Las recomendaciones pueden mejorar tus campañas de varias maneras:
- Presenta funciones nuevas y relevantes
- Aproveche al máximo su presupuesto con ofertas, palabras clave y anuncios mejorados
- Aumenta el rendimiento y la eficiencia generales de tus campañas
Si quieres aumentar los niveles de optimización, puedes usar RecommendationService
para recuperar recomendaciones y, luego, aplicarlas o descartarlas según corresponda. A partir de la versión 15 de la API de Google Ads, también puedes suscribirte a las recomendaciones aplicadas automáticamente mediante el RecommendationSubscriptionService
.
Nivel de optimización
El nivel de optimización es una
estimación de qué tan bien está configurada tu cuenta de Google Ads para lograr el rendimiento esperado y está disponible
en los niveles Customer
y
Campaign
.
Customer.optimization_score_weight
solo está disponible para cuentas que no son de administrador y se usa para calcular el nivel de optimización general de varias cuentas. Recupera el nivel de optimización y el peso del nivel de optimización de las cuentas y multiplícalos (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) para calcular el nivel de optimización general.
Hay métricas relacionadas con la optimización disponibles para los informes de customer
y campaign
:
- El objeto
metrics.optimization_score_url
proporciona un vínculo directo a la cuenta para ver información sobre las recomendaciones relacionadas en la IU de Google Ads. - El objeto
metrics.optimization_score_uplift
indica cuánto aumentaría el nivel de optimización si se aplican todas las recomendaciones relacionadas. Es una estimación basada en todas las recomendaciones disponibles, no solo en la suma de las puntuaciones de aumento de cada recomendación.
Para agrupar y ordenar las recomendaciones que se muestran, puedes segmentar ambas métricas por tipo de recomendación mediante segments.recommendation_type
en tu consulta.
Tipos de recomendación
Tipos de recomendaciones totalmente compatibles
RecommendationType | Descripción |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Cómo corregir las campañas limitadas por el presupuesto |
KEYWORD |
Agrega palabras clave nuevas |
TEXT_AD |
Agregue sugerencias de anuncios |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Realizar ofertas con CPA objetivo |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Oferta con Maximizar conversiones |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Oferta con Maximizar valor de conversión |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Ofertar con CPC avanzado |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Ofertar con Maximizar clics |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Utiliza las rotaciones de anuncios optimizadas |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Transfiera los presupuestos sin utilizar a presupuestos limitados |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Establece ofertas con ROAS objetivo |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Corrige las campañas que se prevé que estarán limitadas por el presupuesto en el futuro |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Agregar nuevo anuncio de búsqueda responsivo |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Ajusta el presupuesto de la campaña para aumentar el ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Usa la concordancia amplia para las campañas basadas en conversiones con ofertas automáticas |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Agrega recursos de anuncio de búsqueda responsivo a un anuncio |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Mejore la calidad de los anuncios de búsqueda responsivos |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Actualice una campaña para utilizar la expansión en Display |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Expanda el alcance con los socios de búsqueda de Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Cree un público personalizado |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
Mejora la calidad de los anuncios en las campañas de generación de demanda |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Cómo actualizar una campaña de Shopping inteligente a una campaña de máximo rendimiento |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Cómo actualizar una campaña local heredada a una campaña de máximo rendimiento |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migre las ofertas segmentadas de las campañas de Shopping normales a las campañas de máximo rendimiento existentes |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migra los anuncios dinámicos de búsqueda a las campañas de máximo rendimiento |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Crea campañas de máximo rendimiento en tu cuenta |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Mejora la calidad del grupo de recursos de una campaña de máximo rendimiento para que obtenga una calificación "Excelente". |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
