ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और सुझाव

सुझावों की मदद से, अपने कैंपेन को कुछ तरीकों से बेहतर बनाया जा सकता है:

  • नई और काम की सुविधाओं के बारे में बताना
  • बेहतर बिड, कीवर्ड, और विज्ञापनों की मदद से, अपने बजट का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाएं
  • अपने कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस और असर को बेहतर बनाना

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, RecommendationService का इस्तेमाल करके सुझावों को वापस लाया जा सकता है. इसके बाद, उन्हें लागू या खारिज किया जा सकता है. RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, सुझावों के अपने-आप लागू होने की सुविधा को भी चालू किया जा सकता है.

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर से यह अनुमान लगाया जाता है कि आपका Google Ads खाता कैसा परफ़ॉर्म करेगा. यह Customer और Campaign लेवल पर उपलब्ध होता है.

customer और campaign रिपोर्ट के लिए, ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ी मेट्रिक उपलब्ध हैं:

  1. metrics.optimization_score_url, खाते में एक डीप लिंक उपलब्ध कराता है. इससे Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, काम के सुझावों की जानकारी देखी जा सकती है.
  2. metrics.optimization_score_uplift से पता चलता है कि अगर सभी सुझाव लागू किए जाते हैं, तो ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर कितना बढ़ेगा. यह अनुमान, उपलब्ध सभी सुझावों के आधार पर लगाया जाता है. यह हर सुझाव के लिए, अपलिफ़्ट स्कोर का कुल योग नहीं होता.

सुझावों को ग्रुप में बांटने और क्रम से लगाने के लिए, इन दोनों मेट्रिक को सुझाव के टाइप के हिसाब से सेगमेंट किया जा सकता है. इसके लिए, अपनी क्वेरी में segments.recommendation_type का इस्तेमाल करें.

सुझाव के टाइप

यहां दी गई टेबल में, Google Ads API में काम करने वाले सुझावों के टाइप की सूची दी गई है. इनका इस्तेमाल, सुझावों को वापस पाने, लागू करने, और खारिज करने के लिए किया जाता है. अगर किसी खाते में Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में ऐसे सुझाव मौजूद हैं जो एपीआई में काम नहीं करते, तो उपयोगकर्ताओं को सीधे Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में मौजूद सुझाव वाले पेज पर लिंक करने के लिए, metrics.optimization_score_url का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे उपयोगकर्ता उन सुझावों की समीक्षा कर सकते हैं और उन पर कार्रवाई कर सकते हैं.

