Wynik optymalizacji i rekomendacje

Rekomendacje mogą ulepszać kampanie na kilka sposobów:

  • wprowadzać nowe i przydatne funkcje;
  • Lepiej wykorzystuj budżet dzięki ulepszonym stawkom, słowom kluczowym i reklamom.
  • zwiększać ogólną skuteczność i wydajność kampanii;

Aby zwiększyć wyniki optymalizacji, możesz użyć RecommendationService do pobierania rekomendacji, a następnie je zastosować lub odrzucić. Możesz też włączyć automatyczne stosowanie rekomendacji za pomocą RecommendationSubscriptionService.

Wynik optymalizacji

Wynik optymalizacji to prognoza skuteczności Twojego konta Google Ads. Jest on dostępny na poziomie Customer i Campaign.

W raportach customer i campaign dostępne są dane związane z optymalizacją:

  1. metrics.optimization_score_url zawiera precyzyjny link do konta, który umożliwia wyświetlanie informacji o powiązanych rekomendacjach w interfejsie Google Ads.
  2. metrics.optimization_score_uplift wskazuje, o ile wzrośnie wynik optymalizacji, jeśli zastosujesz wszystkie powiązane rekomendacje. Jest to wartość szacunkowa oparta na wszystkich dostępnych rekomendacjach, a nie tylko suma wyników wzrostu dla poszczególnych rekomendacji.

Aby pogrupować i uporządkować zwrócone rekomendacje, możesz posegmentować obie te dane według typu rekomendacji, używając w zapytaniu pola segments.recommendation_type.

Typy rekomendacji

W tabeli poniżej znajdziesz typy rekomendacji obsługiwane w interfejsie Google Ads API, które umożliwiają pobieranie, stosowanie i odrzucanie rekomendacji. Jeśli konto zawiera typy rekomendacji w interfejsie Google Ads, które nie są obsługiwane w interfejsie API, możesz użyć metrics.optimization_score_url, aby przekierować użytkowników bezpośrednio na stronę Rekomendacje w interfejsie Google Ads, gdzie będą mogli zapoznać się z tymi rekomendacjami i podjąć odpowiednie działania.

