Wynik optymalizacji i rekomendacje

Wideo: szczegółowe omówienie

Rekomendacje mogą pomóc swoje kampanie możesz tworzyć na kilka sposobów:

  • Wprowadzaj nowe i przydatne funkcje.
  • Lepsze wykorzystanie budżetu dzięki lepszym stawkom, słowom kluczowym i reklamom
  • Zwiększanie ogólnej skuteczności i skuteczności kampanii

Aby poprawić wyniki optymalizacji, możesz skorzystać z RecommendationService do pobrania a potem stosować je lub odrzucać. Od wersji 15 interfejsu Google Ads API, możesz też zasubskrybować opcję stosowania automatycznego rekomendacje, korzystając z RecommendationSubscriptionService.

Wynik optymalizacji

Wideo: wynik optymalizacji

Wynik optymalizacji to prognoz skuteczności i dostępności konta Google Ads. w: Customer oraz Campaign poziomy.

Customer.optimization_score_weight jest dostępna tylko na kontach innych niż konto menedżera i służy do obliczania wyniku optymalizacji wielu kont. Pobierz wynik optymalizacji i wagi wyniku optymalizacji kont i pomnożyć je przez siebie (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) do obliczenia ogólny wynik optymalizacji.

Dane związane z optymalizacją są dostępne dla tych typów: customer i campaign raportów:

  1. metrics.optimization_score_url udostępnia precyzyjny link do konta, aby wyświetlić informacje na temat powiązanych rekomendacje w interfejsie Google Ads.
  2. metrics.optimization_score_uplift informuje, o ile zwiększyłby się wynik optymalizacji, gdyby wszystkie powiązane stosowane są rekomendacje. To oszacowanie oparte na wszystkich dostępnych danych podsumowuje się do wszystkich rekomendacji, a nie tylko sumy wyników wzrostu dla poszczególnych zalecenie.

Aby pogrupować i uporządkować zwrócone rekomendacje, możesz podzielić je na segmenty według typu rekomendacji, używając opcji segments.recommendation_type na swoim koncie zapytania.

