सुझावों से आपके कैंपेन को बेहतर बनाने के लिए ये तरीके अपनाए जा सकते हैं:
- नई और काम की सुविधाएं उपलब्ध कराना
- बेहतर बिडिंग, कीवर्ड, और विज्ञापनों की मदद से, अपने बजट से ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाएं
- अपने कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस और असर को बेहतर बनाना
ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, RecommendationService
का इस्तेमाल करके सुझाव फिर से पाएं. इसके बाद, सुझावों को लागू या खारिज करें. RecommendationSubscriptionService
का इस्तेमाल करके, सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा की सदस्यता भी ली जा सकती है.
ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर
ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर एक अनुमान होता है. इससे पता चलता है कि आपके Google Ads खाते की परफ़ॉर्मेंस कैसी होगी. साथ ही, यह Customer
और Campaign
लेवल पर उपलब्ध है.
Customer.optimization_score_weight
सिर्फ़ ऐसे खातों के लिए उपलब्ध है जो मैनेजर खाते नहीं हैं. इसका इस्तेमाल, एक से ज़्यादा खातों के ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाने के लिए किया जाता है. खातों का ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का वेट पाएं और पूरे ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर की गणना करने के लिए उन्हें (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) से गुणा करें.
customer
और campaign
रिपोर्ट के लिए, ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ी मेट्रिक उपलब्ध हैं:
metrics.optimization_score_url
, Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में मिलते-जुलते सुझावों की जानकारी देखने के लिए, खाते में डीप लिंक उपलब्ध कराता है.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, बढ़ोतरी के स्कोर का योग नहीं है.
दिखाए गए सुझावों को ग्रुप में बांटने और उनका क्रम तय करने के लिए, अपनी क्वेरी में segments.recommendation_type
का इस्तेमाल करके, इन दोनों मेट्रिक को सुझाव के टाइप के हिसाब से सेगमेंट में बांटा जा सकता है.
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 के साथ बोली लगाएं |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
कन्वर्ज़न बढ़ाने की रणनीति के साथ बिडिंग करना |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति की मदद से बिडिंग करें |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
बेहतर सीपीसी की मदद से बिडिंग करना |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
क्लिक बढ़ाने की रणनीति के साथ बिडिंग |
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 के साथ बिड करें |
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 जोड़ें |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
आरओआई बढ़ाने के लिए, कैंपेन के बजट में बदलाव करना |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
ऑटोमेटेड बिडिंग (बिड अपने-आप सेट होना) के साथ 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 एसेट जोड़ना |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाना |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
'Display एक्सपैंशन' का इस्तेमाल करने के लिए, कैंपेन अपडेट करना |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Google की सर्च पार्टनर वेबसाइटों की मदद से, ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचें |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
कस्टम ऑडियंस बनाएं |
IMPROVE_DISCOVERY_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 बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में अपग्रेड करें |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
सामान्य शॉपिंग कैंपेन से टारगेट किए गए ऑफ़र को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले मौजूदा 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 अच्छी" रेटिंग पर ले जाना |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन के लिए, फ़ाइनल यूआरएल एक्सपैंशन की सुविधा को चालू करना |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
अगर टारगेट सीपीए बहुत कम हो और बहुत कम या कोई कन्वर्ज़न न हो, तो टारगेट सीपीए बढ़ाएं |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
ऐसे सीज़नल इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं जिससे ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी का अनुमान हो. साथ ही, बिडिंग की रणनीति को कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने से टारगेट आरओएएस पर बदलें |