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 Ustalanie stawek z wykorzystaniem docelowego CPA
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Ustalanie stawek pod kątem maksymalizacji liczby konwersji
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Ustalanie stawek pod kątem maksymalizacji wartości konwersji
ENHANCED_CPC_OPT_IN Określanie stawek za pomocą Ulepszonego CPC
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Ustalanie stawek pod kątem maksymalizacji liczby kliknięć
OPTIMIZE_AD_ROTATION Użyj zoptymalizowanej rotacji reklam
MOVE_UNUSED_BUDGET Przenieś niewykorzystane budżety do budżetów ograniczonych
TARGET_ROAS_OPT_IN Ustalanie stawek za pomocą docelowego ROAS
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Napraw kampanie, które w przyszłości mogą być ograniczone z powodu budżetu
RESPONSIVE_SEARCH_AD Dodaj nową elastyczną reklamę w wyszukiwarce
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Dostosuj budżet kampanii, aby zwiększyć ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD W kampaniach opartych na konwersjach z automatycznym określaniem stawek używaj 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 pod kątem korzystania z rozszerzenia na sieć reklamową
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Zwiększanie zasięgu dzięki partnerom w sieci wyszukiwania Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Utwórz niestandardową listę odbiorców
IMPROVE_DEMAND_GEN_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 Przenieś oferty objęte kierowaniem przez standardowe kampanie produktowe do dotychczasowych kampanii Performance Max
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Przenoszenie dynamicznych reklam w wyszukiwarce do kampanii Performance Max
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Tworzenie kampanii Performance Max na koncie
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Zwiększanie skuteczności grupy plików w kampanii Performance Max do oceny „Doskonała”
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Włącz rozwinięcie końcowego adresu URL w kampaniach Performance Max
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Podnieś docelowy CPA, gdy jest zbyt niski i nie ma konwersji lub jest ich bardzo mało
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Zwiększ budżet przed wydarzeniem sezonowym, które według prognoz zwiększy ruch, i zmień strategię ustalania stawek z Maksymalizacji wartości konwersji na Docelowy ROAS.
LEAD_FORM_ASSET Dodawanie do kampanii komponentów z formularzem kontaktowym
CALLOUT_ASSET Dodawanie komponentów z objaśnieniem na poziomie kampanii lub klienta
SITELINK_ASSET Dodawanie komponentów z linkami do podstron na poziomie kampanii lub klienta
CALL_ASSET Dodawanie komponentów do wykonywania połączeń na poziomie kampanii lub klienta
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Dodaj atrybut grupa wiekowa do ofert, które zostały przesunięte w dół z powodu braku grupy wiekowej
SHOPPING_ADD_COLOR Dodaj kolor do ofert, których pozycja została obniżona z powodu braku koloru
SHOPPING_ADD_GENDER Dodaj płeć do ofert, których pozycja została obniżona z powodu braku płci
SHOPPING_ADD_GTIN Dodaj numer GTIN (globalny numer jednostki handlowej) do ofert, które zostały przesunięte w dół z powodu braku 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 przesunięte w dół z powodu braku rozmiaru
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Dodawanie produktów do wyświetlania w kampanii
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Popraw odrzucone produkty
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Utwórz kampanię zbiorczą, która będzie kierowana na wszystkie oferty.
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Rozwiązywanie problemów z zawieszonymi kontami Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Rozwiązywanie problemów 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 w kampaniach, które nie mają go określonego, przed wydarzeniem sezonowym, które według prognoz zwiększy ruch.
SET_TARGET_CPA Ustaw docelowy CPA w kampaniach, które nie mają go określonego
SET_TARGET_ROAS Ustaw docelowy ROAS w kampaniach, które nie mają go określonego
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Zaktualizuj listę klientów, która nie była aktualizowana od 90 dni
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Zaimplementuj tag Google na większej liczbie stron
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL Dodawanie celu konwersji z aplikacji na poziomie kampanii
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Podnoszenie docelowego CPA, gdy jest on zbyt niski w kampaniach w sieci wyszukiwania
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Obniż docelowy ROAS, gdy jest on zbyt niski w przypadku kampanii w sieci wyszukiwania
RAISE_BUDGET_PERFORMANCE_TOO_LOW Zwiększ budżet, gdy jest on zbyt niski w przypadku kampanii w sieci wyszukiwania. Dostępne od v26. Szczegóły rekomendacji są zwracane w Recommendation.raise_budget_performance_too_low_recommendation i stosowane za pomocą ApplyRecommendationOperation.raise_budget_performance_too_low.
OPTIMIZE_FOR_NEW_CUSTOMERS Ustaw przyrost wartości konwersji w przypadku nowych klientów, aby optymalizować kampanie pod kątem pozyskiwania nowych klientów. Funkcja dostępna od v26.1. Szczegóły rekomendacji są zwracane w Recommendation.optimize_for_new_customers_recommendation i stosowane za pomocą ApplyRecommendationOperation.optimize_for_new_customers.
KEYWORD_MATCH_TYPE (wycofany) Wycofane, użyj USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

Pobieranie rekomendacji

Podobnie jak większość innych elementów w interfejsie Google Ads API obiekty Recommendation są pobierane za pomocą GoogleAdsService.SearchStream z użyciem zapytania w języku Google Ads Query Language.

W przypadku każdego typu rekomendacji szczegóły są podane w polu dotyczącym danej rekomendacji. Na przykład szczegóły rekomendacji CAMPAIGN_BUDGET znajdują się w polu campaign_budget_recommendation i są opakowane w obiekt CampaignBudgetRecommendation.

Wszystkie pola związane z rekomendacjami znajdziesz w polu unii recommendation.

