I consigli possono migliorare le campagne in diversi modi:
- Introduci funzionalità nuove e pertinenti
- Massimizza il budget con offerte, parole chiave e annunci migliorati
- Aumenta il rendimento e l'efficienza complessivi delle tue campagne
Per aumentare i punteggi di ottimizzazione, puoi utilizzare l'elemento RecommendationService
per recuperare i consigli e poi applicarli o ignorarli di conseguenza. A partire dalla versione 15
dell'API Google Ads, puoi anche iscriverti ai consigli per l'applicazione automatica
utilizzando l'RecommendationSubscriptionService
.
Punteggio di ottimizzazione
Video: punteggio di ottimizzazione
Il punteggio di ottimizzazione è una stima del livello di efficacia del rendimento del tuo account Google Ads ed è disponibile a livello di Customer
e Campaign
.
Customer.optimization_score_weight
è disponibile solo per gli account non amministratore e viene utilizzato per calcolare il punteggio di ottimizzazione complessivo di più account. Recupera il punteggio di ottimizzazione e il peso del punteggio di ottimizzazione degli account e moltiplicali (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) per calcolare il punteggio di ottimizzazione complessivo.
Sono disponibili metriche relative all'ottimizzazione per i report customer
e campaign
:
- Il
metrics.optimization_score_url
fornisce un link diretto all'account per visualizzare informazioni sui relativi consigli nella UI di Google Ads. - L'elemento
metrics.optimization_score_uplift
indica di quanto aumenterà il punteggio di ottimizzazione se venissero applicati tutti i consigli correlati. È una stima basata su tutti i consigli disponibili nel complesso, non solo sulla somma dei punteggi di incremento per ogni consiglio.
Per raggruppare e ordinare i suggerimenti restituiti, puoi segmentare entrambe queste metriche per tipo di suggerimento utilizzando segments.recommendation_type
nella query.
Tipi di suggerimento
Tipi di consigli completamente supportati
RecommendationType | Descrizione |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Correggi le campagne limitate dal budget |
KEYWORD |
Aggiungi nuove parole chiave |
TEXT_AD |
Aggiungi suggerimenti di annunci |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Fai offerte con CPA target |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Fai offerte con Massimizza le conversioni |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Fai offerte con Massimizza il valore di conversione |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Offerta con CPC ottimizzato |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Offerta con Massimizza i clic |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Utilizza le rotazioni degli annunci ottimizzate |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Passa a budget vincolati non utilizzati |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Fai offerte con ROAS target |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Correggi le campagne che si prevede saranno limitate dal budget in futuro |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Aggiungi nuovo annuncio adattabile della rete di ricerca |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Modifica il budget della campagna per aumentare il ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Utilizza la corrispondenza generica per le campagne basate sulle conversioni con offerte automatiche |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Aggiungere asset per gli annunci adattabili della rete di ricerca a un annuncio |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Migliorare l'efficacia di un annuncio adattabile della rete di ricerca |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Aggiorna una campagna per utilizzare Espansione alla Rete Display |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Espandi la copertura con i partner di ricerca Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Crea un segmento di pubblico personalizzato |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
Migliora l'efficacia degli annunci nelle campagne Demand Gen |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Eseguire l'upgrade di una campagna Shopping intelligente a una campagna Performance Max |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Eseguire l'upgrade di una campagna locale precedente a una campagna Performance Max |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Esegui la migrazione delle offerte scelte come target dalle campagne Shopping standard alle campagne Performance Max esistenti |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Eseguire la migrazione degli annunci dinamici della rete di ricerca a Performance Max |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Crea campagne Performance Max nell'account |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Migliora l'efficacia del gruppo di asset di una campagna Performance Max impostandola su una valutazione "Eccellente" |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