Activa la Expansión de la URL final en tus campañas de máximo rendimiento |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Aumenta el CPA objetivo cuando sea demasiado bajo y haya muy pocas conversiones o ninguna. |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Aumentar el presupuesto antes de un evento de temporada que se prevea que aumentará el tráfico y cambiar la estrategia de ofertas de Maximizar valor de conversión al ROAS objetivo |
LEAD_FORM |
Cómo agregar recursos de formulario de clientes potenciales a una campaña |
CALLOUT_ASSET |
Cómo agregar recursos de texto destacado a nivel de la campaña o del cliente |
SITELINK_ASSET |
Cómo agregar recursos de vínculos a sitios a nivel de la campaña o del cliente |
CALL_ASSET |
Cómo agregar recursos de llamada a nivel de la campaña o del cliente |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Agregar el atributo edad a las ofertas que descenderon de nivel debido a que falta la edad |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Agrega un color a las ofertas que descienden de nivel debido a que falta un color. |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Agregar un género a las ofertas que descienden de nivel debido a que falta un género |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Agregar un GTIN (código comercial global de artículo) a las ofertas que desciendan de nivel porque falta el GTIN |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Agrega más identificadores a las ofertas que descienden de nivel debido a que faltan identificadores |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Agrega el tamaño a las ofertas que descienden de nivel debido a que falta el tamaño. |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Agrega productos para que se publique una campaña |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Corrija los productos rechazados |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Cree una campaña genérica que se oriente a todas las ofertas. |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Corrija los problemas de suspensión de cuentas de Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Corrija los problemas relacionados con las advertencias de suspensión de cuentas de Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Habilitar las extensiones de imagen dinámicas en la cuenta |
RAISE_TARGET_CPA |
Aumentar el CPA objetivo |
LOWER_TARGET_ROAS |
de reducción del ROAS objetivo |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Establecer un CPA objetivo para las campañas que no tienen uno especificado antes de un evento de temporada que esté previsto que aumente el tráfico |
SET_TARGET_CPA |
Establezca un CPA objetivo para las campañas que no tienen uno especificado |
SET_TARGET_ROAS |
Establezca un ROAS objetivo para las campañas que no tienen uno especificado |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Actualizar una lista de clientes que no se actualizó en los últimos 90 días |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Implementa la etiqueta de Google en más páginas |
CALLOUT_EXTENSION (obsoleta) |
Obsoleto; usa CALLOUT_ASSET en su lugar |
SITELINK_EXTENSION (obsoleta) |
Obsoleto; usa SITELINK_ASSET en su lugar |
CALL_EXTENSION (obsoleta) |
Obsoleto; usa CALL_ASSET en su lugar |
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsoleta) |
Obsoleto; usa USE_BROAD_MATCH_KEYWORD en su lugar |
Mira este video para obtener más información
Cómo controlar tipos no compatibles
Recupera recomendaciones
Al igual que la mayoría de las otras entidades de la API de Google Ads, los objetos Recommendation
se recuperan mediante GoogleAdsService.SearchStream
con una consulta del lenguaje de consulta de Google Ads.
Para cada tipo de recomendación, los detalles se proporcionan en un campo específico de la recomendación. Por ejemplo, los detalles de la recomendación CAMPAIGN_BUDGET
están en el campo campaign_budget_recommendation
y se unen en un objeto CampaignBudgetRecommendation
.
Busca todos los campos específicos de recomendación en el campo de unión recommendation
.
Impacto en las recomendaciones
Algunos tipos de recomendación propagan el campo impact
de la recomendación.
RecommendationImpact
contiene una estimación del impacto en el rendimiento de la cuenta como resultado de la aplicación de la recomendación. Las siguientes métricas de recomendación están disponibles en los campos impact.base_metrics
y impact.potential_metrics
:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(disponible a partir de la versión 16 de la API de Google Ads)video_views
Ejemplo de código
El siguiente código de muestra recupera todas las recomendaciones disponibles y descartadas de tipo TEXT_AD
de una cuenta y, luego, imprime algunos de sus detalles:
Java
