Öneriler, kampanyalarınızı birkaç şekilde iyileştirebilir:
- Yeni ve alakalı özellikleri tanıtma
- İyileştirilmiş teklifler, anahtar kelimeler ve reklamlarla bütçenizden daha fazla yararlanma
- Kampanyalarınızın genel performansını ve verimliliğini artırma
Optimizasyon puanlarını artırmak için RecommendationService kullanarak önerileri alabilir, ardından bunları uygulayabilir veya reddedebilirsiniz. Ayrıca, RecommendationSubscriptionService simgesini kullanarak önerileri otomatik olarak uygulama özelliğine abone olabilirsiniz.
Optimizasyon puanı
Optimizasyon puanı, Google Ads hesabınızın iyi performans sergileyecek şekilde ayarlanıp ayarlanmadığına dair bir tahmindir ve Customer ile Campaign düzeylerinde kullanılabilir.
Customer.optimization_score_weight yalnızca yönetici olmayan hesaplarda kullanılabilir ve birden fazla hesabın genel optimizasyon puanını hesaplamak için kullanılır. Hesapların optimizasyon puanını ve optimizasyon puanı ağırlığını alıp bunları çarparak (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) genel optimizasyon puanını hesaplayın.
customer ve campaign raporları için optimizasyonla ilgili metrikler mevcuttur:
metrics.optimization_score_url, Google Ads kullanıcı arayüzündeki ilgili önerilerle ilgili bilgileri görüntülemek için hesaba derin bağlantı sağlar.metrics.optimization_score_upliftilgili tüm öneriler uygulandığında optimizasyon puanının ne kadar artacağını gösterir. Bu, yalnızca her önerinin artış puanlarının toplamı değil, bir bütün olarak mevcut tüm önerilere 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
Tam olarak desteklenen öneri türleri
| 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 teklifiyle teklif verme |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Dönüşüm değerini artırma teklifiyle teklif verme |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Geliştirilmiş TBM ile teklif verme |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Tıklamaları artırma teklifiyle teklif verme |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Optimize edilmiş reklam rotasyonlarını kullanın |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Kullanılmayan bütçeleri kısıtlı bütçelere aktarın |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Hedef ROAS ile teklif verme |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Gelecekte bütçeyle sınırlanması beklenen kampanyaları düzeltin |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Yeni duyarlı arama ağı reklamı ekleme |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
YG'yi artırmak için kampanya bütçesini ayarlama |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Otomatik teklif özelliğinin kullanıldığı dönüşüme dayalı kampanyalarda geniş eşlemeyi kullanma |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Bir reklama duyarlı arama ağı reklamı öğeleri ekleme |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Duyarlı arama ağı reklamının gücünü artırma |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Bir kampanyayı Görüntülü Reklam Ağı genişletmesini kullanacak şekilde güncelleme |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Google Arama Ağı iş ortaklarıyla erişimi 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 kampanyalarını Maksimum Performans kampanyalarına yükseltme |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Eski bir yerel kampanyayı Maksimum Performans kampanyasına yükseltme |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Normal Alışveriş kampanyaları tarafından hedeflenen teklifleri mevcut Maksimum Performans kampanyalarına taşıma |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Dinamik Arama Ağı Reklamlarını 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 yükseltme |
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 elde edildiğinde veya hiç dönüşüm elde edilmediğinde hedef EBM'yi yükseltin. |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Trafikte artış olacağı tahmin edilen mevsimsel bir etkinlikten önce bütçeyi artırın ve teklif stratejisini dönüşüm değerini artırma yerine hedef ROAS olarak değiştirin. |
LEAD_FORM_ASSET |
Kampanyaya potansiyel müşteri formu öğeleri ekleme |
CALLOUT_ASSET |
Kampanya veya müşteri düzeyinde açıklama metni öğeleri ekleme |
SITELINK_ASSET |
Kampanya veya müşteri düzeyinde site bağlantısı öğeleri ekleme |
CALL_ASSET |
Kampanya veya müşteri düzeyinde telefon öğeleri ekleme |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Eksik yaş grubu nedeniyle tanıtımı düşürülen tekliflere yaş grubu özelliğini ekleyin. |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Eksik renk nedeniyle tanıtımı düşürülen tekliflere renk ekleme |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Eksik cinsiyet nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere cinsiyet ekleme |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Eksik GTIN nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere GTIN (Global Ticari Öğe Numarası) ekleme |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Eksik tanımlayıcılar nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere daha fazla tanımlayıcı ekleme |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Eksik beden nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere beden ekleyin. |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Bir kampanyanın yayınlanması için ürün ekleme |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Onaylanmayan ürünleri düzeltme |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Tüm teklifleri hedefleyen bir tümünü yakala kampanyası oluşturma |
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 |
Trafikte artış olacağı tahmin edilen bir sezonluk etkinlikten önce, hedef EBM'si belirtilmemiş kampanyalar için hedef EBM belirleyin. |
SET_TARGET_CPA |
Belirtilmiş hedef EBM'si olmayan kampanyalar için hedef EBM belirleyin |
SET_TARGET_ROAS |
Belirtilmemiş hedef ROAS'ı olan 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 |
KEYWORD_MATCH_TYPE (kullanımdan kaldırıldı) |
Kullanımdan kaldırıldı, bunun yerine USE_BROAD_MATCH_KEYWORD kullanın |
Daha fazla bilgi edinmek için bu videoyu izleyin.
