ציון האופטימיזציה וההמלצות

ההמלצות יכולות לשפר את הקמפיינים בכמה דרכים:

  • הצגת תכונות חדשות ורלוונטיות
  • שיפור הצעות המחיר, מילות המפתח והמודעות יעזור לכם לנצל את התקציב בצורה טובה יותר
  • שיפור הביצועים והיעילות של הקמפיינים באופן כללי

כדי לשפר את ציוני האופטימיזציה, אתם יכולים להשתמש ב-RecommendationService כדי לאחזר המלצות, ואז ליישם או לדחות אותן בהתאם. אפשר גם להירשם ליישום אוטומטי של המלצות באמצעות RecommendationSubscriptionService.

ציון האופטימיזציה

ציון האופטימיזציה הוא אומדן שמעריך את יעילות ההגדרות של חשבון Google Ads ואת ההשפעה שלהן על פוטנציאל הביצועים. הוא זמין ברמת Customer וברמת Campaign.

יש מדדים שקשורים לאופטימיזציה שזמינים בדוחות customer וcampaign:

  1. השדה metrics.optimization_score_url מספק קישור עומק לחשבון כדי להציג מידע על ההמלצות הקשורות בממשק המשתמש של Google Ads.
  2. השדה metrics.optimization_score_uplift מציין בכמה ציון האופטימיזציה יגדל אם כל ההמלצות הקשורות ייושמו. זהו אומדן שמבוסס על כל ההמלצות הזמינות כמכלול, ולא רק על סכום ציוני השיפור של כל המלצה.

כדי לקבץ את ההמלצות שמוחזרות ולסדר אותן, אפשר לפלח את שני המדדים האלה לפי סוג ההמלצה באמצעות segments.recommendation_type בשאילתה.

סוגי ההמלצות

בטבלה הבאה מפורטים סוגי ההמלצות שנתמכים ב-Google Ads API לאחזור, ליישום ולסגירה של המלצות. אם בחשבון מסוים יש סוגי המלצות בממשק המשתמש של Google Ads שלא נתמכים ב-API, אתם יכולים להשתמש ב-metrics.optimization_score_url כדי לקשר את המשתמשים ישירות לדף ההמלצות בממשק המשתמש של Google Ads, כדי שהם יוכלו לבדוק את ההמלצות האלה ולפעול לפיהן.

