ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और सुझाव

वीडियो: गहराई से जानें

सुझावों की मदद से, आपके कैंपेन को बेहतर बनाया जा सकता है. इसके लिए ये कुछ तरीके हैं:

• नई और काम की सुविधाएं देना
• बेहतर बोलियों, कीवर्ड, और विज्ञापनों की सहायता से अपने बजट में ज़्यादा से ज़्यादा लाभ उठाएं
• अपने कैंपेन की पूरी परफ़ॉर्मेंस को बेहतर करें और उन्हें ज़्यादा असरदार बनाएं

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, RecommendationService का इस्तेमाल करके सुझावों को फिर से पाएं. इसके बाद, उन्हें लागू करें या खारिज करें. Google Ads API के वर्शन 15 से, RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, अपने-आप लागू होने वाले सुझावों की सदस्यता भी ली जा सकती है.

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

वीडियो: ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर यह बताता है कि आपका Google Ads खाता कितना बेहतर परफ़ॉर्म करने के लिए सेट किया गया है. साथ ही, यह Customer और Campaign लेवल पर उपलब्ध होता है.

Customer.optimization_score_weight सिर्फ़ नॉन-मैनेजर खातों के लिए उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल, कई खातों के कुल ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाने के लिए किया जाता है. खातों का ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का महत्व पाएं और उन्हें एक साथ गुणा करें (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) ताकि पूरे ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाया जा सके.

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

1. metrics.optimization_score_url में, Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में मिलते-जुलते सुझावों की जानकारी देखने के लिए, खाते के अंदर एक डीप लिंक दिया जाता है.
2. metrics.optimization_score_uplift से पता चलता है कि मिलते-जुलते सभी सुझाव लागू करने पर ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर कितना बढ़ेगा. यह अनुमान, सभी उपलब्ध सुझावों के आधार पर लगाया गया है. यह सिर्फ़ हर सुझाव के लिए प्रमोशन से जुड़ी बढ़ोतरी के स्कोर को जोड़ने पर नहीं, बल्कि कुल वैल्यू पर आधारित है.

दिखाए गए सुझावों को ग्रुप में बांटने और उन्हें क्रम से लगाने के लिए, इन दोनों मेट्रिक को सुझाव के प्रकार के हिसाब से सेगमेंट में बांटा जा सकता है. इसके लिए, segments.recommendation_type का इस्तेमाल करें और अपनी क्वेरी में ऐसा करें.