Wpływ rekomendacji

Niektóre typy rekomendacji wypełniają pole impact rekomendacji. RecommendationImpact zawiera szacunkowy wpływ zastosowania rekomendacji na skuteczność konta. W polach impact.base_metrics i impact.potential_metrics dostępne są te dane dotyczące rekomendacji:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

Nawet jeśli pole impact jest wypełnione, dostępność danych zależy m.in. od typu rekomendacji i typu kampanii. Ogólnie przed próbą użycia danego wskaźnika wpływu sprawdź, czy jest on dostępny.

Przykładowy kod

Ten przykładowy kod pobiera z konta wszystkie dostępne i odrzucone rekomendacje typu KEYWORD oraz wyświetla niektóre ich szczegóły:

Java

try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient();
    RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) {
  // Creates a query that retrieves keyword recommendations.
  String query =
      "SELECT recommendation.resource_name, "
          + "  recommendation.campaign, "
          + "  recommendation.keyword_recommendation "
          + "FROM recommendation "
          + "WHERE recommendation.type = KEYWORD";
  // Constructs the SearchGoogleAdsStreamRequest.
  SearchGoogleAdsStreamRequest request =
      SearchGoogleAdsStreamRequest.newBuilder()
          .setCustomerId(Long.toString(customerId))
          .setQuery(query)
          .build();

  // Issues the search stream request to detect keyword recommendations that exist for the
  // customer account.
  ServerStream<SearchGoogleAdsStreamResponse> stream =
      googleAdsServiceClient.searchStreamCallable().call(request);

  // Creates apply operations for all the recommendations found.
  List<ApplyRecommendationOperation> applyRecommendationOperations = new ArrayList<>();
  for (SearchGoogleAdsStreamResponse response : stream) {
    for (GoogleAdsRow googleAdsRow : response.getResultsList()) {
      Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation();
      System.out.printf(
          "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'%n",
          recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign());
      KeywordInfo keyword = recommendation.getKeywordRecommendation().getKeyword();
      System.out.printf("\tKeyword = '%s'%n", keyword.getText());
      System.out.printf("\tMatch type = '%s'%n", keyword.getMatchType());

      // Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds
      // it to the list of operations.
      applyRecommendationOperations.add(buildRecommendationOperation(recommendation));
    }
  }

C#

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V26.GoogleAdsService);

// Creates a query that retrieves keyword recommendations.
string query = "SELECT recommendation.resource_name, " +
    "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " +
    "FROM recommendation WHERE " +
    $"recommendation.type = KEYWORD";

List<ApplyRecommendationOperation> operations =
    new List<ApplyRecommendationOperation>();

try
{
    // Issue a search request.
    googleAdsService.SearchStream(customerId.ToString(), query,
        delegate (SearchGoogleAdsStreamResponse resp)
        {
            Console.WriteLine($"Found {resp.Results.Count} recommendations.");
            foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in resp.Results)
            {
                Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation;
                Console.WriteLine("Keyword recommendation " +
                    $"{recommendation.ResourceName} was found for campaign " +
                    $"{recommendation.Campaign}.");

                if (recommendation.KeywordRecommendation != null)
                {
                    KeywordInfo keyword =
                        recommendation.KeywordRecommendation.Keyword;
                    Console.WriteLine($"Keyword = {keyword.Text}, type = " +
                        "{keyword.MatchType}");
                }

                operations.Add(
                    BuildApplyRecommendationOperation(recommendation.ResourceName)
                );
            }
        }
    );
}
catch (GoogleAdsException e)
{
    Console.WriteLine("Failure:");
    Console.WriteLine($"Message: {e.Message}");
    Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}");
    Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}");
    throw;
}

PHP

$googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient();
// Creates a query that retrieves keyword recommendations.
$query = 'SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign, '
    . 'recommendation.keyword_recommendation '
    . 'FROM recommendation '
    . 'WHERE recommendation.type = KEYWORD ';
// Issues a search request to detect keyword recommendations that exist for the
// customer account.
$response =
    $googleAdsServiceClient->search(SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query));