सुझावों के टाइप, जो पूरी तरह से काम करते हैं

RecommendationType ब्यौरा
CAMPAIGN_BUDGET बजट की कमी वाले कैंपेन ठीक करना
KEYWORD नए कीवर्ड जोड़ें
TEXT_AD विज्ञापन सुझाव जोड़ें
TARGET_CPA_OPT_IN टारगेट सीपीए की मदद से बिड करना
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN कन्वर्ज़न बढ़ाने की रणनीति के साथ बिड करना
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति के साथ बिडिंग करना
ENHANCED_CPC_OPT_IN बेहतर सीपीसी की मदद से बिड करना
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN क्लिक बढ़ाने के लिए रणनीति का इस्तेमाल करके बिड करना
OPTIMIZE_AD_ROTATION ऑप्टिमाइज़ किए गए विज्ञापन रोटेशन का इस्तेमाल करना
MOVE_UNUSED_BUDGET इस्तेमाल नहीं किए गए बजट को सीमित बजट वाले कैंपेन में लगाएं
TARGET_ROAS_OPT_IN टारगेट आरओएएस की मदद से बिड करना
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET उन कैंपेन को ठीक करें जिनमें आने वाले समय में बजट की कमी होने की संभावना है
RESPONSIVE_SEARCH_AD रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन (सर्च क्वेरी के हिसाब से ढल जाने वाला विज्ञापन) जोड़ें
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET आरओआई बढ़ाने के लिए, कैंपेन के बजट में बदलाव करना
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD ऑटोमेटेड बिडिंग की सुविधा वाले कन्वर्ज़न-आधारित कैंपेन के लिए, ब्रॉड मैच का इस्तेमाल करें
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET किसी विज्ञापन में रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन (सर्च क्वेरी के हिसाब से ढल जाने वाले विज्ञापन) की ऐसेट जोड़ना
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन की क्वालिटी को बेहतर बनाना
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN डिसप्ले एक्सपैंशन का इस्तेमाल करने के लिए, किसी कैंपेन को अपडेट करना
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Google की सर्च पार्टनर वेबसाइटों की मदद से, ज़्यादा लोगों तक पहुंचें
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN कस्टम ऑडियंस बनाएं
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH मांग बढ़ाने में मदद करने वाले कैंपेन में विज्ञापनों की क्वालिटी को बेहतर बनाना
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX स्मार्ट शॉपिंग कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX किसी लेगसी लोकल कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX स्टैंडर्ड शॉपिंग कैंपेन से टारगेट किए गए ऑफ़र को, मौजूदा परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में माइग्रेट करना
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX डाइनैमिक सर्च विज्ञापनों को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में माइग्रेट करना
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN अपने खाते में परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाना
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के ऐसेट ग्रुप की क्वालिटी को "बहुत बढ़िया" रेटिंग तक बेहतर बनाएं
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, फ़ाइनल यूआरएल एक्सपैंशन की सुविधा चालू करना
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW टारगेट सीपीए बहुत कम होने और बहुत कम या कोई कन्वर्ज़न न होने पर, टारगेट सीपीए बढ़ाएं
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS त्योहारों पर होने वाले इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं, जिससे ट्रैफ़िक बढ़ने का अनुमान है. साथ ही, बिडिंग की रणनीति को कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने से बदलकर टारगेट आरओएएस पर सेट करें
LEAD_FORM_ASSET किसी कैंपेन में लीड फ़ॉर्म ऐसेट जोड़ना
CALLOUT_ASSET कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉलआउट ऐसेट जोड़ना
SITELINK_ASSET कैंपेन या ग्राहक लेवल पर साइटलिंक ऐसेट जोड़ना
CALL_ASSET कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉल ऐसेट जोड़ना
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP उन ऑफ़र में उम्र समूह एट्रिब्यूट जोड़ें जिनकी रैंकिंग, उम्र समूह एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से कम की गई है
SHOPPING_ADD_COLOR उन ऑफ़र में रंग जोड़ें जिनका दर्जा, रंग की जानकारी मौजूद न होने की वजह से घटाया गया है
SHOPPING_ADD_GENDER उन ऑफ़र में जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिनकी रैंकिंग, जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से कम की गई है
SHOPPING_ADD_GTIN जिन ऑफ़र में GTIN मौजूद नहीं है और इस वजह से उनकी रैंकिंग कम कर दी गई है उनमें GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS उन ऑफ़र में ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें जिनकी रैंकिंग, आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से कम हो गई है
SHOPPING_ADD_SIZE उन ऑफ़र में साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिनकी रैंकिंग साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से कम की गई है
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN कैंपेन में प्रॉडक्ट जोड़ें, ताकि उनके विज्ञापन दिखाए जा सकें
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट से जुड़ी गड़बड़ी को ठीक करना
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS सभी ऑफ़र को टारगेट करने वाला कैच-ऑल कैंपेन बनाएं
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Merchant Center खाते के निलंबन की समस्याओं को ठीक करना
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Merchant Center खाते के निलंबन की चेतावनी से जुड़ी समस्याओं को ठीक करना
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN खाते में डाइनैमिक इमेज एक्सटेंशन चालू करना
RAISE_TARGET_CPA टारगेट सीपीए बढ़ाएं
LOWER_TARGET_ROAS कम टारगेट आरओएएस
FORECASTING_SET_TARGET_CPA जिन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट नहीं किया गया है उनके लिए टारगेट सीपीए सेट करें. ऐसा, सीज़न के हिसाब से होने वाले किसी इवेंट से पहले करें, जिससे ट्रैफ़िक बढ़ने का अनुमान है
SET_TARGET_CPA उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनके लिए कोई टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है
SET_TARGET_ROAS उन कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस सेट करें जिनके लिए कोई टारगेट आरओएएस तय नहीं किया गया है
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST ऐसी ग्राहक सूची को अपडेट करना जिसे पिछले 90 दिनों में अपडेट नहीं किया गया है
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE ज़्यादा पेजों पर Google टैग डिप्लॉय करना
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL कैंपेन के हिसाब से ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न लक्ष्य जोड़ना
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW सर्च कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए बहुत कम होने पर उसे बढ़ाना
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW सर्च कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस बहुत कम होने पर, उसे कम करना
RAISE_BUDGET_PERFORMANCE_TOO_LOW सर्च कैंपेन के लिए बजट बहुत कम होने पर, उसे बढ़ाएं. v26 से उपलब्ध है. सुझाव की जानकारी, Recommendation.raise_budget_performance_too_low_recommendation में दिखाई जाती है और ApplyRecommendationOperation.raise_budget_performance_too_low का इस्तेमाल करके लागू की जाती है.
OPTIMIZE_FOR_NEW_CUSTOMERS नए ग्राहकों के लिए इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न वैल्यू सेट करें, ताकि कैंपेन को नए ग्राहक हासिल करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सके. यह सुविधा v26.1 से उपलब्ध है. सुझाव की जानकारी, Recommendation.optimize_for_new_customers_recommendation में दिखाई जाती है और ApplyRecommendationOperation.optimize_for_new_customers का इस्तेमाल करके लागू की जाती है.
KEYWORD_MATCH_TYPE (अब काम नहीं करता है) अब इसका इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. इसके बजाय, USE_BROAD_MATCH_KEYWORD का इस्तेमाल करें