Typy rekomendacji

W pełni obsługiwane typy rekomendacji

RecommendationType Opis
CAMPAIGN_BUDGET Popraw kampanie ograniczone z powodu budżetu
KEYWORD Dodaj nowe słowa kluczowe
TEXT_AD Dodaj propozycje reklam
TARGET_CPA_OPT_IN Ustalaj stawki z użyciem docelowego CPA
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Ustalanie stawek pod kątem maksymalizacji liczby konwersji
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Ustalanie stawek ze strategią Maksymalizacja wartości konwersji
ENHANCED_CPC_OPT_IN Ustalaj stawki z użyciem Ulepszonego CPC
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Ustalaj stawki, korzystając ze strategii Maksymalizacja liczby kliknięć
OPTIMIZE_AD_ROTATION Użyj zoptymalizowanych rotacji reklam
MOVE_UNUSED_BUDGET Przenieś niewykorzystane środki do ograniczonych budżetów
TARGET_ROAS_OPT_IN Ustalaj stawki z użyciem docelowego ROAS
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Napraw kampanie, które prawdopodobnie zostaną ograniczone z powodu budżetu w przyszłe
RESPONSIVE_SEARCH_AD Dodaj nową elastyczną reklamę w wyszukiwarce
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Dostosuj budżet kampanii, aby zwiększyć ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Użyj przybliżonego w przypadku kampanii opartych na konwersjach z automatycznym określaniem stawek.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Dodawanie komponentów elastycznych reklam w wyszukiwarce do reklamy
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Zwiększanie skuteczności elastycznej reklamy w wyszukiwarce
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Jak zaktualizować kampanię, aby korzystać z rozszerzenia na sieć reklamową
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Docieraj do nowych odbiorców dzięki partnerom w sieci wyszukiwania Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Utwórz niestandardową listę odbiorców
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH Zwiększanie skuteczności reklam w kampaniach generujących popyt
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Przekształcanie inteligentnej kampanii produktowej w kampanię Performance Max
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Przekształcanie starszej kampanii lokalnej w kampanię Performance Max
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Przenieś oferty, na które kierowane są zwykłe kampanie produktowe, do dotychczasowych Kampanie Performance Max
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Przenoszenie dynamicznych reklam w wyszukiwarce do kampanii Performance Max
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Tworzenie kampanii Performance Max na koncie
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Zwiększ skuteczność grupy plików w kampanii Performance Max do „Świetna” ocena
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Włącz rozwinięcie końcowego adresu URL w kampaniach Performance Max
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Podnieś docelowy CPA, jeśli jest on zbyt niski i istnieje bardzo mało konwersji lub brak ich
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Zwiększ budżet przed wydarzeniem sezonowym prognozowanego zwiększenia ruchu, a także zmiany strategii ustalania stawek. ze strategii Maksymalizacja wartości konwersji do strategii Docelowy ROAS
LEAD_FORM Dodawanie komponentów z formularzem kontaktowym do kampanii
CALLOUT_ASSET Dodawanie komponentów z objaśnieniami na poziomie kampanii lub klienta
SITELINK_ASSET Dodawanie komponentów z linkami do podstron na poziomie kampanii lub klienta
CALL_ASSET Dodawanie komponentów do wykonywania połączeń na poziomie kampanii lub klienta
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Dodaj atrybut grupa wiekowa do ofert, które są przesuwane w dół ze względu na brak grupy wiekowej
SHOPPING_ADD_COLOR Dodaj kolor do ofert, które są przesuwane w dół z powodu brakującego elementu kolor
SHOPPING_ADD_GENDER Dodaj płeć do ofert, które są obniżone z powodu braku płeć
SHOPPING_ADD_GTIN Dodawanie numeru GTIN (globalnego numeru jednostki handlowej) do ofert, które są przesuwane w dół z powodu braku numeru GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Dodaj więcej identyfikatorów do ofert, które są przesuwane w dół z powodu brakujących identyfikatory
SHOPPING_ADD_SIZE Dodaj rozmiar do ofert, które są przesuwane w dół z powodu braku rozmiar
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Dodaj produkty do kampanii, która ma wyświetlać reklamy
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Popraw odrzucone produkty
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Utwórz kampanię zbiorczą kierowaną na wszystkie oferty
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Rozwiązywanie problemów z zawieszeniem konta Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Rozwiązywanie problemów związanych z ostrzeżeniem o zawieszeniu konta Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Włącz dynamiczne rozszerzenia graficzne na koncie
RAISE_TARGET_CPA Podnieś docelowy CPA
LOWER_TARGET_ROAS Niższy docelowy ROAS
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Ustaw docelowy CPA w kampaniach, które nie mają określonego docelowego CPA, w przed wydarzeniem sezonowym, które według prognoz może zwiększyć ruch
SET_TARGET_CPA Ustaw docelowy CPA dla kampanii, które nie mają określonego docelowego CPA
SET_TARGET_ROAS Ustaw docelowy ROAS dla kampanii, które nie mają określonego docelowego ROAS
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Zaktualizowanie listy klientów, która nie była aktualizowana od ostatnich 90 razy dni
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Wdróż tag Google na większej liczbie stron
CALLOUT_EXTENSION (wycofano) Wycofano, zamiast niego użyj atrybutu CALLOUT_ASSET
SITELINK_EXTENSION (wycofano) Wycofano, zamiast niego użyj atrybutu SITELINK_ASSET
CALL_EXTENSION (wycofano) Wycofano, zamiast niego użyj atrybutu CALL_ASSET
KEYWORD_MATCH_TYPE (wycofano) Wycofano, zamiast niego użyj atrybutu USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

Aby dowiedzieć się więcej, obejrzyj ten film

Obsługa nieobsługiwanych typów

Pobieranie rekomendacji

Film: kodowanie na żywo

Podobnie jak większość innych elementów w interfejsie Google Ads API, Recommendation można pobrać za pomocą GoogleAdsService.SearchStream za pomocą zapytania w języku Google Ads Query Language.

Szczegóły każdego typu rekomendacji są podane w konkretnego rekomendacji. Na przykład: CAMPAIGN_BUDGET rekomendacja szczegóły znajdziesz w campaign_budget_recommendation. i są umieszczone w CampaignBudgetRecommendation obiektu.

Wszystkie pola związane z rekomendacjami znajdziesz w recommendation Union.