$operations = [];
// Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for
// the recommendation in each row.
foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) {
    /** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */
    $recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation();
    printf(
        "Keyword recommendation with resource name '%s' was found for campaign "
        . "with resource name '%s':%s",
        $recommendation->getResourceName(),
        $recommendation->getCampaign(),
        PHP_EOL
    );
    if (!is_null($recommendation->getKeywordRecommendation())) {
        $keyword = $recommendation->getKeywordRecommendation()->getKeyword();
        printf(
            "\tKeyword = '%s'%s\ttype = '%s'%s",
            $keyword->getText(),
            PHP_EOL,
            KeywordMatchType::name($keyword->getMatchType()),
            PHP_EOL
        );
    }
    // Creates an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply this
    // recommendation, and adds it to the list of operations.
    $operations[] = self::buildRecommendationOperation($recommendation->getResourceName());
}

Python

googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService")
query: str = """
    SELECT
      recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
    FROM recommendation
    WHERE
      recommendation.type = KEYWORD"""

# Detects keyword recommendations that exist for the customer account.
response: Iterable[GoogleAdsRow] = googleads_service.search(
    customer_id=customer_id, query=query
)

operations: List[ApplyRecommendationOperation] = []
for row in response:
    recommendation = row.recommendation
    print(
        f"Keyword recommendation ('{recommendation.resource_name}') "
        f"was found for campaign '{recommendation.campaign}."
    )

    keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword
    print(
        f"\tKeyword = '{keyword.text}'\n" f"\tType = '{keyword.match_type}'"
    )

    # Create an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply
    # this recommendation, and add it to the list of operations.
    operations.append(
        build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name)
    )

Ruby

query = <<~QUERY
  SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
  FROM recommendation
  WHERE recommendation.type = KEYWORD
QUERY

google_ads_service = client.service.google_ads

response = google_ads_service.search(
  customer_id: customer_id,
  query: query,
)

operations = response.each do |row|
  recommendation = row.recommendation

  puts "Keyword recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\
    "campaign '#{recommendation.campaign}'."

  if recommendation.keyword_recommendation
    keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword
    puts "\tKeyword = '#{keyword.text}'"
    puts "\ttype = '#{keyword.match_type}'"
  end

  build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name)
end

Perl

# Create the search query.
my $search_query =
  "SELECT recommendation.resource_name, " .
  "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " .
  "FROM recommendation " .
  "WHERE recommendation.type = KEYWORD";

# Get the GoogleAdsService.
my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService();

my $search_stream_handler =
  Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchStreamHandler->new({
    service => $google_ads_service,
    request => {
      customerId => $customer_id,
      query      => $search_query
    }});

# Create apply operations for all the recommendations found.
my $apply_recommendation_operations = ();
$search_stream_handler->process_contents(
  sub {
    my $google_ads_row = shift;
    my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation};
    printf "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'.\n",
      $recommendation->{resourceName}, $recommendation->{campaign};
    my $keyword = $recommendation->{keywordRecommendation}{keyword};
    printf "\tKeyword = '%s'\n",    $keyword->{text};
    printf "\tMatch type = '%s'\n", $keyword->{matchType};
    # Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds
    # it to the list of operations.
    push @$apply_recommendation_operations,
      build_recommendation_operation($recommendation);
  });

curl

# Gets keyword recommendations.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   MANAGER_CUSTOMER_ID,
#   OAUTH2_ACCESS_TOKEN:
#     See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers
#     for details.
curl -f --request POST \
"https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/googleAds:search" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
"query": "
  SELECT
    recommendation.campaign,
    recommendation.keyword_recommendation
  FROM recommendation
  WHERE
    recommendation.type = KEYWORD
"
}
EOF

Podejmij działanie

Każdą pobraną rekomendację można zastosować lub odrzucić.

