ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और सुझाव

वीडियो: ज़्यादा जानकारी

सुझावों से, आपके कैंपेन को इन तरीकों से बेहतर बनाया जा सकता है:

• नई और काम की सुविधाएं उपलब्ध कराना
• बेहतर बिड, कीवर्ड, और विज्ञापनों की मदद से अपने बजट का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाएं
• साथ ही, विज्ञापनों की परफ़ॉर्मेंस बेहतर होती है और कैंपेन ज़्यादा कारगर हो जाते हैं

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, RecommendationService का इस्तेमाल करके सुझाव पाएं. इसके बाद, उन्हें लागू करें या खारिज करें. RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, सुझावों को अपने-आप लागू होने की सुविधा के लिए भी सदस्यता ली जा सकती है.

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

वीडियो: ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर एक अनुमान है, जिससे यह पता चलता है कि आपका Google Ads खाता कितना बेहतर परफ़ॉर्म कर सकता है. यह Customer और Campaign लेवल पर उपलब्ध होता है.

Customer.optimization_score_weight सिर्फ़ नॉन-मैनेजर खातों के लिए उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल, एक से ज़्यादा खातों के कुल ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाने के लिए किया जाता है. खातों के ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर के वेट को वापस पाएं. इसके बाद, कुल ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाने के लिए, इन दोनों को आपस में गुणा करें (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight).

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

1. metrics.optimization_score_url की मदद से, खाते में डीप लिंक किया जाता है. इससे Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, मिलती-जुलती सिफ़ारिशों के बारे में जानकारी देखी जा सकती है.
2. metrics.optimization_score_uplift से पता चलता है कि इससे जुड़े सभी सुझावों को लागू करने पर, ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर कितना बढ़ जाएगा. यह अनुमान, सभी उपलब्ध सुझावों के आधार पर लगाया जाता है. यह हर सुझाव के लिए, स्कोर में हुई बढ़ोतरी के योग के आधार पर नहीं लगाया जाता.

सुझावों को ग्रुप करने 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

पूरी तरह से काम करने वाले सुझाव के टाइप

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 बिडिंग का इस्तेमाल करके बिड करना
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN	कन्वर्ज़न बढ़ाने के लिए बिडिंग की रणनीति का इस्तेमाल करना
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN	कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति का इस्तेमाल करके बिड करना
ENHANCED_CPC_OPT_IN	बेहतर सीपीसी बिड का इस्तेमाल करना
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN	क्लिक बढ़ाने की 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 में ले जाना
TARGET_ROAS_OPT_IN	टारगेट आरओएएस की मदद से बिड लगाना
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET	उन कैंपेन को ठीक करें जिनमें आने वाले समय में बजट की कमी हो सकती है
RESPONSIVE_SEARCH_AD	नया रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन (सर्च क्वेरी के हिसाब से ढल जाने वाला विज्ञापन) जोड़ना
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET	आरओआई बढ़ाने के लिए कैंपेन के बजट में बदलाव करना
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD	ऑटोमेटेड बिडिंग की सुविधा वाले कन्वर्ज़न पर 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 बेहतर बनाना
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN	डिसप्ले एक्सपैंशन का इस्तेमाल करने के लिए, किसी कैंपेन को अपडेट करना
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN	Google सर्च पार्टनर की मदद से पहुंच बढ़ाना
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	लेगसी लोकल कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX	रेगुलर 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 पर 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 अच्छी" 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	जब टारगेट सीपीए बहुत कम हो और कन्वर्ज़न बहुत कम या न के बराबर हों, तब टारगेट सीपीए बढ़ाएं
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS	ऐसे सीज़नल इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं जिससे ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी होने 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 के लिए उम्र समूह एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें उम्र समूह की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
SHOPPING_ADD_COLOR	उन ऑफ़र में रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
SHOPPING_ADD_GENDER	उन ऑफ़र के लिए जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
SHOPPING_ADD_GTIN	उन ऑफ़र में GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें जिन्हें GTIN मौजूद न होने की वजह से डिमोट कर दिया गया है
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS	उन ऑफ़र में ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें जिन्हें आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से डिमोट कर दिया गया है
SHOPPING_ADD_SIZE	उन ऑफ़र में साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN	कैंपेन में प्रॉडक्ट जोड़ना, ताकि विज्ञापन दिखाए जा सकें
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS	अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट से जुड़ी समस्या ठीक करना
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS	ऐसा कैच-ऑल कैंपेन बनाएं जो सभी ऑफ़र को टारगेट करता हो
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT	Merchant Center खाते के निलंबन से जुड़ी समस्याएं हल 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 पर डाइनैमिक इमेज एक्सटेंशन चालू करना
RAISE_TARGET_CPA	टारगेट सीपीए बढ़ाना
LOWER_TARGET_ROAS	टारगेट आरओएएस कम करना
FORECASTING_SET_TARGET_CPA	उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनके लिए टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है. ऐसा सीज़नल इवेंट से पहले करें, क्योंकि अनुमान है कि इस इवेंट के दौरान ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी होगी
SET_TARGET_CPA	उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनके लिए टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है
SET_TARGET_ROAS	उन कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस सेट करें जिनके लिए टारगेट आरओएएस तय नहीं किया गया है
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST	ऐसी ग्राहक सूची को अपडेट करें जिसे पिछले 90 दिनों में अपडेट नहीं किया गया है
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE	ज़्यादा पेजों पर Google टैग डिप्लॉय करना
KEYWORD_MATCH_TYPE (अब सेवा में नहीं है)	इस सुविधा के इस्तेमाल पर रोक लगा दी गई है. इसके बजाय, USE_BROAD_MATCH_KEYWORD का इस्तेमाल करें