private void runExample(GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId) { try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient()) { String query = "SELECT recommendation.type, " + "recommendation.campaign, " + "recommendation.text_ad_recommendation " + "FROM recommendation " + "WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; // Creates a request that will retrieve all recommendations using pages of the // specified page size. SearchGoogleAdsRequest request = SearchGoogleAdsRequest.newBuilder() .setCustomerId(Long.toString(customerId)) .setPageSize(PAGE_SIZE) .setQuery(query) .build(); // Issues the search request. SearchPagedResponse searchPagedResponse = googleAdsServiceClient.search(request); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for the // recommendation in each row. for (GoogleAdsRow googleAdsRow : searchPagedResponse.iterateAll()) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation(); Ad recommendedAd = recommendation.getTextAdRecommendation().getAd(); System.out.printf( "Recommendation ('%s') was found for campaign '%s':%n", recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign()); if (recommendedAd.hasExpandedTextAd()) { ExpandedTextAdInfo eta = recommendedAd.getExpandedTextAd(); System.out.printf( "\tHeadline 1 = '%s'%n" + "\tHeadline 2 = '%s'%n" + "\tDescription = '%s'%n", eta.getHeadlinePart1(), eta.getHeadlinePart2(), eta.getDescription()); } if (recommendedAd.getDisplayUrl() != null) { System.out.printf("\tDisplay URL = '%s'%n", recommendedAd.getDisplayUrl()); } for (String url : recommendedAd.getFinalUrlsList()) { System.out.printf("\tFinal URL = '%s'%n", url); } for (String url : recommendedAd.getFinalMobileUrlsList()) { System.out.printf("\tFinal Mobile URL = '%s'%n", url); } } } }
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId) { // Get the GoogleAdsServiceClient . GoogleAdsServiceClient service = client.GetService(Services.V15.GoogleAdsService); string query = @"SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; // Create a request that will retrieve all recommendations using pages of the // specified page size. SearchGoogleAdsRequest request = new SearchGoogleAdsRequest() { CustomerId = customerId.ToString(), PageSize = PAGE_SIZE, Query = query }; try { // Issue the search request. PagedEnumerable<SearchGoogleAdsResponse, GoogleAdsRow> searchPagedResponse = service.Search(customerId.ToString(), query); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values // for the recommendation in each row. foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in searchPagedResponse) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation; // ... } } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; } }
PHP
public static function runExample(GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId) { $googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient(); // Creates a query that retrieves recommendations for text ads. $query = 'SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, ' . 'recommendation.text_ad_recommendation ' . 'FROM recommendation ' . 'WHERE recommendation.type = TEXT_AD'; // Issues a search request by specifying page size. $response = $googleAdsServiceClient->search( SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query)->setPageSize(self::PAGE_SIZE) ); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for // the recommendation in each row. foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) { /** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */ $recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation(); printf( "Recommendation with resource name '%s' was found for campaign " . "with resource name '%s':%s", $recommendation->getResourceName(), $recommendation->getCampaign(), PHP_EOL ); $recommendedAd = $recommendation->getTextAdRecommendation()->getAd(); if (!is_null($recommendedAd->getExpandedTextAd())) { $recommendedExpandedTextAd = $recommendedAd->getExpandedTextAd(); printf( "\tHeadline part 1 is '%s'.%s", $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart1(), PHP_EOL ); printf( "\tHeadline part 2 is '%s'.%s", $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart2(), PHP_EOL ); printf( "\tDescription is '%s'%s", $recommendedExpandedTextAd->getDescription(), PHP_EOL ); } if (!is_null($recommendedAd->getDisplayUrl())) { printf("\tDisplay URL is '%s'.%s", $recommendedAd->getDisplayUrl(), PHP_EOL); } foreach ($recommendedAd->getFinalUrls() as $finalUrl) { /** @var string $finalUrl */ printf("\tFinal URL is '%s'.%s", $finalUrl, PHP_EOL); } foreach ($recommendedAd->getFinalMobileUrls() as $finalMobileUrl) { /** @var string $finalMobileUrl */ printf("\tFinal Mobile URL is '%s'.%s", $finalMobileUrl, PHP_EOL); } } }
Python
