Empfehlungen können die Leistung verbessern. Ihre Kampagnen auf verschiedene Arten:
- Neue und relevante Funktionen einführen
- Budget mit optimierten Geboten, Keywords und Anzeigen besser nutzen
- Gesamtleistung und Effizienz Ihrer Kampagnen steigern
Um den Optimierungsfaktor zu erhöhen, können Sie den
RecommendationService
zum Abrufen
und übernehmen oder verwerfen Sie diese Empfehlungen. Ab v15
der Google Ads API verwenden möchten, haben Sie auch die Möglichkeit, die Funktion Automatisch anwenden
Empfehlungen mit dem RecommendationSubscriptionService
.
Optimierungsfaktor
Der Optimierungsfaktor ist ein
Einschätzung der Leistungsfähigkeit Ihres Google Ads-Kontos
am Customer
und
Campaign
Stufen.
Die
Customer.optimization_score_weight
ist nur für Konten verfügbar, die keine Verwaltungskonten sind. Er wird zur Berechnung des Gesamtwerts
Optimierungsfaktor mehrerer Konten Rufen Sie den Optimierungsfaktor und
Gewichtung der Konten und Multiplikation des Optimierungsfaktors
(Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) für die Berechnung
den gesamten Optimierungsfaktor.
Für customer
und campaign
sind optimierungsbezogene Messwerte verfügbar
Berichte:
- Die
metrics.optimization_score_url
stellt einen Deep-Link zum Konto bereit, über den man Informationen zu den zugehörigen Empfehlungen auf der Google Ads-Benutzeroberfläche. - Die
metrics.optimization_score_uplift
gibt an, wie stark sich der Optimierungsfaktor erhöhen würde, Empfehlungen angewendet werden. Es handelt sich um eine Schätzung, die auf allen verfügbaren Empfehlungen insgesamt, nicht nur die Summe der Steigerungswerte für die einzelnen Empfehlung.
Um die zurückgegebenen Empfehlungen zu gruppieren und zu ordnen, können Sie beide segmentieren
Messwerte nach Empfehlungstyp mit segments.recommendation_type
in
Abfrage.
Empfehlungstypen
Vollständig unterstützte Empfehlungstypen
RecommendationType | Beschreibung |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Kampagnen mit eingeschränktem Budget nachbessern |
KEYWORD |
Neue Keywords hinzufügen |
TEXT_AD |
Anzeigenvorschläge hinzufügen |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Gebote mit Ziel-CPA |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Mit „Conversions maximieren“ bieten |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Mit „Conversion-Wert maximieren“ bieten |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Mit auto-optimiertem CPC bieten |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Mit „Klicks maximieren“ bieten |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Optimierte Anzeigenrotation verwenden |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Nicht aufgebrauchte Budgets in beschränkte Budgets verschieben |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Gebote mit Ziel-ROAS |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Kampagnen korrigieren, die voraussichtlich durch das Budget eingeschränkt werden in der Zukunft |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Neue responsive Suchanzeige hinzufügen |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Kampagnenbudget anpassen, um den ROI zu steigern |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Weitgehend passend verwenden Übereinstimmung für Conversion-basierte Kampagnen mit automatischer Gebotseinstellung |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Assets für responsive Suchanzeigen hinzufügen |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Effektivität responsiver Suchanzeigen verbessern |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Kampagne aktualisieren, um die Displaynetzwerk-Aktivierung zu verwenden |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Mit Google Suchnetzwerk-Partnern die Reichweite erhöhen |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Benutzerdefinierte Zielgruppe erstellen |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
Effektivität von Anzeigen in Demand Gen-Kampagnen verbessern |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Smarte Shopping-Kampagnen auf Performance Max-Kampagnen umstellen |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Lokale Kampagne auf Performance Max-Kampagne umstellen |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Angebote, auf die Standard-Shopping-Kampagnen ausgerichtet sind, zu vorhandenen migrieren Performance Max-Kampagnen |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Dynamische Suchanzeigen auf Performance Max-Kampagnen umstellen |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Performance Max-Kampagnen in Ihrem Konto erstellen |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Die Stärke der Asset-Gruppen einer Performance Max-Kampagne auf eine „Hervorragend“ Bewertung |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
