Optimizasyon puanı ve öneriler

Öneriler, kampanyalarınızı birkaç şekilde iyileştirebilir:

  • Yeni ve alakalı özellikler sunma
  • Daha iyi teklifler, anahtar kelimeler ve reklamlarla bütçenizden daha fazla yararlanın
  • Kampanyalarınızın genel performansını ve verimliliğini artırma

Optimizasyon puanlarını artırmak için RecommendationService kullanarak önerileri alabilir, ardından bunları uygun şekilde uygulayabilir veya reddedebilirsiniz. Ayrıca RecommendationSubscriptionService kullanarak önerileri otomatik olarak uygulama özelliğine abone olabilirsiniz.

Optimizasyon puanı

Optimizasyon puanı, Google Ads hesabınızın iyi performans sergileyecek şekilde ayarlanıp ayarlanmadığını gösteren bir tahmindir ve Customer ile Campaign düzeylerinde kullanılabilir.

customer ve campaign raporları için optimizasyonla ilgili metrikler mevcuttur:

  1. metrics.optimization_score_url, Google Ads kullanıcı arayüzünde ilgili önerilerle ilgili bilgileri görüntülemek için hesaba yönelik bir derin bağlantı sağlar.
  2. metrics.optimization_score_uplift, ilgili tüm öneriler uygulandığında optimizasyon puanının ne kadar artacağını gösterir. Bu, her bir önerinin artış puanlarının toplamına değil, mevcut tüm önerilerin bütününe dayalı bir tahmindir.

Döndürülen önerileri gruplandırmak ve sıralamak için sorgunuzda segments.recommendation_type kullanarak bu metriklerin her ikisini de öneri türüne göre segmentlere ayırabilirsiniz.

Öneri türleri

Aşağıdaki tabloda, önerileri alma, uygulama ve reddetme için Google Ads API'de desteklenen öneri türleri listelenmiştir. Bir hesabın Google Ads kullanıcı arayüzünde API'de desteklenmeyen öneri türleri varsa kullanıcıları doğrudan Google Ads kullanıcı arayüzündeki Öneriler sayfasına bağlamak için metrics.optimization_score_url kullanabilirsiniz. Böylece kullanıcılar bu önerileri inceleyip uygulayabilir.