सुझाव पाना

Google Ads API में मौजूद ज़्यादातर अन्य इकाइयों की तरह, Recommendation ऑब्जेक्ट को फ़ेच करने के लिए, Google Ads क्वेरी लैंग्वेज क्वेरी के साथ GoogleAdsService.SearchStream का इस्तेमाल किया जाता है.

हर तरह के सुझाव के लिए, उससे जुड़े फ़ील्ड में जानकारी दी जाती है. उदाहरण के लिए, CAMPAIGN_BUDGET सुझाव की जानकारी campaign_budget_recommendation फ़ील्ड में होती है और इसे CampaignBudgetRecommendation ऑब्जेक्ट में रैप किया जाता है.

recommendation यूनियन फ़ील्ड में, सुझाव से जुड़े सभी फ़ील्ड ढूंढें.

सुझाव का असर

कुछ तरह के सुझाव, सुझाव के impact फ़ील्ड में अपने-आप भर जाते हैं. RecommendationImpact में, सुझाव लागू करने से खाते की परफ़ॉर्मेंस पर पड़ने वाले असर का अनुमान शामिल होता है. impact.base_metrics और impact.potential_metrics फ़ील्ड में, सुझाव से जुड़ी ये मेट्रिक उपलब्ध हैं:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

impact फ़ील्ड में जानकारी भरने के बाद भी, मेट्रिक की उपलब्धता कई बातों पर निर्भर करती है. जैसे, सुझाव का टाइप, कैंपेन का टाइप वगैरह. आम तौर पर, असर दिखाने वाली किसी भी मेट्रिक का इस्तेमाल करने से पहले, यह देख लें कि वह उपलब्ध है या नहीं.

कोड का उदाहरण

यहां दिए गए सैंपल कोड की मदद से, किसी खाते से KEYWORD टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को वापस लाया जा सकता है. साथ ही, उनकी कुछ जानकारी को प्रिंट किया जा सकता है:

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));
    }
  }

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;
}

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());
}

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)
    )

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

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);
  });

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
"
}
EOF

कार्रवाई करें

वापस लाए गए किसी भी सुझाव को लागू या खारिज किया जा सकता है.

सुझाव के टाइप के आधार पर, सुझावों में रोज़ या दिन में कई बार बदलाव हो सकता है. ऐसा होने पर, सुझाव मिलने के बाद, सुझाव ऑब्जेक्ट का resource_name पुराना हो सकता है.

सुझाव मिलने के तुरंत बाद उन पर कार्रवाई करना अच्छा होता है.

सुझावों को लागू करना

RecommendationService के ApplyRecommendation तरीके का इस्तेमाल करके, चालू या खारिज किए गए सुझावों को लागू किया जा सकता है.

सुझाव के टाइप में, ज़रूरी या वैकल्पिक पैरामीटर हो सकते हैं. ज़्यादातर सुझावों के साथ, सुझाई गई वैल्यू भी मिलती हैं. इनका इस्तेमाल डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है.

सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा को सभी तरह के सुझावों के लिए सेट नहीं किया जा सकता. हालांकि, Google Ads API के साथ काम करने वाले सुझावों के लिए, इसी तरह का व्यवहार लागू किया जा सकता है. ज़्यादा जानने के लिए, DetectAndApplyRecommendations कोड का उदाहरण देखें.

खास पैरामीटर वैल्यू के साथ सुझाव लागू करने के लिए, ApplyRecommendationOperation के apply_parameters यूनियन फ़ील्ड का इस्तेमाल करें. काम के हर सुझाव टाइप का अपना फ़ील्ड होता है. सुझाव का ऐसा कोई भी टाइप जो apply_parameters फ़ील्ड में मौजूद नहीं है वह इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं करता.

कोड का उदाहरण

यहां दिए गए कोड से, ApplyRecommendationOperation बनाने का तरीका पता चलता है. साथ ही, यह भी पता चलता है कि सुझाई गई वैल्यू को अपनी वैल्यू से बदलने के लिए, उन्हें कैसे बदला जाए.

