Рекомендации могут улучшить ваши кампании несколькими способами:
- Представляйте новые и актуальные функции
- Получите больше от своего бюджета благодаря улучшенным ставкам, ключевым словам и объявлениям.
- Повысьте общую производительность и эффективность ваших кампаний.
Чтобы повысить показатели оптимизации, вы можете использовать RecommendationService
для получения рекомендаций, а затем соответствующим образом применить или отклонить их. Начиная с версии 15 API Google Рекламы, вы также можете подписаться на автоматическое применение рекомендаций с помощью RecommendationSubscriptionService
.
Показатель оптимизации
Показатель оптимизации – это оценка того, насколько хорошо настроен ваш аккаунт Google Рекламы и доступен ли он на уровнях Customer
и Campaign
.
Customer.optimization_score_weight
доступен только для аккаунтов, не являющихся управляющими, и используется для расчета общего показателя оптимизации нескольких аккаунтов. Получите показатель оптимизации и вес показателя оптимизации для аккаунтов и умножьте их ( Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
), чтобы вычислить общий показатель оптимизации.
Для отчетов customer
и campaign
доступны метрики, связанные с оптимизацией:
-
metrics.optimization_score_url
предоставляет глубокую ссылку на аккаунт для просмотра информации о соответствующих рекомендациях в пользовательском интерфейсе Google Рекламы. - Параметр
metrics.optimization_score_uplift
сообщает, насколько увеличится показатель оптимизации, если будут применены все соответствующие рекомендации. Это оценка, основанная на всех доступных рекомендациях в целом, а не только на сумме оценок повышения для каждой рекомендации.
Чтобы сгруппировать и упорядочить возвращаемые рекомендации, вы можете сегментировать обе эти метрики по типу рекомендаций, используя в своем запросе segments.recommendation_type
.
Типы рекомендаций
Полностью поддерживаемые типы рекомендаций
Тип Рекомендации | Описание |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET | Исправьте кампании, ограниченные бюджетом |
KEYWORD | Добавить новые ключевые слова |
TEXT_AD | Добавить варианты объявлений |
TARGET_CPA_OPT_IN | Ставка с целевой ценой за конверсию |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN | Назначайте ставки с максимальным числом конверсий |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN | Ставка с максимальной ценностью конверсии |
ENHANCED_CPC_OPT_IN | Ставка с Оптимизатором цены за конверсию |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN | Назначайте ставки с максимальным количеством кликов |
OPTIMIZE_AD_ROTATION | Используйте оптимизированную ротацию объявлений |
MOVE_UNUSED_BUDGET | Перенесите неиспользованное в ограниченные бюджеты |
TARGET_ROAS_OPT_IN | Ставка с целевой рентабельностью инвестиций в рекламу |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET | Исправьте кампании, которые, как ожидается, будут ограничены бюджетом в будущем. |
RESPONSIVE_SEARCH_AD | Добавить новое адаптивное поисковое объявление |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET | Скорректируйте бюджет кампании, чтобы увеличить рентабельность инвестиций |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD | Используйте широкое соответствие для кампаний, ориентированных на конверсии, с автоматическим назначением ставок. |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET | Добавьте в объявление объекты адаптивного поискового объявления |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH | Повысьте эффективность адаптивного поискового объявления |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN | Обновите кампанию, чтобы использовать функцию расширения контекстно-медийной сети. |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN | Расширьте охват с помощью поисковых партнеров Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN | Создайте индивидуальную аудиторию |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH | Повысьте эффективность рекламы в кампаниях по формированию спроса. |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX | Превратите умную торговую кампанию в кампанию с максимальной эффективностью. |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX | Преобразование устаревшей локальной кампании в кампанию с максимальной эффективностью. |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX | Перенесите предложения, на которые ориентированы обычные торговые кампании, в существующие кампании с максимальной эффективностью. |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX | Перенос динамических поисковых объявлений в кампании с максимальной эффективностью |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN | Создавайте кампании с максимальной эффективностью в своем аккаунте. |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH | Повысьте эффективность группы объектов кампании с максимальной эффективностью до оценки "отлично". |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN | Включите расширение конечного URL для кампаний с максимальной эффективностью. |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW | Повышайте целевую цену за конверсию, если она слишком низкая и конверсий очень мало или совсем нет. |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS | Увеличьте бюджет перед сезонным событием, которое, по прогнозам, приведет к увеличению трафика, и измените стратегию назначения ставок с максимальной ценности конверсии на целевую рентабельность инвестиций в рекламу. |
LEAD_FORM | Добавление объектов формы для потенциальных клиентов в кампанию |
