Skor pengoptimalan dan rekomendasi

Video: Pembahasan mendalam

Rekomendasi dapat meningkatkan performa kampanye Anda dengan beberapa cara:

  • Memperkenalkan fitur baru dan relevan
  • Dapatkan hasil maksimal dari anggaran Anda dengan bid, kata kunci, dan iklan yang ditingkatkan
  • Meningkatkan keseluruhan performa dan efisiensi kampanye Anda

Untuk meningkatkan skor pengoptimalan, Anda dapat menggunakan RecommendationService untuk mengambil rekomendasi, lalu menerapkan atau menolaknya sebagaimana mestinya. Anda juga dapat berlangganan untuk menerapkan rekomendasi secara otomatis dengan menggunakan RecommendationSubscriptionService.

Skor pengoptimalan

Video: Skor pengoptimalan

Skor pengoptimalan adalah estimasi performa akun Google Ads Anda dan tersedia di tingkat Customer dan Campaign.

Customer.optimization_score_weight hanya tersedia untuk akun non-pengelola dan digunakan untuk menghitung skor pengoptimalan secara keseluruhan dari beberapa akun. Ambil skor pengoptimalan dan bobot skor pengoptimalan akun, lalu kalikan keduanya (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) untuk menghitung skor pengoptimalan secara keseluruhan.

Ada metrik terkait pengoptimalan yang tersedia untuk laporan customer dan campaign:

  1. metrics.optimization_score_url menyediakan deep link ke akun untuk melihat informasi tentang rekomendasi terkait di UI Google Ads.
  2. metrics.optimization_score_uplift menunjukkan seberapa besar peningkatan skor pengoptimalan jika semua rekomendasi terkait diterapkan. Ini adalah estimasi berdasarkan semua rekomendasi yang tersedia secara keseluruhan, bukan hanya jumlah skor peningkatan untuk setiap rekomendasi.

Untuk mengelompokkan dan mengurutkan rekomendasi yang ditampilkan, Anda dapat menyegmentasikan kedua metrik ini berdasarkan jenis rekomendasi menggunakan segments.recommendation_type dalam kueri Anda.

