Taux d'optimisation et recommandations

Vidéo : Présentation détaillée

Les recommandations peuvent améliorer vos campagnes de plusieurs façons :

• présenter de nouvelles fonctionnalités pertinentes ;
• Exploitez pleinement votre budget grâce à des enchères, des annonces et des mots clés améliorés
• Améliorer les performances globales et l'efficacité de vos campagnes

Pour augmenter votre score d'optimisation, vous pouvez utiliser RecommendationService pour récupérer des recommandations, puis les appliquer ou les ignorer en conséquence. Vous pouvez également vous abonner aux recommandations d'application automatique à l'aide de RecommendationSubscriptionService.

Score d'optimisation

Vidéo : score d'optimisation

Le score d'optimisation est une estimation des performances potentielles de votre compte Google Ads. Il est disponible aux niveaux Customer et Campaign.

Customer.optimization_score_weight n'est disponible que pour les comptes autres que les comptes administrateur. Il permet de calculer le score d'optimisation global de plusieurs comptes. Récupérez le score d'optimisation et sa pondération des comptes, puis multipliez-les ensemble (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) pour calculer le score d'optimisation global.

Des métriques liées à l'optimisation sont disponibles pour les rapports customer et campaign :

1. metrics.optimization_score_url fournit un lien profond vers le compte pour afficher des informations sur les recommandations associées dans l'UI Google Ads.
2. metrics.optimization_score_uplift indique l'augmentation du score d'optimisation si vous appliquez toutes les recommandations associées. Il s'agit d'une estimation basée sur toutes les recommandations disponibles dans leur ensemble, et pas seulement sur la somme des scores d'amélioration pour chacune d'elles.

Pour regrouper et trier les recommandations renvoyées, vous pouvez segmenter ces deux métriques par type de recommandation à l'aide de segments.recommendation_type dans votre requête.