Abstract

RecommendationType Açıklama
CAMPAIGN_BUDGET Bütçeyle sınırlı kampanyaları düzeltme
KEYWORD Yeni anahtar kelimeler ekleyin
TEXT_AD Reklam önerileri ekleyin
TARGET_CPA_OPT_IN Hedef EBM ile teklif verme
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Dönüşümleri artırma stratejisiyle teklif verme
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Dönüşüm değerini artırma stratejisiyle teklif verme
ENHANCED_CPC_OPT_IN Geliştirilmiş TBM ile teklif verme
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Tıklamaları artırma stratejisiyle teklif verme
OPTIMIZE_AD_ROTATION Optimize edilmiş reklam rotasyonlarını kullanma
MOVE_UNUSED_BUDGET Kullanılmayan bütçeleri kısıtlı bütçelere aktarın
TARGET_ROAS_OPT_IN Hedef ROAS ile teklif verme
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Gelecekte bütçeyle sınırlı hale gelmesi beklenen kampanyaları düzeltin
RESPONSIVE_SEARCH_AD Yeni duyarlı arama ağı reklamı ekle
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET YG'yi artırmak için kampanya bütçesini ayarlama
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Otomatik teklif özelliğinin kullanıldığı dönüşüm tabanlı kampanyalar için geniş eşleme kullanın.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Reklama duyarlı arama ağı reklam öğeleri ekleme
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Duyarlı arama ağı reklamının gücünü artırma
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Bir kampanyayı Görüntülü Reklam Ağı Opsiyonlu ayarını kullanacak şekilde güncelleme
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Google Arama Ağı iş ortaklarıyla erişiminizi genişletme
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Özel kitle oluşturun
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH Talep Yaratma kampanyalarındaki reklamların gücünü artırma
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Akıllı Alışveriş kampanyasını Maksimum Performans kampanyasına yükseltme
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Eski bir yerel kampanyayı Maksimum Performans kampanyasına yükseltme
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Standart Alışveriş kampanyaları tarafından hedeflenen teklifleri mevcut Maksimum Performans kampanyalarına taşıma
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Dinamik Arama Ağı Reklamları'nı Maksimum Performans kampanyalarına taşıma
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Hesabınızda Maksimum Performans kampanyaları oluşturma
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Maksimum Performans kampanyasının öğe grubu gücünü "Mükemmel" derecesine yükseltin.
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Maksimum Performans kampanyalarınızda nihai URL genişletmesini etkinleştirme
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Hedef EBM çok düşük olduğunda ve çok az dönüşüm olduğunda veya hiç dönüşüm olmadığında hedef EBM'yi yükseltin.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Trafiği artıracağı tahmin edilen mevsimsel bir etkinlikten önce bütçeyi artırın ve teklif stratejisini dönüşüm değerini artırmadan hedef ROAS'a değiştirin.
LEAD_FORM_ASSET Bir kampanyaya potansiyel müşteri formu öğeleri ekleme
CALLOUT_ASSET Kampanya veya müşteri düzeyine açıklama metni öğeleri ekleme
SITELINK_ASSET Kampanya veya müşteri düzeyine site bağlantısı öğeleri ekleme
CALL_ASSET Kampanya veya müşteri düzeyinde telefon öğeleri ekleme
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Yaş grubu eksik olduğu için sıralaması düşürülen tekliflere yaş grubu özelliğini ekleyin.
SHOPPING_ADD_COLOR Eksik renk nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere renk ekleyin
SHOPPING_ADD_GENDER Cinsiyet değeri eksik olduğu için sıralaması düşürülen tekliflere cinsiyet değeri ekleyin.
SHOPPING_ADD_GTIN Eksik GTIN nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere GTIN (Global Ticari Öğe Numarası) ekleyin.
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Eksik tanımlayıcılar nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere daha fazla tanımlayıcı ekleyin.
SHOPPING_ADD_SIZE Eksik beden nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere beden ekleyin.
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Kampanyanın yayınlanması için ürün ekleyin
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Onaylanmayan ürünleri düzeltme
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Tüm teklifleri hedefleyen bir tümünü yakala kampanyası oluşturun
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Merchant Center hesabının askıya alınmasıyla ilgili sorunları düzeltme
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Merchant Center hesabının askıya alınmasıyla ilgili uyarı sorunlarını düzeltme
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Hesapta dinamik resim uzantılarını etkinleştirme
RAISE_TARGET_CPA Hedef EBM'yi artırma
LOWER_TARGET_ROAS Hedef ROAS'ı düşürme
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Trafiği artıracağı tahmin edilen bir mevsimsel etkinlikten önce, hedef EBM'si belirtilmemiş kampanyalar için hedef EBM belirleyin.
SET_TARGET_CPA Hedef EBM'si belirtilmemiş kampanyalar için hedef EBM belirleyin
SET_TARGET_ROAS Hedef ROAS'ı belirtilmemiş kampanyalar için hedef ROAS belirleyin
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Son 90 gün içinde güncellenmemiş bir müşteri listesini güncelleme
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Google etiketini daha fazla sayfaya dağıtma
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL Kampanyaya özel uygulama dönüşümü hedefi ekleme
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Arama Ağı kampanyaları için çok düşük olduğunda hedef EBM'yi artırma
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Arama Ağı kampanyaları için çok düşük olduğunda hedef ROAS'ı düşürme
RAISE_BUDGET_PERFORMANCE_TOO_LOW Arama Ağı kampanyaları için çok düşük olduğunda bütçeyi artırın. v26 sürümünden itibaren kullanılabilir. Öneri ayrıntıları Recommendation.raise_budget_performance_too_low_recommendation içinde döndürülür ve ApplyRecommendationOperation.raise_budget_performance_too_low kullanılarak uygulanır.
OPTIMIZE_FOR_NEW_CUSTOMERS Kampanyaları yeni müşteri edinme için optimize etmek üzere yeni müşteriler için artımlı dönüşüm değeri ayarlayın. v26.1 itibaren kullanılabilir. Öneri ayrıntıları Recommendation.optimize_for_new_customers_recommendation içinde döndürülür ve ApplyRecommendationOperation.optimize_for_new_customers kullanılarak uygulanır.
KEYWORD_MATCH_TYPE (desteği sonlandırıldı) Desteği sonlandırıldı, bunun yerine USE_BROAD_MATCH_KEYWORD kullanın

Önerileri alma

Google Ads API'deki diğer çoğu öğe gibi Recommendation nesneleri de Google Ads Sorgu Dili sorgusuyla GoogleAdsService.SearchStream kullanılarak getirilir.

Her öneri türüyle ilgili ayrıntılar, öneriye özel bir alanda sağlanır. Örneğin, CAMPAIGN_BUDGET öneri ayrıntıları campaign_budget_recommendation alanında bulunur ve CampaignBudgetRecommendation nesnesine sarmalanır.

Öneriye özel tüm alanları recommendation birleşim alanında bulabilirsiniz.