def main(client, customer_id): ga_service = client.get_service("GoogleAdsService") query = """ SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD""" search_request = client.get_type("SearchGoogleAdsStreamRequest") search_request.customer_id = customer_id search_request.query = query stream = ga_service.search_stream(request=search_request) for batch in stream: for row in batch.results: recommendation = row.recommendation recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad print( f'Recommendation ("{recommendation.resource_name}") ' f'was found for campaign "{recommendation.campaign}".' ) if recommended_ad.display_url: print(f'\tDisplay URL = "{recommended_ad.display_url}"') for url in recommended_ad.final_urls: print(f'\tFinal URL = "{url}"') for url in recommended_ad.final_mobile_urls: print(f'\tFinal Mobile URL = "{url}"')
Rita
def get_text_ad_recommendations(customer_id) # GoogleAdsClient will read a config file from # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new ga_service = client.service.google_ads query = <<~QUERY SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD QUERY response = ga_service.search( customer_id: customer_id, query: query, page_size: PAGE_SIZE, ) response.each do |row| recommendation = row.recommendation recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad puts "Recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\ "campaign '#{recommendation.campaign}'." if recommended_ad.expanded_text_ad eta = recommended_ad.expanded_text_ad puts "\tHeadline 1 = '#{eta.headline_part1}'\n\tHeadline2 = '#{eta.headline_part2}'\n" + "\tDescription = '#{eta.description}'" end if recommended_ad.display_url puts "\tDisplay URL = '#{recommended_ad.display_url}'" end recommended_ad.final_urls.each do |url| puts "\tFinal Url = '#{url}'" end recommended_ad.final_mobile_urls.each do |url| puts "\tFinal Mobile Url = '#{url}'" end end end
Perl
sub get_text_ad_recommendations { my ($api_client, $customer_id) = @_; # Creates the search query. my $search_query = "SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, " . "recommendation.text_ad_recommendation " . "FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; # Create a search Google Ads request that will retrieve all recommendations for # text ads using pages of the specified page size. my $search_request = Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::GoogleAdsService::SearchGoogleAdsRequest ->new({ customerId => $customer_id, query => $search_query, pageSize => PAGE_SIZE }); # Get the GoogleAdsService. my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService(); my $iterator = Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchGoogleAdsIterator->new({ service => $google_ads_service, request => $search_request }); # Iterate over all rows in all pages and print the requested field values for # the recommendation in each row. while ($iterator->has_next) { my $google_ads_row = $iterator->next; my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation}; printf "Recommendation '%s' was found for campaign '%s':\n", $recommendation->{resourceName}, $recommendation->{campaign}; my $recommended_ad = $recommendation->{textAdRecommendation}{ad}; if ($recommended_ad->{expandedTextAd}) { my $recommended_expanded_text_ad = $recommended_ad->{expandedTextAd}; printf "\tHeadline part 1 is '%s'.\n" . "\tHeadline part 2 is '%s'.\n" . "\tDescription is '%s'.\n", $recommended_expanded_text_ad->{headlinePart1}, $recommended_expanded_text_ad->{headlinePart2}, $recommended_expanded_text_ad->{description}; } if ($recommended_ad->{displayUrl}) { printf "\tDisplay URL is '%s'.\n", $recommended_ad->{displayUrl}; } foreach my $final_url (@{$recommended_ad->{finalUrls}}) { printf "\tFinal URL is '%s'.\n", $final_url; } foreach my $final_mobile_url (@{$recommended_ad->{finalMobileUrls}}) { printf "\tFinal Mobile URL is '%s'.\n", $final_mobile_url; } } return 1; }
Toma medidas
Se puede aplicar o descartar cualquier recomendación recuperada.
Según el tipo de recomendación, las recomendaciones pueden cambiar todos los días o incluso varias veces al día. Cuando eso sucede, el resource_name
de un objeto de recomendación puede quedar obsoleto después de que se recupera la recomendación.
Es una buena práctica tomar medidas en función de las recomendaciones poco después de su recuperación.
Aplica recomendaciones
Video: Cómo aplicar recomendaciones
Puedes aplicar recomendaciones activas o descartadas con el método ApplyRecommendation
de RecommendationService
.
Los tipos de recomendaciones pueden tener parámetros opcionales o obligatorios. La mayoría de las recomendaciones incluyen valores recomendados que se usan de forma predeterminada.
La configuración de cuentas para las recomendaciones aplicadas automáticamente no es compatible con todos los tipos de recomendaciones. Sin embargo, puedes implementar un comportamiento similar para los tipos de recomendaciones que son totalmente compatibles con la API de Google Ads.
Consulta el ejemplo de código DetectAndApplyRecommendations
para obtener más información.
Usa el campo de unión apply_parameters
de ApplyRecommendationOperation
para aplicar recomendaciones con valores de parámetros específicos. Cada tipo de recomendación adecuado tiene su propio campo.
Cualquier tipo de recomendación que no aparezca en el campo apply_parameters
no usa estos valores de parámetros.