סוגי המלצות עם תמיכה מלאה

RecommendationType תיאור
CAMPAIGN_BUDGET תיקון קמפיינים שמוגבלים בגלל התקציב
KEYWORD הוספה של מילות מפתח חדשות
TEXT_AD הוספת הצעות למודעה
TARGET_CPA_OPT_IN בידינג לפי יעד עלות להמרה (CPA)
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN בידינג לפי מקסימום המרות
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN בידינג לפי מקסימום ערך המרות
ENHANCED_CPC_OPT_IN הגשת הצעות מחיר עם אופטימיזציית עלות לקליק
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN בידינג לפי מקסימום קליקים
OPTIMIZE_AD_ROTATION שימוש בסבבי מודעות שעברו אופטימיזציה
MOVE_UNUSED_BUDGET העברה של תקציבים לא מנוצלים לתקציבים מוגבלים
TARGET_ROAS_OPT_IN בידינג לפי יעד החזר על הוצאות פרסום (ROAS)
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET תיקון קמפיינים שצפויים להיות מוגבלים בגלל התקציב בעתיד
RESPONSIVE_SEARCH_AD הוספה של מודעה רספונסיבית לרשת החיפוש
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET התאמת תקציב הקמפיין כדי להגדיל את החזר ה-ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD להשתמש בהתאמה רחבה בקמפיינים שמבוססים על המרות ומוגדר בהם בידינג אוטומטי
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET הוספת נכסים שמצורפים למודעה של מודעות רספונסיביות לרשת החיפוש למודעה
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH שיפור חוזק המודעה הרספונסיבית לרשת החיפוש
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN עדכון קמפיין לשימוש בהרחבה לרשת המדיה
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN הרחבת פוטנציאל החשיפה באמצעות שותפי החיפוש של Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN יצירת קהל בהתאמה אישית
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH איך לשפר את חוזק המודעות בקמפיינים ליצירת ביקוש
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX שדרוג קמפיין שופינג חכם לקמפיין למיקסום ביצועים
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX שדרוג קמפיין מקומי מדור קודם לקמפיין למיקסום הביצועים
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX העברת מוצרים שמטורגטים על ידי קמפיינים רגילים לשופינג לקמפיינים קיימים למיקסום הביצועים
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX מעבר ממודעות דינמיות לרשת החיפוש לקמפיינים למיקסום הביצועים
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN יצירת קמפיינים למיקסום הביצועים בחשבון
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH משפרים את חוזק קבוצת הנכסים בקמפיין למיקסום הביצועים לדירוג "מצוין"
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN הפעלה של התכונה 'התאמת כתובת URL סופית' בקמפיינים למיקסום ביצועים
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW העלאת יעד העלות להמרה כשהוא נמוך מדי ואין המרות או שיש מעט מאוד המרות
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS הגדלת התקציב לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה, ושינוי שיטת הבידינג מ"מקסימום ערך המרות" ל"יעד החזר על הוצאות פרסום"
LEAD_FORM_ASSET הוספת נכסי השארת פרטים לקמפיין
CALLOUT_ASSET הוספה של נכסי יתרונות מרכזיים ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
SITELINK_ASSET הוספת נכסי Sitelink ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
CALL_ASSET הוספה של נכסי התקשרות ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP הוספת המאפיין "קבוצת גיל" למוצרים שהורדו בדירוג כי המאפיין הזה חסר
SHOPPING_ADD_COLOR הוספת צבע למוצרים שהורדו בדרגה בגלל שחסר להם צבע
SHOPPING_ADD_GENDER הוספת מגדר למוצרים שהורדו בדירוג בגלל מגדר חסר
SHOPPING_ADD_GTIN להוסיף מספר GTIN (מספר פריט מסחרי גלובלי) למוצרים שהורדו בדירוג בגלל שחסר להם מספר GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS הוספת מזהים למוצרים שהורדו בגלל מזהים חסרים
SHOPPING_ADD_SIZE הוספת המידה למוצרים שהורדו בדרגה בגלל מידה חסרה
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN הוספת מוצרים להצגה בקמפיין
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS תיקון מוצרים שנפסלו
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS יוצרים קמפיין מאסף (catch-all) שמטרגט את כל המוצרים
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT טיפול בבעיות שגורמות להשעיה של חשבון Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING טיפול בבעיות שקשורות לאזהרה על השעיה של חשבון Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN הפעלת תוספי תמונות דינמיים בחשבון
RAISE_TARGET_CPA הגדלת יעד העלות להמרה
LOWER_TARGET_ROAS יעד החזר נמוך יותר על הוצאות הפרסום
FORECASTING_SET_TARGET_CPA הגדרה של יעד עלות להמרה בקמפיינים שלא הוגדר להם יעד כזה, לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה
SET_TARGET_CPA הגדרת יעד עלות להמרה בקמפיינים שלא הוגדר בהם יעד כזה
SET_TARGET_ROAS הגדרת יעד החזר על הוצאות פרסום בקמפיינים שלא הוגדר בהם יעד כזה
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST עדכון של רשימת לקוחות שלא עודכנה ב-90 הימים האחרונים
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE הטמעת Google Tag בדפים נוספים
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL הוספה של יעד המרה באפליקציה שספציפי לקמפיין
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW הגדלת יעד העלות להמרה כשהוא נמוך מדי בקמפיינים לרשת החיפוש
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW הפחתת יעד ההחזר על הוצאות הפרסום אם הוא נמוך מדי בקמפיינים לרשת החיפוש
RAISE_BUDGET_PERFORMANCE_TOO_LOW הגדלת התקציב אם הוא נמוך מדי לקמפיינים לרשת החיפוש. זמין החל מגרסה v26. פרטי ההמלצה מוחזרים ב-Recommendation.raise_budget_performance_too_low_recommendation ומיושמים באמצעות ApplyRecommendationOperation.raise_budget_performance_too_low.
KEYWORD_MATCH_TYPE (הוצאה משימוש) האפשרות הזו יצאה משימוש. במקומה צריך להשתמש ב-USE_BROAD_MATCH_KEYWORD.

אחזור המלצות

כמו רוב הישויות האחרות ב-Google Ads API, מאחזרים אובייקטים מסוג Recommendation באמצעות GoogleAdsService.SearchStream עם שאילתה בשפת השאילתות של Google Ads.

לכל סוג של המלצה, הפרטים מופיעים בשדה ספציפי להמלצה. לדוגמה, פרטי ההמלצה CAMPAIGN_BUDGET נמצאים בשדה campaign_budget_recommendation, והם עטופים באובייקט CampaignBudgetRecommendation.

כל השדות הספציפיים להמלצות נמצאים בשדה האיחוד recommendation.

ההשפעה של ההמלצה

בחלק מסוגי ההמלצות, השדה impact של ההמלצה מאוכלס. ‫RecommendationImpact כולל אומדן של ההשפעה על ביצועי החשבון כתוצאה מיישום ההמלצה. מדדי ההמלצות הבאים זמינים בשדות impact.base_metrics ו-impact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

גם כשהשדה impact מאוכלס, הזמינות של המדדים משתנה בהתאם לסוג ההמלצה ולסוג הקמפיין, בין היתר. באופן כללי, לפני שמנסים להשתמש במדד השפעה מסוים, כדאי לבדוק אם הוא זמין.