CALLOUT_ASSET | Добавьте объекты уточнений на уровень кампании или клиента. |
SITELINK_ASSET | Добавьте ресурсы дополнительных ссылок на уровень кампании или клиента. |
CALL_ASSET | Добавьте объекты звонков на уровень кампании или клиента. |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP | Добавьте атрибут возрастной группы к предложениям, пониженным в рейтинге из-за отсутствия возрастной группы. |
SHOPPING_ADD_COLOR | Добавьте цвет к предложениям, пониженным в рейтинге из-за отсутствия цвета. |
SHOPPING_ADD_GENDER | Добавьте пол в предложения, пониженные в рейтинге из-за отсутствия пола. |
SHOPPING_ADD_GTIN | Добавьте GTIN (глобальный номер предмета торговли) к предложениям, пониженным в рейтинге из-за отсутствия GTIN. |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS | Добавьте больше идентификаторов в предложения, пониженные в рейтинге из-за отсутствия идентификаторов. |
SHOPPING_ADD_SIZE | Добавьте размер к предложениям, которые понижены в рейтинге из-за отсутствия размера. |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN | Добавьте продукты для кампании для показа |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS | Исправьте отклоненные товары |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS | Создайте всеобъемлющую кампанию, ориентированную на все предложения. |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT | Устранение проблем с блокировкой аккаунта Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING | Исправление проблем с предупреждением о блокировке аккаунта Merchant Center. |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN | Включите динамические расширения изображений в аккаунте. |
RAISE_TARGET_CPA | Повысьте целевую цену за конверсию |
LOWER_TARGET_ROAS | Более низкая целевая рентабельность инвестиций в рекламу |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA | Установите целевую цену за конверсию для кампаний, в которых она не указана, перед сезонным событием, которое, по прогнозам, приведет к увеличению трафика. |
SET_TARGET_CPA | Установите целевую цену за конверсию для кампаний, для которых она не указана. |
SET_TARGET_ROAS | Установите целевую рентабельность инвестиций в рекламу для кампаний, для которых она не указана. |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST | Обновите список клиентов, который не обновлялся в течение последних 90 дней. |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE | Разместите тег Google на большем количестве страниц. |
CALLOUT_EXTENSION (устарело) | Устарело, вместо этого используйте CALLOUT_ASSET |
SITELINK_EXTENSION (устарело) | Устарело, вместо этого используйте SITELINK_ASSET . |
CALL_EXTENSION (устарело) | Устарело, вместо этого используйте CALL_ASSET |
KEYWORD_MATCH_TYPE (устарело) | Устарело, вместо этого используйте USE_BROAD_MATCH_KEYWORD . |
Посмотрите это видео, чтобы узнать больше
Обработка неподдерживаемых типов
Получить рекомендации
Как и большинство других объектов в API Google Рекламы, объекты Recommendation
извлекаются с помощью GoogleAdsService.SearchStream
с запросом на языке запросов Google Рекламы.
Для каждого типа рекомендаций подробные сведения предоставляются в специальном поле рекомендации. Например, сведения о рекомендациях CAMPAIGN_BUDGET
находятся в поле campaign_budget_recommendation
и заключены в объект CampaignBudgetRecommendation
.
Найдите все поля, относящиеся к рекомендациям, в поле объединения recommendation
.
Влияние рекомендаций
Некоторые типы рекомендаций заполняют поле impact
рекомендации. RecommendationImpact
содержит оценку влияния на эффективность аккаунта в результате применения рекомендации. Следующие метрики рекомендаций доступны в полях impact.base_metrics
и impact.potential_metrics
:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(доступно начиная с версии 16 Google Ads API)video_views
Пример кода
Следующий пример кода извлекает все доступные и отклоненные рекомендации типа TEXT_AD
из учетной записи и печатает некоторые их сведения:
Джава
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); } } } }
С#
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); } } }
Питон
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}"')
Рубин
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
Перл
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; }
Действовать
Любую полученную рекомендацию можно применить или отклонить.
В зависимости от типа рекомендаций рекомендации могут меняться ежедневно или даже несколько раз в день. В этом случае resource_name
ресурса_объекта рекомендации может устареть после получения рекомендации.
Хорошей практикой является принятие мер по рекомендациям вскоре после их получения.
Применить рекомендации
Видео: применение рекомендаций
Вы можете применить активные или отклоненные рекомендации с помощью метода ApplyRecommendation
RecommendationService
.
Типы рекомендаций могут иметь обязательные или необязательные параметры. Большинство рекомендаций содержат рекомендуемые значения, которые используются по умолчанию.
Настройка аккаунтов для автоматического применения рекомендаций поддерживается не для всех типов рекомендаций. Однако вы можете реализовать аналогичное поведение для типов рекомендаций, которые полностью поддерживаются API Google Рекламы. Чтобы узнать больше, обратитесь к примеру кода DetectAndApplyRecommendations
.
Используйте поле объединения apply_parameters
метода ApplyRecommendationOperation
, чтобы применить рекомендации с определенными значениями параметров. Каждый подходящий тип рекомендаций имеет свое поле. Любой тип рекомендаций, не указанный в поле apply_parameters
, не использует эти значения параметров.
