Rekomendacje mogą zwiększać skuteczność kampanii na kilka sposobów:
- Wprowadzanie nowych i przydatnych funkcji
- Lepiej wykorzystaj budżet dzięki ulepszonym stawkom, słowom kluczowym i reklamom
- Zwiększanie ogólnej skuteczności i skuteczności kampanii
Aby zwiększyć wyniki optymalizacji, możesz za pomocą metody RecommendationService
pobierać rekomendacje, a potem je stosować lub odrzucać. Od wersji 15 interfejsu Google Ads API możesz też zasubskrybować automatyczne stosowanie rekomendacji za pomocą interfejsu RecommendationSubscriptionService
.
Wynik optymalizacji
Wynik optymalizacji to prognoza skuteczności Twojego konta Google Ads. Jest on dostępny na poziomach Customer
i Campaign
.
Kolumna Customer.optimization_score_weight
jest dostępna tylko na kontach innych niż menedżera i służy do obliczania ogólnego wyniku optymalizacji wielu kont. Pobierz wartości wyniku optymalizacji i wyniku optymalizacji kont oraz pomnóż przez siebie (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
), aby obliczyć ogólny wynik optymalizacji.
W raportach customer
i campaign
dostępne są dane dotyczące optymalizacji:
metrics.optimization_score_url
zawiera precyzyjny link do konta, który pozwala wyświetlać informacje o powiązanych rekomendacjach w interfejsie Google Ads.metrics.optimization_score_uplift
informuje, o ile zwiększyłby się wynik optymalizacji po zastosowaniu wszystkich powiązanych rekomendacji. Jest to szacunkowa wartość obliczona na podstawie wszystkich dostępnych rekomendacji, a nie tylko sumy wyników wzrostu każdej rekomendacji.
Aby pogrupować i uporządkować zwrócone rekomendacje, możesz podzielić je na segmenty według typu rekomendacji, korzystając w zapytaniu z funkcji segments.recommendation_type
.
Typy rekomendacji
W pełni obsługiwane typy rekomendacji
RecommendationType | Opis |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Napraw kampanie ograniczone z powodu budżetu |
KEYWORD |
Dodaj nowe słowa kluczowe |
TEXT_AD |
Dodaj propozycje reklam |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Ustalaj stawki z uwzględnieniem docelowego CPA |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Ustalaj stawki, korzystając ze strategii Maksymalizacja liczby konwersji |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Ustalanie stawek pod kątem maksymalizacji wartości konwersji |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Ustalaj stawki z użyciem Ulepszonego CPC |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Ustalaj stawki, korzystając ze strategii Maksymalizacja liczby kliknięć |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Użyj zoptymalizowanych rotacji reklam |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Przenieś niewykorzystane budżety do ograniczonych budżetów |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Ustalaj stawki z uwzględnieniem docelowego ROAS |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Napraw kampanie, które mogą w przyszłości być ograniczone z powodu budżetu |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Dodaj nową elastyczną reklamę w wyszukiwarce |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Dostosuj budżet kampanii, by zwiększyć ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
W kampaniach opartych na konwersjach z automatycznym określaniem stawek użyj dopasowania przybliżonego |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Dodawanie do reklamy komponentów elastycznych reklam w wyszukiwarce |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Zwiększanie skuteczności elastycznej reklamy w wyszukiwarce |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Aktualizowanie kampanii, by korzystać z rozszerzenia na sieć reklamową |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Docieraj do nowych odbiorców dzięki partnerom w sieci wyszukiwania Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Utwórz niestandardową listę odbiorców |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