Jenis rekomendasi

Jenis rekomendasi yang didukung sepenuhnya

RecommendationType Deskripsi
CAMPAIGN_BUDGET Memperbaiki kampanye yang dibatasi anggaran
KEYWORD Tambahkan kata kunci baru
TEXT_AD Tambahkan rekomendasi iklan
TARGET_CPA_OPT_IN Bidding dengan Target CPA
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Bidding dengan Maksimalkan Konversi
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Bidding dengan Maksimalkan Nilai Konversi
ENHANCED_CPC_OPT_IN Bidding dengan Enhanced CPC
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Bidding dengan Maksimalkan Klik
OPTIMIZE_AD_ROTATION Menggunakan rotasi iklan yang dioptimalkan
MOVE_UNUSED_BUDGET Memindahkan anggaran yang tidak digunakan ke anggaran terbatas
TARGET_ROAS_OPT_IN Mengajukan bid dengan Target ROAS
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Memperbaiki kampanye yang diperkirakan akan dibatasi anggaran pada masa mendatang
RESPONSIVE_SEARCH_AD Menambahkan iklan penelusuran responsif baru
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Menyesuaikan anggaran kampanye untuk meningkatkan ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Menggunakan pencocokan luas untuk kampanye berbasis konversi dengan bidding otomatis
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Menambahkan aset iklan penelusuran responsif ke iklan
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Meningkatkan daya iklan penelusuran responsif
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Memperbarui kampanye untuk menggunakan Perluasan Display
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Memperluas jangkauan dengan partner Penelusuran Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Buat audiens kustom
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH Meningkatkan daya iklan di kampanye Peningkat Permintaan
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Mengupgrade kampanye Shopping Pintar ke kampanye Performa Maksimal
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Mengupgrade kampanye lokal lama ke kampanye Performa Maksimal
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Memigrasikan penawaran yang ditargetkan oleh Kampanye Shopping Biasa ke kampanye Performa Maksimal yang ada
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Memigrasikan Iklan Penelusuran Dinamis ke kampanye Performa Maksimal
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Membuat kampanye Performa Maksimal di akun Anda
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Meningkatkan kekuatan grup aset kampanye Performa Maksimal ke rating "Sangat baik"
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Mengaktifkan Perluasan URL final untuk kampanye Performa Maksimal
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Naikkan target CPA jika terlalu rendah dan ada sangat sedikit atau tidak ada konversi
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Naikkan anggaran sebelum acara musiman yang diperkirakan akan meningkatkan traffic, dan ubah strategi bidding dari Maksimalkan nilai konversi menjadi Target ROAS
LEAD_FORM_ASSET Menambahkan aset formulir prospek ke kampanye
CALLOUT_ASSET Menambahkan aset info ke tingkat kampanye atau pelanggan
SITELINK_ASSET Menambahkan aset sitelink ke tingkat kampanye atau pelanggan
CALL_ASSET Menambahkan aset panggilan ke tingkat kampanye atau pelanggan
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Menambahkan atribut kelompok usia ke penawaran yang diturunkan karena kelompok usia tidak ada
SHOPPING_ADD_COLOR Menambahkan warna ke penawaran yang didemosikan karena warna tidak ada
SHOPPING_ADD_GENDER Menambahkan gender ke penawaran yang diturunkan karena gender tidak ada
SHOPPING_ADD_GTIN Menambahkan GTIN (Nomor Barang Perdagangan Global) ke penawaran yang diturunkan karena tidak memiliki GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Menambahkan ID lainnya ke penawaran yang diturunkan karena tidak ada ID
SHOPPING_ADD_SIZE Menambahkan ukuran ke penawaran yang didemosikan karena ukuran tidak ada
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Menambahkan produk untuk ditayangkan kampanye
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Memperbaiki produk yang tidak disetujui
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Membuat kampanye umum yang menargetkan semua penawaran
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Memperbaiki masalah penangguhan akun Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Perbaiki masalah peringatan penangguhan akun Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Mengaktifkan ekstensi gambar dinamis di akun
RAISE_TARGET_CPA Naikkan Target CPA
LOWER_TARGET_ROAS Menurunkan Target ROAS
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Menetapkan target CPA untuk kampanye yang tidak memiliki target yang ditentukan, sebelum acara musiman yang diperkirakan akan meningkatkan traffic
SET_TARGET_CPA Menetapkan target CPA untuk kampanye yang tidak memiliki target CPA yang ditentukan
SET_TARGET_ROAS Menetapkan target ROAS untuk kampanye yang tidak memiliki target ROAS yang ditentukan
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Memperbarui daftar pelanggan yang belum diperbarui dalam 90 hari terakhir
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Men-deploy Tag Google di lebih banyak halaman
KEYWORD_MATCH_TYPE (tidak digunakan lagi) Tidak digunakan lagi, gunakan USE_BROAD_MATCH_KEYWORD sebagai gantinya

Tonton video ini untuk mempelajari lebih lanjut

Menangani jenis yang tidak didukung

Mengambil rekomendasi

Video: Coding live

Seperti sebagian besar entity lainnya di Google Ads API, objek Recommendation diambil menggunakan GoogleAdsService.SearchStream dengan kueri Bahasa Kueri Google Ads.

Untuk setiap jenis rekomendasi, detail diberikan di kolom khusus rekomendasi. Misalnya, detail rekomendasi CAMPAIGN_BUDGET ada di kolom campaign_budget_recommendation, dan digabungkan dalam objek CampaignBudgetRecommendation.

Temukan semua kolom khusus rekomendasi di kolom gabungan recommendation.