קוד לדוגמה

הקוד לדוגמה הבא מאחזר את כל ההמלצות הזמינות וההמלצות שנדחו מסוג KEYWORD מחשבון, ומדפיס חלק מהפרטים שלהן:

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.V25.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
      

קדימה

אפשר ליישם או לבטל כל המלצה שאותרה.

בהתאם לסוג ההמלצה, ההמלצות יכולות להשתנות על בסיס יומי או אפילו כמה פעמים ביום. במקרים כאלה, השדה resource_name של אובייקט ההמלצה יכול להיות לא עדכני אחרי שההמלצה מאוחזרת.

מומלץ לפעול לפי ההמלצות זמן קצר אחרי שמאחזרים אותן.

יישום ההמלצות

אפשר ליישם המלצות פעילות או המלצות שנסגרו באמצעות השיטה ApplyRecommendation של RecommendationService.

לסוגי המלצות יכולים להיות פרמטרים שהם חובה או אופציונליים. לרוב ההמלצות יש ערכים מומלצים שמשמשים כברירת מחדל.

אי אפשר להגדיר יישום אוטומטי של המלצות בחשבונות לכל סוגי ההמלצות. עם זאת, אפשר להטמיע התנהגות דומה לסוגי ההמלצות שנתמכים באופן מלא ב-Google Ads API. מידע נוסף זמין בדוגמה לקוד DetectAndApplyRecommendations.

כדי ליישם המלצות עם ערכי פרמטרים ספציפיים, משתמשים בשדה האיחוד apply_parameters של ApplyRecommendationOperation. לכל סוג המלצה מתאים יש שדה משלו. כל סוג המלצה שלא מופיע בשדה apply_parameters לא משתמש בערכי הפרמטרים האלה.

קוד לדוגמה

בקטע הקוד הבא אפשר לראות איך יוצרים את ApplyRecommendationOperation ואיך לשנות את הערכים המומלצים אם רוצים להחליף אותם בערכים משלכם.

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::V25::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::V25::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V25::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::V25::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
      

curl

בדוגמה הבאה מבוצעת קריאה ל-ApplyRecommendation, ונשלחות פעולות ההמלצה apply שנוצרו בקוד הקודם.

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.V25.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,
#   DEVELOPER_TOKEN,
#   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 "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
  "operations": [
    {
      "resourceName": "${RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME}"
    }
  ]
}
EOF
      

דחיית המלצות

אפשר לסגור המלצות באמצעות הסמל RecommendationService. מבנה הקוד דומה ליישום המלצות, אבל במקום זאת משתמשים ב-DismissRecommendationOperation וב-RecommendationService.DismissRecommendation.

פעולות בכמות גדולה וטיפול בשגיאות

‫ApplyRecommendation ו-DismissRecommendation מקבלים עד 100 פעולות לכל בקשה. כששולחים כמה פעולות בבקשה אחת, חשוב לזכור את הדברים הבאים:

  • שילוב של סוגי המלצות: כברירת מחדל (partial_failure = false), כל הפעולות בבקשה אחת חייבות לטרגט את אותו סוג המלצה. אחרת, ה-API מחזיר את השגיאה RecommendationError.DIFFERENT_TYPES_NOT_SUPPORTED. כדי ליישם או לדחות המלצות מסוגים שונים באותה בקשה, צריך להגדיר את partial_failure לערך true בבקשה, כך שפעולות תקינות יצליחו באופן עצמאי.
  • שגיאות במחזור החיים: ההמלצות נבדקות באופן דינמי, ולכן הסטטוס של המלצה יכול להשתנות בין השליפה שלה לבין הפעולה. אם ההמלצה כבר יושמה, נדחתה או לא רלוונטית יותר, ה-API מחזיר את הערך RECOMMENDATION_ALREADY_APPLIED,‏ RECOMMENDATION_ALREADY_DISMISSED או RECOMMENDATION_INVALIDATED ב-RecommendationError.

יישום אוטומטי של המלצות

אתם יכולים להשתמש בRecommendationSubscriptionService כדי ליישם באופן אוטומטי המלצות מסוג מסוים.

כדי להירשם לסוג מסוים של המלצה, יוצרים אובייקט RecommendationSubscription, מגדירים את השדה type לאחד מסוגי ההמלצות הנתמכים, ומגדירים את השדה status לערך ENABLED.

סוגי המלצות שנתמכים במינוי

  • 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

אחזור מינויים

כדי לקבל מידע על המינויים להמלצות של החשבון, שולחים שאילתה למשאב recommendation_subscription.