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();
}

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;
}

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;
}

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 operation

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

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;
}

curl

अगले उदाहरण में, ApplyRecommendation को कॉल किया गया है. इससे, पिछले कोड में बनाए गए सुझाव लागू करने के ऑपरेशन भेजे जाते हैं.

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());
}

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);
    }
}

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
        );
    }
}

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}'."
        )

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

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};
}

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}"
    }
  ]
}
EOF

सुझावों को खारिज करना

RecommendationService का इस्तेमाल करके, सुझावों को खारिज किया जा सकता है. कोड का स्ट्रक्चर, सुझाव लागू करने जैसा ही होता है. हालांकि, इसके बजाय DismissRecommendationOperation और RecommendationService.DismissRecommendation का इस्तेमाल किया जाता है.

एक साथ कई कार्रवाइयां करना और गड़बड़ी ठीक करना

ApplyRecommendation और DismissRecommendation, दोनों में हर अनुरोध के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 100 कार्रवाइयां की जा सकती हैं. एक ही अनुरोध में कई कार्रवाइयां भेजते समय, इन बातों का ध्यान रखें:

  • सुझाव के अलग-अलग टाइप को मिलाना: डिफ़ॉल्ट रूप से (partial_failure = false), एक अनुरोध में मौजूद सभी कार्रवाइयों को सुझाव के एक ही टाइप को टारगेट करना चाहिए. ऐसा न होने पर, एपीआई RecommendationError.DIFFERENT_TYPES_NOT_SUPPORTED दिखाता है. एक ही अनुरोध में अलग-अलग तरह के सुझावों को लागू करने या खारिज करने के लिए, अनुरोध पर partial_failure को true पर सेट करें, ताकि मान्य कार्रवाइयां अलग-अलग तौर पर पूरी हो सकें.
  • लाइफ़साइकल से जुड़ी गड़बड़ियां: सुझावों का आकलन डाइनैमिक तरीके से किया जाता है. इसलिए, सुझाव पाने और उस पर कार्रवाई करने के बीच, सुझाव की स्थिति बदल सकती है. अगर कोई सुझाव पहले ही लागू किया जा चुका है, खारिज किया जा चुका है या अब लागू नहीं होता है, तो एपीआई RecommendationError में RECOMMENDATION_ALREADY_APPLIED, RECOMMENDATION_ALREADY_DISMISSED या RECOMMENDATION_INVALIDATED दिखाता है.

अपने-आप लागू होने वाले सुझाव

RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, किसी खास तरह के सुझावों को अपने-आप लागू होने के लिए सेट किया जा सकता है.

किसी खास तरह के सुझाव की सदस्यता लेने के लिए, RecommendationSubscription ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, type फ़ील्ड को, सुझाव के लिए इस्तेमाल किए जा सकने वाले टाइप में से किसी एक पर सेट करें. साथ ही, status फ़ील्ड को ENABLED पर सेट करें.

सदस्यता के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप

  • 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

सदस्यताएं वापस पाना

किसी खाते के सुझाव की सदस्यताओं के बारे में जानकारी पाने के लिए, recommendation_subscription संसाधन को क्वेरी करें.

अपने-आप लागू हुए बदलावों को देखने के लिए, change_event रिसॉर्स को क्वेरी करें. साथ ही, change_event.client_type को GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION पर फ़िल्टर करें.

कैंपेन बनाते समय मिलने वाले सुझाव

RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल करके, कैंपेन बनाते समय सुझाव जनरेट किए जा सकते हैं. ये सुझाव, पहले से तय किए गए सुझावों के टाइप के लिए जनरेट किए जा सकते हैं.

GenerateRecommendations, इनपुट के तौर पर ग्राहक आईडी, विज्ञापन के लिए चैनल का टाइप, जनरेट किए जाने वाले सुझावों के टाइप की सूची, और तय किए गए टाइप के आधार पर अलग-अलग डेटा पॉइंट स्वीकार करता है. विज्ञापन के लिए चैनल का टाइप, SEARCH या PERFORMANCE_MAX होना चाहिए. यह आपके दिए गए डेटा के आधार पर, Recommendation ऑब्जेक्ट की सूची दिखाता है. अगर अनुरोध किए गए recommendation_types के लिए सुझाव जनरेट करने के लिए ज़रूरत के मुताबिक डेटा नहीं है या कैंपेन पहले से ही सुझाई गई स्थिति में है, तो नतीजे के सेट में उस टाइप का सुझाव शामिल नहीं होगा. पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन उस स्थिति को मैनेज करता हो जहां अनुरोध किए गए सुझावों के टाइप के लिए, कोई सुझाव नहीं मिलता.

