‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

ציון האופטימיזציה וההמלצות

ההמלצות יכולות לשפר את הקמפיינים בכמה דרכים:

להציג תכונות חדשות ורלוונטיות
מנצלים את התקציב בצורה טובה יותר בעזרת הצעות מחיר, מילות מפתח ומודעות משופרות
לשפר את הביצועים והיעילות של הקמפיינים באופן כללי

כדי לשפר את ציוני האופטימיזציה, אתם יכולים להשתמש ב-RecommendationService כדי לאחזר המלצות, ואז ליישם או לדחות אותן בהתאם. אפשר גם להירשם ליישום אוטומטי של המלצות באמצעות RecommendationSubscriptionService.

ציון האופטימיזציה

ציון האופטימיזציה הוא מדד שמעריך את יעילות ההגדרות של חשבון Google Ads ואת ההשפעה שלהן על פוטנציאל הביצועים. הוא זמין ברמת Customer וברמת Campaign.

יש מדדים שקשורים לאופטימיזציה בדוחות customer ו-campaign:

השדה metrics.optimization_score_url מספק קישור עומק לחשבון כדי להציג מידע על ההמלצות הקשורות בממשק המשתמש של Google Ads.
הערך metrics.optimization_score_uplift מציין בכמה ציון האופטימיזציה יגדל אם תיישמו את כל ההמלצות שקשורות אליו. זהו אומדן שמבוסס על כל ההמלצות הזמינות כמכלול, ולא רק על סכום ציוני השיפור של כל המלצה.

כדי לקבץ את ההמלצות שמוחזרות ולסדר אותן, אפשר לפלח את שני המדדים האלה לפי סוג ההמלצה באמצעות segments.recommendation_type בשאילתה.

סוגי המלצות

בטבלה הבאה מפורטים סוגי ההמלצות שנתמכים ב-Google Ads API לאחזור, ליישום ולסגירה של המלצות. אם בחשבון מסוים יש סוגי המלצות בממשק המשתמש של Google Ads שלא נתמכים ב-API, אתם יכולים להשתמש ב-metrics.optimization_score_url כדי לקשר את המשתמשים ישירות לדף ההמלצות בממשק המשתמש של Google Ads, כדי שהם יוכלו לבדוק את ההמלצות האלה ולפעול לפיהן.