„Erweiterung der finalen URL“ für Performance Max-Kampagnen aktivieren |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Ziel-CPA erhöhen, wenn er zu niedrig ist und es sehr wenige oder gar keine Conversions |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Das Budget vor einem saisonalen Ereignis erhöhen wird voraussichtlich den Traffic erhöhen und die Gebotsstrategie ändern von „Conversion-Wert maximieren“ zum Ziel-ROAS |
LEAD_FORM |
Einer Kampagne Assets mit Lead-Formular hinzufügen |
CALLOUT_ASSET |
Assets mit Zusatzinformationen auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen |
SITELINK_ASSET |
Sitelink-Assets auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen |
CALL_ASSET |
Anruf-Assets auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Fügen Sie das Attribut „Altersgruppe“ [age_group] zu Angeboten hinzu, die aufgrund eines Altersgruppe fehlt |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund eines fehlenden Elements abgewertet wurden, eine Farbe hinzu Farbe [color] |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund eines fehlenden Elements abgewertet werden, ein Geschlecht hinzu Geschlecht |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Abgewerteten Angeboten eine GTIN (Global Trade Item Number) hinzufügen wegen fehlender GTIN |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund fehlender Angaben abgewertet wurden, weitere Kennzeichnungen hinzu Kennungen |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Fügen Sie die Größe Angeboten, die aufgrund eines fehlenden Elements abgewertet werden, die Größe hinzu. Größe [size] |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Produkte für eine Kampagne hinzufügen |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Probleme mit abgelehnten Produkten beheben |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Eine universelle Kampagne erstellen, die auf alle Angebote ausgerichtet ist |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Probleme mit der Sperrung von Merchant Center-Konten beheben |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Probleme mit Warnung zur Sperrung von Merchant Center-Konten beheben |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Dynamische Bilderweiterungen im Konto aktivieren |
RAISE_TARGET_CPA |
Ziel-CPA erhöhen |
LOWER_TARGET_ROAS |
Ziel-ROAS senken |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Legen Sie einen Ziel-CPA für Kampagnen fest, für die in Voraussage eines saisonalen Ereignisses, das voraussichtlich den Traffic erhöhen wird |
SET_TARGET_CPA |
Ziel-CPA für Kampagnen festlegen, für die noch keins angegeben ist |
SET_TARGET_ROAS |
Ziel-ROAS für Kampagnen festlegen, für die noch keiner angegeben ist |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Kundenliste aktualisieren, die in den letzten 90 Jahren nicht aktualisiert wurde Tage |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Google-Tag auf mehr Seiten einfügen |
CALLOUT_EXTENSION (verworfen) |
Eingestellt, stattdessen CALLOUT_ASSET verwenden |
SITELINK_EXTENSION (verworfen) |
Eingestellt, stattdessen SITELINK_ASSET verwenden |
CALL_EXTENSION (verworfen) |
Eingestellt, stattdessen CALL_ASSET verwenden |
KEYWORD_MATCH_TYPE (verworfen) |
Eingestellt, stattdessen USE_BROAD_MATCH_KEYWORD verwenden |
Weitere Informationen erhalten Sie in diesem Video.
Nicht unterstützte Typen verarbeiten
Empfehlungen abrufen
Wie die meisten anderen Entitäten in der Google Ads API, Recommendation
Objekte werden mithilfe der Methode
GoogleAdsService.SearchStream
mit einer Google Ads Query Language-Abfrage.
Details zu jedem Empfehlungstyp finden Sie in einer
Empfehlungsspezifisches Feld. Beispiel: CAMPAIGN_BUDGET
Empfehlung
Details finden Sie in der
campaign_budget_recommendation
und sind in ein
CampaignBudgetRecommendation
-Objekt enthält.
Alle empfehlungsspezifischen Felder finden Sie in der
recommendation
Union-Feld.
Auswirkung auf Empfehlungen
Einige Empfehlungstypen werden
impact
-Feld der Empfehlung.
