có lượt chuyển đổi
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Tăng ngân sách trước một sự kiện theo mùa được dự đoán sẽ làm tăng lưu lượng truy cập và thay đổi chiến lược đặt giá thầu từ tối đa hoá giá trị lượt chuyển đổi thành lợi tức mục tiêu trên chi tiêu quảng cáo
LEAD_FORM Thêm thành phần biểu mẫu khách hàng tiềm năng vào chiến dịch
CALLOUT_ASSET Thêm thành phần chú thích vào cấp chiến dịch hoặc khách hàng
SITELINK_ASSET Thêm thành phần đường liên kết của trang web vào cấp chiến dịch hoặc khách hàng
CALL_ASSET Thêm thành phần cuộc gọi vào cấp chiến dịch hoặc khách hàng
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Thêm thuộc tính nhóm tuổi vào những mặt hàng bị hạ cấp do thiếu nhóm tuổi
SHOPPING_ADD_COLOR Thêm màu sắc cho mặt hàng bị giảm hạng do thiếu màu
SHOPPING_ADD_GENDER Thêm giới tính cho các sản phẩm bị giảm hạng do thiếu giới tính
SHOPPING_ADD_GTIN Thêm GTIN (Mã số sản phẩm thương mại toàn cầu) vào các mặt hàng bị giảm hạng do thiếu GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Thêm giá trị nhận dạng khác vào những mặt hàng bị hạ cấp do thiếu giá trị nhận dạng
SHOPPING_ADD_SIZE Thêm kích thước cho các mặt hàng bị giảm hạng do thiếu kích thước
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Thêm sản phẩm để chiến dịch phân phát
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Khắc phục sản phẩm bị từ chối
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Tạo một chiến dịch toàn diện nhắm mục tiêu tất cả ưu đãi
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Khắc phục vấn đề tạm ngưng tài khoản Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Khắc phục các vấn đề về cảnh báo tạm ngưng tài khoản Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Bật phần mở rộng về hình ảnh linh hoạt trên tài khoản
RAISE_TARGET_CPA Tăng CPA mục tiêu
LOWER_TARGET_ROAS Lợi tức mục tiêu trên chi tiêu quảng cáo thấp hơn
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Đặt CPA mục tiêu cho những chiến dịch không được xác định trước một sự kiện theo mùa được dự đoán sẽ làm tăng lưu lượng truy cập
SET_TARGET_CPA Đặt CPA mục tiêu cho các chiến dịch chưa được chỉ định
SET_TARGET_ROAS Đặt lợi tức mục tiêu trên chi tiêu quảng cáo cho những chiến dịch chưa được chỉ định
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Cập nhật một danh sách khách hàng chưa được cập nhật trong 90 ngày qua
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Triển khai thẻ Google trên nhiều trang hơn
CALLOUT_EXTENSION (không dùng nữa) Không dùng nữa, hãy dùng CALLOUT_ASSET
SITELINK_EXTENSION (không dùng nữa) Không dùng nữa, hãy dùng SITELINK_ASSET
CALL_EXTENSION (không dùng nữa) Không dùng nữa, hãy dùng CALL_ASSET
KEYWORD_MATCH_TYPE (không dùng nữa) Không dùng nữa, hãy dùng USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

Xem video này để tìm hiểu thêm

Xử lý các loại không được hỗ trợ

Truy xuất đề xuất

Video: Lập trình trực tiếp

Giống như hầu hết các thực thể khác trong API Google Ads, các đối tượng Recommendation được tìm nạp bằng cách sử dụng GoogleAdsService.SearchStream với truy vấn Ngôn ngữ truy vấn Google Ads.

Đối với mỗi loại đề xuất, thông tin chi tiết sẽ được cung cấp trong một trường dành riêng cho đề xuất đó. Ví dụ: thông tin chi tiết về đề xuất CAMPAIGN_BUDGET nằm trong trường campaign_budget_recommendation và được gói trong đối tượng CampaignBudgetRecommendation.

Tìm tất cả các trường dành riêng cho đề xuất trong trường hợp hợp nhất recommendation.