Ejemplo de código
En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo aplicar una recomendación con los parámetros de aplicación recomendados:
Java
private void runExample( GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId, String recommendationId) { String recommendationResourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId); ApplyRecommendationOperation.Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder().setResourceName(recommendationResourceName); // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended values. // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. // Please read // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation // for details. // Note that additional import statements are needed for this example to work. And also, please // replace INSERT_AD_ID_HERE with a valid ad ID below. // // Ad overrideAd = Ad.newBuilder().setId(Long.parseLong("INSERT_AD_ID_HERE")).build(); // operationBuilder.setTextAd(TextAdParameters.newBuilder(). // setAd(overrideAd).build()).build(); List<ApplyRecommendationOperation> operations = new ArrayList<>(); operations.add(operationBuilder.build()); try (RecommendationServiceClient recommendationServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) { ApplyRecommendationResponse response = recommendationServiceClient.applyRecommendation(Long.toString(customerId), operations); System.out.printf("Applied %d recommendation:%n", response.getResultsCount()); for (ApplyRecommendationResult result : response.getResultsList()) { System.out.println(result.getResourceName()); } } }
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId, long recommendationId) { // Get the RecommendationServiceClient. RecommendationServiceClient service = client.GetService( Services.V15.RecommendationService); ApplyRecommendationOperation operation = new ApplyRecommendationOperation() { ResourceName = ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId), // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended // values. For example, you can override a recommended ad when a // TextAdRecommendation is applied, as shown below. // Please read https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation // for details. // TextAd = new TextAdParameters() { // Ad = new Ad() { // Id = long.Parse("INSERT_AD_ID_HERE") // } // } }; try { ApplyRecommendationResponse response = service.ApplyRecommendation( customerId.ToString(), new ApplyRecommendationOperation[] { operation }); Console.WriteLine($"Applied {0} recommendation(s):", response.Results.Count); foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results) { Console.WriteLine($"- {result.ResourceName}"); } } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; } }
PHP
public static function runExample( GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId, string $recommendationId ) { $recommendationResourceName = ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId); $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation(); $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName); // 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. $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient(); $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation( ApplyRecommendationRequest::build($customerId, [$applyRecommendationOperation]) ); /** @var Recommendation $appliedRecommendation */ $appliedRecommendation = $response->getResults()[0]; printf( "Applied recommendation with resource name: '%s'.%s", $appliedRecommendation->getResourceName(), PHP_EOL ); }
Python
def main(client, customer_id, recommendation_id): recommendation_service = client.get_service("RecommendationService") apply_recommendation_operation = client.get_type( "ApplyRecommendationOperation" ) apply_recommendation_operation.resource_name = ( recommendation_service.recommendation_path( customer_id, recommendation_id ) ) # This is where we override the recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. # override_ad = client.get_type("Ad") # override_ad.resource_name = "INSERT_AD_ID_HERE" # apply_recommendation_operation.text_ad.ad = override_ad recommendation_response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id=customer_id, operations=[apply_recommendation_operation] ) print( "Applied recommendation with resource name: " f"'{recommendation_response.results[0].resource_name}'" )
Rita
def apply_recommendation(customer_id, recommendation_id) # GoogleAdsClient will read a config file from # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new recommendation_resource = client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id) apply_recommendation_operation = client.operation.apply_recommendation apply_recommendation_operation.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. # For details, please read # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/google.ads.google_ads.v1.services#google.ads.google_ads.v1.services.ApplyRecommendationOperation # # 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 # apply_recommendation_operation.text_ad = text_ad_parameters # Issues a mutate request to apply the recommendation. recommendation_service = client.service.recommendation response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id: customer_id, operations: [apply_recommendation_operation], ) applied_recommendation = response.results.first puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'." end
Perl
sub apply_recommendation { my ($api_client, $customer_id, $recommendation_id) = @_; my $recommendation_resource_name = Google::Ads::GoogleAds::V15::Utils::ResourceNames::recommendation( $customer_id, $recommendation_id); # Create an apply recommendation operation. my $apply_recommendation_operation = Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation ->new({ resourceName => $recommendation_resource_name }); # 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. # # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V15::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::RecommendationService::TextAdParameters # ->new({ad => $overriding_ad}); # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters; # Apply the recommendation. my $apply_recommendation_response = $api_client->RecommendationService()->apply({ customerId => $customer_id, operations => [$apply_recommendation_operation]}); printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n", $apply_recommendation_response->{results}[0]{resourceName}; return 1; }
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Aplicar parámetros
Subida masiva
Errores
Pruebas
Cómo descartar recomendaciones
Video: Cómo descartar recomendaciones
Puedes descartar recomendaciones con la RecommendationService
. La estructura de código es similar a la aplicación de recomendaciones, pero, en su lugar, puedes usar DismissRecommendationOperation
y RecommendationService.DismissRecommendation
.