Zwiększanie skuteczności reklam w kampaniach generujących popyt |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Przekształcanie inteligentnej kampanii produktowej w kampanię Performance Max |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Przekształcanie starszej kampanii lokalnej w kampanię Performance Max |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Przenoszenie ofert kierowanych przez zwykłe kampanie produktowe do istniejących kampanii Performance Max |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Przekształcanie dynamicznych reklam w wyszukiwarce w kampanie Performance Max |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Tworzenie kampanii Performance Max na koncie |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Zwiększ skuteczność grupy plików w kampanii Performance Max do oceny „Świetna” |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
Włączanie Rozwinięcia końcowego adresu URL w kampaniach Performance Max |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Podnieś docelowy CPA, gdy jest za niski przy niewielkiej liczbie konwersji lub przy ich braku |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Zwiększ budżet przed wydarzeniem sezonowym, które według prognozy ma zwiększyć ruch, i zmień strategię ustalania stawek z Maksymalizacji wartości konwersji na Docelowy ROAS |
LEAD_FORM |
Dodawanie do kampanii komponentów z formularzem kontaktowym |
CALLOUT_ASSET |
Dodaj komponenty z objaśnieniami na poziomie kampanii lub klienta |
SITELINK_ASSET |
Dodaj komponenty z linkami do podstron na poziomie kampanii lub klienta |
CALL_ASSET |
Dodaj komponenty do wykonywania połączeń na poziomie kampanii lub klienta |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Dodaj atrybut grupa wiekowa do ofert, które zostały obniżone z powodu braku grupy wiekowej |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Dodaj kolor do ofert, które zostały przesunięte w dół z powodu brakującego koloru |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Dodawanie płci do ofert, które zostały obniżone z powodu brakującej płci |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Dodaj numer GTIN (globalny numer jednostki handlowej) do ofert, które zostały przesunięte w dół z powodu brakującego numeru GTIN |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Dodaj więcej identyfikatorów do ofert, które zostały przesunięte w dół z powodu braku identyfikatorów |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Dodaj rozmiar do ofert, które zostały obniżone z powodu brakującego rozmiaru |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Dodaj produkty do kampanii, które mają się wyświetlać |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Popraw odrzucone produkty |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Utwórz kampanię zbiorczą kierowaną na wszystkie oferty |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Rozwiązywanie problemów z zawieszeniem konta Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Rozwiązywanie problemów związanych z ostrzeżeniami o zawieszeniu konta Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Włącz na koncie dynamiczne rozszerzenia graficzne |
RAISE_TARGET_CPA |
Podnieś docelowy CPA |
LOWER_TARGET_ROAS |
Niższy docelowy ROAS |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Ustaw docelowy CPA dla kampanii, które nie mają jeszcze wartości, przed wydarzeniem sezonowym, w którym według prognozy zwiększy się ruch |
SET_TARGET_CPA |
Ustawianie docelowego CPA w kampaniach, które nie mają go ustawionego |
SET_TARGET_ROAS |
Ustawianie docelowego ROAS w kampaniach, które go nie mają |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Aktualizowanie listy klientów, która nie była aktualizowana w ciągu ostatnich 90 dni |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Wdróż tag Google na większej liczbie stron |
CALLOUT_EXTENSION (wycofano) |
Wycofano, zamiast tego użyj zasady CALLOUT_ASSET |
SITELINK_EXTENSION (wycofano) |
Wycofano, zamiast tego użyj zasady SITELINK_ASSET |
CALL_EXTENSION (wycofano) |
Wycofano, zamiast tego użyj zasady CALL_ASSET |
KEYWORD_MATCH_TYPE (wycofano) |
Wycofano, zamiast tego użyj zasady USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Więcej informacji w filmie
Obsługa nieobsługiwanych typów
Pobieranie rekomendacji
Podobnie jak większość innych elementów w interfejsie Google Ads API, obiekty Recommendation
są pobierane za pomocą metody GoogleAdsService.SearchStream
w połączeniu z zapytaniem w języku Google Ads Query Language.
Szczegółowe informacje o poszczególnych typach rekomendacji są podane w odpowiednich polach. Na przykład szczegóły rekomendacji CAMPAIGN_BUDGET
znajdują się w polu campaign_budget_recommendation
i są umieszczone w obiekcie CampaignBudgetRecommendation
.