Dampak rekomendasi

Beberapa jenis rekomendasi mengisi kolom impact rekomendasi. RecommendationImpact berisi estimasi dampak pada performa akun sebagai akibat dari menerapkan rekomendasi. Metrik rekomendasi berikut tersedia di kolom impact.base_metrics dan impact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

Contoh kode

Kode contoh berikut mengambil semua rekomendasi jenis KEYWORD yang tersedia dan dihapus dari akun dan mencetak beberapa detailnya:

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

Ambil tindakan

Setiap rekomendasi yang diambil dapat diterapkan atau ditolak.

Bergantung pada jenis rekomendasi, rekomendasi dapat berubah setiap hari atau bahkan beberapa kali sehari. Jika hal itu terjadi, resource_name objek rekomendasi dapat menjadi usang setelah rekomendasi diambil.

Sebaiknya segera ambil tindakan berdasarkan rekomendasi setelah pengambilan.

Menerapkan rekomendasi

Video: Menerapkan rekomendasi

Anda dapat menerapkan rekomendasi yang aktif atau ditolak dengan metode ApplyRecommendation dari RecommendationService.

Jenis rekomendasi dapat memiliki parameter wajib atau opsional. Sebagian besar rekomendasi dilengkapi dengan nilai yang direkomendasikan yang digunakan secara default.

Menyetel akun untuk menerapkan rekomendasi secara otomatis tidak didukung untuk semua jenis rekomendasi. Namun, Anda dapat menerapkan perilaku serupa untuk jenis rekomendasi yang didukung sepenuhnya oleh Google Ads API. Lihat contoh kode DetectAndApplyRecommendations untuk mempelajari lebih lanjut.

Gunakan kolom union apply_parameters dari ApplyRecommendationOperation untuk menerapkan rekomendasi dengan nilai parameter tertentu. Setiap jenis rekomendasi yang sesuai memiliki kolomnya sendiri. Setiap jenis rekomendasi yang tidak tercantum di kolom apply_parameters tidak menggunakan nilai parameter ini.

Contoh kode

Kode berikut menunjukkan cara mem-build ApplyRecommendationOperation dan cara mengganti nilai yang direkomendasikan jika Anda ingin menggantinya dengan nilai Anda sendiri.

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

Contoh berikutnya memanggil ApplyRecommendation, yang mengirimkan operasi rekomendasi penerapan yang dibuat dalam kode sebelumnya.

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

Tonton video ini untuk mempelajari lebih lanjut

Menerapkan parameter

Massal

Error

Pengujian

Menolak rekomendasi

Video: Menolak rekomendasi

Anda dapat menutup rekomendasi dengan RecommendationService. Struktur kode mirip dengan menerapkan rekomendasi, tetapi Anda menggunakan DismissRecommendationOperation dan RecommendationService.DismissRecommendation.

Tonton video ini untuk mempelajari lebih lanjut

Massal

Error

Pengujian

Terapkan rekomendasi secara otomatis

Anda dapat menggunakan RecommendationSubscriptionService untuk menerapkan rekomendasi jenis tertentu secara otomatis.

Untuk berlangganan jenis rekomendasi tertentu, buat objek RecommendationSubscription, tetapkan kolom type ke salah satu jenis rekomendasi yang didukung, dan tetapkan kolom status ke ENABLED.

Jenis rekomendasi yang didukung langganan

  • 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

Mengambil langganan

Untuk mendapatkan informasi tentang langganan rekomendasi akun, buat kueri resource recommendation_subscription.

Untuk melihat perubahan yang diterapkan secara otomatis, buat kueri resource change_event, dengan memfilter change_event.client_type ke GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

Rekomendasi dalam pembuatan kampanye

Anda dapat menggunakan RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest untuk membuat rekomendasi selama pembuatan kampanye, untuk kumpulan jenis rekomendasi tertentu.