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Subida masiva
Errores
Pruebas
Aplique automáticamente las recomendaciones
A partir de la versión 15 de la API de Google Ads, puedes usar
RecommendationSubscriptionService
para aplicar automáticamente las recomendaciones de un tipo específico.
Para suscribirte a un tipo de recomendación específico, crea un objeto RecommendationSubscription
, establece el campo type
en uno de los tipos de recomendaciones admitidos y establece el campo status
en ENABLED
.
Tipos de recomendaciones compatibles con suscripciones
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
Cómo recuperar suscripciones
Para obtener información sobre las suscripciones a recomendaciones de una cuenta, consulta el recurso recommendation_subscription
.
Para ver los cambios que se aplicaron automáticamente, consulta el recurso change_event
y filtra change_client_type
por GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Recomendaciones para la creación de campañas
A partir de la versión 16 de la API de Google Ads, puedes usar
RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
a fin de generar recomendaciones durante la creación de la campaña para un conjunto determinado de
tipos de recomendaciones.
GenerateRecommendations
acepta como entrada un ID de cliente, un tipo de canal de publicidad que debe ser SEARCH
o PERFORMANCE_MAX
, una lista de tipos de recomendaciones para generar y varios datos que dependen de los tipos especificados. Como resultado, se muestra una lista de objetos Recommendation
basados en los datos que proporcionas. Si no hay datos suficientes para generar una recomendación para el recommendation_types
solicitado, o si la campaña ya se encuentra en el estado recomendado, el conjunto de resultados no contendrá una recomendación para ese tipo. Asegúrate de que tu aplicación controle el caso en el que no se muestran recomendaciones para los tipos de recomendaciones solicitados.
En la siguiente tabla, se describen los tipos de recomendaciones que admite GenerateRecommendations
y los campos que debes proporcionar para recibir recomendaciones de ese tipo. Como práctica recomendada, envía la solicitud GenerateRecommendations
después de que se haya recopilado toda la información relacionada con los tipos de recomendaciones solicitados. Para obtener detalles adicionales sobre los campos obligatorios y opcionales, incluidos los campos anidados, consulta la documentación de referencia.
RecommendationType | Campos obligatorios | Campos opcionales |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Nota: El objeto SitelinkAssetRecommendation que se muestra contendrá listas vacías. Si la respuesta GenerateRecommendations contiene un SitelinkAssetRecommendation , se puede tratar como un indicador para agregar al menos un recurso de vínculo a sitio a la campaña. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Ejemplo de flujo de uso
Supongamos que tu empresa es una agencia de publicidad que proporciona a los usuarios un flujo de trabajo de creación de campañas y deseas ofrecer sugerencias a los usuarios durante ese flujo. Puedes usar GenerateRecommendationsRequest
para generar recomendaciones a pedido y, luego, incorporarlas a la interfaz de usuario de creación de la campaña.
El flujo de uso podría verse de la siguiente manera:
Un usuario accede a tu aplicación para crear una campaña de máximo rendimiento.
El usuario proporciona información inicial como parte del flujo de creación de la campaña. Por ejemplo, proporcionan detalles para crear una sola
SitelinkAsset
y seleccionanTARGET_SPEND
como su estrategia de Ofertas inteligentes.Debes enviar un
GenerateRecommendationsRequest
que establece los siguientes campos:campaign_sitelink_count
: Se establece en1
, que es la cantidad de recursos de vínculos a sitios en la campaña en curso.bidding_info
: Establece el campobidding_strategy_type
anidado enTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: Se establece en elConversionTrackingStatus
de este cliente. Consulta la guía de introducción para recuperar este campo y administrar las conversiones.recommendation_types
: establecido como[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.advertising_channel_type
: establecido comoPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: Se establece en el ID del cliente que crea la campaña.
Puedes tomar las recomendaciones en el
GenerateRecommendationsResponse
(en este caso, unSitelinkAssetRecommendation
y unMaximizeClicksOptInRecommendation
) y sugerirlas al usuario mostrándolas dentro de la interfaz de creación de tu campaña. Si el usuario acepta una sugerencia, puedes incorporarla a la solicitud de creación de la campaña una vez que complete el flujo de creación de la campaña.