Wszystkie pola dotyczące rekomendacji znajdziesz w polu sumy recommendation
.
Wpływ rekomendacji
Niektóre typy rekomendacji wypełniają pole impact
.
Pole RecommendationImpact
zawiera szacowany wpływ zastosowania rekomendacji na skuteczność konta. W polach impact.base_metrics
i impact.potential_metrics
dostępne są te dane rekomendacji:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(dostępny od wersji 16 interfejsu Google Ads API)video_views
Przykładowy kod
Ten przykładowy kod pobiera z konta wszystkie dostępne i odrzucone rekomendacje typu TEXT_AD
i wyświetla niektóre ich szczegóły:
Java
private void runExample(GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId) { try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient()) { String query = "SELECT recommendation.type, " + "recommendation.campaign, " + "recommendation.text_ad_recommendation " + "FROM recommendation " + "WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; // Creates a request that will retrieve all recommendations using pages of the // specified page size. SearchGoogleAdsRequest request = SearchGoogleAdsRequest.newBuilder() .setCustomerId(Long.toString(customerId)) .setPageSize(PAGE_SIZE) .setQuery(query) .build(); // Issues the search request. SearchPagedResponse searchPagedResponse = googleAdsServiceClient.search(request); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for the // recommendation in each row. for (GoogleAdsRow googleAdsRow : searchPagedResponse.iterateAll()) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation(); Ad recommendedAd = recommendation.getTextAdRecommendation().getAd(); System.out.printf( "Recommendation ('%s') was found for campaign '%s':%n", recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign()); if (recommendedAd.hasExpandedTextAd()) { ExpandedTextAdInfo eta = recommendedAd.getExpandedTextAd(); System.out.printf( "\tHeadline 1 = '%s'%n" + "\tHeadline 2 = '%s'%n" + "\tDescription = '%s'%n", eta.getHeadlinePart1(), eta.getHeadlinePart2(), eta.getDescription()); } if (recommendedAd.getDisplayUrl() != null) { System.out.printf("\tDisplay URL = '%s'%n", recommendedAd.getDisplayUrl()); } for (String url : recommendedAd.getFinalUrlsList()) { System.out.printf("\tFinal URL = '%s'%n", url); } for (String url : recommendedAd.getFinalMobileUrlsList()) { System.out.printf("\tFinal Mobile URL = '%s'%n", url); } } } }
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId) { // Get the GoogleAdsServiceClient . GoogleAdsServiceClient service = client.GetService(Services.V15.GoogleAdsService); string query = @"SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; // Create a request that will retrieve all recommendations using pages of the // specified page size. SearchGoogleAdsRequest request = new SearchGoogleAdsRequest() { CustomerId = customerId.ToString(), PageSize = PAGE_SIZE, Query = query }; try { // Issue the search request. PagedEnumerable<SearchGoogleAdsResponse, GoogleAdsRow> searchPagedResponse = service.Search(customerId.ToString(), query); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values // for the recommendation in each row. foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in searchPagedResponse) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation; // ... } } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; } }
PHP
public static function runExample(GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId) { $googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient(); // Creates a query that retrieves recommendations for text ads. $query = 'SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, ' . 'recommendation.text_ad_recommendation ' . 'FROM recommendation ' . 'WHERE recommendation.type = TEXT_AD'; // Issues a search request by specifying page size. $response = $googleAdsServiceClient->search( SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query)->setPageSize(self::PAGE_SIZE) ); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for // the recommendation in each row. foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) { /** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */ $recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation(); printf( "Recommendation with resource name '%s' was found for campaign " . "with resource name '%s':%s", $recommendation->getResourceName(), $recommendation->getCampaign(), PHP_EOL ); $recommendedAd = $recommendation->getTextAdRecommendation()->getAd(); if (!is_null($recommendedAd->getExpandedTextAd())) { $recommendedExpandedTextAd = $recommendedAd->getExpandedTextAd(); printf( "\tHeadline part 1 is '%s'.%s", $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart1(), PHP_EOL ); printf( "\tHeadline part 2 is '%s'.%s", $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart2(), PHP_EOL ); printf( "\tDescription is '%s'%s", $recommendedExpandedTextAd->getDescription(), PHP_EOL ); } if (!is_null($recommendedAd->getDisplayUrl())) { printf("\tDisplay URL is '%s'.%s", $recommendedAd->getDisplayUrl(), PHP_EOL); } foreach ($recommendedAd->getFinalUrls() as $finalUrl) { /** @var string $finalUrl */ printf("\tFinal URL is '%s'.%s", $finalUrl, PHP_EOL); } foreach ($recommendedAd->getFinalMobileUrls() as $finalMobileUrl) { /** @var string $finalMobileUrl */ printf("\tFinal Mobile URL is '%s'.%s", $finalMobileUrl, PHP_EOL); } } }