ज़्यादा जानने के लिए यह वीडियो देखें

ऐसे टाइप के हैंडल जिनकी अनुमति नहीं है

सुझाव वापस पाना

वीडियो: लाइव कोडिंग

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

हर तरह के सुझाव के लिए, सुझाव से जुड़े फ़ील्ड में जानकारी दी जाती है. उदाहरण के लिए, CAMPAIGN_BUDGET सुझाव की जानकारी, campaign_budget_recommendation फ़ील्ड में होती है. साथ ही, यह CampaignBudgetRecommendation ऑब्जेक्ट में रैप की जाती है.

सुझाव से जुड़े सभी फ़ील्ड, recommendation यूनियन फ़ील्ड में मौजूद होते हैं.

सुझाव का असर

कुछ तरह के सुझावों से, सुझाव के impact फ़ील्ड में जानकारी अपने-आप भर जाती है. RecommendationImpact में, सुझाव लागू करने के बाद खाते की परफ़ॉर्मेंस पर पड़ने वाले असर का अनुमान 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 वैल्यू मौजूद होने पर भी, मेट्रिक की उपलब्धता अलग-अलग होती है. यह सुझाव के टाइप, कैंपेन टाइप, और अन्य फ़ैक्टर पर निर्भर करती है. आम तौर पर, 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 में, किसी खाते से KEYWORD टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को वापस पाने और उनकी कुछ जानकारी प्रिंट करने का तरीका बताया गया 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.V21.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)
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
      

curl

# Gets keyword recommendations.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   DEVELOPER_TOKEN,
#   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 "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \
--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
detect_and_apply_recommendations.sh
      

कार्रवाई करें

फिर से पाए गए किसी भी सुझाव को लागू या खारिज किया जा सकता है.

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

हमारा सुझाव है कि सुझाव मिलने के तुरंत बाद उन पर कार्रवाई करें.

सुझावों को लागू करना

वीडियो: सुझाव लागू करना

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

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

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

ApplyRecommendationOperation के यूनियन फ़ील्ड apply_parameters का इस्तेमाल करके, पैरामीटर की खास वैल्यू के साथ सुझाव लागू करें. हर तरह के सुझाव के लिए, अलग-अलग फ़ील्ड होते हैं. apply_parameters फ़ील्ड में शामिल नहीं किए गए किसी भी सुझाव के टाइप में, इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं किया जाता.

अहम जानकारी: नए कीवर्ड जोड़ने के सुझाव के ज़रिए सुझाए गए कीवर्ड लागू करते समय, यह पक्का करने की ज़िम्मेदारी आपकी है कि कीवर्ड डाले जाने के बाद आपके विज्ञापनों में, विज्ञापन नीतियों का पालन किया जा रहा हो.

कोड का उदाहरण

यहां दिए गए कोड में, ApplyRecommendationOperation बनाने का तरीका बताया गया है. साथ ही, सुझाई गई वैल्यू को अपनी वैल्यू से बदलने का तरीका भी 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: 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
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::V21::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::V21::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V21::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::V21::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl
      

अगले उदाहरण में, ApplyRecommendation को कॉल किया गया है. इसमें, पिछले कोड में बनाए गए, सलाह लागू करने के ऑपरेशन भेजे गए 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.V21.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
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
      

curl

# Applies a recommendation.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   DEVELOPER_TOKEN,
#   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 "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
  "operations": [
    {
      "resourceName": "${RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME}"
    }
  ]
}
EOF
detect_and_apply_recommendations.sh
      

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सुझावों को खारिज करना

वीडियो: सुझावों को खारिज करना

RecommendationService की मदद से, सुझावों को खारिज किया जा सकता है. कोड का स्ट्रक्चर, सुझाव लागू करने के जैसा ही होता है. हालांकि, इसमें DismissRecommendationOperation और RecommendationService.DismissRecommendation का इस्तेमाल किया जाता है.

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किसी खास तरह के सुझाव अपने-आप लागू हो जाएं, इसके लिए RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करें.