Types de recommandation

Types de recommandations entièrement compatibles

RecommendationType	Description
CAMPAIGN_BUDGET	Corriger les campagnes limitées par leur budget
KEYWORD	Ajouter de nouveaux mots clés
TEXT_AD	Ajouter des suggestions d'annonces
TARGET_CPA_OPT_IN	Enchérir avec le CPA cible
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN	Enchérir avec la stratégie "Maximiser les conversions"
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN	Enchérir avec la stratégie "Maximiser la valeur de conversion"
ENHANCED_CPC_OPT_IN	Enchérir avec le CPC optimisé
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN	Enchérir avec la stratégie "Maximiser les clics"
OPTIMIZE_AD_ROTATION	Utiliser la rotation optimisée des annonces
MOVE_UNUSED_BUDGET	Réaffecter les budgets inutilisés aux budgets limités
TARGET_ROAS_OPT_IN	Enchérir avec le ROAS cible
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET	Corrigez les campagnes qui devraient être limitées par leur budget à l'avenir
RESPONSIVE_SEARCH_AD	Ajouter une annonce responsive sur le Réseau de Recherche
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET	Ajuster le budget de la campagne pour augmenter le ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD	Utiliser la requête large pour les campagnes axées sur les conversions avec enchères automatiques
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET	Ajouter des composants d'annonces responsives sur le Réseau de Recherche à une annonce
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH	Améliorer les performances d'une annonce responsive sur le Réseau de Recherche
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN	Modifier une campagne pour utiliser l'extension display
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN	Élargir votre couverture grâce aux partenaires du Réseau de Recherche de Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN	Créer une audience personnalisée
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH	Améliorer l'efficacité des annonces dans les campagnes de génération de la demande
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	Convertir une campagne Shopping intelligente en campagne Performance Max
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	Convertir une ancienne campagne locale en campagne Performance Max
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX	Migrez les offres ciblées par les campagnes Shopping standards vers les campagnes Performance Max existantes
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	Migrez vos campagnes d'annonces dynamiques du Réseau de Recherche vers Performance Max
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN	Créer des campagnes Performance Max dans votre compte
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH	Améliorer l'efficacité du groupe d'assets d'une campagne Performance Max pour qu'elle atteigne le niveau "Excellent"
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN	Activez l'extension d'URL finale pour vos campagnes Performance Max
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW	Augmenter le CPA cible lorsqu'il est trop faible et qu'il n'y a que très peu de conversions (voire aucune)
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS	Augmentez le budget avant un événement saisonnier dont la hausse du trafic est prévue, et passez de la stratégie d'enchères "Maximiser la valeur de conversion" à "ROAS cible".
LEAD_FORM	Ajouter des composants Formulaire pour prospects à une campagne
CALLOUT_ASSET	Ajouter des composants Accroche au niveau de la campagne ou du client
SITELINK_ASSET	Ajouter des composants Lien annexe au niveau de la campagne ou du client
CALL_ASSET	Ajouter des composants Appel au niveau de la campagne ou du client
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP	Ajouter l'attribut tranche d'âge aux offres rétrogradées en raison d'une tranche d'âge manquante
SHOPPING_ADD_COLOR	Ajouter une couleur aux offres rétrogradées en raison d'une couleur manquante
SHOPPING_ADD_GENDER	Ajouter un genre aux offres rétrogradées en raison d'un genre manquant
SHOPPING_ADD_GTIN	Ajouter un code GTIN (code article international) aux offres rétrogradées en raison d'un code GTIN manquant
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS	Ajouter d'autres identifiants aux offres rétrogradées en raison d'identifiants manquants
SHOPPING_ADD_SIZE	Ajouter la taille aux offres rétrogradées en raison d'une taille manquante
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN	Ajouter des produits à diffuser dans une campagne
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS	Corriger les produits refusés
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS	Créer une campagne générique qui cible toutes les offres
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT	Résoudre les problèmes de suspension du compte Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING	Résoudre les problèmes liés aux avertissements de suspension de compte Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN	Activer les extensions d'image dynamiques dans le compte
RAISE_TARGET_CPA	Augmenter le CPA cible
LOWER_TARGET_ROAS	Diminuer le ROAS cible
FORECASTING_SET_TARGET_CPA	Définissez un CPA cible pour les campagnes sans spécifier de CPA cible avant un événement saisonnier susceptible d'augmenter le trafic, selon les prévisions
SET_TARGET_CPA	Définir un CPA cible pour les campagnes n'en spécifiant aucun
SET_TARGET_ROAS	Définir un ROAS cible pour les campagnes qui n'en ont pas spécifié
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST	Mettre à jour une liste de clients qui n'a pas été mise à jour au cours des 90 derniers jours
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE	Déployer la balise Google sur d'autres pages
CALLOUT_EXTENSION (obsolète)	Obsolète, utilisez plutôt CALLOUT_ASSET.
SITELINK_EXTENSION (obsolète)	Obsolète. Utilisez plutôt SITELINK_ASSET.
CALL_EXTENSION (obsolète)	Obsolète, utilisez plutôt CALL_ASSET.
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsolète)	Obsolète. Utilisez plutôt USE_BROAD_MATCH_KEYWORD.

Regardez cette vidéo pour en savoir plus

Gérer les types non compatibles

Récupérer des recommandations

Vidéo : codage en direct

Comme la plupart des autres entités de l'API Google Ads, les objets Recommendation sont récupérés à l'aide de GoogleAdsService.SearchStream avec une requête en langage de requête Google Ads.

Pour chaque type de recommandation, des informations sont fournies dans un champ spécifique à la recommandation. Par exemple, les détails des recommandations CAMPAIGN_BUDGET se trouvent dans le champ campaign_budget_recommendation et sont encapsulés dans un objet CampaignBudgetRecommendation.

Recherchez tous les champs spécifiques aux recommandations dans le champ d'union recommendation.

Impact de la recommandation

Certains types de recommandations renseignent le champ impact de la recommandation. RecommendationImpact contient une estimation de l'impact sur les performances du compte suite à l'application de la recommandation. Les métriques de recommandation suivantes sont disponibles dans les champs impact.base_metrics et impact.potential_metrics:

• impressions

• clicks

• cost_micros

• conversions

• all_conversions

• video_views

Exemple de code

L'exemple de code suivant récupère toutes les recommandations disponibles et ignorées de type KEYWORD à partir d'un compte, puis imprime certains de leurs détails :

Java

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

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

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

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

C#

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V18.GoogleAdsService);

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

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

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

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

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

PHP

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

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

Python

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

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

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

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

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

Ruby

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

google_ads_service = client.service.google_ads

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

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

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

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

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

Perl

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

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

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

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

Intervenir

Vous pouvez appliquer ou ignorer n'importe quelle recommandation récupérée.