Пример кода
В следующем примере кода показано, как применить рекомендацию с рекомендуемыми параметрами применения:
Джава
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()); } } }
С#
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 ); }
Питон
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}'" )
Рубин
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
Перл
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; }
Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше
Применить параметры
Масса
Ошибки
Тесты
Отклонить рекомендации
Видео: отклонение рекомендаций
Вы можете отклонить рекомендации с помощью RecommendationService
. Структура кода аналогична применению рекомендаций , но вместо этого вы используете DismissRecommendationOperation
RecommendationService.DismissRecommendation
.
Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше
Масса
Ошибки
Тесты
Автоматически применять рекомендации
Начиная с версии 15 API Google Рекламы, вы можете использовать RecommendationSubscriptionService
для автоматического применения рекомендаций определенного типа.
Чтобы подписаться на определенный тип рекомендаций, создайте объект RecommendationSubscription
, установите для поля type
один из поддерживаемых типов рекомендаций и установите для поля status
ENABLED
.
Типы рекомендаций, поддерживаемых подпиской
-
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
Получение подписок
Чтобы получить информацию о подписках на рекомендации учетной записи, запросите ресурс recommendation_subscription
.
Чтобы просмотреть изменения, которые были применены автоматически, запросите change_event
, отфильтровав для change_client_type
значение GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Рекомендации по построению кампании
Начиная с версии 16 API Google Рекламы, вы можете использовать RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
для создания рекомендаций во время создания кампании для заданного набора типов рекомендаций.
GenerateRecommendations
принимает в качестве входных данных идентификатор клиента, тип рекламного канала, который должен быть SEARCH
или PERFORMANCE_MAX
, список типов рекомендаций для создания и различные точки данных, зависящие от указанных типов. Он выводит список объектов Recommendation
на основе предоставленных вами данных. Если данных недостаточно для создания рекомендации для запрошенных recommendation_types
или если кампания уже находится в рекомендованном состоянии, набор результатов не будет содержать рекомендации для этого типа. Убедитесь, что ваше приложение обрабатывает случай, когда рекомендации для запрошенных типов рекомендаций не возвращаются.
В следующей таблице описаны типы рекомендаций, которые поддерживает GenerateRecommendations
, а также поля, которые необходимо указать для получения рекомендаций для этого типа. Рекомендуется отправлять запрос GenerateRecommendations
после сбора всей информации, связанной с запрошенными типами рекомендаций. Дополнительные сведения об обязательных и необязательных полях, включая вложенные поля, см. в справочной документации .
Тип Рекомендации | Обязательные поля | Необязательные поля |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
| |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
| |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
| |
SET_TARGET_CPA |
| |
SET_TARGET_ROAS |
| |
SITELINK_ASSET Примечание. Возвращенный объект SitelinkAssetRecommendation будет содержать пустые списки. Если ответ GenerateRecommendations содержит SitelinkAssetRecommendation , это можно рассматривать как сигнал к добавлению в кампанию хотя бы одного ресурса дополнительной ссылки. |
| |
TARGET_CPA_OPT_IN |
| |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Пример потока использования
Предположим, ваша компания — рекламное агентство, которое предоставляет пользователям рабочий процесс создания кампании, и вы хотите предлагать пользователям предложения в ходе этого процесса. Вы можете использовать GenerateRecommendationsRequest
, чтобы генерировать рекомендации по требованию и включать эти рекомендации в пользовательский интерфейс построения кампании.
Схема использования может выглядеть следующим образом:
Пользователь заходит в ваше приложение, чтобы создать кампанию с максимальной эффективностью.
Пользователь предоставляет некоторую исходную информацию в рамках процесса построения кампании. Например, они предоставляют подробную информацию для создания одного
SitelinkAsset
и выбираютTARGET_SPEND
в качестве стратегии интеллектуального назначения ставок .Вы отправляете
GenerateRecommendationsRequest
, который устанавливает следующие поля:campaign_sitelink_count
: установлено значение1
, которое представляет собой количество ресурсов дополнительных ссылок в незавершенной кампании.bidding_info
: установите для вложенного поляbidding_strategy_type
значениеTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: установлено значениеConversionTrackingStatus
этого клиента. Инструкции о том, как получить это поле, см. в руководстве по началу работы с управлением конверсиями.recommendation_types
: установлено значение[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.advertising_channel_type
: установлено значениеPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: установлен идентификатор клиента, создавшего кампанию.
Вы можете взять рекомендации из
GenerateRecommendationsResponse
— в данном случаеSitelinkAssetRecommendation
иMaximizeClicksOptInRecommendation
— и предложить их пользователю, отобразив их в интерфейсе создания кампании. Если пользователь принимает предложение, вы можете включить его в запрос на создание кампании, как только пользователь завершит процесс создания кампании.