W zależności od typu rekomendacje mogą się zmieniać codziennie, a nawet kilka razy dziennie. W takim przypadku po pobraniu rekomendacji jej obiekt resource_name może stać się nieaktualny.

Zalecamy podejmowanie działań na podstawie rekomendacji wkrótce po ich pobraniu.

Zastosuj rekomendacje

Aktywne lub odrzucone rekomendacje możesz stosować za pomocą metody ApplyRecommendation interfejsu RecommendationService.

Typy rekomendacji mogą mieć parametry obowiązkowe lub opcjonalne. Większość rekomendacji zawiera zalecane wartości, które są używane domyślnie.

Konfigurowanie kont pod kątem automatycznego stosowania rekomendacji nie jest obsługiwane w przypadku wszystkich 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.

Użyj pola unii apply_parameters w ApplyRecommendationOperation, aby zastosować rekomendacje z określonymi wartościami parametrów. Każdy odpowiedni typ rekomendacji ma własne pole. Żaden typ rekomendacji, który nie jest wymieniony w polu apply_parameters, nie używa tych wartości parametrów.

Przykładowy kod

Poniższy kod pokazuje, jak utworzyć obiekt ApplyRecommendationOperation i jak zastąpić zalecane wartości własnymi.

Java

/** Creates and returns an ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation. */
private ApplyRecommendationOperation buildRecommendationOperation(Recommendation recommendation) {
  // If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource name
  // like this:
  // String resourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId);

  // Creates a builder to construct the operation.
  Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder();

  // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. Below is
  // an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
  // operationBuilder.getTextAdBuilder().getAdBuilder().setResourceName("INSERT_AD_RESOURCE_NAME");

  // Sets the operation's resource name to the resource name of the recommendation to apply.
  operationBuilder.setResourceName(recommendation.getResourceName());
  return operationBuilder.build();
}

C#

private ApplyRecommendationOperation BuildApplyRecommendationOperation(
    string recommendationResourceName
)
{
    // If you have a recommendation_id instead of the resource_name you can create a
    // resource name from it like this:
    // string recommendationResourceName =
    //    ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId)

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is
    // applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    Ad overridingAd = new Ad()
    {
        Id = "INSERT_AD_ID_AS_LONG_HERE"
    };
    applyRecommendationOperation.TextAd = new TextAdParameters()
    {
        Ad = overridingAd
    };
    */

    ApplyRecommendationOperation applyRecommendationOperation =
    new ApplyRecommendationOperation()
    {
        ResourceName = recommendationResourceName
    };

    return applyRecommendationOperation;
}

PHP

private static function buildRecommendationOperation(
    string $recommendationResourceName
): ApplyRecommendationOperation {
    // If you have a recommendation_id instead of the resource name, you can create a resource
    // name from it like this:
    /*
    $recommendationResourceName =
        ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId);
    */

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    $overridingAd = new Ad([
        'id' => 'INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE'
    ]);
    $applyRecommendationOperation->setTextAd(new TextAdParameters(['ad' => $overridingAd]));
    */

    // Issues a mutate request to apply the recommendation.
    $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation();
    $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName);
    return $applyRecommendationOperation;
}

Python

def build_recommendation_operation(
    client: GoogleAdsClient, recommendation: str
) -> ApplyRecommendationOperation:
    """Creates a ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        recommendation: a resource name for the recommendation to be applied.
    """
    # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create
    # a resource name like this:
    #
    # googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService")
    # resource_name = googleads_service.recommendation_path(
    #   customer_id, recommendation.id
    # )

    operation: ApplyRecommendationOperation = client.get_type(
        "ApplyRecommendationOperation"
    )