Tác động của đề xuất

Một số loại đề xuất sẽ điền vào trường impact của đề xuất. RecommendationImpact chứa thông tin ước tính về mức tác động đến hiệu suất của tài khoản sau khi áp dụng đề xuất. Các chỉ số đề xuất sau đây có sẵn trong các trường impact.base_metrics và impact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

Ví dụ về mã

Mã mẫu sau đây truy xuất tất cả các đề xuất hiện có và đã bỏ qua thuộc loại KEYWORD từ một tài khoản, đồng thời in một số thông tin chi tiết của các đề xuất đó:

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

Chọn cách giải quyết

Bạn có thể áp dụng hoặc loại bỏ mọi đề xuất được truy xuất.

Tuỳ thuộc vào loại đề xuất, các đề xuất có thể thay đổi hằng ngày hoặc thậm chí nhiều lần trong ngày. Khi đó, resource_name của đối tượng đề xuất có thể trở nên lỗi thời sau khi đề xuất được truy xuất.

Bạn nên tiến hành xử lý các đề xuất ngay sau khi truy xuất.

Áp dụng các đề xuất

Video: Áp dụng các đề xuất

Bạn có thể áp dụng các đề xuất đang hoạt động hoặc đã bị loại bỏ bằng phương thức ApplyRecommendation của RecommendationService.

Loại đề xuất có thể có thông số bắt buộc hoặc không bắt buộc. Hầu hết các đề xuất đều có giá trị được đề xuất được sử dụng theo mặc định.

Không phải loại đề xuất nào cũng hỗ trợ việc thiết lập tài khoản để tự động áp dụng các đề xuất. Tuy nhiên, bạn có thể triển khai hành vi tương tự cho các loại đề xuất được API Google Ads hỗ trợ đầy đủ. Hãy tham khảo ví dụ về mã DetectAndApplyRecommendations để tìm hiểu thêm.

Sử dụng trường hợp hợp nhất apply_parameters của ApplyRecommendationOperation để áp dụng các đề xuất có giá trị thông số cụ thể. Mỗi loại đề xuất phù hợp đều có trường riêng. Mọi loại đề xuất không được liệt kê trong trường apply_parameters đều không sử dụng các giá trị tham số này.

Ví dụ về mã

Mã sau đây minh hoạ cách tạo ApplyRecommendationOperation và cách ghi đè các giá trị được đề xuất nếu bạn muốn thay thế các giá trị đó bằng các giá trị của riêng mình.

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

Ví dụ tiếp theo gọi ApplyRecommendation, gửi các thao tác áp dụng đề xuất được tạo trong mã trước đó.

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

Xem các video sau để tìm hiểu thêm

Áp dụng thông số

Hàng loạt

Lỗi

Thử nghiệm

Loại bỏ đề xuất

Video: Loại bỏ đề xuất

Bạn có thể loại bỏ các đề xuất bằng biểu tượng RecommendationService. Cấu trúc mã tương tự như việc áp dụng các đề xuất, nhưng thay vào đó, bạn sẽ sử dụng DismissRecommendationOperation và RecommendationService.DismissRecommendation.

Xem các video sau để tìm hiểu thêm

Hàng loạt

Lỗi

Thử nghiệm

Tự động áp dụng nội dung đề xuất

Bạn có thể dùng RecommendationSubscriptionService để tự động áp dụng các đề xuất thuộc một loại cụ thể.

Để đăng ký một loại đề xuất cụ thể, hãy tạo đối tượng RecommendationSubscription, đặt trường type thành một trong các loại đề xuất được hỗ trợ và đặt trường status thành ENABLED.

Các loại đề xuất được hỗ trợ bằng gói thuê bao

  • 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

Truy xuất gói thuê bao

Để nhận thông tin về các gói thuê bao đề xuất của một tài khoản, hãy truy vấn tài nguyên recommendation_subscription.

Để xem các thay đổi đã được tự động áp dụng, hãy truy vấn tài nguyên change_event, lọc change_event.client_type thành GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

Đề xuất trong quá trình tạo chiến dịch

Bạn có thể sử dụng RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest để tạo đề xuất trong quá trình tạo chiến dịch, cho một nhóm loại đề xuất nhất định.