GenerateRecommendations menerima ID pelanggan, jenis saluran iklan yang harus berupa SEARCH atau PERFORMANCE_MAX, daftar jenis rekomendasi yang akan dibuat, dan berbagai titik data yang bergantung pada jenis yang ditentukan. Fungsi ini menghasilkan daftar objek Recommendation berdasarkan data yang Anda berikan. Jika tidak ada data yang memadai untuk membuat rekomendasi untuk recommendation_types yang diminta, atau jika kampanye sudah dalam status yang direkomendasikan, set hasil tidak akan berisi rekomendasi untuk jenis tersebut. Pastikan aplikasi Anda menangani kasus saat tidak ada rekomendasi yang ditampilkan untuk jenis rekomendasi yang diminta.

Tabel berikut menjelaskan jenis rekomendasi yang didukung GenerateRecommendations, dan kolom yang harus Anda berikan untuk menerima rekomendasi untuk jenis tersebut. Sebagai praktik terbaik, kirimkan permintaan GenerateRecommendations setelah semua informasi telah dikumpulkan terkait jenis rekomendasi yang diminta. Untuk mengetahui detail tambahan tentang kolom wajib dan opsional, termasuk kolom bertingkat, lihat dokumentasi referensi.

RecommendationType Kolom wajib diisi Kolom opsional
CAMPAIGN_BUDGET (mulai di v18) Untuk kampanye Penelusuran dan Performa Maksimal, kolom berikut diperlukan:
  • final_url
  • bidding_strategy_type
Khusus untuk kampanye Penelusuran, kolom berikut juga diperlukan:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id atau negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     jika strategi bidding ditetapkan ke 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
Catatan: Objek SitelinkAssetRecommendation yang ditampilkan akan berisi daftar kosong. Jika respons GenerateRecommendations berisi SitelinkAssetRecommendation, respons tersebut dapat diperlakukan sebagai sinyal untuk menambahkan setidaknya satu aset sitelink ke kampanye.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Contoh alur penggunaan

Misalkan perusahaan Anda adalah agensi iklan yang menyediakan alur kerja pembuatan kampanye kepada pengguna, dan Anda ingin menawarkan saran kepada pengguna selama alur tersebut. Anda dapat menggunakan GenerateRecommendationsRequest untuk membuat rekomendasi on demand, dan memasukkan rekomendasi tersebut ke dalam antarmuka pengguna pembuatan kampanye.

Alur penggunaan mungkin terlihat seperti berikut:

  1. Pengguna membuka aplikasi Anda untuk membuat kampanye Performa Maksimal.

  2. Pengguna memberikan beberapa informasi awal sebagai bagian dari alur pembuatan kampanye. Misalnya, mereka memberikan detail untuk membuat satu SitelinkAsset, dan memilih TARGET_SPEND sebagai strategi Smart Bidding.

  3. Anda mengirim GenerateRecommendationsRequest yang menetapkan kolom berikut:

    • campaign_sitelink_count: ditetapkan ke 1, yang merupakan jumlah aset sitelink di kampanye yang sedang dikerjakan.

    • bidding_info: menetapkan kolom bidding_strategy_type bertingkat ke TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: ditetapkan ke ConversionTrackingStatus pelanggan ini. Untuk mendapatkan panduan tentang cara mengambil kolom ini, buka panduan Memulai untuk pengelolaan konversi.

    • recommendation_types: tetapkan ke [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: tetapkan ke PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: ditetapkan ke ID pelanggan yang membuat kampanye.

  4. Anda dapat mengambil rekomendasi di GenerateRecommendationsResponse — dalam hal ini, SitelinkAssetRecommendation dan MaximizeClicksOptInRecommendation —dan menyarankannya kepada pengguna dengan menampilkannya dalam antarmuka pembuatan kampanye. Jika pengguna menyetujui saran, Anda dapat menyertakannya ke dalam permintaan pembuatan kampanye setelah pengguna menyelesaikan alur pembuatan kampanye.