Python
def main(client, customer_id): ga_service = client.get_service("GoogleAdsService") query = """ SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD""" search_request = client.get_type("SearchGoogleAdsStreamRequest") search_request.customer_id = customer_id search_request.query = query stream = ga_service.search_stream(request=search_request) for batch in stream: for row in batch.results: recommendation = row.recommendation recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad print( f'Recommendation ("{recommendation.resource_name}") ' f'was found for campaign "{recommendation.campaign}".' ) if recommended_ad.display_url: print(f'\tDisplay URL = "{recommended_ad.display_url}"') for url in recommended_ad.final_urls: print(f'\tFinal URL = "{url}"') for url in recommended_ad.final_mobile_urls: print(f'\tFinal Mobile URL = "{url}"')
Ruby
def get_text_ad_recommendations(customer_id) # GoogleAdsClient will read a config file from # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new ga_service = client.service.google_ads query = <<~QUERY SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD QUERY response = ga_service.search( customer_id: customer_id, query: query, page_size: PAGE_SIZE, ) response.each do |row| recommendation = row.recommendation recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad puts "Recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\ "campaign '#{recommendation.campaign}'." if recommended_ad.expanded_text_ad eta = recommended_ad.expanded_text_ad puts "\tHeadline 1 = '#{eta.headline_part1}'\n\tHeadline2 = '#{eta.headline_part2}'\n" + "\tDescription = '#{eta.description}'" end if recommended_ad.display_url puts "\tDisplay URL = '#{recommended_ad.display_url}'" end recommended_ad.final_urls.each do |url| puts "\tFinal Url = '#{url}'" end recommended_ad.final_mobile_urls.each do |url| puts "\tFinal Mobile Url = '#{url}'" end end end
Perl
sub get_text_ad_recommendations { my ($api_client, $customer_id) = @_; # Creates the search query. my $search_query = "SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, " . "recommendation.text_ad_recommendation " . "FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; # Create a search Google Ads request that will retrieve all recommendations for # text ads using pages of the specified page size. my $search_request = Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::GoogleAdsService::SearchGoogleAdsRequest ->new({ customerId => $customer_id, query => $search_query, pageSize => PAGE_SIZE }); # Get the GoogleAdsService. my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService(); my $iterator = Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchGoogleAdsIterator->new({ service => $google_ads_service, request => $search_request }); # Iterate over all rows in all pages and print the requested field values for # the recommendation in each row. while ($iterator->has_next) { my $google_ads_row = $iterator->next; my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation}; printf "Recommendation '%s' was found for campaign '%s':\n", $recommendation->{resourceName}, $recommendation->{campaign}; my $recommended_ad = $recommendation->{textAdRecommendation}{ad}; if ($recommended_ad->{expandedTextAd}) { my $recommended_expanded_text_ad = $recommended_ad->{expandedTextAd}; printf "\tHeadline part 1 is '%s'.\n" . "\tHeadline part 2 is '%s'.\n" . "\tDescription is '%s'.\n", $recommended_expanded_text_ad->{headlinePart1}, $recommended_expanded_text_ad->{headlinePart2}, $recommended_expanded_text_ad->{description}; } if ($recommended_ad->{displayUrl}) { printf "\tDisplay URL is '%s'.\n", $recommended_ad->{displayUrl}; } foreach my $final_url (@{$recommended_ad->{finalUrls}}) { printf "\tFinal URL is '%s'.\n", $final_url; } foreach my $final_mobile_url (@{$recommended_ad->{finalMobileUrls}}) { printf "\tFinal Mobile URL is '%s'.\n", $final_mobile_url; } } return 1; }
Podejmij działanie
Każdą pobraną rekomendację można zastosować lub odrzucić.