סוגי המלצות שנתמכים באופן מלא

RecommendationType	תיאור
`CAMPAIGN_BUDGET`	תיקון קמפיינים שמוגבלים בגלל התקציב
`KEYWORD`	הוספה של מילות מפתח חדשות
`TEXT_AD`	הוספת הצעות למודעה
`TARGET_CPA_OPT_IN`	בידינג לפי יעד עלות להמרה (CPA)
`MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN`	בידינג לפי מקסימום המרות
`MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN`	בידינג לפי מקסימום ערך המרות
`ENHANCED_CPC_OPT_IN`	בידינג עם אופטימיזציית עלות לקליק (eCPC)
`MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN`	בידינג לפי מקסימום קליקים
`OPTIMIZE_AD_ROTATION`	שימוש בסבבי מודעות שעברו אופטימיזציה
`MOVE_UNUSED_BUDGET`	העברת תקציבים לא מנוצלים לתקציבים מוגבלים
`TARGET_ROAS_OPT_IN`	בידינג לפי יעד החזר על הוצאות פרסום (ROAS)
`FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET`	תיקון קמפיינים שצפויים להיות מוגבלים בגלל התקציב בעתיד
`RESPONSIVE_SEARCH_AD`	הוספה של מודעה רספונסיבית לרשת החיפוש
`MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET`	התאמת תקציב הקמפיין כדי להגדיל את החזר ה-ROI
`USE_BROAD_MATCH_KEYWORD`	להשתמש בהתאמה רחבה בקמפיינים שמבוססים על המרות ומוגדר בהם בידינג אוטומטי
`RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET`	הוספת נכסים שמצורפים למודעה של מודעות רספונסיביות לרשת החיפוש למודעה
`RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH`	איך משפרים את החוזק של מודעה רספונסיבית לרשת החיפוש
`DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN`	עדכון קמפיין לשימוש בהרחבה לרשת המדיה
`SEARCH_PARTNERS_OPT_IN`	הרחבת פוטנציאל החשיפה באמצעות שותפי החיפוש של Google
`CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN`	יצירת קהל בהתאמה אישית
`IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH`	איך לשפר את חוזק המודעות בקמפיינים ליצירת ביקוש
`UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX`	שדרוג קמפיין שופינג חכם לקמפיין למיקסום הביצועים
`UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX`	שדרוג קמפיין מקומי מדור קודם לקמפיין למיקסום הביצועים
`SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX`	העברת מוצרים שמטורגטים על ידי קמפיינים רגילים של שופינג אל קמפיינים קיימים למיקסום הביצועים
`MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX`	מעבר ממודעות דינמיות לרשת החיפוש לקמפיינים למיקסום הביצועים
`PERFORMANCE_MAX_OPT_IN`	יצירת קמפיינים למיקסום הביצועים בחשבון
`IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH`	משפרים את חוזק קבוצת הנכסים בקמפיין למיקסום הביצועים לדירוג "מצוין"
`PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN`	הפעלה של התאמת כתובת URL סופית בקמפיינים למיקסום הביצועים
`RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW`	הגדלת יעד העלות להמרה כשהוא נמוך מדי ויש מעט מאוד המרות או שאין המרות בכלל
`FORECASTING_SET_TARGET_ROAS`	הגדלת התקציב לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה, ושינוי שיטת הבידינג מ"מקסימום ערך המרות" ל"יעד החזר על הוצאות פרסום"
`LEAD_FORM_ASSET`	הוספת נכסי השארת פרטים לקמפיין
`CALLOUT_ASSET`	הוספה של נכסי יתרונות מרכזיים ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
`SITELINK_ASSET`	הוספת נכסי Sitelink ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
`CALL_ASSET`	הוספה של נכסי התקשרות ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
`SHOPPING_ADD_AGE_GROUP`	הוספת המאפיין "קבוצת גיל" למוצרים שהורדו בדירוג כי המאפיין הזה חסר
`SHOPPING_ADD_COLOR`	הוספת צבע למוצרים שהורדו בדרגה בגלל שחסר להם צבע
`SHOPPING_ADD_GENDER`	הוספת מגדר למוצרים שהורדו בדרגה בגלל מגדר חסר
`SHOPPING_ADD_GTIN`	להוסיף מספר GTIN (מספר פריט מסחרי גלובלי) למוצרים שהורדו בדירוג בגלל שחסר להם מספר GTIN
`SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS`	הוספת מזהים למוצרים שקיבלו דירוג נמוך כי חסרים להם מזהים
`SHOPPING_ADD_SIZE`	הוספת המידה למוצרים שהורדו בדרגה כי לא צוינה בהם מידה
`SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN`	הוספת מוצרים כדי שהקמפיין יוצג
`SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS`	תיקון מוצרים שנפסלו
`SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS`	יוצרים קמפיין מאסף (catch-all) שמטרגט את כל המוצרים
`SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT`	פתרון בעיות שגורמות להשעיה של חשבון Merchant Center
`SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING`	איך לפתור בעיות שקשורות לאזהרות על השעיה של חשבון Merchant Center
`DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN`	הפעלת תוספי תמונות דינמיים בחשבון
`RAISE_TARGET_CPA`	הגדלת יעד העלות להמרה
`LOWER_TARGET_ROAS`	יעד החזר נמוך יותר על הוצאות פרסום
`FORECASTING_SET_TARGET_CPA`	הגדרת יעד עלות להמרה בקמפיינים שאין בהם יעד כזה, לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה
`SET_TARGET_CPA`	הגדרת יעד עלות להמרה בקמפיינים שלא הוגדר בהם יעד כזה
`SET_TARGET_ROAS`	הגדרת יעד החזר על הוצאות פרסום בקמפיינים שלא הוגדר בהם יעד כזה
`REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST`	עדכון רשימת לקוחות שלא עודכנה ב-90 הימים האחרונים
`IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE`	הוספת Google Tag לדפים נוספים
`CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL`	הוספת יעד המרה באפליקציה ספציפי לקמפיין
`RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW`	הגדלת יעד העלות להמרה כשהוא נמוך מדי בקמפיינים לרשת החיפוש
`LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW`	הקטנת יעד ההחזר על הוצאות הפרסום כשהוא נמוך מדי בקמפיינים לרשת החיפוש
`RAISE_BUDGET_PERFORMANCE_TOO_LOW`	הגדלת התקציב כשהוא נמוך מדי בקמפיינים לרשת החיפוש. זמין החל מv26. פרטי ההמלצה מוחזרים ב-`Recommendation.raise_budget_performance_too_low_recommendation` ומיושמים באמצעות `ApplyRecommendationOperation.raise_budget_performance_too_low`.
`OPTIMIZE_FOR_NEW_CUSTOMERS`	מגדירים ערך המרה מצטבר ללקוחות חדשים כדי לבצע אופטימיזציה של הקמפיינים לצירוף לקוחות חדשים. זמין החל מv26.1. פרטי ההמלצה מוחזרים ב-`Recommendation.optimize_for_new_customers_recommendation` ומיושמים באמצעות `ApplyRecommendationOperation.optimize_for_new_customers`.
`KEYWORD_MATCH_TYPE` (הוצאה משימוש)	הוצא משימוש, צריך להשתמש ב-`USE_BROAD_MATCH_KEYWORD` במקום זאת