    # Each recommendation type has optional parameters to override the
    # recommended values. Below is an example showing how to override a
    # recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    #
    # operation.text_ad.ad.resource_name = "INSERT_AD_RESOURCE_NAME"
    #
    # For more details, see:
    # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters

    operation.resource_name = recommendation
    return operation

Ruby

def build_recommendation_operation(client, recommendation)
  # If you have a recommendation_id instead of the resource_name
  # you can create a resource name from it like this:
  # recommendation_resource =
  #    client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id)

  operations = client.operation.apply_recommendation
  operations.resource_name = recommendation_resource

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended
  # values. This is an example to override a recommended ad when a
  # TextAdRecommendation is applied.
  #
  # text_ad_parameters = client.resource.text_ad_parameters do |tap|
  #   tap.ad = client.resource.ad do |ad|
  #     ad.id = "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  #   end
  # end
  # operation.text_ad = text_ad_parameters
  #
  # For more details, see:
  # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters

  return operation
end

Perl

sub build_recommendation_operation {
  my ($recommendation) = @_;

  # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource
  # name like this:
  # my $recommendation_resource_name =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V26::Utils::ResourceNames::recommendation(
  #   $customer_id, $recommendation_id);

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
  # Below is an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation
  # is applied.
  # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V26::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V26::Services::RecommendationService::TextAdParameters
  #   ->new({ad => $overriding_ad});
  # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters;

  # Create an apply recommendation operation.
  my $apply_recommendation_operation =
    Google::Ads::GoogleAds::V26::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}

curl

W następnym przykładzie wywołujemy metodę ApplyRecommendation, wysyłając operacje zastosowania rekomendacji, które zostały utworzone w poprzednim kodzie.

Java

// Issues a mutate request to apply the recommendations.
ApplyRecommendationResponse applyRecommendationsResponse =
    recommendationServiceClient.applyRecommendation(
        Long.toString(customerId), applyRecommendationOperations);
for (ApplyRecommendationResult applyRecommendationResult :
    applyRecommendationsResponse.getResultsList()) {
  System.out.printf(
      "Applied recommendation with resource name: '%s'.%n",
      applyRecommendationResult.getResourceName());
}

C#

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V26.RecommendationService);

    ApplyRecommendationRequest applyRecommendationRequest = new ApplyRecommendationRequest()
    {
        CustomerId = customerId.ToString(),
    };

    applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations);

    ApplyRecommendationResponse response =
        recommendationService.ApplyRecommendation(applyRecommendationRequest);
    foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results)
    {
        Console.WriteLine("Applied a recommendation with resource name: " +
            result.ResourceName);
    }
}

PHP

private static function applyRecommendations(
    GoogleAdsClient $googleAdsClient,
    int $customerId,
    array $operations
): void {
    // Issues a mutate request to apply the recommendations.
    $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient();
    $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation(
        ApplyRecommendationRequest::build($customerId, $operations)
    );
    foreach ($response->getResults() as $appliedRecommendation) {
        /** @var Recommendation $appliedRecommendation */
        printf(
            "Applied a recommendation with resource name: '%s'.%s",
            $appliedRecommendation->getResourceName(),
            PHP_EOL
        );
    }
}

Python

def apply_recommendations(
    client: GoogleAdsClient,
    customer_id: str,
    operations: List[ApplyRecommendationOperation],
) -> None:
    """Applies a batch of recommendations.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        customer_id: a client customer ID.
        operations: a list of ApplyRecommendationOperation messages.
    """
    # Issues a mutate request to apply the recommendations.
    recommendation_service = client.get_service("RecommendationService")
    response: ApplyRecommendationResult = (
        recommendation_service.apply_recommendation(
            customer_id=customer_id, operations=operations
        )
    )

    for result in response.results:
        print(
            "Applied a recommendation with resource name: "
            f"'{result.resource_name}'."
        )

