Nivel de optimización y recomendaciones

Video: Análisis detallado

Las recomendaciones pueden mejorar tus campañas de las siguientes maneras:

  • Presenta funciones nuevas y relevantes
  • Aprovecha al máximo tu presupuesto con ofertas, palabras clave y anuncios mejorados
  • Aumentar el rendimiento y la eficiencia generales de tus campañas

Para aumentar los niveles de optimización, puedes usar RecommendationService para recuperar las recomendaciones y, luego, aplicarlas o descartarlas según corresponda. También puedes suscribirte para aplicar automáticamente recomendaciones con RecommendationSubscriptionService.

Nivel de optimización

Video: Nivel de optimización

El nivel de optimización es una estimación de la efectividad de la configuración de 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.

Existen métricas relacionadas con la optimización disponibles para los informes customer y campaign:

  1. 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.
  2. 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 en su totalidad, no solo en la suma de los aumentos de puntuación de cada recomendación.

Para agrupar y ordenar las recomendaciones que se muestran, puedes segmentar ambas métricas por tipo de recomendación con segments.recommendation_type en tu consulta.

Tipos de recomendación

Tipos de recomendaciones totalmente admitidos

RecommendationType Descripción
CAMPAIGN_BUDGET Corregir las campañas limitadas por el presupuesto
KEYWORD Agrega palabras clave nuevas
TEXT_AD Agregue sugerencias de anuncios
TARGET_CPA_OPT_IN Establezca ofertas con un CPA objetivo
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Establece ofertas con Maximizar conversiones
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Establece ofertas con Maximizar valor de conversión
ENHANCED_CPC_OPT_IN Establece ofertas con el CPC avanzado
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Establece ofertas con Maximizar clics
OPTIMIZE_AD_ROTATION Usa rotaciones de anuncios optimizadas
MOVE_UNUSED_BUDGET Transfiere los presupuestos sin utilizar a los presupuestos limitados
TARGET_ROAS_OPT_IN Establece ofertas con el ROAS objetivo
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Corrige las campañas que se espera que estén limitadas por el presupuesto en el futuro
RESPONSIVE_SEARCH_AD Agrega un nuevo anuncio de búsqueda responsivo
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Ajustar el presupuesto de la campaña para aumentar el ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Usar 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 Mejora la calidad de un anuncio de búsqueda responsivo
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Actualiza una campaña para usar la expansión en Display
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Expande tu 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 de máximo rendimiento
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Actualiza una campaña local heredada a una campaña de máximo rendimiento
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Migra las ofertas segmentadas por 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 Mejorar la calidad del grupo de recursos de una campaña de máximo rendimiento a una calificación de "Excelente"
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Activa la expansión de la URL final para tus campañas de máximo rendimiento
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Aumentar el CPA objetivo cuando es demasiado bajo y hay muy pocas conversiones o ninguna
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Aumenta el presupuesto antes de un evento de temporada que se prevé que aumentará el tráfico y cambia la estrategia de ofertas de maximizar el valor de conversión a 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 Agregue recursos de llamada a nivel de la campaña o del cliente
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Agrega el atributo edad a las ofertas que se redujeron de categoría debido a que falta una edad
SHOPPING_ADD_COLOR Agrega un color a las ofertas que descienden de nivel debido a que falta un color
SHOPPING_ADD_GENDER Agrega un género a las ofertas que se redujeron de categoría debido a que falta un género
SHOPPING_ADD_GTIN Agrega un GTIN (código comercial global de artículo) a las ofertas que descienden de nivel debido a que falta un GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Agrega más identificadores a las ofertas que descienden de nivel porque faltan identificadores
SHOPPING_ADD_SIZE Agrega el tamaño a las ofertas que se redujeron de categoría debido a que falta un tamaño
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Cómo agregar productos para que una campaña los publique
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Corrige los productos rechazados
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Crea una campaña genérica que se segmente para 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 Soluciona los problemas relacionados con las advertencias de suspensión de cuentas de Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Habilita las extensiones de imagen dinámicas en la cuenta
RAISE_TARGET_CPA Aumenta el CPA objetivo
LOWER_TARGET_ROAS ROAS objetivo más bajo
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Establece un CPA objetivo para las campañas que no tienen uno especificado, antes de un evento de temporada en el que se prevea que aumentará el tráfico
SET_TARGET_CPA Establezca un CPA objetivo para las campañas que no tienen uno especificado
SET_TARGET_ROAS Establece un ROAS objetivo para las campañas que no tienen uno especificado
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Actualizar una lista de clientes que no se haya actualizado en los últimos 90 días
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Implementa la etiqueta de Google en más páginas
CALLOUT_EXTENSION (obsoleto) Este campo es obsoleto; usa CALLOUT_ASSET en su lugar.
SITELINK_EXTENSION (obsoleto) Este campo es obsoleto; usa SITELINK_ASSET en su lugar.
CALL_EXTENSION (obsoleto) Obsoleto. Usa CALL_ASSET en su lugar.
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsoleto) Obsoleto. Usa USE_BROAD_MATCH_KEYWORD en su lugar.