אחזור המלצות

כמו רוב הישויות האחרות ב-Google Ads API, מאחזרים אובייקטים מסוג Recommendation באמצעות GoogleAdsService.SearchStream עם שאילתה בשפת השאילתות של Google Ads.

לכל סוג של המלצה, הפרטים מופיעים בשדה ספציפי להמלצה. לדוגמה, פרטי ההמלצה של CAMPAIGN_BUDGET נמצאים בשדה campaign_budget_recommendation, והם מוקפים באובייקט CampaignBudgetRecommendation.

כל השדות הספציפיים להמלצות נמצאים בשדה האיחוד recommendation.

ההשפעה של ההמלצה

בחלק מסוגי ההמלצות, השדה impact של ההמלצה מאוכלס. RecommendationImpact מכיל אומדן של ההשפעה על ביצועי החשבון כתוצאה מיישום ההמלצה. מדדי ההמלצות הבאים זמינים בשדות impact.base_metrics ו-impact.potential_metrics:

impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
video_views

גם כשהשדה impact מאוכלס, זמינות המדדים משתנה בהתאם לסוג ההמלצה ולסוג הקמפיין, בין היתר. באופן כללי, כדאי לבדוק אם מדד ההשפעה זמין לפני שמנסים להשתמש בו.

קוד לדוגמה

הקוד לדוגמה הבא מאחזר את כל ההמלצות הזמינות וההמלצות שנדחו מסוג KEYWORD מחשבון, ומדפיס חלק מהפרטים שלהן:

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.V26.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: str = """
    SELECT
      recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
    FROM recommendation
    WHERE
      recommendation.type = KEYWORD"""

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

operations: List[ApplyRecommendationOperation] = []
for row in response:
    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)
enddetect_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

curl

# Gets keyword recommendations.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   MANAGER_CUSTOMER_ID,
#   OAUTH2_ACCESS_TOKEN:
#     See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers
#     for details.
curl -f --request POST \
"https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/googleAds:search" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
"query": "
  SELECT
    recommendation.campaign,
    recommendation.keyword_recommendation
  FROM recommendation
  WHERE
    recommendation.type = KEYWORD
"
}
EOFdetect_and_apply_recommendations.sh

קדימה

אפשר ליישם או לדחות כל המלצה שמתקבלת.