GenerateRecommendations chấp nhận nhập một mã khách hàng, một loại kênh quảng cáo phải là SEARCH hoặc PERFORMANCE_MAX, danh sách các loại đề xuất cần tạo và nhiều điểm dữ liệu phụ thuộc vào loại đã chỉ định. Hàm này sẽ xuất ra danh sách đối tượng Recommendation dựa trên dữ liệu bạn cung cấp. Nếu không có đủ dữ liệu để tạo đề xuất cho recommendation_types đã yêu cầu hoặc nếu chiến dịch đã ở trạng thái được đề xuất, thì tập kết quả sẽ không chứa đề xuất cho loại đó. Đảm bảo ứng dụng của bạn xử lý trường hợp không có đề xuất nào được trả về cho các loại đề xuất đã yêu cầu.

Bảng sau đây mô tả các loại đề xuất mà GenerateRecommendations hỗ trợ, cũng như các trường bạn phải cung cấp để nhận được đề xuất cho loại đó. Tốt nhất là bạn nên gửi yêu cầu GenerateRecommendations sau khi đã thu thập tất cả thông tin liên quan đến các loại đề xuất được yêu cầu. Để biết thêm thông tin chi tiết về các trường bắt buộc và không bắt buộc, bao gồm cả các trường lồng nhau, hãy tham khảo tài liệu tham khảo.

RecommendationType Các trường bắt buộc Trường tùy chọn (trường không bắt buộc)
CAMPAIGN_BUDGET (kể từ phiên bản 18) Đối với cả chiến dịch Tìm kiếm và chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất, bạn phải điền vào các trường sau:
  • final_url
  • bidding_strategy_type
Chỉ dành cho chiến dịch Tìm kiếm, bạn cũng phải điền các trường sau:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id hoặc negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     nếu chiến lược đặt giá thầu được đặt thành 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
Lưu ý: Đối tượng SitelinkAssetRecommendation được trả về sẽ chứa danh sách trống. Nếu phản hồi GenerateRecommendations chứa SitelinkAssetRecommendation, thì phản hồi đó có thể được coi là tín hiệu để thêm ít nhất một thành phần đường liên kết của trang web vào chiến dịch.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Ví dụ về quy trình sử dụng

Giả sử công ty của bạn là một công ty quảng cáo cung cấp quy trình tạo chiến dịch cho người dùng và bạn muốn đưa ra đề xuất cho người dùng trong quy trình đó. Bạn có thể sử dụng GenerateRecommendationsRequest để tạo đề xuất theo yêu cầu và đưa các đề xuất đó vào giao diện người dùng tạo chiến dịch.

Quy trình sử dụng có thể có dạng như sau:

  1. Một người dùng truy cập vào ứng dụng của bạn để tạo chiến dịch Tối đa hoá hiệu suất.

  2. Người dùng cung cấp một số thông tin ban đầu trong quy trình tạo chiến dịch. Ví dụ: họ cung cấp thông tin chi tiết để tạo một SitelinkAsset và chọn TARGET_SPEND làm chiến lược Đặt giá thầu thông minh.

  3. Bạn gửi một GenerateRecommendationsRequest để thiết lập các trường sau:

    • campaign_sitelink_count: được đặt thành 1, là số lượng thành phần đường liên kết của trang web trên chiến dịch đang chạy.

    • bidding_info: đặt trường bidding_strategy_type lồng nhau thành TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: được đặt thành ConversionTrackingStatus của khách hàng này. Để biết hướng dẫn về cách truy xuất trường này, hãy xem hướng dẫn Bắt đầu về cách quản lý lượt chuyển đổi.

    • recommendation_types: đặt thành [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: đặt thành PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: được đặt thành mã của khách hàng tạo chiến dịch.

  4. Bạn có thể lấy các đề xuất trong GenerateRecommendationsResponse (trong trường hợp này là SitelinkAssetRecommendation và MaximizeClicksOptInRecommendation) và đề xuất các đề xuất đó cho người dùng bằng cách hiển thị các đề xuất đó trong giao diện tạo chiến dịch. Nếu người dùng chấp nhận một đề xuất, thì bạn có thể đưa đề xuất đó vào yêu cầu tạo chiến dịch sau khi người dùng hoàn tất quy trình tạo chiến dịch.