RecommendationImpact
enthält eine Schätzung der Auswirkungen auf die Kontoleistung aufgrund von
um die Empfehlung anzuwenden. Die folgenden
Empfehlungsmesswerte
in den Feldern impact.base_metrics
und impact.potential_metrics
verfügbar:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(verfügbar ab Version 16 der Google Ads API)video_views
Codebeispiel
Mit dem folgenden Beispielcode werden alle verfügbaren und abgelehnten Empfehlungen abgerufen
vom Typ KEYWORD
aus einem Konto aus und druckt einige der Details aus:
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.V17.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 = f""" SELECT recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = KEYWORD""" # Detects keyword recommendations that exist for the customer account. response = googleads_service.search(customer_id=customer_id, query=query) operations = [] for row in response.results: 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); });
Maßnahmen ergreifen
Jede abgerufene Empfehlung kann angewendet oder abgelehnt werden.
Je nach Empfehlungstyp können sich die Empfehlungen täglich ändern
oder sogar mehrmals täglich. In diesem Fall wird eine Empfehlung
resource_name
des Objekts kann
nach dem Abrufen der Empfehlung
veraltet sind.
Es empfiehlt sich, Empfehlungen kurz nach dem Abruf umzusetzen.
Empfehlungen übernehmen
Video: Empfehlungen übernehmen
Sie können aktive oder abgelehnte Empfehlungen über die
ApplyRecommendation
der Methode
RecommendationService
Empfehlungstypen können obligatorische oder optionale Parameter haben. Meiste Empfehlungen enthalten empfohlene Werte, die standardmäßig verwendet werden.
Das Festlegen von Konten für automatisch angewendete Empfehlungen ist nicht
werden für alle Empfehlungstypen unterstützt. Sie können jedoch ähnliche
für die Empfehlungstypen, die von der Google Ads API vollständig unterstützt werden.
Siehe DetectAndApplyRecommendations
-Code
Beispiel.
Verwenden Sie die Methode
apply_parameters
Union-Feld von ApplyRecommendationOperation
zum Anwenden von Empfehlungen mit
Parameterwerte festlegen. Für jeden geeigneten Empfehlungstyp gibt es ein eigenes Feld.
Für einen Empfehlungstyp, der nicht im Feld apply_parameters
aufgeführt ist, wird
für diese Parameterwerte.
Codebeispiel
Der folgende Code zeigt, wie die
ApplyRecommendationOperation
und
die empfohlenen Werte überschreiben, wenn Sie sie durch Ihre
gehören.
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, recommendation): """Creates a ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation. Args: client: an initialized GoogleAdsClient instance. customer_id: a client customer ID. 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 = 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::V17::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::V17::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V17::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::V17::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation ->new({ resourceName => $recommendation->{resourceName}}); return $apply_recommendation_operation; }
Im nächsten Beispiel wird
ApplyRecommendation
,
Senden von Empfehlungen zum Anwenden von Empfehlungen, die im vorherigen Schritt erstellt wurden
Code.
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.V17.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, customer_id, operations): """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 = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id=customer_id, operations=operations ) for result in response.results: print( "Applied a recommendation with resource name: " f"'{result[0].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}; }
In diesen Videos erfahren Sie mehr
Parameter anwenden
Bulk
Fehler
Tests
Empfehlungen ablehnen
Sie können Empfehlungen ablehnen, indem Sie
RecommendationService
Der Code
ähnelt dem Anwenden von Empfehlungen. Stattdessen verwenden Sie
DismissRecommendationOperation
und
RecommendationService.DismissRecommendation
In diesen Videos erfahren Sie mehr
Bulk
Fehler
Tests
Empfehlungen automatisch anwenden
Ab Version 15 der Google Ads API können Sie den
RecommendationSubscriptionService
eines bestimmten Typs automatisch anwenden lassen.
Wenn Sie einen bestimmten Empfehlungstyp abonnieren möchten, erstellen Sie ein
Objekt RecommendationSubscription
das Feld type
auf einen der folgenden Werte
die unterstützte Empfehlung
Typen und legen Sie
status
auf ENABLED
.
Abounterstützte Empfehlungstypen
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
Abos abrufen
Um Informationen zu den Empfehlungsabos eines Kontos zu erhalten, fragen Sie die
recommendation_subscription
.