W zależności od typu rekomendacji mogą się one zmieniać codziennie lub nawet kilka razy dziennie. W takim przypadku resource_name
obiektu rekomendacji może stać się przestarzały po pobraniu rekomendacji.
Warto podjąć działania związane z rekomendacjami tuż po ich pobraniu.
Zastosuj rekomendacje
Wideo: stosowanie rekomendacji
Aktywne lub odrzucone rekomendacje możesz stosować za pomocą metody ApplyRecommendation
RecommendationService
.
Typy rekomendacji mogą mieć parametry obowiązkowe lub opcjonalne. Większość rekomendacji ma zalecane wartości, które są używane domyślnie.
Ustawianie kont na potrzeby automatycznego stosowania rekomendacji nie jest obsługiwane w przypadku niektórych typów rekomendacji. Możesz jednak wdrożyć podobne działanie w przypadku typów rekomendacji, które są w pełni obsługiwane przez interfejs Google Ads API.
Więcej informacji znajdziesz w przykładzie kodu DetectAndApplyRecommendations
.
Aby stosować rekomendacje z określonymi wartościami parametrów, użyj pola sumy apply_parameters
wartości ApplyRecommendationOperation
. Każdy odpowiedni typ rekomendacji ma własne pole.
Żaden typ rekomendacji niewymieniony w polu apply_parameters
nie korzysta z tych wartości parametrów.
Przykładowy kod
Poniższy przykładowy kod ilustruje, jak zastosować rekomendację z zalecanymi parametrami stosowania:
Java
private void runExample( GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId, String recommendationId) { String recommendationResourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId); ApplyRecommendationOperation.Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder().setResourceName(recommendationResourceName); // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended values. // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. // Please read // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation // for details. // Note that additional import statements are needed for this example to work. And also, please // replace INSERT_AD_ID_HERE with a valid ad ID below. // // Ad overrideAd = Ad.newBuilder().setId(Long.parseLong("INSERT_AD_ID_HERE")).build(); // operationBuilder.setTextAd(TextAdParameters.newBuilder(). // setAd(overrideAd).build()).build(); List<ApplyRecommendationOperation> operations = new ArrayList<>(); operations.add(operationBuilder.build()); try (RecommendationServiceClient recommendationServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) { ApplyRecommendationResponse response = recommendationServiceClient.applyRecommendation(Long.toString(customerId), operations); System.out.printf("Applied %d recommendation:%n", response.getResultsCount()); for (ApplyRecommendationResult result : response.getResultsList()) { System.out.println(result.getResourceName()); } } }
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId, long recommendationId) { // Get the RecommendationServiceClient. RecommendationServiceClient service = client.GetService( Services.V15.RecommendationService); ApplyRecommendationOperation operation = new ApplyRecommendationOperation() { ResourceName = ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId), // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended // values. For example, you can override a recommended ad when a // TextAdRecommendation is applied, as shown below. // Please read https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation // for details. // TextAd = new TextAdParameters() { // Ad = new Ad() { // Id = long.Parse("INSERT_AD_ID_HERE") // } // } }; try { ApplyRecommendationResponse response = service.ApplyRecommendation( customerId.ToString(), new ApplyRecommendationOperation[] { operation }); Console.WriteLine($"Applied {0} recommendation(s):", response.Results.Count); foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results) { Console.WriteLine($"- {result.ResourceName}"); } } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; } }
PHP
public static function runExample( GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId, string $recommendationId ) { $recommendationResourceName = ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId); $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation(); $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName); // 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. $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient(); $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation( ApplyRecommendationRequest::build($customerId, [$applyRecommendationOperation]) ); /** @var Recommendation $appliedRecommendation */ $appliedRecommendation = $response->getResults()[0]; printf( "Applied recommendation with resource name: '%s'.%s", $appliedRecommendation->getResourceName(), PHP_EOL ); }