Attivare l'espansione dell'URL finale per le campagne Performance Max |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Aumenta il CPA target quando è troppo basso e ci sono pochissime conversioni o nessuna conversione |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Aumenta il budget prima di un evento stagionale che si prevede aumenti il traffico e cambia la strategia di offerta da Massimizza il valore di conversione al ROAS target |
LEAD_FORM |
Aggiungere asset modulo per i lead a una campagna |
CALLOUT_ASSET |
Aggiungere asset callout a livello di campagna o cliente |
SITELINK_ASSET |
Aggiungere asset sitelink a livello di campagna o cliente |
CALL_ASSET |
Aggiungere asset di chiamata a livello di campagna o cliente |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Aggiungi l'attributo età alle offerte retrocesse a causa di un'età mancante |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Aggiungi un colore alle offerte retrocesse a causa di un colore mancante |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Aggiungi un genere alle offerte che vengono retrocesse a causa di un genere mancante |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Aggiungi un GTIN (Global Trade Item Number) alle offerte che vengono retrocesse a causa di un GTIN mancante |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Aggiungi altri identificatori alle offerte che vengono retrocesse a causa di identificatori mancanti |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Aggiungi la taglia alle offerte retrocesse a causa di una dimensione mancante |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Aggiungi prodotti per una campagna da pubblicare |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Correggi i prodotti non approvati |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Crea una campagna generica che abbia come target tutte le offerte |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Risolvere i problemi di sospensione degli account Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Risolvere i problemi relativi agli avvisi di sospensione degli account Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Attiva le estensioni immagine dinamiche nell'account |
RAISE_TARGET_CPA |
Aumenta il CPA target |
LOWER_TARGET_ROAS |
ROAS target più basso |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Imposta un CPA target per le campagne per le quali non è stato specificato un valore, prima di un evento stagionale per cui si prevede un aumento del traffico |
SET_TARGET_CPA |
Imposta un CPA target per le campagne in cui non è stato specificato |
SET_TARGET_ROAS |
Imposta un ROAS target per le campagne per le quali non è stato specificato uno |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Aggiorna un elenco di clienti che non è stato aggiornato negli ultimi 90 giorni |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Implementare il tag Google su più pagine |
CALLOUT_EXTENSION (deprecato) |
Deprecata, utilizza invece CALLOUT_ASSET |
SITELINK_EXTENSION (deprecato) |
Deprecata, utilizza invece SITELINK_ASSET |
CALL_EXTENSION (deprecato) |
Deprecata, utilizza invece CALL_ASSET |
KEYWORD_MATCH_TYPE (deprecato) |
Deprecata, utilizza invece USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Per ulteriori informazioni, guarda questo video
Gestire i tipi non supportati
Recupera i suggerimenti
Video: programmazione dal vivo
Come la maggior parte delle altre entità nell'API Google Ads, gli oggetti Recommendation
vengono recuperati utilizzando GoogleAdsService.SearchStream
con una query Linguaggio di query di Google Ads.
Per ogni tipo di suggerimento, i dettagli vengono forniti in un
campo specifico per il suggerimento. Ad esempio, i dettagli dei suggerimenti CAMPAIGN_BUDGET
si trovano nel campo campaign_budget_recommendation
e sono aggregati in un oggetto CampaignBudgetRecommendation
.
Trova tutti i campi specifici per i suggerimenti nel campo dell'unione recommendation
.
Impatto dei suggerimenti
Alcuni tipi di suggerimento completano il campo impact
del suggerimento.
RecommendationImpact
contiene una stima dell'impatto sul rendimento dell'account in seguito all'applicazione del
consiglio. Nei campi impact.base_metrics
e impact.potential_metrics
sono disponibili le seguenti
metriche dei suggerimenti:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(disponibile a partire dalla versione 16 dell'API Google Ads)video_views
Esempio di codice
Il seguente codice di esempio recupera da un account tutti i suggerimenti di tipo KEYWORD
disponibili e ignorati e ne stampa alcuni dettagli:
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); });
Intervieni
Qualsiasi suggerimento recuperato può essere applicato o ignorato.