LEAD_FORM |
कैंपेन में लीड फ़ॉर्म ऐसेट जोड़ना |
CALLOUT_ASSET |
कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉलआउट एसेट जोड़ना |
SITELINK_ASSET |
कैंपेन या ग्राहक लेवल पर साइटलिंक ऐसेट जोड़ना |
CALL_ASSET |
कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉल एसेट जोड़ें |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
उन ऑफ़र में उम्र समूह एट्रिब्यूट जोड़ें जिन्हें उम्र समूह एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, रैंकिंग में नीचे किया गया है |
SHOPPING_ADD_COLOR |
उन ऑफ़र में रंग जोड़ें जिन्हें रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, डिमोट किया गया है |
SHOPPING_ADD_GENDER |
जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, जिन ऑफ़र की रैंकिंग में गिरावट आई है उनमें जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें |
SHOPPING_ADD_GTIN |
ऐसे ऑफ़र के लिए GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें जिन्हें GTIN मौजूद न होने की वजह से कम कर दिया गया है |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
उन ऑफ़र में ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें जिन्हें आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से, रैंक में गिराया गया है |
SHOPPING_ADD_SIZE |
साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से, जिन ऑफ़र की रैंकिंग में गिरावट आई है उनमें साइज़ की जानकारी जोड़ें |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
विज्ञापन दिखाने के लिए, किसी कैंपेन में प्रॉडक्ट जोड़ें |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट से जुड़ी समस्या को ठीक करें |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
सभी ऑफ़र को टारगेट करने वाला कैच-ऑल कैंपेन बनाना |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Merchant Center खाते के निलंबन से जुड़ी समस्याएं ठीक करना |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Merchant Center खाते के निलंबन की चेतावनी से जुड़ी समस्याएं हल करना |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
खाते पर डाइनैमिक इमेज एक्सटेंशन चालू करना |
RAISE_TARGET_CPA |
टारगेट सीपीए बढ़ाना |
LOWER_TARGET_ROAS |
टारगेट आरओएएस को कम करना |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
जिन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है उनके लिए, सीज़न के हिसाब से होने वाले किसी ऐसे इवेंट से पहले टारगेट सीपीए सेट करें जिसके ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी होने का अनुमान है |
SET_TARGET_CPA |
उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें, जिनका कोई टारगेट सीपीए तय नहीं है |
SET_TARGET_ROAS |
उन कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस सेट करें जिनका कोई टारगेट आरओएएस तय नहीं है |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
ऐसी ग्राहक सूची अपडेट करना जिसे पिछले 90 दिनों से अपडेट न किया गया हो |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Google टैग को ज़्यादा पेजों पर डिप्लॉय करना |
CALLOUT_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है) |
इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. इसके बजाय, CALLOUT_ASSET का इस्तेमाल करें |
SITELINK_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है) |
यह प्रॉडक्ट अब काम नहीं करता. इसके बजाय, SITELINK_ASSET का इस्तेमाल करें |
CALL_EXTENSION (अब काम नहीं करता) |
यह प्रॉडक्ट अब काम नहीं करता. इसके बजाय, CALL_ASSET का इस्तेमाल करें |
KEYWORD_MATCH_TYPE (अब काम नहीं करता) |
इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. इसके बजाय, USE_BROAD_MATCH_KEYWORD का इस्तेमाल करें |
ज़्यादा जानने के लिए यह वीडियो देखें
ऐसे फ़ाइल टाइप हैंडल करना जिनका इस्तेमाल नहीं किया जा सकता
सुझाव पाना
Google Ads API की दूसरी इकाइयों की तरह ही, Recommendation
ऑब्जेक्ट को Google Ads क्वेरी लैंग्वेज क्वेरी के साथ GoogleAdsService.SearchStream
का इस्तेमाल करके फ़ेच किया जाता है.
हर तरह के सुझाव के लिए, जानकारी को सुझाव से जुड़े फ़ील्ड में दिया जाता है. उदाहरण के लिए, CAMPAIGN_BUDGET
सुझाव की जानकारी campaign_budget_recommendation
फ़ील्ड में होती है और CampaignBudgetRecommendation
ऑब्जेक्ट में रैप होती है.
सुझाव से जुड़े सभी फ़ील्ड, recommendation
यूनियन फ़ील्ड में देखें.
सुझाव का असर
सुझाव के कुछ टाइप, सुझाव के
impact
फ़ील्ड में अपने-आप जानकारी भरते हैं.