सुझाव के टाइप

पूरी तरह से काम करने वाले सुझाव के टाइप

RecommendationType	ब्यौरा
CAMPAIGN_BUDGET	बजट की कमी वाले कैंपेन ठीक करें
KEYWORD	नए कीवर्ड जोड़ें
TEXT_AD	विज्ञापन सुझाव जोड़ें
TARGET_CPA_OPT_IN	टारगेट सीपीए के साथ बोली लगाएं
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN	'कन्वर्ज़न बढ़ाएं' के साथ बोली लगाएं
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN	कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति की मदद से बिड करें
ENHANCED_CPC_OPT_IN	बेहतर CPC के साथ बोली लगाएं
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN	'क्लिक बढ़ाएं' के साथ बोली लगाएं
OPTIMIZE_AD_ROTATION	ऑप्टिमाइज़ किए गए विज्ञापन रोटेशन का उपयोग करें
MOVE_UNUSED_BUDGET	इस्तेमाल नहीं किए गए बजट को सीमित बजट में इस्तेमाल करें
TARGET_ROAS_OPT_IN	टारगेट आरओएएस के साथ बिड
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET	उन कैंपेन को ठीक करें जिनका आने वाले समय में बजट की कमी हो सकती है
RESPONSIVE_SEARCH_AD	नया रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन जोड़ें
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET	लागत पर मुनाफ़ा (आरओआई) बढ़ाने के लिए कैंपेन बजट में बदलाव करना
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD	ऑटोमेटेड बिडिंग (बिड अपने-आप सेट होना) की सुविधा वाले कन्वर्ज़न पर आधारित कैंपेन के लिए, ब्रॉड मैच का इस्तेमाल करें
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET	किसी विज्ञापन में रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन एसेट जोड़ना
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH	रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन की खूबियों को बेहतर बनाएं
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN	'Display एक्सपैंशन' का इस्तेमाल करने के लिए, कैंपेन अपडेट करना
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN	Google सर्च पार्टनर के साथ पहुंच का विस्तार करें
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN	कस्टम ऑडियंस बनाएं
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH	विज्ञापन की मांग बढ़ाने में मदद करने वाले कैंपेन में, विज्ञापनों को बेहतर बनाएं
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	स्मार्ट शॉपिंग कैंपेन को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में अपग्रेड करना
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	लेगसी लोकल कैंपेन को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में अपग्रेड करना
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX	रेगुलर शॉपिंग कैंपेन से टारगेट किए गए ऑफ़र को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले मौजूदा कैंपेन में माइग्रेट करें
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX	डाइनैमिक सर्च विज्ञापनों वाले कैंपेन को बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में माइग्रेट करना
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN	अपने खाते में, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन बनाएं
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH	परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन की ऐसेट ग्रुप की खूबियों को, "बहुत बढ़िया" रेटिंग पर सेट करें
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN	बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन के लिए, फ़ाइनल यूआरएल एक्सपैंशन की सुविधा चालू करें
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW	जब टारगेट सीपीए बहुत कम हो और बहुत कम या कोई कन्वर्ज़न न हो, तब इसे बढ़ाएं
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS	सीज़न के मुताबिक होने वाले ऐसे इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं जिससे ट्रैफ़िक बढ़ने का अनुमान है. साथ ही, बिडिंग की रणनीति को कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति से टारगेट आरओएएस में बदलें
LEAD_FORM	किसी कैंपेन में लीड फ़ॉर्म एसेट जोड़ना
CALLOUT_ASSET	कैंपेन या ग्राहक के लेवल पर कॉलआउट एसेट जोड़ें
SITELINK_ASSET	साइटलिंक एसेट को कैंपेन या ग्राहक के लेवल पर जोड़ना
CALL_ASSET	कॉल एसेट को कैंपेन या ग्राहक लेवल पर जोड़ें
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP	जिन ऑफ़र में उम्र समूह की जानकारी मौजूद नहीं होने की वजह से दर्जा घटाया गया है उनमें उम्र समूह एट्रिब्यूट जोड़ें
SHOPPING_ADD_COLOR	उन ऑफ़र में रंग जोड़ें जो रंग मौजूद न होने की वजह से नीचे दिए गए हैं
SHOPPING_ADD_GENDER	ऐसे ऑफ़र में जेंडर जोड़ें जिन्हें लिंग की जानकारी मौजूद न होने की वजह से अवनत किया गया है
SHOPPING_ADD_GTIN	उन ऑफ़र में GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें जिनका GTIN मौजूद न होने की वजह से उन्हें कम कर दिया गया है
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS	ऐसे ऑफ़र के लिए ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें जिनमें आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से, उन्हें कम किया गया है
SHOPPING_ADD_SIZE	उन ऑफ़र में साइज़ जोड़ें जो साइज़ की जानकारी मौजूद न होने की वजह से अवनत किए गए हैं
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN	विज्ञापन दिखाने के लिए कैंपेन के लिए प्रॉडक्ट जोड़ें
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS	अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट से जुड़ी गड़बड़ी को ठीक करें
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 से जुड़ी 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 करें
RAISE_TARGET_CPA	टारगेट सीपीए बढ़ाएं
LOWER_TARGET_ROAS	कम टारगेट आरओएएस
FORECASTING_SET_TARGET_CPA	ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी का अनुमान लगाने वाले सीज़नल इवेंट से पहले, उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनमें कोई तय नहीं है
SET_TARGET_CPA	उन कैंपेन के लिए टारगेट CPA सेट करें, जिनमें कोई तय नहीं है
SET_TARGET_ROAS	उन कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस सेट करें जिनमें कोई तय नहीं है
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST	ऐसी ग्राहक सूची अपडेट करें जिसे पिछले 90 दिनों में अपडेट नहीं किया गया है
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE	Google टैग को ज़्यादा पेजों पर डिप्लॉय करना
CALLOUT_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है)	अब काम नहीं करता. इसके बजाय, CALLOUT_ASSET का इस्तेमाल करें
SITELINK_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है)	अब काम नहीं करता. इसके बजाय, SITELINK_ASSET का इस्तेमाल करें
CALL_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है)	अब काम नहीं करता. इसके बजाय, CALL_ASSET का इस्तेमाल करें
KEYWORD_MATCH_TYPE (अब सेवा में नहीं है)	अब काम नहीं करता. इसके बजाय, USE_BROAD_MATCH_KEYWORD का इस्तेमाल करें