Wpływ rekomendacji

Niektóre typy rekomendacji wypełniają pole impact rekomendacji. RecommendationImpact zawiera szacowany wpływ na skuteczność konta dzięki przez zastosowanie rekomendacji. Poniżej dane rekomendacji są dostępne w polach impact.base_metrics i impact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions (dostępny od wersji 16 interfejsu Google Ads API)

  • video_views

Przykładowy kod

Ten przykładowy kod pobiera wszystkie dostępne i odrzucone rekomendacje typu KEYWORD z konta i drukuje niektóre z nich:

Java

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

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

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

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

C#

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V17.GoogleAdsService);

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

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

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

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

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

PHP

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

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

Python

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

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

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

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

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

Ruby

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

google_ads_service = client.service.google_ads

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

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

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

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

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

Perl

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

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

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

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

Podejmij działanie

Każdą pobraną rekomendację można zastosować lub odrzucić.

W zależności od typu rekomendacji mogą się one zmieniać codziennie lub nawet kilka razy dziennie. W takim przypadku wyświetlane jest rekomendacje resource_name obiektu może staje się przestarzałe po pobraniu rekomendacji.

Zalecamy podejmowanie działań w związku z rekomendacjami wkrótce po ich pobraniu.

Zastosuj rekomendacje

Wideo: stosowanie rekomendacji

Aktywne lub odrzucone rekomendacje możesz stosować za pomocą ApplyRecommendation funkcji RecommendationService

Typy rekomendacji mogą mieć parametry obowiązkowe lub opcjonalne. Większość rekomendacje mają zalecane wartości, które są używane domyślnie.

Ustawienie na kontach automatycznego stosowania rekomendacji nie jest obsługiwane w przypadku wszystkich typów rekomendacji. Możesz jednak zastosować podobne w przypadku typów rekomendacji, które są w pełni obsługiwane przez interfejs Google Ads API. Zapoznaj się z kodem DetectAndApplyRecommendations przykład.

Użyj apply_parameters pole sumowania ApplyRecommendationOperation, aby zastosować rekomendacje z określonych wartości parametrów. Każdy odpowiedni typ rekomendacji ma własne pole. Żaden typ rekomendacji niewymieniony w polu apply_parameters nie używa tych wartości parametrów.

Przykładowy kod

Ten kod pokazuje, jak utworzyć ApplyRecommendationOperation i jak zastąpić zalecane wartości, jeśli chcesz je zastąpić własnych.

Java

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

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

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

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

C#

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

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

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

    return applyRecommendationOperation;
}
DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

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

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

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

Python

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

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

    operation = client.get_type("ApplyRecommendationOperation")

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

    operation.resource_name = recommendation
    return operation
detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

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

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

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

  return operation
end
detect_and_apply_recommendations.rb

Perl

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

  # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource
  # name like this:
  # my $recommendation_resource_name =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V17::Utils::ResourceNames::recommendation(
  #   $customer_id, $recommendation_id);

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
  # Below is an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation
  # is applied.
  # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V17::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V17::Services::RecommendationService::TextAdParameters
  #   ->new({ad => $overriding_ad});
  # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters;

  # Create an apply recommendation operation.
  my $apply_recommendation_operation =
    Google::Ads::GoogleAds::V17::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl

Następny przykład wywołuje ApplyRecommendation wysyła operacje stosowania rekomendacji utworzone w poprzednim w kodzie.

Java

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

C#

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V17.RecommendationService);

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

    applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations);

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

PHP

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

Python

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

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

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

Ruby

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

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

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

Perl

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

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

Aby dowiedzieć się więcej, obejrzyj te filmy

Zastosuj parametry

Zbiorczy

Błędy

Testy

Odrzucanie rekomendacji

Wideo: odrzucanie rekomendacji

Aby odrzucić rekomendacje, użyj RecommendationService Kod jest podobna do stosowania rekomendacji, ale zamiast tego DismissRecommendationOperation. oraz RecommendationService.DismissRecommendation

Aby dowiedzieć się więcej, obejrzyj te filmy

Zbiorczy

Błędy

Testy

Włącz automatyczne stosowanie rekomendacji

Począwszy od wersji 15 interfejsu Google Ads API możesz używać interfejsu RecommendationSubscriptionService aby automatycznie stosować rekomendacje określonego typu.