RecommendationImpact
इसमें यह अनुमान होता है कि सुझाव को लागू करने से, खाते की परफ़ॉर्मेंस पर क्या असर होगा. ये सुझाव मेट्रिक impact.base_metrics
और impact.potential_metrics
फ़ील्ड में उपलब्ध हैं:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
video_views
कोड का उदाहरण
नीचे दिया गया सैंपल कोड, किसी खाते से KEYWORD
टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को हासिल करता है. साथ ही, 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)); } }
C#
// Get the GoogleAdsServiceClient. GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService( Services.V18.GoogleAdsService); // Creates a query that retrieves keyword recommendations. string query = "SELECT recommendation.resource_name, " + "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " + "FROM recommendation WHERE " + $"recommendation.type = KEYWORD"; List<ApplyRecommendationOperation> operations = new List<ApplyRecommendationOperation>(); try { // Issue a search request. googleAdsService.SearchStream(customerId.ToString(), query, delegate (SearchGoogleAdsStreamResponse resp) { Console.WriteLine($"Found {resp.Results.Count} recommendations."); foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in resp.Results) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation; Console.WriteLine("Keyword recommendation " + $"{recommendation.ResourceName} was found for campaign " + $"{recommendation.Campaign}."); if (recommendation.KeywordRecommendation != null) { KeywordInfo keyword = recommendation.KeywordRecommendation.Keyword; Console.WriteLine($"Keyword = {keyword.Text}, type = " + "{keyword.MatchType}"); } operations.Add( BuildApplyRecommendationOperation(recommendation.ResourceName) ); } } ); } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; }
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 = 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) )
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); });
कार्रवाई करें
वापस लाए गए किसी भी सुझाव को लागू या खारिज किया जा सकता है.
सुझाव के टाइप के आधार पर, सुझाव रोज़ या दिन में एक से ज़्यादा बार बदल सकते हैं. ऐसा होने पर, सुझाव पाने के बाद सुझाव ऑब्जेक्ट का resource_name
अमान्य हो सकता है.
हमारा सुझाव है कि डेटा वापस पाने के कुछ समय बाद ही, सुझावों पर कार्रवाई करें.
सुझावों को लागू करना
चालू या खारिज किए गए सुझावों को लागू करने के लिए, RecommendationService
के ApplyRecommendation
तरीके का इस्तेमाल करें.
सुझावों के टाइप में ज़रूरी या वैकल्पिक पैरामीटर हो सकते हैं. ज़्यादातर सुझावों में, सुझाई गई वे वैल्यू होती हैं जिन्हें डिफ़ॉल्ट रूप से इस्तेमाल किया जाता है.
सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा के लिए, खाते सेट करना सभी तरह के सुझावों के लिए काम नहीं करता. हालांकि, Google Ads API के साथ पूरी तरह काम करने वाले सुझावों के लिए, मिलती-जुलती गतिविधि लागू की जा सकती 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. हर तरह के सुझाव के लिए एक फ़ील्ड होता है.
जो सुझाव apply_parameters
फ़ील्ड में नहीं दिया गया है वह इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं करता.
कोड का उदाहरण
नीचे दिए गए कोड में, ApplyRecommendationOperation
को बनाने का तरीका बताया गया है. साथ ही, यह भी बताया गया है कि अगर आपको सुझाई गई वैल्यू की जगह अपनी वैल्यू इस्तेमाल करनी है, तो उन्हें कैसे बदलें.
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, 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
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::V18::Utils::ResourceNames::recommendation( # $customer_id, $recommendation_id); # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. # Below is an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation # is applied. # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V18::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V18::Services::RecommendationService::TextAdParameters # ->new({ad => $overriding_ad}); # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters; # Create an apply recommendation operation. my $apply_recommendation_operation = Google::Ads::GoogleAds::V18::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation ->new({ resourceName => $recommendation->{resourceName}}); return $apply_recommendation_operation; }
अगला उदाहरण, ApplyRecommendation
को कॉल करता है. साथ ही, पिछले कोड में बनाए गए सुझाव लागू करने के ऑपरेशन भेजता है.
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.V18.RecommendationService); ApplyRecommendationRequest applyRecommendationRequest = new ApplyRecommendationRequest() { CustomerId = customerId.ToString(), }; applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations); ApplyRecommendationResponse response = recommendationService.ApplyRecommendation(applyRecommendationRequest); foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results) { Console.WriteLine("Applied a recommendation with resource name: " + result.ResourceName); } }
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, 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}'." )
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}; }
ज़्यादा जानने के लिए ये वीडियो देखें
पैरामीटर लागू करना
बहुमात्रा
गड़बड़ियां
जांच
सुझावों को खारिज करना
RecommendationService
की मदद से, सुझावों को खारिज किया जा सकता है. कोड का स्ट्रक्चर सुझाव लागू करने की तरह ही होता है. हालांकि, इसके बजाय इसमें DismissRecommendationOperation
और RecommendationService.DismissRecommendation
का इस्तेमाल किया जाता है.