Selon le type de recommandation, celles-ci peuvent changer quotidiennement, voire plusieurs fois par jour. Dans ce cas, l'attribut resource_name d'un objet de recommandation peut devenir obsolète après la récupération de la recommandation.

Il est recommandé d'appliquer les recommandations peu de temps après leur récupération.

Appliquer les recommandations

Vidéo : Appliquer les recommandations

Vous pouvez appliquer des recommandations actives ou ignorées à l'aide de la méthode ApplyRecommendation de RecommendationService.

Les types de recommandations peuvent comporter des paramètres obligatoires ou facultatifs. La plupart des recommandations sont accompagnées de valeurs recommandées qui sont utilisées par défaut.

Il n'est pas possible de définir des comptes pour l'application automatique des recommandations pour tous les types de recommandations. Toutefois, vous pouvez implémenter un comportement similaire pour les types de recommandations entièrement compatibles avec l'API Google Ads. Pour en savoir plus, consultez l'exemple de code DetectAndApplyRecommendations.

Utilisez le champ d'union apply_parameters de ApplyRecommendationOperation pour appliquer des recommandations avec des valeurs de paramètre spécifiques. Chaque type de recommandation approprié dispose de son propre champ. Les types de recommandations non listés dans le champ apply_parameters n'utilisent pas ces valeurs de paramètre.

Important :Lorsque vous appliquez les mots clés recommandés à partir de la recommandation "Ajouter de nouveaux mots clés", vous devez vous assurer que vos annonces respectent les règles en matière de publicité une fois les mots clés insérés.

Exemple de code

Le code suivant montre comment créer ApplyRecommendationOperation et comment remplacer les valeurs recommandées si vous souhaitez les remplacer par les vôtres.

Java

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

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

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

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

C#

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

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

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

    return applyRecommendationOperation;
}
DetectAndApplyRecommendations.cs
      

PHP

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

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

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

Python

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

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

    operation = client.get_type("ApplyRecommendationOperation")

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

    operation.resource_name = recommendation
    return operation
detect_and_apply_recommendations.py
      

Ruby

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

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

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

  return operation
end
detect_and_apply_recommendations.rb
      

Perl

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

  # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource
  # name like this:
  # my $recommendation_resource_name =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V18::Utils::ResourceNames::recommendation(
  #   $customer_id, $recommendation_id);

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
  # Below is an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation
  # is applied.
  # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V18::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V18::Services::RecommendationService::TextAdParameters
  #   ->new({ad => $overriding_ad});
  # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters;

  # Create an apply recommendation operation.
  my $apply_recommendation_operation =
    Google::Ads::GoogleAds::V18::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl
      

L'exemple suivant appelle ApplyRecommendation et envoie les opérations d'application de recommandation créées dans le code précédent.

Java

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

C#

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V18.RecommendationService);

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

    applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations);

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

PHP

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

Python

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

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

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

Ruby

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

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

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

Perl

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

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

Regardez ces vidéos pour en savoir plus

Appliquer les paramètres

Modifications groupées

Erreurs

Tests

Masquer les recommandations

Vidéo: Ignorer des recommandations

Vous pouvez ignorer les recommandations avec RecommendationService. La structure de code est semblable à celle de l'application des recommandations, mais vous utilisez DismissRecommendationOperation et RecommendationService.DismissRecommendation.

Regardez ces vidéos pour en savoir plus

Modifications groupées

Erreurs

Tests

Appliquez automatiquement les recommandations

Vous pouvez utiliser RecommendationSubscriptionService pour appliquer automatiquement des recommandations d'un type spécifique.

Pour vous abonner à un type de recommandation particulier, créez un objet RecommendationSubscription, définissez le champ type sur l'un des types de recommandation acceptés, puis définissez le champ status sur ENABLED.

Types de recommandations compatibles avec un abonnement

• 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

Récupérer des abonnements

Pour obtenir des informations sur les abonnements aux recommandations d'un compte, interrogez la ressource recommendation_subscription.