כדי לראות את השינויים שבוצעו באופן אוטומטי, שולחים שאילתה למשאב change_event ומסננים את change_event.client_type לערך GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

המלצות בתהליך הגדרת הקמפיין

אתם יכולים להשתמש ב-RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות במהלך הגדרת הקמפיין, עבור קבוצה נתונה של סוגי המלצות.

הפונקציה GenerateRecommendations מקבלת כקלט מספר לקוח, סוג ערוץ פרסום (חייב להיות SEARCH או PERFORMANCE_MAX), רשימה של סוגי המלצות ליצירה ונקודות שונות על הגרף שתלויות בסוגים שצוינו. הוא מחזיר רשימה של אובייקטים Recommendation על סמך הנתונים שאתם מספקים. אם אין מספיק נתונים כדי ליצור המלצה ל-recommendation_types המבוקש, או אם הקמפיין כבר נמצא במצב המומלץ, קבוצת התוצאות לא תכלול המלצה מהסוג הזה. חשוב לוודא שהאפליקציה מטפלת במקרה שבו לא מוחזרות המלצות לסוגי ההמלצות המבוקשים.

בטבלה הבאה מפורטים סוגי ההמלצות ש-GenerateRecommendations תומך בהם, והשדות שצריך לספק כדי לקבל המלצות מהסוג הזה. מומלץ לשלוח את GenerateRecommendationsהבקשה אחרי שכל המידע שקשור לסוגי ההמלצות המבוקשים נאסף. לפרטים נוספים על שדות חובה ושדות אופציונליים, כולל שדות בתצוגת עץ, עיינו במאמרי העזרה.

RecommendationType שדות חובה שדות אופציונליים
CAMPAIGN_BUDGET בקמפיינים לרשת החיפוש ובקמפיינים למיקסום הביצועים, השדות הבאים הם חובה:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
בקמפיינים לרשת החיפוש בלבד, חובה למלא גם את השדות הבאים:
  • country_code
  • language_code
  • ‫positive_location_id או negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info
    אם שיטת הבידינג מוגדרת לערך TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
  • בקמפיינים למיקסום הביצועים, צריך לציין ערך בשדה merchant_center_account_id כדי להורות ל-RecommendationsService ליצור המלצות לקמפיינים למיקסום הביצועים בתחום הקמעונאות, ולא לקמפיינים רגילים למיקסום הביצועים.
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
הערה: האובייקט SitelinkAssetRecommendation שיוחזר יכיל רשימות ריקות. אם התגובה של GenerateRecommendations מכילה את הערך SitelinkAssetRecommendation, אפשר להתייחס לזה כאל אות להוספה של נכס Sitelink אחד לפחות לקמפיין.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

דוגמה לתהליך שימוש

נניח שהחברה שלכם היא סוכנות פרסום שמספקת למשתמשים תהליך עבודה להגדרת קמפיין, ואתם רוצים להציע הצעות למשתמשים במהלך התהליך הזה. אתם יכולים להשתמש ב-GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות על פי דרישה, ולשלב את ההמלצות האלה בממשק המשתמש של הגדרת הקמפיין.

תהליך השימוש עשוי להיראות כך:

  1. משתמש נכנס לאפליקציה שלכם כדי ליצור קמפיין למיקסום הביצועים.

  2. המשתמש מספק מידע ראשוני כחלק מתהליך הגדרת הקמפיין. לדוגמה, הם מספקים פרטים ליצירת SitelinkAsset אחת, ובוחרים בTARGET_SPEND כשיטת הבידינג החכמה שלהם.

  3. שולחים GenerateRecommendationsRequest שמגדיר את השדות הבאים:

    • ‫campaign_sitelink_count: הערך שמוגדר הוא 1, שהוא מספר נכסי ה-Sitelink בקמפיין שנמצא בתהליך.

    • ‫bidding_info: מגדירים את השדה המקונן bidding_strategy_type לערך TARGET_SPEND.

    • ‫conversion_tracking_status: מוגדר ל-ConversionTrackingStatus של הלקוח הזה. במדריך לתחילת העבודה בנושא ניהול המרות מוסבר איך לאחזר את השדה הזה.

    • ‫recommendation_types: מוגדר לערך [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • ‫advertising_channel_type: מוגדר לערך PERFORMANCE_MAX.

    • ‫customer_id: מזהה הלקוח שיוצר את הקמפיין.

  4. אתם יכולים לקבל את ההמלצות ב-GenerateRecommendationsResponse – במקרה הזה, SitelinkAssetRecommendation ו-MaximizeClicksOptInRecommendation – ולהציע אותן למשתמש על ידי הצגה שלהן בממשק של בניית הקמפיין. אם המשתמש מקבל הצעה, אתם יכולים לשלב אותה בבקשה ליצירת הקמפיין אחרי שהמשתמש משלים את תהליך הגדרת הקמפיין.