최적화 점수 및 추천

동영상: 심층 분석

추천은 다음과 같은 몇 가지 방법으로 캠페인을 개선할 수 있습니다.

  • 관련성 높은 새로운 기능 소개
  • 입찰, 키워드, 광고를 개선하여 예산 대비 효과 극대화
  • 캠페인의 전반적인 실적과 효율성 향상

최적화 점수를 높이려면 RecommendationService를 사용하여 추천을 가져온 후 적절하게 적용하거나 삭제하면 됩니다. RecommendationSubscriptionService를 사용하여 추천을 자동으로 적용하도록 구독할 수도 있습니다.

최적화 점수

동영상: 최적화 점수

최적화 점수는 Google Ads 계정이 실적을 내기 위해 얼마나 잘 설정되어 있는지를 추정한 수치로, Customer 및 Campaign 수준에서 확인할 수 있습니다.

Customer.optimization_score_weight는 관리자 계정이 아닌 계정에서만 사용할 수 있으며 여러 계정의 전체 최적화 점수를 계산하는 데 사용됩니다. 계정의 최적화 점수와 최적화 점수 가중치를 가져와 곱한 다음(Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) 전체 최적화 점수를 계산합니다.

customer 및 campaign 보고서에는 다음과 같은 최적화 관련 측정항목이 있습니다.

  1. metrics.optimization_score_url는 Google Ads UI에서 관련 추천에 관한 정보를 볼 수 있는 계정 딥 링크를 제공합니다.
  2. metrics.optimization_score_uplift는 관련 추천을 모두 적용할 경우 최적화 점수가 얼마나 증가하는지 나타냅니다. 이는 각 추천의 상승 폭 점수의 합계가 아니라 사용 가능한 모든 추천을 종합적으로 고려한 추정치입니다.

반환된 추천을 그룹화하고 정렬하려면 쿼리에서 segments.recommendation_type를 사용하여 두 측정항목을 모두 추천 유형별로 분류하면 됩니다.

추천 유형

완전히 지원되는 추천 유형

RecommendationType 설명
CAMPAIGN_BUDGET 예산 제약이 있는 캠페인 수정
KEYWORD 새 키워드 추가
TEXT_AD 광고 제안 추가
TARGET_CPA_OPT_IN 타겟 CPA로 입찰
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN 전환수 최대화로 입찰
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN 전환 가치 극대화를 사용하여 입찰
ENHANCED_CPC_OPT_IN 향상된 CPC 입찰기능으로 입찰하기
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN 클릭수 최대화를 사용하여 입찰
OPTIMIZE_AD_ROTATION 최적화된 광고 로테이션 사용
MOVE_UNUSED_BUDGET 사용하지 않는 예산을 제한된 예산으로 이동
TARGET_ROAS_OPT_IN 타겟 ROAS로 입찰
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET 향후 예산 제약이 발생할 것으로 예상되는 캠페인 수정
RESPONSIVE_SEARCH_AD 새 반응형 검색 광고 추가
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET 캠페인 예산을 조정하여 ROI 높이기
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD 자동 입찰을 사용하는 전환 기반 캠페인에 확장검색 사용
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET 광고에 반응형 검색 광고 애셋 추가
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH 반응형 검색 광고의 효력 개선
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN 디스플레이 확장을 사용하도록 캠페인 업데이트
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Google 검색 파트너로 도달범위 확대
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN 맞춤 잠재고객 만들기
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH 디맨드젠 캠페인의 광고 효력 개선
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX 스마트 쇼핑 캠페인을 실적 최대화 캠페인으로 업그레이드
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX 기존 지역 캠페인을 실적 최대화 캠페인으로 업그레이드하기
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX 일반 쇼핑 캠페인에서 타겟팅하는 제품을 기존 실적 최대화 캠페인으로 이전
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX 동적 검색 광고를 실적 최대화 캠페인으로 이전
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN 계정에서 실적 최대화 캠페인 만들기
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH 실적 최대화 캠페인의 애셋 그룹 강도를 '우수' 등급으로 개선합니다.
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN 실적 최대화 캠페인에서 최종 URL 확장 사용 설정하기
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW 타겟 CPA가 너무 낮고 전환수가 거의 없거나 전환이 없는 경우 타겟 CPA를 높입니다.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS 트래픽이 증가할 것으로 예상되는 시즌 이벤트 전에 예산을 늘리고 입찰 전략을 전환 가치 극대화에서 타겟 ROAS로 변경합니다.
LEAD_FORM_ASSET 캠페인에 리드 양식 확장 소재 추가하기
CALLOUT_ASSET 캠페인 또는 고객 수준에 콜아웃 확장 소재 추가
SITELINK_ASSET 캠페인 또는 고객 수준에 사이트링크 확장 소재 추가
CALL_ASSET 캠페인 또는 고객 수준에 전화번호 확장 소재 추가
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP 연령대 누락으로 인해 강등된 제품에 연령대 속성 추가
SHOPPING_ADD_COLOR 색상 누락으로 인해 강등된 제품에 색상 추가
SHOPPING_ADD_GENDER 성별 누락으로 인해 강등된 제품에 성별 추가
SHOPPING_ADD_GTIN GTIN 누락으로 인해 강등된 제품에 GTIN (국제거래단품식별코드) 추가
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS 식별자 누락으로 인해 강등된 제품에 식별자를 추가합니다.
SHOPPING_ADD_SIZE 크기 누락으로 인해 강등된 제품에 크기 추가
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN 캠페인에서 게재할 제품 추가
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS 비승인된 제품 수정
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS 모든 제품을 타겟팅하는 포괄적 캠페인 만들기
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT 판매자 센터 계정 정지 문제 해결하기
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING 판매자 센터 계정 정지 경고 문제 해결
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN 계정에서 동적 이미지 광고 확장 사용 설정
RAISE_TARGET_CPA 타겟 CPA 상향 조정
LOWER_TARGET_ROAS 타겟 ROAS 낮추기
FORECASTING_SET_TARGET_CPA 트래픽 증가가 예상되는 시즌 이벤트 전에 타겟 CPA가 지정되지 않은 캠페인에 타겟 CPA 설정
SET_TARGET_CPA 타겟 CPA가 지정되지 않은 캠페인에 타겟 CPA 설정
SET_TARGET_ROAS 타겟 ROAS가 지정되지 않은 캠페인에 타겟 ROAS 설정
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST 지난 90일 동안 업데이트되지 않은 고객 목록 업데이트
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE 더 많은 페이지에 Google 태그 배포
KEYWORD_MATCH_TYPE(지원 중단됨) 지원 중단됨. 대신 USE_BROAD_MATCH_KEYWORD을 사용하세요.