Mira este video para obtener más información

Cómo controlar tipos no admitidos

Cómo recuperar recomendaciones

Video: Programación en vivo

Como la mayoría de las demás entidades en la API de Google Ads, los objetos Recommendation se recuperan usando 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 se encuentran en el campo campaign_budget_recommendation y se unen en un objeto CampaignBudgetRecommendation.

Encuentra todos los campos específicos de la recomendación en el campo de unión recommendation.

Impacto de las recomendaciones

Algunos tipos de recomendaciones propagan el campo impact de la recomendación. RecommendationImpact contiene una estimación del impacto en el rendimiento de la cuenta como resultado de aplicar 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

  • video_views

Ejemplo de código

El siguiente código de muestra recupera todas las recomendaciones disponibles y descartadas de tipo KEYWORD de una cuenta y, luego, imprime algunos de sus detalles:

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

Rita

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

Tomar medidas

Se puede aplicar o descartar cualquier recomendación recuperada.

Según el tipo de recomendación, estas pueden cambiar a diario o incluso varias veces al día. Cuando eso sucede, el resource_name de un objeto de Recommendation puede volverse obsoleto después de que se recupera la Recommendation.

Se recomienda tomar medidas en función de las recomendaciones poco después de la recuperación.

Cómo aplicar recomendaciones

Video: Cómo aplicar recomendaciones

Puedes aplicar recomendaciones activas o descartadas con el método ApplyRecommendation de RecommendationService.

Los tipos de Recommendation pueden tener parámetros obligatorios o opcionales. La mayoría de las recomendaciones incluyen valores recomendados que se usan de forma predeterminada.

La configuración de cuentas para las recomendaciones aplicadas automáticamente no se admite en 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 código, se muestra cómo compilar la ApplyRecommendationOperation y cómo anular los valores recomendados si deseas reemplazarlos por los tuyos.

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

Rita

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

En el siguiente ejemplo, se llama a ApplyRecommendation y se envían las operaciones de aplicación de recomendaciones que se crearon en el código anterior.

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

Rita

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

Mira estos videos para obtener más información

Aplica parámetros

Masiva

Errores

Pruebas

Cómo descartar recomendaciones

Video: Cómo descartar recomendaciones

Puedes descartar recomendaciones con el RecommendationService. La estructura del código es similar a la de aplicación de recomendaciones, pero en su lugar, usas DismissRecommendationOperation y RecommendationService.DismissRecommendation.

Mira estos videos para obtener más información

Masiva

Errores

Pruebas

Aplique automáticamente las recomendaciones

Puedes usar RecommendationSubscriptionService para aplicar automáticamente recomendaciones de un tipo específico.

Para suscribirte a un tipo de recomendación en particular, crea un objeto RecommendationSubscription, establece el campo type en uno de los tipos de recomendaciones admitidos y 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_event.client_type a GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

Recomendaciones en la creación de campañas

Puedes usar RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest para 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 que se generarán y varios datos que dependen de los tipos especificados. Da como resultado una lista de objetos Recommendation según los datos que proporciones. Si no hay datos suficientes a fin de generar una recomendación para la recommendation_types solicitada o si la campaña ya está en el estado recomendado, el conjunto de resultados no contendrá una recomendación para ese tipo. Asegúrate de que tu aplicación maneje el caso en el que no se muestren 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
CAMPAIGN_BUDGET (a partir de la v18) Para las campañas de Búsqueda y de máximo rendimiento, se requieren los siguientes campos:
  • final_url
  • bidding_strategy_type
En el caso de las campañas de Búsqueda, también son obligatorios los siguientes campos:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id o negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     si la estrategia de ofertas se establece en 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
Nota: El objeto SitelinkAssetRecommendation que se muestre 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.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Ejemplo de flujo de uso

Supongamos que tu empresa es una agencia de publicidad que proporciona a los usuarios un flujo de trabajo de compilación de campañas y quieres ofrecerles sugerencias durante ese flujo. Puedes usar GenerateRecommendationsRequest para generar recomendaciones a pedido y, luego, incorporarlas a la interfaz de usuario de creación de campañas.

El flujo de uso podría verse de la siguiente manera:

  1. Un usuario llega a tu aplicación para crear una campaña de máximo rendimiento.

  2. El usuario proporciona información inicial como parte del flujo de construcción de la campaña. Por ejemplo, proporciona detalles para crear una sola SitelinkAsset y selecciona TARGET_SPEND como su estrategia de Ofertas inteligentes.

  3. Envías un GenerateRecommendationsRequest que establece los siguientes campos:

    • campaign_sitelink_count: Se establece en 1, que es la cantidad de recursos de vínculo a sitio en la campaña en curso.

    • bidding_info: Configura el campo bidding_strategy_type anidado en TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: Se establece en el ConversionTrackingStatus de este cliente. Si deseas obtener orientación para recuperar este campo, consulta la guía de Introducción a la administración de conversiones.

    • recommendation_types: establecido como [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: establecido como PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: Se establece en el ID del cliente que crea la campaña.

  4. Puedes tomar las recomendaciones de GenerateRecommendationsResponse (en este caso, un SitelinkAssetRecommendation y un MaximizeClicksOptInRecommendation) y sugerirlas al usuario mostrándolas en la interfaz de construcción 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 construcción de la campaña.