בהתאם לסוג ההמלצה, ההמלצות יכולות להשתנות מדי יום או אפילו כמה פעמים ביום. במקרים כאלה, השדה resource_name של אובייקט ההמלצה יכול להיות לא רלוונטי אחרי שההמלצה מאוחזרת.

מומלץ לבצע פעולות לגבי ההמלצות זמן קצר אחרי שמאחזרים אותן.

יישום ההמלצות

אפשר ליישם המלצות פעילות או המלצות שנדחו באמצעות השיטה ApplyRecommendation של RecommendationService.

לסוגי המלצות יכולים להיות פרמטרים חובה או אופציונליים. רוב ההמלצות כוללות ערכים מומלצים שמשמשים כברירת מחדל.

אי אפשר להגדיר יישום אוטומטי של המלצות בחשבונות לכל סוגי ההמלצות. עם זאת, אתם יכולים להטמיע התנהגות דומה לסוגי ההמלצות שנתמכים באופן מלא ב-Google Ads API. למידע נוסף, עיינו בדוגמת הקוד של DetectAndApplyRecommendations.

כדי ליישם המלצות עם ערכי פרמטרים ספציפיים, משתמשים בשדה האיחוד apply_parameters של ApplyRecommendationOperation. לכל סוג המלצה מתאים יש שדה משלו. כל סוג המלצה שלא מופיע בשדה apply_parameters לא משתמש בערכי הפרמטרים האלה.

קוד לדוגמה

הקוד הבא מדגים איך ליצור את ApplyRecommendationOperation ואיך לשנות את הערכים המומלצים אם רוצים להחליף אותם בערכים משלכם.

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: GoogleAdsClient, recommendation: str
) -> ApplyRecommendationOperation:
    """Creates a ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        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: ApplyRecommendationOperation = 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 operationdetect_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
enddetect_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::V26::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::V26::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V26::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::V26::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}detect_and_apply_recommendations.pl

curl

בדוגמה הבאה מתבצעת קריאה ל-ApplyRecommendation, ושליחה של פעולות היישום של ההמלצות שנוצרו בקוד הקודם.

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.V26.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: GoogleAdsClient,
    customer_id: str,
    operations: List[ApplyRecommendationOperation],
) -> None:
    """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: ApplyRecommendationResult = (
        recommendation_service.apply_recommendation(
            customer_id=customer_id, operations=operations
        )
    )

    for result in response.results:
        print(
            "Applied a recommendation with resource name: "
            f"'{result.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
enddetect_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

curl

# Applies a recommendation.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   MANAGER_CUSTOMER_ID,
#   OAUTH2_ACCESS_TOKEN:
#     See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers
#     for details.
#
#   RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME: The resource name of the recommendation to
#     apply, from the previous request.
curl -f --request POST \
"https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/recommendations:apply" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
  "operations": [
    {
      "resourceName": "${RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME}"
    }
  ]
}
EOFdetect_and_apply_recommendations.sh

דחיית המלצות

אפשר לדחות המלצות באמצעות RecommendationService. מבנה הקוד דומה ליישום המלצות, אבל במקום זאת משתמשים ב-DismissRecommendationOperation וב-RecommendationService.DismissRecommendation.