Ruby

def apply_recommendations(client, customer_id, operations)
  # Issues a mutate request to apply the recommendation.
  recommendation_service = client.service.recommendation

  response = recommendation_service.apply_recommendation(
    customer_id: customer_id,
    operations: [operations],
  )

  response.results.each do |applied_recommendation|
    puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'."
  end
end

Perl

# Issue a mutate request to apply the recommendations.
my $apply_recommendation_response =
  $api_client->RecommendationService()->apply({
    customerId => $customer_id,
    operations => $apply_recommendation_operations
  });

foreach my $result (@{$apply_recommendation_response->{results}}) {
  printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n",
    $result->{resourceName};
}

curl

# Applies a recommendation.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   MANAGER_CUSTOMER_ID,
#   OAUTH2_ACCESS_TOKEN:
#     See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers
#     for details.
#
#   RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME: The resource name of the recommendation to
#     apply, from the previous request.
curl -f --request POST \
"https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/recommendations:apply" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
  "operations": [
    {
      "resourceName": "${RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME}"
    }
  ]
}
EOF

Odrzucanie rekomendacji

Możesz odrzucić rekomendacje, klikając RecommendationService. Struktura kodu jest podobna do tej używanej przy stosowaniu rekomendacji, ale zamiast tego używasz DismissRecommendationOperation i RecommendationService.DismissRecommendation.

Operacje zbiorcze i obsługa błędów

Zarówno ApplyRecommendation, jak i DismissRecommendation akceptują do 100 operacji na żądanie. Jeśli wysyłasz wiele operacji w jednym żądaniu, pamiętaj o tych kwestiach:

  • Mieszanie typów rekomendacji: domyślnie (partial_failure = false) wszystkie operacje w pojedynczym żądaniu muszą dotyczyć tego samego typu rekomendacji. W przeciwnym razie interfejs API zwraca błąd RecommendationError.DIFFERENT_TYPES_NOT_SUPPORTED. Aby w tym samym żądaniu zastosować lub odrzucić rekomendacje różnych typów, ustaw w żądaniu parametr partial_failure na true, dzięki czemu prawidłowe operacje będą wykonywane niezależnie od siebie.
  • Błędy cyklu życia: ponieważ rekomendacje są oceniane dynamicznie, stan rekomendacji może się zmienić między pobraniem a działaniem. Jeśli rekomendacja została już zastosowana, odrzucona lub nie ma już zastosowania, interfejs API zwraca RECOMMENDATION_ALREADY_APPLIED, RECOMMENDATION_ALREADY_DISMISSED lub RECOMMENDATION_INVALIDATED w RecommendationError.

Włącz automatyczne stosowanie rekomendacji

Możesz użyć RecommendationSubscriptionService, aby automatycznie stosować rekomendacje określonego typu.

Aby zasubskrybować określony typ rekomendacji, utwórz obiekt RecommendationSubscription, ustaw pole type na jeden z obsługiwanych typów rekomendacji i ustaw pole status na ENABLED.

Typy rekomendacji obsługiwane przez subskrypcję

  • ENHANCED_CPC_OPT_IN
  • KEYWORD
  • KEYWORD_MATCH_TYPE
  • LOWER_TARGET_ROAS
  • MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN
  • OPTIMIZE_AD_ROTATION
  • RAISE_TARGET_CPA
  • RESPONSIVE_SEARCH_AD
  • RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH
  • SEARCH_PARTNERS_OPT_IN
  • SET_TARGET_CPA
  • SET_TARGET_ROAS
  • TARGET_CPA_OPT_IN
  • TARGET_ROAS_OPT_IN
  • USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

Pobieranie subskrypcji

Aby uzyskać informacje o subskrypcjach rekomendacji na koncie, wyślij zapytanie do zasobu recommendation_subscription.

Aby wyświetlić zmiany, które zostały zastosowane automatycznie, wyślij zapytanie do zasobu change_event, filtrując change_event.client_type do GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

Rekomendacje dotyczące tworzenia kampanii

Możesz używać metody RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest, aby generować rekomendacje podczas tworzenia kampanii w przypadku danego zestawu typów rekomendacji.

