アセットの最適化テスト

アセット最適化テストでは、P-MAX キャンペーン内のさまざまなアセットの組み合わせをテストします。これにより、さまざまなアセットセットのパフォーマンスをベースセットと比較できます。

このワークフローは ExperimentType.OPTIMIZE_ASSETS でサポートされています。

セットアップ

アセットの最適化テストを設定する手順は次のとおりです。

  • 新しいアセットと、対照群と介入群を含むテストを作成します。
  • 新しいアセットを、単一のミューテート リクエスト内の介入群のアセット グループにリンクします。

前提条件

アセットの最適化テストを作成する前に、既存の P-MAX キャンペーンと、両方の実験群のベースラインとして機能するベース AssetGroup リソース（customers/{customer_id}/assetGroups/{asset_group_id}）が必要です。

リクエスト オペレーションの順序

これらのエンティティは相互に依存しているため、同じリクエスト内の以前のオペレーションで作成されたリソースを参照するには、一時リソース名を使用する必要があります。

リクエスト内のオペレーションは次の順序にする必要があります。

  1. 一時的なリソース名（customers/CUSTOMER_ID/assets/-1 など）を使用して、1 つ以上の Asset リソースを作成します。これらはテストアセットです。
  2. 一時リソース名（customers/CUSTOMER_ID/experiments/-2 など）、type が OPTIMIZE_ASSETS に設定され、status が ENABLED に設定され、optimize_assets_experiment.optimize_assets_experiment_subtype が選択された OptimizeAssetsExperimentSubtype（COMPARE_ASSETS など）に設定された Experiment を作成します。

  3. ステップ 2 の一時的なテストリソース名にリンクされた 2 つの ExperimentArm リソースを作成し、各群に campaigns（P-MAX キャンペーンのリソース名）、traffic_split（100 の合計）、asset_groups（ExperimentArm.AssetGroupInfo）を設定します。

    • asset_groups に asset_group がベース AssetGroup（customers/CUSTOMER_ID/assetGroups/ASSET_GROUP_ID）のリソース名に設定された AssetGroupInfo が含まれる対照群（control = true）。ベースライン アセット グループに対して新しく追加されたアセットをテストする場合（または ADD_ASSETS_TO_ASSETLESS_RETAIL サブタイプまたは ADD_VIDEO_ASSETS_TO_VIDEOLESS サブタイプを使用する場合）、対照群の asset_group_assets は設定しないままにします。COMPARE_ASSETS の下にある 2 つの異なるアセットセットを比較する場合は、対照群の AssetGroupAssetInfo エントリ（asset と field_type）をリストします。
    • asset_groups に、同じベース AssetGroup リソース名（customers/CUSTOMER_ID/assetGroups/ASSET_GROUP_ID）に設定された asset_group を含む AssetGroupInfo と、ステップ 1 で新しく作成されたテスト Asset（customers/CUSTOMER_ID/assets/-1）を含む、介入群の Asset リソースと field_type を一覧表示する asset_group_assets（repeated AssetGroupAssetInfo）を含む介入群（control = false）。

  4. 手順 1 のテストアセット（customers/CUSTOMER_ID/assets/-1）をテストグループで使用されるベース AssetGroup にリンクする AssetGroupAsset リソースを作成します。

Java

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C#

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PHP

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Python

# 1. Create Assets with temporary resource names.
# We create a text asset and an image asset to showcase different types.
asset_operation_1 = create_text_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    ASSET_1_TEMP_ID,
    "Fly to Mars!",
)
asset_operation_2 = create_image_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    ASSET_2_TEMP_ID,
    "https://gaagl.page.link/Eit5",
    "Mars Landscape View",
)

# 2. Create an Experiment with a temporary resource name.
experiment_operation = client.get_type("MutateOperation")
experiment = experiment_operation.experiment_operation.create
experiment.resource_name = googleads_service.experiment_path(
    customer_id, EXPERIMENT_TEMP_ID
)
experiment.name = f"Interstellar Asset Experiment #{uuid4()}"
experiment.type_ = client.enums.ExperimentTypeEnum.OPTIMIZE_ASSETS
# Set the optimize assets experiment subtype to COMPARE_ASSETS.
experiment.optimize_assets_experiment.optimize_assets_experiment_subtype = (
    client.enums.OptimizeAssetsExperimentSubtypeEnum.COMPARE_ASSETS
)

# 3. Create two ExperimentArm resources.
treatment_assets = [
    (ASSET_1_TEMP_ID, client.enums.AssetFieldTypeEnum.HEADLINE),
    (ASSET_2_TEMP_ID, client.enums.AssetFieldTypeEnum.MARKETING_IMAGE),
]
arm_operations = create_arms_operations(
    client,
    customer_id,
    EXPERIMENT_TEMP_ID,
    campaign_resource_name,
    asset_group_id,
    treatment_assets,
)

# 4. Create AssetGroupAssets linking the assets to the asset group.
asset_group_asset_operation_1 = create_asset_group_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    asset_group_id,
    ASSET_1_TEMP_ID,
    client.enums.AssetFieldTypeEnum.HEADLINE,
)
asset_group_asset_operation_2 = create_asset_group_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    asset_group_id,
    ASSET_2_TEMP_ID,
    client.enums.AssetFieldTypeEnum.MARKETING_IMAGE,
)

# Send all operations in a single Mutate request.
# The operations must be in this specific order.
mutate_operations = [
    asset_operation_1,
    asset_operation_2,
    experiment_operation,
    *arm_operations,
    asset_group_asset_operation_1,
    asset_group_asset_operation_2,
]

response = googleads_service.mutate(
    customer_id=customer_id,
    mutate_operations=mutate_operations,
)

Ruby

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Perl

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curl

テストに関するレポート

レポートガイドを参照して experiment リソースをクエリし、対照群と介入群のアセット グループの指標を比較します。

卒業または終了

結果を評価した後、ExperimentService を使用してテストを終了するか、テストを卒業できます。

  • 終了: 介入群の結果に満足できない場合は、EndExperiment を使用します。これは同期オペレーションです。
  • 卒業: 介入群のアセット グループのパフォーマンスを優先する場合は、GraduateExperiment を使用します。このプロセスの一環として、対照群に関連付けられている元の基本のキャンペーンは一時停止され、介入群は新しい独立したキャンペーンに変換されます。これは同期オペレーションです。
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