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• 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

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कैंपेन बनाते समय सुझाव

RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल करके, कैंपेन बनाते समय सुझाव जनरेट किए जा सकते हैं. ऐसा सुझावों के किसी दिए गए सेट के लिए किया जा सकता है.

GenerateRecommendations, इनपुट के तौर पर ग्राहक आईडी, विज्ञापन चैनल का टाइप स्वीकार करता है. यह टाइप SEARCH या PERFORMANCE_MAX होना चाहिए. साथ ही, यह जनरेट करने के लिए सुझावों के टाइप की सूची और बताए गए टाइप पर निर्भर करने वाले अलग-अलग डेटा पॉइंट स्वीकार करता है. 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 ज़रूरी डेटा उपलब्ध नहीं है या कैंपेन पहले से ही सुझाई गई स्थिति में है, तो नतीजों के सेट में उस टाइप के लिए कोई सुझाव नहीं होगा. पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन, उस स्थिति को मैनेज करता हो जब अनुरोध किए गए सुझावों के टाइप के लिए कोई सुझाव नहीं मिलता है.

अहम जानकारी: किसी सुझाव के टाइप के लिए ज़रूरत के मुताबिक डेटा उपलब्ध न होने पर, RecommendationService गड़बड़ियों की जानकारी नहीं देता. कौनसा डेटा देना है, यह तय करने के लिए दस्तावेज़ देखें.

यहां दी गई टेबल में, GenerateRecommendations के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप के बारे में बताया गया है. साथ ही, यह भी बताया गया है कि उस टाइप के सुझाव पाने के लिए, आपको कौनसे फ़ील्ड की जानकारी देनी होगी. सबसे सही तरीका यह है कि अनुरोध किए गए सुझावों के टाइप से जुड़ी सभी जानकारी इकट्ठा करने के GenerateRecommendations बाद अनुरोध भेजें. ज़रूरी और वैकल्पिक फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें. इसमें नेस्ट किए गए फ़ील्ड के बारे में भी जानकारी दी गई है.

RecommendationType	ज़रूरी फ़ील्ड	वैकल्पिक फ़ील्ड
CAMPAIGN_BUDGET	सर्च कैंपेन और परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन, दोनों के लिए इन फ़ील्ड की ज़रूरत होती है: asset_group_info final_url bidding_strategy_type सिर्फ़ सर्च कैंपेन के लिए, यहां दिए गए फ़ील्ड की जानकारी भी देना ज़रूरी है: country_code language_code positive_location_id या negative_location_id ad_group_info.keywords अगर बिडिंग की रणनीति TARGET_IMPRESSION_SHARE पर सेट है, तो bidding_info. bidding_strategy_target_info. target_impression_share_info	budget_info परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, merchant_center_account_id फ़ील्ड में वैल्यू डालें, ताकि RecommendationsService को यह पता चल सके कि उसे स्टैंडर्ड परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के बजाय, खुदरा परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए सुझाव जनरेट करने हैं.
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: दिखाए गए 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 इस्तेमाल किया 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. आपको उस फ़्लो के दौरान उपयोगकर्ताओं को सुझाव देने हैं. मांग पर सुझाव जनरेट करने के लिए, GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, उन सुझावों को कैंपेन बनाने के यूज़र इंटरफ़ेस में शामिल किया जा सकता है.

इस्तेमाल करने का फ़्लो कुछ ऐसा दिख सकता है:

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

2. उपयोगकर्ता, कैंपेन बनाने की प्रोसेस के दौरान 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 एक GenerateRecommendationsRequest भेजा है. इससे ये फ़ील्ड सेट होते हैं:

   • campaign_sitelink_count: 1 पर सेट है. यह, काम जारी रखने वाले कैंपेन में साइटलिंक ऐसेट की संख्या है.

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

   • conversion_tracking_status: इस कुकी को ग्राहक के ConversionTrackingStatus पर सेट किया जाता है. इस फ़ील्ड को वापस पाने के तरीके के बारे में जानने के लिए, कन्वर्ज़न मैनेजमेंट की शुरुआती गाइड देखें.

   • recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] पर सेट किया गया.

   • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX पर सेट किया गया.

   • customer_id: इसे कैंपेन बनाने वाले ग्राहक के आईडी पर सेट किया जाता है.

4. सुझावों को GenerateRecommendationsResponse में शामिल किया जा सकता है. इस मामले में, SitelinkAssetRecommendation और MaximizeClicksOptInRecommendation को शामिल किया जा सकता है. साथ ही, कैंपेन बनाने वाले इंटरफ़ेस में उन्हें दिखाकर, उपयोगकर्ता को उनके बारे में बताया जा सकता है. अगर उपयोगकर्ता किसी सुझाव को स्वीकार करता है, तो उसे कैंपेन बनाने के अनुरोध में शामिल किया जा सकता है. हालांकि, ऐसा तब ही किया जा सकता है, जब उपयोगकर्ता कैंपेन बनाने की प्रोसेस पूरी कर ले.