Python
def main(client, customer_id, recommendation_id): recommendation_service = client.get_service("RecommendationService") apply_recommendation_operation = client.get_type( "ApplyRecommendationOperation" ) apply_recommendation_operation.resource_name = ( recommendation_service.recommendation_path( customer_id, recommendation_id ) ) # This is where we override the recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. # override_ad = client.get_type("Ad") # override_ad.resource_name = "INSERT_AD_ID_HERE" # apply_recommendation_operation.text_ad.ad = override_ad recommendation_response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id=customer_id, operations=[apply_recommendation_operation] ) print( "Applied recommendation with resource name: " f"'{recommendation_response.results[0].resource_name}'" )
Ruby
def apply_recommendation(customer_id, recommendation_id) # GoogleAdsClient will read a config file from # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new recommendation_resource = client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id) apply_recommendation_operation = client.operation.apply_recommendation apply_recommendation_operation.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. # For details, please read # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/google.ads.google_ads.v1.services#google.ads.google_ads.v1.services.ApplyRecommendationOperation # # 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 # apply_recommendation_operation.text_ad = text_ad_parameters # Issues a mutate request to apply the recommendation. recommendation_service = client.service.recommendation response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id: customer_id, operations: [apply_recommendation_operation], ) applied_recommendation = response.results.first puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'." end
Perl
sub apply_recommendation { my ($api_client, $customer_id, $recommendation_id) = @_; my $recommendation_resource_name = Google::Ads::GoogleAds::V15::Utils::ResourceNames::recommendation( $customer_id, $recommendation_id); # Create an apply recommendation operation. my $apply_recommendation_operation = Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation ->new({ resourceName => $recommendation_resource_name }); # 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. # # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V15::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::RecommendationService::TextAdParameters # ->new({ad => $overriding_ad}); # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters; # Apply the recommendation. my $apply_recommendation_response = $api_client->RecommendationService()->apply({ customerId => $customer_id, operations => [$apply_recommendation_operation]}); printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n", $apply_recommendation_response->{results}[0]{resourceName}; return 1; }
Obejrzyj te filmy, by dowiedzieć się więcej
Zastosuj parametry
Sprzedaż hurtowa
Błędy
Testy
Odrzucanie rekomendacji
Rekomendacje możesz odrzucać za pomocą RecommendationService
. Struktura kodu jest podobna do stosowania rekomendacji, ale zamiast tego używasz DismissRecommendationOperation
i RecommendationService.DismissRecommendation
.
Obejrzyj te filmy, by dowiedzieć się więcej
Sprzedaż hurtowa
Błędy
Testy
Włącz automatyczne stosowanie rekomendacji
Począwszy od wersji 15 interfejsu Google Ads API, możesz używać interfejsu RecommendationSubscriptionService
do automatycznego stosowania rekomendacji określonego typu.
Aby zasubskrybować konkretny typ rekomendacji, utwórz obiekt RecommendationSubscription
, w polu type
wybierz jeden z obsługiwanych typów rekomendacji, a w polu status
ustaw wartość ENABLED
.
Typy rekomendacji obsługiwane przez subskrypcje
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
Pobierz subskrypcje
Aby uzyskać informacje o subskrypcjach rekomendacji na koncie, wyślij zapytanie do zasobu recommendation_subscription
.