Aby zasubskrybować konkretny typ rekomendacji, utwórz RecommendationSubscription obiekt, ustaw pole type na jedną z obsługiwana rekomendacja typy oraz ustaw parametr status do ENABLED.

Typy rekomendacji dostępne w ramach subskrypcji

  • 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

Pobieranie subskrypcji

Aby uzyskać informacje o subskrypcjach rekomendacji na koncie, wyślij zapytanie do recommendation_subscription.

Aby wyświetlić zmiany, które zostały zastosowane automatycznie, wyślij zapytanie do change_event, filtrując change_client_type do GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION

Rekomendacje podczas tworzenia kampanii

Począwszy od wersji 16 interfejsu Google Ads API możesz używać RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest aby podczas tworzenia kampanii generować rekomendacje dla danego zestawu typów rekomendacji.

GenerateRecommendations akceptuje jako identyfikator klienta, kanał reklamowy który musi być: SEARCH. lub PERFORMANCE_MAX, listę typów rekomendacji do wygenerowania i różne punkty danych zależnie od tego, określonych typów. Zwraca listę Recommendation obiektów na podstawie podane przez Ciebie dane. Jeśli nie ma wystarczającej ilości danych do wygenerowania rekomendacji dla żądanego recommendation_types lub jeśli kampania ma już zalecany stan, zestaw wyników zawierają rekomendację dotyczącą tego typu treści. Upewnij się, że aplikacja obsługuje w przypadku, gdy dla żądanej rekomendacji nie zostaną zwrócone żadne rekomendacje .

W tabeli poniżej opisano typy rekomendacji, które GenerateRecommendations, a pola, które musisz wypełnić, aby otrzymywać i zalecenia dotyczące tego typu reklam. Zalecamy przesłanie Żądanie GenerateRecommendations po zebraniu wszystkich informacji powiązane z żądanymi typami rekomendacji. Więcej informacji: wymagane i opcjonalne pola, w tym pola zagnieżdżone, zapoznaj się z dokumentacji referencyjnej.

RecommendationType Pola wymagane Pola opcjonalne
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
Uwaga: zwrócone SitelinkAssetRecommendation. będzie miał puste listy. Jeśli GenerateRecommendations odpowiedź zawiera SitelinkAssetRecommendation, może być jest traktowany jako sygnał, że trzeba dodać do kampanii co najmniej 1 komponent z linkami do podstron.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Przykładowy przepływ wykorzystania

Załóżmy, że Twoja firma to agencja reklamowa, która prowadzi kampanię podczas tworzenia aplikacji. Chcesz też zaproponować użytkownikom podczas tego procesu. Za pomocą GenerateRecommendationsRequest aby generować rekomendacje na żądanie i je stosować do interfejsu tworzenia kampanii.

Przepływ użytkowników może wyglądać tak:

  1. Użytkownik otwiera aplikację, aby utworzyć kampanię Performance Max.

  2. Użytkownik podaje pewne informacje wstępne w ramach kampanii proces budowy. Zawierają na przykład szczegółowe informacje, które pozwalają utworzyć SitelinkAsset. Następnie wybierają TARGET_SPEND jako inteligentne określanie stawek strategii ustalania stawek.

  3. Wysyłasz pole GenerateRecommendationsRequest, które ustawia te pola:

    • campaign_sitelink_count: ustawiono na 1, czyli liczbę komponentów z linkami do podstron w tworzonym działaniu kampanii.

    • bidding_info: ustaw zagnieżdżone pole bidding_strategy_type na TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: ustaw wartość na ConversionTrackingStatus. tego klienta. Aby dowiedzieć się, jak odzyskać to pole, otwórz Pierwsze kroki .

    • recommendation_types: ustaw wartość [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: ustaw wartość PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: ustaw identyfikator klienta tworzącego kampanię.

  4. Skorzystaj z rekomendacji na stronie GenerateRecommendationsResponse – w tym przypadku SitelinkAssetRecommendation i MaximizeClicksOptInRecommendation – i zaprezentować je użytkownikom, wyświetlając je w kampanii interfejsu konstrukcyjnego. Jeśli użytkownik zaakceptuje sugestię, możesz uwzględnić je w żądaniu utworzenia kampanii, gdy użytkownik zakończy proces tworzenia kampanii.