자세한 내용은 동영상을 시청하세요

지원되지 않는 유형 처리

추천 가져오기

동영상: 실시간 코딩

Google Ads API의 다른 대부분의 항목과 마찬가지로 Recommendation 객체는 Google Ads 쿼리 언어 쿼리와 함께 GoogleAdsService.SearchStream를 사용하여 가져옵니다.

각 추천 유형에 대한 세부정보는 추천별 필드에 제공됩니다. 예를 들어 CAMPAIGN_BUDGET 맞춤 콘텐츠 세부정보는 campaign_budget_recommendation 필드에 있으며 CampaignBudgetRecommendation 객체로 래핑됩니다.

recommendation 조합 필드에서 모든 추천 관련 필드를 찾습니다.

추천 효과

일부 권장사항 유형은 권장사항의 impact 필드를 채웁니다. RecommendationImpact에는 추천을 적용할 경우 계정 실적에 미치는 영향의 추정치가 포함되어 있습니다. impact.base_metrics 및 impact.potential_metrics 필드에서 다음 맞춤 콘텐츠 측정항목을 사용할 수 있습니다.

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

코드 예

다음 샘플 코드는 계정에서 사용 가능한 KEYWORD 유형의 추천과 닫힌 추천을 모두 가져와 세부정보 중 일부를 출력합니다.

자바

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

조치 취하기

검색된 추천은 적용하거나 닫을 수 있습니다.

추천 유형에 따라 추천이 매일 또는 하루에 여러 번 변경될 수 있습니다. 이 경우 추천 객체의 resource_name가 추천을 가져온 후 더 이상 사용되지 않을 수 있습니다.

추천을 검색한 직후에 조치를 취하는 것이 좋습니다.

권장사항 적용

동영상: 추천 적용하기

RecommendationService의 ApplyRecommendation 메서드를 사용하여 활성 또는 닫힌 추천을 적용할 수 있습니다.

맞춤 콘텐츠 유형에는 필수 또는 선택 매개변수가 있을 수 있습니다. 대부분의 추천에는 기본적으로 사용되는 권장 값이 포함되어 있습니다.

일부 추천 유형에는 추천 자동 적용을 위한 계정 설정이 지원되지 않습니다. 하지만 Google Ads API에서 완전히 지원하는 추천 유형에는 유사한 동작을 구현할 수 있습니다. 자세한 내용은 DetectAndApplyRecommendations 코드 예를 참고하세요.

ApplyRecommendationOperation의 apply_parameters 유니언 필드를 사용하여 특정 매개변수 값이 포함된 추천을 적용합니다. 적합한 추천 유형마다 고유한 필드가 있습니다. apply_parameters 필드에 나열되지 않은 추천 유형은 이러한 매개변수 값을 사용하지 않습니다.

코드 예

다음 코드는 ApplyRecommendationOperation를 빌드하는 방법과 추천 값을 자체 값으로 대체하려는 경우 추천 값을 재정의하는 방법을 보여줍니다.

자바

/** 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

다음 예에서는 ApplyRecommendation를 호출하여 이전 코드에서 만든 추천 적용 작업을 전송합니다.

자바

// 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

자세한 내용은 다음 동영상을 시청하세요.

매개변수 적용

대량

오류

테스트

추천 삭제하기

동영상: 맞춤 동영상 닫기

RecommendationService 아이콘을 탭하여 맞춤 동영상을 닫을 수 있습니다. 코드 구조는 권장사항 적용과 유사하지만 DismissRecommendationOperation 및 RecommendationService.DismissRecommendation를 사용합니다.