Pour afficher les modifications appliquées automatiquement, interrogez la ressource change_event en filtrant change_event.client_type sur GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

Recommandations lors de la création de campagnes

RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest vous permet de générer des recommandations lorsque vous créez votre campagne pour un ensemble donné de types de recommandations.

GenerateRecommendations accepte en entrée un numéro client, un type de canal publicitaire (SEARCH ou PERFORMANCE_MAX), une liste de types de recommandations à générer et divers points de données qui dépendent des types spécifiés. Elle renvoie une liste d'objets Recommendation en fonction des données que vous fournissez. Si les données ne sont pas suffisantes pour générer une recommandation pour le recommendation_types demandé ou si la campagne est déjà dans l'état "Recommandée", l'ensemble de résultats ne contient pas de recommandation pour ce type. Assurez-vous que votre application gère le cas où aucune recommandation n'est renvoyée pour les types de recommandations demandés.

Important :RecommendationService ne fournit pas d'erreurs lorsque les données fournies sont insuffisantes pour un type de recommandation donné. Consultez la documentation pour déterminer les données à fournir.

Le tableau suivant décrit les types de recommandations compatibles avec GenerateRecommendations et les champs que vous devez fournir pour recevoir des recommandations pour ce type. Il est recommandé d'envoyer la requête GenerateRecommendations après avoir collecté toutes les informations liées aux types de recommandations demandés. Pour en savoir plus sur les champs obligatoires et facultatifs, y compris les champs imbriqués, consultez la documentation de référence.

RecommendationType	Champs obligatoires	Champs facultatifs
CAMPAIGN_BUDGET (à partir de la version v18)	Pour les campagnes sur le Réseau de Recherche et Performance Max, les champs suivants sont obligatoires : final_url bidding_strategy_type Pour les campagnes sur le Réseau de Recherche uniquement, les champs suivants sont également obligatoires : country_code language_code positive_location_id ou negative_location_id ad_group_info.keywords bidding_info. bidding_strategy_target_info. target_impression_share_info si la stratégie d'enchères est définie sur 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 Remarque : L'objet SitelinkAssetRecommendation renvoyé contiendra des listes vides. Si la réponse GenerateRecommendations contient un SitelinkAssetRecommendation, cela peut être considéré comme un signal indiquant d'ajouter au moins un composant Lien annexe à la campagne.	campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN	conversion_tracking_status bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN	conversion_tracking_status bidding_info

Exemple de flux d'utilisation

Imaginons que votre entreprise soit une agence de publicité qui propose aux utilisateurs un workflow de création de campagne. Vous souhaitez leur proposer des suggestions pendant ce parcours. GenerateRecommendationsRequest vous permet de générer des recommandations à la demande et de les intégrer dans l'interface utilisateur de création de votre campagne.

Le flux d'utilisation peut se présenter comme suit :

1. Un utilisateur accède à votre application pour créer une campagne Performance Max.

2. L'utilisateur fournit des informations initiales dans le cadre du flux de création de la campagne. Par exemple, il fournit des informations pour créer un seul SitelinkAsset et sélectionne TARGET_SPEND comme stratégie d'enchères intelligentes.

3. Vous envoyez un GenerateRecommendationsRequest qui définit les champs suivants:

   • campaign_sitelink_count : défini sur 1, qui correspond au nombre de composants Lien annexe dans la campagne en cours.

   • bidding_info : définissez le champ imbriqué bidding_strategy_type sur TARGET_SPEND.

   • conversion_tracking_status: défini sur le ConversionTrackingStatus de ce client. Pour savoir comment récupérer ce champ, consultez le guide de démarrage pour la gestion des conversions.

   • recommendation_types : défini sur [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

   • advertising_channel_type : défini sur PERFORMANCE_MAX.

   • customer_id : défini sur l'ID du client qui crée la campagne.

4. Vous pouvez suivre les recommandations dans GenerateRecommendationsResponse (dans ce cas, SitelinkAssetRecommendation et MaximizeClicksOptInRecommendation) et les suggérer à l'utilisateur en les affichant dans l'interface de création de votre campagne. Si l'utilisateur accepte une suggestion, vous pouvez ensuite l'intégrer dans la demande de création de campagne une fois qu'il a terminé le processus de création de la campagne.