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Administra los datos de forma eficiente

Una función principal de muchas aplicaciones de Google Ads es recuperar datos de la cuenta para casos de uso como el análisis de datos, las consultas de los clientes y las verificaciones de cumplimiento de políticas. Mientras recuperas los datos, debes optimizar el uso para no sobrecargar los servidores de Google ni correr el riesgo de que se limite la frecuencia. Para obtener más detalles, consulta las guías sobre el límite de frecuencia y el mantenimiento de una dirección de correo electrónico de contacto actualizada.

Información sobre la política de uso de recursos de Google para los informes

Para garantizar la estabilidad de sus servidores, la API de Google Ads limita los patrones de consulta GoogleAdsService.Search y GoogleAdsService.SearchStream que consumen cantidades excesivas de recursos de la API. Si se limita un patrón de consulta en particular, otros servicios, métodos y patrones de consulta seguirán funcionando sin problemas. Se arrojan los siguientes errores para las solicitudes limitadas:

Versión de la API	Código de error
<= v17	`QuotaError.RESOURCE_EXHAUSTED`
>= v18	`QuotaError.EXCESSIVE_SHORT_TERM_QUERY_RESOURCE_CONSUMPTION` o `QuotaError.EXCESSIVE_LONG_TERM_QUERY_RESOURCE_CONSUMPTION`, según la duración del alto uso de recursos

Para ayudarte a identificar y supervisar tus informes costosos, también mostraremos una métrica de costo para los informes individuales.

Método	Campo de costo
`GoogleAdsService.Search`	`SearchGoogleAdsResponse.query_resource_consumption`
`GoogleAdsService.SearchStream`	`SearchGoogleAdsStreamResponse.query_resource_consumption`

La métrica de costo que muestran estos campos depende de varios factores, como los siguientes:

El tamaño de tus cuentas
Las vistas y las columnas que recuperas en tus informes
La carga en los servidores de la API de Google Ads

Para ayudarte a hacer un seguimiento de las consultas costosas, publicamos estadísticas iniciales agregadas sobre el consumo de recursos de varios patrones de consulta que vemos en nuestros servidores. Publicaremos periódicamente cifras actualizadas para ayudarte a definir mejor tus consultas.

Período	Promedio (p50).	P70 (moderadamente alto)	P95 (muy alto)
Corto plazo (5 min)	6000	30,000	1800000
Largo plazo (24 horas)	16000	90000	8400000

A modo de ejemplo, supongamos que ejecutas un patrón de consulta como el siguiente, que consume 600 unidades de recursos por informe.

SELECT campaign.id, campaign.name, metrics.cost_micros FROM campaign WHERE
    segments.date = "YYYY-MM-DD"

Para ejecutar esta consulta para varias cuentas de clientes en varias fechas individuales, debes modificar la consulta para sustituir diferentes valores por el filtro segments.date. En la siguiente tabla, se muestra la cantidad de informes que puedes ejecutar en un período determinado para que el uso de recursos se ajuste a varios buckets de uso de recursos.

Período	Promedio	Moderadamente alta	Muy alto
Corto plazo (5 min)	10	50	3000
Largo plazo (24 horas)	26	150	14000

Ejecutar este patrón de consulta 10 veces en 5 minutos se registraría como un uso promedio, mientras que ejecutar 3,000 informes en 5 minutos se registraría como un uso muy alto.

Existen varias estrategias para optimizar el consumo de recursos de tus informes. En el resto de esta guía, se abordan algunas de estas estrategias.

Almacena en caché tus datos

Debes almacenar en caché los detalles de la entidad que recuperas de los servidores de la API en una base de datos local en lugar de llamar al servidor cada vez que necesites los datos, en particular para las entidades a las que se accede con frecuencia o que cambian con poca frecuencia. Usa change-event y change-status cuando sea posible para detectar qué objetos cambiaron desde la última vez que sincronizaste los resultados.

Optimiza la frecuencia de ejecución de informes

Google Ads publicó lineamientos sobre la actualización de los datos y la frecuencia con la que se actualizan. Debes usar esta guía para determinar con qué frecuencia recuperar informes.

Si necesitas actualizar las cuentas con frecuencia, te recomendamos que limites la cantidad de esas cuentas a un conjunto pequeño, por ejemplo, solo las veinte cuentas principales de Google Ads. El resto se puede actualizar con una frecuencia menor, por ejemplo, una o dos veces al día.

Optimiza el tamaño de tus informes

Tu aplicación debe recuperar grandes lotes de datos en lugar de ejecutar una gran cantidad de informes pequeños. Un factor que influye en esta elección son los límites de la cuenta.