Desteklenmeyen türleri işleme
Önerileri alma
Google Ads API'deki diğer çoğu öğe gibi Recommendationnesneler de bir Google Ads Sorgu Dili sorgusuyla GoogleAdsService.SearchStream kullanılarak getirilir.
Her öneri türü için ayrıntılar, öneriye özel bir alanda sağlanır. Örneğin, CAMPAIGN_BUDGET öneri ayrıntıları campaign_budget_recommendation alanında yer alır ve CampaignBudgetRecommendation nesnesiyle sarmalanır.
Öneriye özgü tüm alanları recommendation birleşim alanında bulabilirsiniz.
Önerinin etkisi
Bazı öneri türleri, önerinin impact alanını doldurur.
RecommendationImpact
Önerinin uygulanması sonucunda hesap performansı üzerindeki etkiye dair bir tahmin içerir. Aşağıdaki öneri metrikleri, impact.base_metrics ve impact.potential_metrics alanlarında kullanılabilir:
impressionsclickscost_microsconversionsall_conversionsvideo_views
impact alanı doldurulmuş olsa bile metriklerin kullanılabilirliği, diğer faktörlerin yanı sıra öneri türüne ve kampanya türüne göre değişir. Genel olarak,
her etki metriğini kullanmaya çalışmadan önce kullanılabilirliğini kontrol edin.
Kod örneği
Aşağıdaki örnek kod, bir hesaptaki KEYWORD türündeki tüm kullanılabilir ve kapatılmış önerileri alır ve 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.V22.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($recommendation); });
curl
# Gets keyword recommendations. # # Variables: # API_VERSION, # CUSTOMER_ID, # DEVELOPER_TOKEN, # MANAGER_CUSTOMER_ID, # OAUTH2_ACCESS_TOKEN: # See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers # for details. curl -f --request POST \ "https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/googleAds:search" \ --header "Content-Type: application/json" \ --header "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \ --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
İşlem yapın
Alınan tüm öneriler uygulanabilir veya reddedilebilir.
Öneri türüne bağlı olarak öneriler günlük olarak veya hatta günde birden çok kez değişebilir. Bu durumda, bir öneri nesnesinin resource_name, öneri alındıktan sonra geçersiz hale gelebilir.
Önerilerle ilgili işlemleri, alındıktan kısa süre sonra yapmanız önerilir.
Önerileri uygula
Etkin veya reddedilen önerileri ApplyRecommendation
yöntemiyle
RecommendationService kullanarak uygulayabilirsiniz.
Öneri türlerinde zorunlu veya isteğe bağlı parametreler olabilir. Çoğu öneri, varsayılan olarak kullanılan önerilen değerlerle birlikte gelir.
Hesapları önerileri otomatik olarak uygulayacak şekilde ayarlama, tüm öneri türleri için desteklenmez. Ancak, Google Ads API tarafından tam olarak desteklenen öneri türleri için benzer bir davranış uygulayabilirsiniz.
Daha fazla bilgi edinmek için DetectAndApplyRecommendations kodu örneğine bakın.
Belirli parametre değerlerine sahip önerileri uygulamak için ApplyRecommendationOperation birleşim alanını apply_parameters kullanın. Her uygun öneri türünün kendi alanı vardır.
apply_parameters alanında listelenmeyen hiçbir öneri türü bu parametre değerlerini kullanmaz.
Kod örneği
Aşağıdaki kodda, ApplyRecommendationOperation öğesinin nasıl oluşturulacağı ve önerilen değerleri kendi değerlerinizle değiştirmek isterseniz nasıl geçersiz kılacağınız 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::V22::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::V22::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V22::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::V22::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation ->new({ resourceName => $recommendation->{resourceName}}); return $apply_recommendation_operation; }
Sonraki örnekte, önceki kodda oluşturulan öneri uygulama işlemlerini göndererek ApplyRecommendation çağrısı yapılır.