Önerinin etkisi

Bazı öneri türleri, önerinin impact alanını doldurur. RecommendationImpact, önerinin uygulanması sonucunda hesap performansı üzerindeki etkinin bir tahminini içerir. Aşağıdaki öneri metrikleri, impact.base_metrics ve impact.potential_metrics alanlarında kullanılabilir:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

impact alanı doldurulmuş olsa bile metriklerin kullanılabilirliği, öneri türü ve kampanya türü gibi faktörlere bağlı olarak değişir. Genel olarak, kullanmaya çalışmadan önce her bir etki metriğinin kullanılabilirliğini kontrol edin.

Kod örneği

Aşağıdaki örnek kod, bir hesaptan KEYWORD türündeki tüm kullanılabilir ve reddedilen önerileri alır ve bunların bazı ayrıntılarını yazdırır:

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

Harekete geçin

Alınan tüm öneriler uygulanabilir veya reddedilebilir.

Öneriler, türlerine bağlı olarak günlük olarak, hatta günde birkaç kez değişebilir. Bu durumda, öneri nesnesinin resource_name değeri, öneri alındıktan sonra geçersiz hale gelebilir.

Öneriler alındıktan kısa bir süre sonra harekete geçmeniz önerilir.

Önerileri uygula

RecommendationService hizmetinin ApplyRecommendation yöntemini kullanarak etkin veya reddedilen önerileri uygulayabilirsiniz.

Öneri türleri zorunlu veya isteğe bağlı parametreler içerebilir. Önerilerin çoğu, varsayılan olarak kullanılan önerilen değerlerle birlikte sunulur.

Hesapları önerileri otomatik olarak uygulayacak şekilde ayarlama özelliği tüm öneri türlerinde desteklenmez. Ancak Google Ads API tarafından tam olarak desteklenen öneri türleri için benzer bir davranış uygulayabilirsiniz. Daha fazla bilgi için DetectAndApplyRecommendations kod örneğine göz atın.

Önerileri belirli parametre değerleriyle uygulamak için ApplyRecommendationOperation öğesinin apply_parameters birleşim alanını kullanın. Uygun her öneri türünün kendi alanı vardır. apply_parameters alanında listelenmeyen öneri türleri bu parametre değerlerini kullanmaz.

Kod örneği

Aşağıdaki kodda, ApplyRecommendationOperation nesnesinin nasıl oluşturulacağı ve önerilen değerleri kendi değerlerinizle değiştirmek istiyorsanız bu değerlerin nasıl geçersiz kılınacağı gösterilmektedir.

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

Bir sonraki örnekte, önceki kodda oluşturulan öneri uygulama işlemlerini gönderen ApplyRecommendation çağrılır.

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

Önerileri kapatma

Önerileri RecommendationService ile reddedebilirsiniz. Kod yapısı, önerileri uygulamaya benzer ancak bunun yerine DismissRecommendationOperation ve RecommendationService.DismissRecommendation kullanılır.

Toplu işlemler ve hata işleme

Hem ApplyRecommendation hem de DismissRecommendation, istek başına en fazla 100 işlemi kabul eder. Tek bir istekte birden fazla işlem gönderirken aşağıdaki davranışları göz önünde bulundurun:

  • Öneri türlerini karıştırma: Varsayılan olarak (partial_failure = false), tek bir istekteki tüm işlemler aynı öneri türünü hedeflemelidir. Aksi takdirde API, RecommendationError.DIFFERENT_TYPES_NOT_SUPPORTED hatası döndürür. Aynı istekte farklı türlerdeki önerileri uygulamak veya reddetmek için istekte partial_failure değerini true olarak ayarlayın. Böylece geçerli işlemler bağımsız olarak başarılı olur.
  • Yaşam döngüsü hataları: Öneriler dinamik olarak değerlendirildiğinden bir önerinin durumu, alma ve işlem arasında değişebilir. Bir öneri zaten uygulanmışsa, reddedilmişse veya artık geçerli değilse API, RecommendationError içinde RECOMMENDATION_ALREADY_APPLIED, RECOMMENDATION_ALREADY_DISMISSED veya RECOMMENDATION_INVALIDATED döndürür.

Önerileri otomatik olarak uygulayın

Belirli bir türdeki önerileri otomatik olarak uygulamak için RecommendationSubscriptionService kullanabilirsiniz.

Belirli bir öneri türüne abone olmak için bir RecommendationSubscription nesnesi oluşturun, type alanını desteklenen öneri türlerinden birine ayarlayın ve status alanını ENABLED olarak ayarlayın.

Abonelikle desteklenen öneri türleri

  • 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

Abonelikleri alma

Bir hesabın öneri abonelikleri hakkında bilgi edinmek için recommendation_subscription kaynağını sorgulayın.

Otomatik olarak uygulanan değişiklikleri görüntülemek için change_event kaynağını sorgulayın ve change_event.client_type değerini GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION olarak filtreleyin.