פעולות בכמות גדולה וטיפול בשגיאות

גם ApplyRecommendation וגם DismissRecommendation מקבלים עד 100 פעולות לכל בקשה. כששולחים כמה פעולות בבקשה אחת, חשוב לזכור את הדברים הבאים:

שילוב של סוגי המלצות: כברירת מחדל (partial_failure = false), כל הפעולות בבקשה אחת חייבות לטרגט את אותו סוג המלצה. אחרת, ה-API מחזיר את השגיאה RecommendationError.DIFFERENT_TYPES_NOT_SUPPORTED. כדי ליישם או לדחות המלצות מסוגים שונים באותה בקשה, צריך להגדיר את partial_failure כ-true בבקשה, כך שפעולות תקינות יבוצעו באופן עצמאי.
שגיאות במחזור החיים: מכיוון שההמלצות נבדקות באופן דינמי, המצב של המלצה יכול להשתנות בין השליפה שלה לבין הפעולה. אם ההמלצה כבר יושמה, נדחתה או לא רלוונטית יותר, ה-API מחזיר את הערכים RECOMMENDATION_ALREADY_APPLIED,‏ RECOMMENDATION_ALREADY_DISMISSED או RECOMMENDATION_INVALIDATED ב-RecommendationError.

יישום אוטומטי של המלצות

אתם יכולים להשתמש בRecommendationSubscriptionService כדי ליישם באופן אוטומטי המלצות מסוג מסוים.

כדי להירשם לסוג מסוים של המלצה, יוצרים אובייקט RecommendationSubscription, מגדירים את השדה type לאחד מסוגי ההמלצות הנתמכים, ומגדירים את השדה status לערך ENABLED.

סוגי המלצות שנתמכים במינויים

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
SET_TARGET_CPA
SET_TARGET_ROAS
TARGET_CPA_OPT_IN
TARGET_ROAS_OPT_IN
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

אחזור מינויים

כדי לקבל מידע על המינויים להמלצות של חשבון, שולחים שאילתה למשאב recommendation_subscription.

כדי לראות את השינויים שיושמו באופן אוטומטי, שולחים שאילתה למשאב change_event ומסננים את change_event.client_type לפי GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

המלצות בתהליך יצירת הקמפיין

אפשר להשתמש ב-RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות במהלך יצירת הקמפיין, עבור קבוצה נתונה של סוגי המלצות.

הפונקציה GenerateRecommendations מקבלת כקלט מספר לקוח, סוג ערוץ פרסום (חייב להיות SEARCH או PERFORMANCE_MAX), רשימה של סוגי המלצות ליצירה ונקודות נתונים שונות בהתאם לסוגים שצוינו. הוא מפיק רשימה של אובייקטים מסוג Recommendation על סמך הנתונים שאתם מספקים. אם אין מספיק נתונים כדי ליצור המלצה ל-recommendation_types המבוקש, או אם הקמפיין כבר נמצא במצב המומלץ, קבוצת התוצאות לא תכלול המלצה מהסוג הזה. חשוב לוודא שהאפליקציה מטפלת במקרים שבהם לא מוחזרות המלצות לסוגי ההמלצות המבוקשים.

בטבלה הבאה מתוארים סוגי ההמלצות שנתמכים ב-GenerateRecommendations, והשדות שצריך לספק כדי לקבל המלצות מהסוג הזה. מומלץ לשלוח את הבקשה GenerateRecommendations אחרי שנאסף כל המידע שקשור לסוגי ההמלצות המבוקשים. לפרטים נוספים על שדות חובה ושדות אופציונליים, כולל שדות בתצוגת עץ, עיינו במאמרי העזרה.