Por ejemplo, considera el siguiente código que extrae las estadísticas de grupos de anuncios específicos y actualiza una tabla de base de datos de estadísticas:

  List<long> adGroupIds = FetchAdGroupIdsFromLocalDatabase();

  foreach (long adGroupId in adGroupIds)
  {
    string query = "SELECT ad_group.id, ad_group.name, metrics.clicks, " +
        "metrics.cost_micros, metrics.impressions, segments.date FROM " +
        "ad_group WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS AND " +
        "ad_group.id = ${adGroupId}";
    List<GoogleAdsRow> rows = RunGoogleAdsReport(customerId, query);
    InsertRowsIntoStatsTable(adGroupId, rows);
  }

Este código funciona bien en una cuenta de prueba pequeña. Sin embargo, Google Ads admite hasta 20,000 grupos de anuncios por campaña y 10,000 campañas por cuenta. Por lo tanto, si este código se ejecuta en una cuenta grande de Google Ads, puede sobrecargar los servidores de la API de Google Ads, lo que genera limitación de frecuencia y limitación de velocidad.

Un mejor enfoque sería ejecutar un solo informe y procesarlo de forma local. Se muestra un enfoque de este tipo con un mapa en la memoria.

  Hashset<long> adGroupIds = FetchAdGroupIdsFromLocalDatabase();

  string query = "SELECT ad_group.id, ad_group.name, metrics.clicks, " +
      "metrics.cost_micros, metrics.impressions, segments.date FROM " +
      "ad_group WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS";
  List<GoogleAdsRow> rows = RunGoogleAdsReport(customer_id, query);

  var memoryMap = new Dictionary<long, List<GoogleAdsRow>>();
  for each (GoogleAdsRow row in rows)
  {
    var adGroupId = row.AdGroup.Id;

    if (adGroupIds.Contains(adGroupId))
    {
      CheckAndAddRowIntoMemoryMap(row, adGroupId, memoryMap);
    }
  }
  foreach (long adGroupId in memoryMap.Keys())
  {
    InsertRowsIntoStatsTable(adGroupId, rows);
  }

Esto reduce la carga en los servidores de la API de Google Ads debido a la menor cantidad de informes que se ejecutan.

Si consideras que el informe es demasiado grande para almacenarse en la memoria, también puedes dividir la consulta en grupos más pequeños agregando una cláusula LIMIT de la siguiente manera:

SELECT
  ad_group.id,
  ad_group.name,
  metrics.clicks,
  metrics.cost_micros,
  metrics.impressions,
  segments.date
FROM ad_group
WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS
  AND ad_group.id IN (id1, id2, ...)
LIMIT 100000

Las etiquetas son otra forma de agrupar entidades y reducir la cantidad de consultas de informes. Consulta la guía de etiquetas para obtener más información.

Optimiza lo que recuperas

Cuando ejecutes informes, debes tener en cuenta las columnas que incluyes en tus consultas. Considera el siguiente ejemplo que se programó para ejecutarse cada hora:

SELECT
  customer.id,
  customer.currency_code,
  campaign.id,
  campaign.name,
  ad_group.id,
  ad_group.name,
  ad_group_criterion.keyword.match_type,
  ad_group_criterion.keyword.text,
  ad_group_criterion.criterion_id,
  ad_group_criterion.quality_info.creative_quality_score,
  ad_group_criterion.system_serving_status,
  ad_group_criterion.negative,
  ad_group_criterion.quality_info.quality_score,
  ad_group_criterion.quality_info.search_predicted_ctr,
  ad_group_criterion.quality_info.post_click_quality_score,
  metrics.historical_landing_page_quality_score,
  metrics.search_click_share,
  metrics.historical_creative_quality_score,
  metrics.clicks,
  metrics.impressions
FROM keyword_view
WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS

Las únicas columnas que probablemente cambien cada hora son metrics.clicks y metrics.impressions. Todas las demás columnas se actualizan con poca frecuencia o no se actualizan, por lo que es muy ineficiente recuperarlas por hora. Puedes almacenar estos valores en una base de datos local y ejecutar un informe de cambio de evento o de cambio de estado para descargar los cambios una o dos veces al día.

En algunos casos, puedes reducir la cantidad de filas que descargas aplicando los filtros adecuados.

Cómo borrar cuentas que no se usan

Si tu aplicación administra cuentas de clientes de terceros, debes desarrollarla teniendo en cuenta la deserción de clientes. Debes limpiar periódicamente tus procesos y almacenes de datos para quitar las cuentas de los clientes que ya no usan tu aplicación. Cuando limpies las cuentas de Google Ads que no se usen, ten en cuenta las siguientes instrucciones:

Revoca la autorización que tu cliente le otorgó a tu aplicación para administrar su cuenta.
Deja de realizar llamadas a la API a las cuentas de Google Ads del cliente. Esto se aplica en especial a los trabajos sin conexión, como los trabajos cron y las canalizaciones de datos, que están diseñados para ejecutarse sin intervención del usuario.
Si el cliente revocó su autorización, tu aplicación debería controlar la situación de forma fluida y evitar enviar llamadas a la API no válidas a los servidores de la API de Google.
Si el cliente canceló su cuenta de Google Ads, debes detectarla y evitar enviar llamadas a la API no válidas a los servidores de la API de Google.
Borra los datos que descargaste de las cuentas de Google Ads del cliente de tu base de datos local después de un período adecuado.

Monitoring

Límites de frecuencia