Kampanya oluşturma sırasında sunulan öneriler

Belirli bir öneri türü grubu için kampanya oluşturma sırasında öneri oluşturmak üzere RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest yöntemini kullanabilirsiniz.

GenerateRecommendations, giriş olarak bir müşteri kimliği, SEARCH veya PERFORMANCE_MAX olması gereken bir reklam kanalı türü, oluşturulacak öneri türlerinin listesi ve belirtilen türlere bağlı çeşitli veri noktalarını kabul eder. Sağladığınız verilere göre Recommendation nesnelerinin listesini oluşturur. İstenen recommendation_types için öneri oluşturmaya yetecek kadar veri yoksa veya kampanya zaten önerilen durumdaysa sonuç kümesinde bu tür için bir öneri yer almaz. Uygulamanızın, istenen öneri türleri için öneri döndürülmediği durumu işlediğinden emin olun.

Aşağıdaki tabloda, GenerateRecommendations tarafından desteklenen öneri türleri ve bu türle ilgili öneriler almak için sağlamanız gereken alanlar açıklanmaktadır. En iyi uygulama olarak, istenen öneri türleriyle ilgili tüm bilgiler toplandıktan sonra GenerateRecommendations isteğini gönderin. İç içe yerleştirilmiş alanlar da dahil olmak üzere zorunlu ve isteğe bağlı alanlar hakkında daha fazla bilgi için referans belgelerini inceleyin.

RecommendationType Zorunlu alanlar İsteğe bağlı alanlar
CAMPAIGN_BUDGET Hem Arama Ağı hem de Maksimum Performans kampanyaları için aşağıdaki alanlar zorunludur:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
Yalnızca Arama Ağı kampanyaları için aşağıdaki alanlar da gereklidir:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id veya negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     teklif stratejisi TARGET_IMPRESSION_SHARE olarak ayarlanmışsa
  • budget_info
  • Maksimum Performans kampanyaları için merchant_center_account_id alanına bir değer girerek RecommendationsService'e standart Maksimum Performans kampanyaları yerine perakende Maksimum Performans kampanyaları için öneriler oluşturmasını söyleyin.
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
Not: Döndürülen SitelinkAssetRecommendation nesnesi boş listeler içerir. GenerateRecommendations yanıtı bir SitelinkAssetRecommendation içeriyorsa bu, kampanyaya en az bir site bağlantısı öğesi eklemek için bir sinyal olarak değerlendirilebilir.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Örnek kullanım akışı

Şirketinizin, kullanıcılara kampanya oluşturma iş akışı sağlayan bir reklam ajansı olduğunu ve bu akış sırasında kullanıcılara öneriler sunmak istediğinizi varsayalım. İstediğiniz zaman öneri oluşturmak ve bu önerileri kampanya oluşturma kullanıcı arayüzünüze dahil etmek için GenerateRecommendationsRequest'ı kullanabilirsiniz.

Kullanım akışı aşağıdaki gibi olabilir:

  1. Bir kullanıcı, Maksimum Performans kampanyası oluşturmak için uygulamanıza geliyor.

  2. Kullanıcı, kampanya oluşturma akışı kapsamında bazı ilk bilgileri sağlar. Örneğin, tek bir SitelinkAsset oluşturmak için ayrıntıları girer ve Akıllı Teklif stratejisi olarak TARGET_SPEND'yi seçerler.

  3. Aşağıdaki alanları ayarlayan bir GenerateRecommendationsRequest gönderirsiniz:

    • campaign_sitelink_count: Devam eden kampanyadaki site bağlantısı öğelerinin sayısı olan 1 değerine ayarlanır.

    • bidding_info: İç içe yerleştirilmiş bidding_strategy_type alanını TARGET_SPEND olarak ayarlayın.

    • conversion_tracking_status: Bu müşterinin ConversionTrackingStatus değerine ayarlanır. Bu alanı nasıl alacağınızla ilgili bilgi için dönüşüm yönetimiyle ilgili Başlangıç kılavuzunu inceleyin.

    • recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] olarak ayarlandı.

    • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX olarak ayarlandı.

    • customer_id: Kampanyayı oluşturan müşterinin kimliğine ayarlanır.

  4. GenerateRecommendationsResponse'daki önerileri (bu örnekte SitelinkAssetRecommendation ve MaximizeClicksOptInRecommendation) alıp kampanya oluşturma arayüzünüzde göstererek kullanıcıya önerebilirsiniz. Kullanıcı bir öneriyi kabul ederse kullanıcı kampanya oluşturma akışını tamamladıktan sonra bu öneriyi kampanya oluşturma isteğine dahil edebilirsiniz.