नीचे दी गई टेबल में, सुझावों के उन टाइप के बारे में बताया गया है जो GenerateRecommendations के साथ काम करते हैं. साथ ही, उन फ़ील्ड के बारे में बताया गया है जिन्हें आपको भरना होगा, ताकि आपको उस टाइप के सुझाव मिल सकें. सबसे सही तरीका यह है कि सुझाई गई सभी तरह की ज़रूरी जानकारी इकट्ठा करने के बाद, GenerateRecommendations अनुरोध भेजें. ज़रूरी और वैकल्पिक फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें. इसमें नेस्ट किए गए फ़ील्ड भी शामिल हैं.

RecommendationType ज़रूरी फ़ील्ड ये फ़ील्ड ज़रूरी नहीं हैं
CAMPAIGN_BUDGET सर्च और परफ़ॉर्मेंस मैक्स, दोनों कैंपेन के लिए ये फ़ील्ड ज़रूरी हैं:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
सिर्फ़ सर्च कैंपेन के लिए, इन फ़ील्ड में जानकारी डालना भी ज़रूरी है:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id या negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     अगर बिडिंग की रणनीति को TARGET_IMPRESSION_SHARE पर सेट किया गया है
  • budget_info
  • परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, merchant_center_account_id फ़ील्ड में कोई वैल्यू डालें. इससे RecommendationsService को स्टैंडर्ड परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के बजाय, रीटेल परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए सुझाव जनरेट करने का निर्देश मिलता है.
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
ध्यान दें: नतीजे में मिले SitelinkAssetRecommendation ऑब्जेक्ट में खाली सूचियां होंगी. अगर GenerateRecommendations रिस्पॉन्स में SitelinkAssetRecommendation शामिल है, तो इसे कैंपेन में कम से कम एक साइटलिंक ऐसेट जोड़ने के सिग्नल के तौर पर माना जा सकता है.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

इस्तेमाल के फ़्लो का उदाहरण

मान लें कि आपकी कंपनी एक विज्ञापन एजेंसी है, जो उपयोगकर्ताओं को कैंपेन बनाने का वर्कफ़्लो उपलब्ध कराती है. साथ ही, आपको उस फ़्लो के दौरान उपयोगकर्ताओं को सुझाव देने हैं. GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल करके, मांग पर सुझाव जनरेट किए जा सकते हैं. साथ ही, उन सुझावों को कैंपेन बनाने वाले यूज़र इंटरफ़ेस में शामिल किया जा सकता है.

इस्तेमाल करने का तरीका कुछ ऐसा हो सकता है:

  1. कोई उपयोगकर्ता, परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाने के लिए आपके ऐप्लिकेशन पर आता है.

  2. उपयोगकर्ता, कैंपेन बनाने के फ़्लो के हिस्से के तौर पर कुछ शुरुआती जानकारी देता है. उदाहरण के लिए, वे एक SitelinkAsset बनाने के लिए जानकारी देते हैं और स्मार्ट बिडिंग की रणनीति के तौर पर TARGET_SPEND को चुनते हैं.

  3. आपने GenerateRecommendationsRequest भेजा है, जो इन फ़ील्ड को सेट करता है:

    • campaign_sitelink_count: इसे 1 पर सेट करें. यह प्रोग्रेस में चल रहे कैंपेन में मौजूद साइटलिंक ऐसेट की संख्या है.

    • bidding_info: नेस्ट किए गए bidding_strategy_type फ़ील्ड को TARGET_SPEND पर सेट करें.

    • conversion_tracking_status: इस ग्राहक के ConversionTrackingStatus पर सेट करें. इस फ़ील्ड को वापस पाने के तरीके के बारे में जानने के लिए, कन्वर्ज़न मैनेजमेंट के लिए शुरू करने की गाइड पर जाएं.

    • recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] पर सेट करें.

    • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX पर सेट करें.

    • customer_id: इसे कैंपेन बनाने वाले ग्राहक के आईडी पर सेट करें.

  4. GenerateRecommendationsResponse — इस मामले में, SitelinkAssetRecommendation और MaximizeClicksOptInRecommendation — में दिए गए सुझावों को अपनाएं और उन्हें कैंपेन बनाने वाले इंटरफ़ेस में दिखाकर, उपयोगकर्ता को सुझाव दें. अगर उपयोगकर्ता कोई सुझाव स्वीकार करता है, तो कैंपेन बनाने का फ़्लो पूरा होने के बाद, उसे कैंपेन बनाने के अनुरोध में शामिल किया जा सकता है.