자세한 내용은 다음 동영상을 시청하세요.

대량

오류

테스트

추천 자동 적용

RecommendationSubscriptionService를 사용하여 특정 유형의 추천을 자동으로 적용할 수 있습니다.

특정 맞춤 콘텐츠 유형을 구독하려면 RecommendationSubscription 객체를 만들고 type 필드를 지원되는 맞춤 콘텐츠 유형 중 하나로 설정하고 status 필드를 ENABLED로 설정합니다.

구독 지원 추천 유형

  • 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

정기 결제 검색

계정의 맞춤 콘텐츠 구독에 대한 정보를 가져오려면 recommendation_subscription 리소스를 쿼리합니다.

자동으로 적용된 변경사항을 보려면 change_event 리소스를 쿼리하여 change_event.client_type를 GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION로 필터링합니다.

캠페인 구성 중에 표시되는 추천

RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest를 사용하여 캠페인 구성 중에 지정된 추천 유형에 대해 추천을 생성할 수 있습니다.

GenerateRecommendations는 고객 ID, 광고 채널 유형(SEARCH 또는 PERFORMANCE_MAX여야 함), 생성할 맞춤 콘텐츠 유형 목록, 지정된 유형에 따라 달라지는 다양한 데이터 포인트를 입력으로 받습니다. 제공된 데이터를 기반으로 Recommendation 객체 목록을 출력합니다. 요청된 recommendation_types에 대한 권장사항을 생성할 데이터가 충분하지 않거나 캠페인이 이미 권장 상태인 경우 결과 세트에 해당 유형에 대한 권장사항이 포함되지 않습니다. 애플리케이션이 요청된 맞춤 콘텐츠 유형에 대해 맞춤 콘텐츠가 반환되지 않는 경우를 처리해야 합니다.

다음 표에는 GenerateRecommendations에서 지원하는 맞춤 콘텐츠 유형과 해당 유형의 맞춤 콘텐츠를 수신하기 위해 제공해야 하는 필드가 나와 있습니다. 권장사항은 요청된 맞춤 콘텐츠 유형과 관련된 모든 정보를 수집한 후에 GenerateRecommendations 요청을 전송하는 것입니다. 중첩된 필드를 포함하여 필수 및 선택적 필드에 관한 자세한 내용은 참조 문서를 참고하세요.

RecommendationType 필수 입력란 선택적 필드
CAMPAIGN_BUDGET (v18부터) 검색 캠페인과 실적 최대화 캠페인 모두 다음 필드가 필요합니다.
  • final_url
  • bidding_strategy_type
검색 캠페인만 해당하는 경우 다음 필드도 필요합니다.
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id 또는 negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • 입찰 전략이 TARGET_IMPRESSION_SHARE로 설정된 경우 bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info
  • 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
참고: 반환된 SitelinkAssetRecommendation 객체에는 빈 목록이 포함됩니다. GenerateRecommendations 응답에 SitelinkAssetRecommendation가 포함된 경우 캠페인에 하나 이상의 사이트링크 확장 소재를 추가하라는 신호로 간주할 수 있습니다.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

사용 흐름의 예

사용자가 캠페인 구성 워크플로를 제공하는 광고 대행사라고 가정해 보겠습니다. 이 워크플로 중에 사용자에게 추천을 제공하려고 합니다. GenerateRecommendationsRequest를 사용하여 추천을 주문형으로 생성하고 이러한 추천을 캠페인 구성 사용자 인터페이스에 통합할 수 있습니다.

사용 흐름은 다음과 같이 표시될 수 있습니다.

  1. 사용자가 실적 최대화 캠페인을 만들기 위해 애플리케이션을 방문합니다.

  2. 사용자가 캠페인 구성 흐름의 일부로 몇 가지 초기 정보를 제공합니다. 예를 들어 단일 SitelinkAsset를 빌드하기 위한 세부정보를 제공하고 스마트 자동 입찰 전략으로 TARGET_SPEND를 선택합니다.

  3. 다음 필드를 설정하는 GenerateRecommendationsRequest를 전송합니다.

    • campaign_sitelink_count: 진행 중인 캠페인의 사이트링크 확장 소재 수인 1로 설정합니다.

    • bidding_info: 중첩된 bidding_strategy_type 필드를 TARGET_SPEND로 설정합니다.

    • conversion_tracking_status: 이 고객의 ConversionTrackingStatus로 설정됩니다. 이 입력란을 검색하는 방법에 관한 안내는 전환 관리에 관한 시작하기 가이드를 참고하세요.

    • recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]로 설정합니다.

    • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX로 설정합니다.

    • customer_id: 캠페인을 만드는 고객의 ID로 설정됩니다.

  4. GenerateRecommendationsResponse(이 경우 SitelinkAssetRecommendation 및 MaximizeClicksOptInRecommendation)의 추천을 사용하여 캠페인 생성 인터페이스 내에 표시하여 사용자에게 추천할 수 있습니다. 사용자가 추천을 수락하면 사용자가 캠페인 구성 흐름을 완료한 후 캠페인 생성 요청에 추천을 통합할 수 있습니다.