GenerateRecommendations przyjmuje jako dane wejściowe identyfikator klienta, typ kanału reklamowego, który musi być 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, aby wygenerować rekomendację dla żądanego typu recommendation_types, lub jeśli kampania jest już w zalecanym stanie, zbiór wyników nie będzie zawierać rekomendacji tego typu. Upewnij się, że aplikacja obsługuje przypadek, w którym nie są zwracane żadne rekomendacje dla żądanych typów rekomendacji.

W tabeli poniżej znajdziesz typy rekomendacji obsługiwane przez GenerateRecommendations oraz pola, które musisz podać, aby otrzymywać rekomendacje danego typu. Zgodnie ze sprawdzonymi metodami żądanie GenerateRecommendations należy wysłać po zebraniu wszystkich informacji związanych z żądanymi typami rekomendacji. Więcej informacji o polach wymaganych i opcjonalnych, w tym o polach zagnieżdżonych, znajdziesz w dokumentacji referencyjnej.

RecommendationType Pola wymagane Pola opcjonalne
CAMPAIGN_BUDGET W przypadku kampanii w sieci wyszukiwania i kampanii Performance Max wymagane są te pola:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
W przypadku kampanii w sieci wyszukiwania wymagane są też te pola:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id lub negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info    , jeśli strategia ustalania stawek jest ustawiona na TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
  • W przypadku kampanii Performance Max podaj wartość w polu merchant_center_account_id, aby wskazać, że RecommendationsService ma generować rekomendacje dotyczące kampanii Performance Max dla branży handlu detalicznego, a nie standardowych kampanii Performance Max.
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
Uwaga: zwrócony obiekt SitelinkAssetRecommendation będzie zawierać puste listy. Jeśli odpowiedź GenerateRecommendations zawiera SitelinkAssetRecommendation, można to traktować jako sygnał, że do kampanii należy dodać co najmniej 1 komponent z linkiem do podstrony.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Przykładowy proces korzystania z funkcji

Załóżmy, że Twoja firma jest agencją reklamową, która udostępnia użytkownikom proces tworzenia kampanii, i chcesz im oferować sugestie podczas tego procesu. Możesz używać GenerateRecommendationsRequest do generowania rekomendacji na żądanie i uwzględniania ich w interfejsie tworzenia kampanii.

Proces korzystania z tej funkcji może wyglądać tak:

  1. Użytkownik otwiera Twoją aplikację, aby utworzyć kampanię Performance Max.

  2. Użytkownik podaje pewne informacje wstępne w ramach procesu tworzenia kampanii. Na przykład podaje szczegóły, aby utworzyć jedną SitelinkAsset, i wybiera TARGET_SPEND jako strategię inteligentnego określania stawek.

  3. Wysyłasz żądanie GenerateRecommendationsRequest, które ustawia te pola:

    • campaign_sitelink_count: ustaw na 1, czyli liczbę komponentów z linkami do podstron w kampanii, nad którą pracujesz.

    • bidding_info: ustaw zagnieżdżone pole bidding_strategy_type na TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: ustawiono na ConversionTrackingStatus tego klienta. Wskazówki dotyczące pobierania tego pola znajdziesz w przewodniku dla początkujących dotyczącym zarządzania konwersjami.

    • recommendation_types: ustawiono na [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: ustawiono na PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: ustaw na identyfikator klienta tworzącego kampanię.

  4. Możesz skorzystać z rekomendacji w GenerateRecommendationsResponse – w tym przypadku SitelinkAssetRecommendation i MaximizeClicksOptInRecommendation – i zasugerować je użytkownikowi, wyświetlając je w interfejsie tworzenia kampanii. Jeśli użytkownik zaakceptuje sugestię, możesz ją uwzględnić w żądaniu utworzenia kampanii, gdy użytkownik zakończy proces tworzenia kampanii.