Aby wyświetlić zmiany zastosowane automatycznie, wyślij zapytanie do zasobu change_event
, filtrując change_client_type
według wartości GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Rekomendacje dotyczące tworzenia kampanii
Począwszy od wersji 16 interfejsu Google Ads API, możesz używać narzędzia RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
do generowania rekomendacji podczas tworzenia kampanii dla określonego zestawu typów rekomendacji.
GenerateRecommendations
akceptuje jako dane wejściowe identyfikator klienta, typ kanału reklamowego SEARCH
lub PERFORMANCE_MAX
, listę typów rekomendacji do wygenerowania oraz różne punkty danych zależne od określonych typów. Na podstawie podanych przez Ciebie danych generuje listę obiektów Recommendation
. Jeśli nie ma wystarczającej ilości danych do wygenerowania rekomendacji dotyczącej żądanego elementu recommendation_types
lub jeśli kampania jest już w stanie zalecanym, zestaw wyników nie będzie zawierał rekomendacji dotyczącej tego typu. Upewnij się, że aplikacja obsługuje przypadek, w którym nie są zwracane żadne rekomendacje dotyczące żądanych typów rekomendacji.
W tabeli poniżej opisujemy typy rekomendacji obsługiwane przez GenerateRecommendations
oraz pola, które musisz podać, aby otrzymywać rekomendacje tego typu. Sprawdzoną metodą jest wysłanie żądania GenerateRecommendations
po zgromadzeniu wszystkich informacji związanych z żądanymi typami rekomendacji. Więcej informacji na temat pól wymaganych i opcjonalnych, w tym pól zagnieżdżonych, znajdziesz w dokumentacji referencyjnej.
RecommendationType | Pola wymagane | Pola opcjonalne |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Uwaga: zwrócony obiekt SitelinkAssetRecommendation będzie zawierał puste listy. Jeśli odpowiedź GenerateRecommendations zawiera element SitelinkAssetRecommendation , można ją traktować jako sygnał do dodania do kampanii co najmniej 1 komponentu z linkami do podstron. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Przykładowy przepływ wykorzystania
Załóżmy, że Twoja firma jest agencją reklamową, która zajmuje się tworzeniem kampanii dla użytkowników i chcesz oferować użytkownikom sugestie podczas tego procesu. Za pomocą narzędzia GenerateRecommendationsRequest
możesz generować rekomendacje na żądanie i stosować je w interfejsie tworzenia kampanii.
Proces korzystania może wyglądać tak:
Użytkownik otwiera aplikację, aby utworzyć kampanię Performance Max.
Użytkownik podaje wstępne informacje w trakcie tworzenia kampanii. Podaje na przykład szczegóły potrzebne do utworzenia pojedynczego elementu
SitelinkAsset
i jako strategię inteligentnego określania stawek wybieraTARGET_SPEND
.Wysyłasz
GenerateRecommendationsRequest
, który ustawia te pola:campaign_sitelink_count
: ustaw wartość1
, czyli liczbę komponentów z linkami do podstron w trwającej kampanii.bidding_info
: ustaw zagnieżdżone polebidding_strategy_type
naTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: ustaw wartośćConversionTrackingStatus
tego klienta. Wskazówki, jak pobrać to pole, znajdziesz w przewodniku zarządzania konwersjami dla początkujących.recommendation_types
: ustaw wartość[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.advertising_channel_type
: ustaw wartośćPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: ustaw identyfikator klienta tworzącego kampanię.
Możesz skorzystać z rekomendacji dostępnych w interfejsie
GenerateRecommendationsResponse
(w tym przypadku w językachSitelinkAssetRecommendation
iMaximizeClicksOptInRecommendation
), a potem zaproponować je użytkownikowi, wyświetlając je w interfejsie tworzenia kampanii. Jeśli użytkownik zaakceptuje sugestię, możesz ją uwzględnić w prośbie o utworzenie kampanii, gdy tylko zakończy proces tworzenia kampanii.