ज़्यादा जानने के लिए ये वीडियो देखें
बहुमात्रा
गड़बड़ियां
जांच
अपने-आप लागू होने वाले सुझाव
किसी खास तरह के सुझावों को अपने-आप लागू करने के लिए, RecommendationSubscriptionService
का इस्तेमाल किया जा सकता 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 सुझाव 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
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 लिए सुझाव वाली सदस्यताओं के बारे में जानकारी पाने के लिए, recommendation_subscription
संसाधन की क्वेरी करें.
अपने-आप लागू हुए बदलावों को देखने के लिए, change_event
संसाधन के लिए क्वेरी करें. इसके लिए, 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, दिए गए सुझावों के सेट के लिए सुझाव जनरेट किए जा सकते हैं.
GenerateRecommendations
, इनपुट के तौर पर ग्राहक आईडी स्वीकार करता है. यह एक विज्ञापन चैनल का टाइप होता है, जो SEARCH
या PERFORMANCE_MAX
होना चाहिए. यह SEARCH
या PERFORMANCE_MAX
, जनरेट किए जाने वाले सुझावों की सूची और बताए गए टाइप के हिसाब से अलग-अलग डेटा पॉइंट होने 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 के लिए सुझाव नहीं होंगे. पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन, सुझाव के लिए अनुरोध किए गए टाइप के लिए कोई सुझाव न मिलने की स्थिति को मैनेज करता हो.
नीचे दी गई टेबल में, GenerateRecommendations
के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप और उस टाइप के सुझाव पाने के लिए, आपको जो फ़ील्ड देने होंगे उनके बारे में बताया गया है. सबसे सही तरीका यह है कि सुझाव के लिए अनुरोध करने के बाद, GenerateRecommendations
अनुरोध भेजें. ऐसा तब करें, जब सुझाव के लिए मांगी गई सभी जानकारी इकट्ठा हो गई हो. 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 |
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CAMPAIGN_BUDGET (v18 से शुरू हो रहा है) |
सर्च और परफ़ॉर्मेंस मैक्स, दोनों कैंपेन के लिए ये फ़ील्ड ज़रूरी हैं:
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KEYWORD |
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MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
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MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
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MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
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SET_TARGET_CPA |
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SET_TARGET_ROAS |
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SITELINK_ASSET
ध्यान दें: लौटाए गए SitelinkAssetRecommendation
ऑब्जेक्ट में खाली सूचियां होंगी. अगर GenerateRecommendations
रिस्पॉन्स में SitelinkAssetRecommendation है, तो इसे
कैंपेन में कम से कम एक साइटलिंक ऐसेट जोड़ने के सिग्नल के तौर पर माना जा सकता है. |
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TARGET_CPA_OPT_IN |
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TARGET_ROAS_OPT_IN |
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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 वर्कफ़्लो 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 का फ़्लो कुछ ऐसा दिख सकता है:
कोई उपयोगकर्ता परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाने के लिए आपके ऐप्लिकेशन पर आता है.
कैंपेन बनाने के फ़्लो के तहत, उपयोगकर्ता कुछ शुरुआती जानकारी देता है. उदाहरण के लिए, वे एक
SitelinkAsset
बनाने के लिए जानकारी देते हैं और स्मार्ट बिडिंग की रणनीति के तौर परTARGET_SPEND
को चुनते हैं.आपने
GenerateRecommendationsRequest
भेजा है, जो इन फ़ील्ड को सेट करता है:campaign_sitelink_count
:1
पर सेट करें. यह उस कैंपेन में मौजूद साइटलिंक ऐसेट की संख्या है जिस पर काम जारी है.bidding_info
: नेस्ट किए गएbidding_strategy_type
फ़ील्ड कोTARGET_SPEND
पर सेट करें.conversion_tracking_status
: इस ग्राहक केConversionTrackingStatus
के लिए सेट करें. इस फ़ील्ड को वापस पाने का तरीका 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
: कैंपेन बनाने वाले ग्राहक के आईडी पर सेट किया जाता है.
GenerateRecommendationsResponse
में दिए गए सुझाव को लागू किया जा सकता है. इस मामले में,SitelinkAssetRecommendation
औरMaximizeClicksOptInRecommendation
में सुझाव दिए जा सकते हैं. साथ ही, कैंपेन बनाने के इंटरफ़ेस में उन्हें दिखाकर उपयोगकर्ता को सुझाव दिए जा सकते हैं. अगर उपयोगकर्ता कोई सुझाव स्वीकार करता है, तो उससे कैंपेन बनाने के अनुरोध में, उसे शामिल किया जा सकता है.