Wenn Sie Änderungen sehen möchten, die automatisch angewendet wurden, fragen Sie das
change_event
, indem Sie nach
change_client_type
bis
GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
Empfehlungen bei der Kampagnenerstellung
Ab Version 16 der Google Ads API können Sie
RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
zum Generieren von Empfehlungen bei der Kampagnenerstellung für eine bestimmte Gruppe von
Empfehlungstypen.
GenerateRecommendations
akzeptiert als Eingabe eine Kundennummer, einen Werbekanal
-Typ, der entweder
SEARCH
oder
PERFORMANCE_MAX
,
eine Liste der zu generierenden Empfehlungstypen und verschiedene Datenpunkte,
den angegebenen Typen. Es wird eine Liste von Recommendation
-Objekten basierend auf dem
von Ihnen bereitgestellten Daten. Wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, um eine Empfehlung zu generieren
für die angefragte
recommendation_types
,
Wenn die Kampagne bereits den empfohlenen Status hat, werden die Ergebnisse
eine Empfehlung für diesen Typ enthält. Stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendung
wenn keine Empfehlungen für die angeforderte Empfehlung zurückgegeben werden.
Typen.
In der folgenden Tabelle werden die Empfehlungstypen beschrieben,
GenerateRecommendations
unterstützt und die Felder, die Sie für den Empfang angeben müssen
Empfehlungen für diesen Typ. Als Best Practice sollten Sie den
GenerateRecommendations
-Anfrage, nachdem alle Informationen erfasst wurden
zu den angeforderten Empfehlungstypen. Weitere Informationen zu
Erforderliche und optionale Felder, einschließlich verschachtelter Felder, finden Sie in der
Referenzdokumentation nachlesen.
RecommendationType | Pflichtfelder | Optionale Felder |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Hinweis: Der zurückgegebene SitelinkAssetRecommendation
enthält leere Listen. Wenn die GenerateRecommendations
eine SitelinkAssetRecommendation enthält, kann dies
mindestens ein Sitelink-Asset zur Kampagne hinzufügen. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Beispiel für einen Nutzungsablauf
Angenommen, Ihr Unternehmen ist eine Werbeagentur,
und Sie möchten den Nutzenden Vorschläge machen,
während dieses Ablaufs. Sie können
GenerateRecommendationsRequest
On-Demand-Empfehlungen generieren und diese Empfehlungen umsetzen
Benutzeroberfläche zur Kampagnenerstellung ein.
Der Nutzungsablauf könnte so aussehen:
Ein Nutzer ruft Ihre App auf, um eine Performance Max-Kampagne zu erstellen.
Der Nutzer stellt im Rahmen der Kampagne einige erste Informationen bereit. Konstruktionsablauf. Zum Beispiel liefern sie Details zur Erstellung eines
SitelinkAsset
, und sie wählenTARGET_SPEND
als Smart Bidding .Sie senden eine
GenerateRecommendationsRequest
, die die folgenden Felder festlegt:campaign_sitelink_count
:1
festgelegt ist, d. h. die Anzahl der Sitelink-Assets im laufenden Betrieb Kampagne.bidding_info
: das verschachtelte Feldbidding_strategy_type
aufTARGET_SPEND
setzen.conversion_tracking_status
: festgelegt auf denConversionTrackingStatus
dieser Kundschaft. Eine Anleitung zum Abrufen dieses Felds finden Sie in der Erste Schritte Leitfaden zur Conversion-Verwaltung.Setzen Sie
recommendation_types
auf[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.Setzen Sie
advertising_channel_type
aufPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: auf die ID des Kunden festlegen, der die Kampagne erstellt.
Sie können die Empfehlungen in der
GenerateRecommendationsResponse
– in diesem Fall einSitelinkAssetRecommendation
undMaximizeClicksOptInRecommendation
– und schlagen sie dem Nutzer vor, indem sie in Ihrer Kampagne angezeigt werden. Konstruktionsschnittstelle. Wenn der Nutzer einen Vorschlag annimmt, können Sie und in die Anfrage zur Kampagnenerstellung einbinden, sobald der Nutzer bei der Kampagnenerstellung.