ज़्यादा जानने के लिए यह वीडियो देखें

काम न करने वाले टाइप मैनेज करें

सुझाव फिर से पाएं

वीडियो: लाइव कोडिंग

Google Ads API की दूसरी इकाइयों की तरह, Recommendation ऑब्जेक्ट को GoogleAdsService.SearchStream Google Ads क्वेरी लैंग्वेज क्वेरी का इस्तेमाल करके फ़ेच किया जाता है.

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

recommendation यूनियन फ़ील्ड में, सुझाव वाले सभी खास फ़ील्ड देखें.

सुझाव का असर

कुछ सुझाव के टाइप, सुझाव के impact फ़ील्ड में अपने-आप जानकारी भर देते हैं. RecommendationImpact इसमें एक अनुमान होता है कि सुझाव लागू करने से, खाते की परफ़ॉर्मेंस पर क्या असर होगा. यहां दिए गए सुझाव वाली मेट्रिक, impact.base_metrics और impact.potential_metrics फ़ील्ड में उपलब्ध हैं:

• impressions

• clicks

• cost_micros

• conversions

• all_conversions (Google Ads API के वर्शन 16 में उपलब्ध है)

• video_views

कोड का उदाहरण

यहां दिया गया सैंपल कोड, किसी खाते से KEYWORD टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को फिर से हासिल करता है और उनकी कुछ जानकारी को प्रिंट करता 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));
    }
  }
DetectAndApplyRecommendations.java
      

C#

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V16.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
      

कार्रवाई करें

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

सुझाव के प्रकार के आधार पर, सुझाव हर दिन या दिन में कई बार बदल सकते हैं. ऐसा होने पर, सुझाव को वापस लाने के बाद, सुझाव के ऑब्जेक्ट का resource_name पुराना हो सकता है.

डेटा वापस पाने के तुरंत बाद, सुझावों पर कार्रवाई करना अच्छा रहता है.

सुझावों को लागू करना

वीडियो: सुझावों को लागू करना

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

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

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

खास पैरामीटर वैल्यू वाले सुझावों को लागू करने के लिए, ApplyRecommendationOperation के apply_parameters यूनियन फ़ील्ड का इस्तेमाल करें. हर तरह के सही सुझाव का अपना फ़ील्ड होता है. apply_parameters फ़ील्ड में शामिल नहीं किया गया कोई भी सुझाव टाइप, इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं करता है.

अहम जानकारी: नए कीवर्ड जोड़ने के सुझाव के ज़रिए सुझाए गए कीवर्ड लागू करते समय, यह पक्का करना आपकी ज़िम्मेदारी है कि कीवर्ड डालने के बाद आपके विज्ञापन, विज्ञापन नीतियों का पालन करते हों.

कोड का उदाहरण

इस कोड में ApplyRecommendationOperation बनाने और सुझाई गई वैल्यू को बदलने के तरीके के बारे में बताया गया है.

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::V16::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::V16::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V16::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::V16::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl
      

अगले उदाहरण में, कॉल ApplyRecommendation को कॉल किया गया है. इसमें पिछले कोड में लागू किए गए, लागू किए गए सुझाव वाली कार्रवाइयां भेजी गई 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());
}
DetectAndApplyRecommendations.java
      

C#

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V16.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
      

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

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अपने-आप लागू होने वाले सुझाव

किसी खास तरह के सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा को चालू करने के लिए, RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह सुविधा Google Ads API के v15 वर्शन से शुरू होती है.

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

सदस्यता के साथ काम करने वाले अलग-अलग तरह के सुझाव

• 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

सदस्यताएं वापस पाना

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

अपने-आप लागू हुए बदलावों को देखने के लिए, change_event संसाधन के लिए क्वेरी करें. इसके लिए, change_client_type को GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION पर फ़िल्टर करें.