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.V22.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
Daha fazla bilgi edinmek için bu videoları izleyin
Parametreleri uygulama
Toplu
Hatalar
Testler
Önerileri kapatma
Önerileri RecommendationService simgesiyle kapatabilirsiniz. Kod yapısı, önerileri uygulama ile benzerdir ancak bunun yerine DismissRecommendationOperation ve RecommendationService.DismissRecommendation kullanırsınız.
Daha fazla bilgi edinmek için bu videoları izleyin
Toplu
Hatalar
Testler
Önerileri otomatik olarak uygulayın
Belirli bir türdeki önerileri otomatik olarak uygulamak için
RecommendationSubscriptionService
simgesini 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.
Abonelik destekli öneri türleri
ENHANCED_CPC_OPT_INKEYWORDKEYWORD_MATCH_TYPELOWER_TARGET_ROASMAXIMIZE_CLICKS_OPT_INOPTIMIZE_AD_ROTATIONRAISE_TARGET_CPARESPONSIVE_SEARCH_ADRESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTHSEARCH_PARTNERS_OPT_INSEARCH_PLUS_OPT_INSET_TARGET_CPASET_TARGET_ROASTARGET_CPA_OPT_INTARGET_ROAS_OPT_INUSE_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 öğesini GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION olarak filtreleyin.
Kampanya oluşturma sırasında sunulan öneriler
Belirli bir öneri türleri grubu için kampanya oluşturma sırasında öneri oluşturmak üzere
RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
kullanabilirsiniz.
GenerateRecommendations, giriş olarak bir müşteri kimliği, bir reklamcılık kanalı türü (SEARCH veya PERFORMANCE_MAX olmalıdır), 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 durumda ise sonuç kümesi bu tür için öneri içermez. Uygulamanızın, istenen öneri türleri için öneri döndürülmediği durumu işlediğinden emin olun.
Aşağıdaki tabloda, GenerateRecommendations tarafından desteklenen öneri türleri ve bu tür için öneri almak üzere 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 alanlarla ilgili ek ayrıntılar için referans belgelerine bakın.
| RecommendationType | Zorunlu alanlar | İsteğe bağlı alanlar |
|---|---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Hem Arama Ağı hem de Maksimum Performans kampanyaları için aşağıdaki alanlar zorunludur:
|
|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Not: Döndürülen SitelinkAssetRecommendation
nesnesi boş listeler içerir. GenerateRecommendations
Yanıt SitelinkAssetRecommendation içeriyorsa bu, kampanyaya en az bir site bağlantısı öğesi eklemek için bir sinyal olarak
değerlendirilebilir. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Örnek kullanım akışı
Şirketinizin kullanıcılara kampanya oluşturma iş akışı sağlayan bir reklam ajansı olduğunu ve bu akış sırasında kullanıcılara öneriler sunmak istediğinizi varsayalım. İsteğe bağlı olarak öneriler oluşturmak ve bu önerileri kampanya oluşturma kullanıcı arayüzünüze dahil etmek için
GenerateRecommendationsRequest
kullanabilirsiniz.
Kullanım akışı aşağıdaki gibi görünebilir:
Bir kullanıcı, Maksimum Performans kampanyası oluşturmak için uygulamanıza gelir.
Kullanıcı, kampanya oluşturma akışı kapsamında bazı başlangıç bilgileri sağlar. Örneğin, tek bir
SitelinkAssetoluşturmak için ayrıntılar sağlarlar ve Akıllı Teklif stratejileri olarakTARGET_SPEND'ı seçerler.Aşağıdaki alanları ayarlayan bir
GenerateRecommendationsRequestgönderirsiniz:campaign_sitelink_count: Devam eden kampanyadaki site bağlantısı öğelerinin sayısı olan1olarak ayarlanır.bidding_info: İç içe yerleştirilmişbidding_strategy_typealanınıTARGET_SPENDolarak ayarlayın.conversion_tracking_status: Bu müşterininConversionTrackingStatusolarak ayarlanır. Bu alanın nasıl alınacağıyla ilgili bilgi için dönüşüm yönetimiyle ilgili Başlangıç kılavuzunu inceleyin.recommendation_types:[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]olarak ayarlanır.advertising_channel_type:PERFORMANCE_MAXolarak ayarlanır.customer_id: Kampanyayı oluşturan müşterinin kimliğine ayarlanır.
GenerateRecommendationsResponse— bu örnekte birSitelinkAssetRecommendationve birMaximizeClicksOptInRecommendation—bölümündeki önerileri alıp kampanya oluşturma arayüzünüzde göstererek kullanıcıya önerebilirsiniz. Kullanıcı bir öneriyi kabul ederse kampanyayı oluşturma akışını tamamladığında öneriyi kampanya oluşturma isteğine dahil edebilirsiniz.