RecommendationType	שדות חובה	שדות אופציונליים
`CAMPAIGN_BUDGET`	בקמפיינים לרשת החיפוש ובקמפיינים למיקסום הביצועים, צריך למלא את השדות הבאים: `asset_group_info` `final_url` `bidding_strategy_type` בקמפיינים לרשת החיפוש בלבד, צריך למלא גם את השדות הבאים: `country_code` `language_code` ‫`positive_location_id` או `negative_location_id` `ad_group_info.keywords` `bidding_info. bidding_strategy_target_info. target_impression_share_info` אם שיטת הבידינג מוגדרת לערך `TARGET_IMPRESSION_SHARE`	`budget_info` בקמפיינים למיקסום הביצועים, צריך לציין ערך בשדה `merchant_center_account_id` כדי להנחות את `RecommendationsService` ליצור המלצות לקמפיינים למיקסום הביצועים בתחום הקמעונאות, ולא לקמפיינים רגילים למיקסום הביצועים.
`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` הערה: האובייקט `SitelinkAssetRecommendation` שיוחזר יכיל רשימות ריקות. אם התגובה של `GenerateRecommendations` מכילה `SitelinkAssetRecommendation`, אפשר להתייחס אליה כאל אות להוספת נכס Sitelink אחד לפחות לקמפיין.	`campaign_sitelink_count`
`TARGET_CPA_OPT_IN`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`
`TARGET_ROAS_OPT_IN`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`

דוגמה לתהליך השימוש

נניח שהחברה שלכם היא סוכנות פרסום שמספקת למשתמשים תהליך עבודה ליצירת קמפיינים, ואתם רוצים להציע למשתמשים הצעות במהלך התהליך הזה. אתם יכולים להשתמש ב-GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות לפי דרישה, ולשלב את ההמלצות האלה בממשק המשתמש ליצירת קמפיינים.

תהליך השימוש עשוי להיראות כך:

משתמש נכנס לאפליקציה שלכם כדי ליצור קמפיין למיקסום הביצועים.
המשתמש מספק מידע ראשוני כחלק מתהליך יצירת הקמפיין. לדוגמה, הם מספקים פרטים כדי ליצור SitelinkAsset אחת, ובוחרים באפשרות TARGET_SPEND בתור שיטת הבידינג החכמה שלהם.
אתם שולחים GenerateRecommendationsRequest שמגדיר את השדות הבאים:
- ‫campaign_sitelink_count: מוגדר לערך 1, שהוא מספר נכסי ה-Sitelink בקמפיין שנמצא בתהליך עבודה.
- ‫bidding_info: מגדירים את השדה המקונן bidding_strategy_type לערך TARGET_SPEND.
- ‫conversion_tracking_status: מוגדר ל-ConversionTrackingStatus של הלקוח הזה. כדי לדעת איך לאחזר את השדה הזה, אפשר לעיין במדריך לתחילת העבודה בנושא ניהול המרות.
- ‫recommendation_types: מוגדר לערך [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].
- ‫advertising_channel_type: מוגדר לערך PERFORMANCE_MAX.
- ‫customer_id: מזהה הלקוח שיוצר את הקמפיין.
אתם יכולים לקבל את ההמלצות ב-GenerateRecommendationsResponse – במקרה הזה, SitelinkAssetRecommendation ו-MaximizeClicksOptInRecommendation – ולהציע אותן למשתמש על ידי הצגה שלהן בממשק ליצירת קמפיינים. אם המשתמש מקבל הצעה, אתם יכולים לשלב אותה בבקשה ליצירת הקמפיין אחרי שהמשתמש משלים את תהליך בניית הקמפיין.

ציון האופטימיזציה וההמלצות קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

ציון האופטימיזציה

סוגי המלצות

סוגי המלצות שנתמכים באופן מלא

אחזור המלצות

ההשפעה של ההמלצה

קוד לדוגמה

Java

C#‎

PHP

Python

Ruby

Perl

curl

קדימה

יישום ההמלצות

קוד לדוגמה

Java

C#‎

PHP

Python

Ruby

Perl

curl

Java

C#‎

PHP

Python

Ruby

Perl

curl

דחיית המלצות

פעולות בכמות גדולה וטיפול בשגיאות

יישום אוטומטי של המלצות

סוגי המלצות שנתמכים במינויים

אחזור מינויים

המלצות בתהליך יצירת הקמפיין

דוגמה לתהליך השימוש

ציון האופטימיזציה וההמלצות