कैंपेन बनाने के लिए सुझाव

Google Ads API के वर्शन 16 से, कैंपेन बनाते समय सुझाव जनरेट करने के लिए, RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह सुझाव, अलग-अलग तरह के सुझावों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.

GenerateRecommendations, एक ग्राहक आईडी के तौर पर इनपुट को स्वीकार करता है. यह एक तरह का विज्ञापन चैनल है जो SEARCH या PERFORMANCE_MAX जनरेट करने के लिए सुझाव के टाइप की सूची होनी चाहिए. साथ ही, बताए गए टाइप के आधार पर अलग-अलग डेटा पॉइंट भी होने चाहिए. यह आपके दिए गए डेटा के आधार पर, Recommendation ऑब्जेक्ट की एक सूची दिखाता है. अगर अनुरोध किए गए recommendation_types के लिए सुझाव जनरेट करने के लिए ज़रूरी डेटा नहीं है या कैंपेन पहले से सुझाई गई स्थिति में है, तो नतीजे के सेट में उस टाइप के लिए सुझाव नहीं होगा. पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन ऐसे मामले को हैंडल करता हो जहां, अनुरोध किए गए सुझाव के टाइप के लिए कोई सुझाव नहीं दिखता.

अहम जानकारी: जब किसी तरह के सुझाव के लिए ज़रूरत के मुताबिक डेटा नहीं दिया जाता, तो RecommendationService से गड़बड़ियां नहीं मिलती. दस्तावेज़ से यह तय करें कि कौनसा डेटा देना है.

इस टेबल में बताया गया है कि GenerateRecommendations किस तरह के सुझाव इस्तेमाल करता है. साथ ही, उस तरह के सुझाव पाने के लिए, आपको वे फ़ील्ड भी देने होंगे. सबसे सही तरीका यह है कि अनुरोध किए गए सुझावों से जुड़ी पूरी जानकारी इकट्ठा करने के बाद, GenerateRecommendations अनुरोध भेजें. नेस्ट किए गए फ़ील्ड के साथ-साथ ज़रूरी और वैकल्पिक फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.

RecommendationType	ज़रूरी फ़ील्ड	वैकल्पिक फ़ील्ड
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 दिखाए गए SitelinkAssetRecommendation ऑब्जेक्ट में खाली सूचियां होंगी. अगर GenerateRecommendations जवाब में SitelinkAssetRecommendation मौजूद है, तो इसे कैंपेन में कम से कम एक साइटलिंक एसेट 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 लीजिए कि आपकी कंपनी एक विज्ञापन एजेंसी है जो उपयोगकर्ताओं को कैंपेन बनाने का वर्कफ़्लो उपलब्ध कराती है और आपको उस फ़्लो के दौरान उपयोगकर्ताओं को सुझाव देने हैं. मांग के हिसाब से सुझाव जनरेट करने के लिए, GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल करें. साथ ही, उन सुझावों को अपने कैंपेन बनाने के यूज़र इंटरफ़ेस में शामिल करें.

इस्तेमाल की जानकारी देने वाला फ़्लो कुछ ऐसा दिख सकता है:

1. कोई उपयोगकर्ता, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाला कैंपेन बनाने के लिए आपके ऐप्लिकेशन पर आता है.

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

3. आप एक GenerateRecommendationsRequest भेजते हैं, जो नीचे दिए गए फ़ील्ड सेट करता है:

   • campaign_sitelink_count: 1 पर सेट करें, जो काम कर रहे कैंपेन की साइटलिंक एसेट 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 लाने का तरीका जानने के लिए, कन्वर्ज़न मैनेजमेंट के लिए शुरू करने का तरीका गाइड पर जाएं.

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

   • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX पर सेट करें.

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

4. GenerateRecommendationsResponse — इस मामले में, SitelinkAssetRecommendation और MaximizeClicksOptInRecommendation में सुझावों को लिया जा सकता है. साथ ही, कैंपेन बनाने के इंटरफ़ेस में उन्हें दिखाकर उपयोगकर्ता को सुझाव दिया जा सकता है. अगर उपयोगकर्ता किसी सुझाव को स्वीकार करता है, तो उपयोगकर्ता के कैंपेन बनाने के फ़्लो को पूरा करने के बाद, उसे कैंपेन बनाने के अनुरोध में शामिल किया जा सकता है.