A seconda del tipo, i consigli possono cambiare
su base giornaliera o anche più volte al giorno. In questo caso, l'elemento resource_name
di un oggetto suggerimento può diventare obsoleto dopo il recupero del suggerimento.
È buona norma prendere provvedimenti in base ai consigli subito dopo il recupero.
Applica i consigli
Puoi applicare consigli attivi o ignorati con il metodo ApplyRecommendation
dell'RecommendationService
.
I tipi di consigli possono avere parametri obbligatori o facoltativi. La maggior parte dei consigli include valori consigliati utilizzati per impostazione predefinita.
L'impostazione degli account per l'applicazione automatica dei consigli non è supportata per tutti i tipi di consigli. Tuttavia, puoi implementare un comportamento simile per i tipi di consigli completamente supportati dall'API Google Ads.
Per saperne di più, consulta l'esempio di codice
DetectAndApplyRecommendations
.
Utilizza il campo di unione apply_parameters
di ApplyRecommendationOperation
per applicare i consigli con valori dei parametri specifici. Ogni tipo di suggerimento idoneo ha un proprio campo.
Qualsiasi tipo di consiglio non elencato nel campo apply_parameters
non utilizza questi valori parametro.
Esempio di codice
Il codice seguente mostra come creare ApplyRecommendationOperation
e come sostituire i valori consigliati se vuoi sostituirli con i tuoi.
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; }
L'esempio successivo chiama ApplyRecommendation
, inviando le operazioni di applicazione dei suggerimenti create nel codice precedente.
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}; }
Per scoprire di più, guarda questi video
Applica parametri
Collettivo
Errori
Test
Ignorare i consigli
Puoi ignorare i consigli con la
RecommendationService
. La struttura del codice è simile all'applicazione dei suggerimenti, ma utilizzi DismissRecommendationOperation
e RecommendationService.DismissRecommendation
.
Per scoprire di più, guarda questi video
Collettivo
Errori
Test
Applicare automaticamente i consigli
A partire dalla versione 15 dell'API Google Ads, puoi utilizzare RecommendationSubscriptionService
per applicare automaticamente i consigli di un tipo specifico.
Per sottoscrivere un determinato tipo di suggerimento, crea un oggetto RecommendationSubscription
, imposta il campo type
su uno dei tipi di suggerimenti supportati e imposta il campo status
su ENABLED
.
Tipi di consigli supportati dagli abbonamenti
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
Recupera abbonamenti
Per ottenere informazioni sugli abbonamenti ai suggerimenti di un account, esegui una query sulla risorsa recommendation_subscription
.
Per visualizzare le modifiche applicate automaticamente, esegui una query sulla risorsa change_event
, filtrando change_client_type
in GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Consigli durante la creazione della campagna
A partire dalla versione 16 dell'API Google Ads, puoi utilizzare RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
per generare suggerimenti durante la creazione della campagna per un determinato insieme di tipi di consigli.
GenerateRecommendations
accetta come input un ID cliente, un tipo di canale pubblicitario che deve essere SEARCH
o PERFORMANCE_MAX
, un elenco di tipi di consigli da generare e vari punti dati dipendenti dai tipi specificati. Restituisce un elenco di oggetti Recommendation
in base ai dati che fornisci. Se non sono disponibili dati sufficienti per generare un suggerimento
per la richiesta
recommendation_types
o se la campagna è già nello stato consigliato, il set di risultati non
conterrà un suggerimento per quel tipo. Assicurati che la tua applicazione gestisca il caso in cui non vengano restituiti suggerimenti per i tipi di suggerimenti richiesti.
La seguente tabella descrive i tipi di suggerimenti supportati da GenerateRecommendations
e i campi che devi fornire per ricevere suggerimenti per quel tipo. Come best practice, invia la richiesta GenerateRecommendations
dopo che sono state raccolte tutte le informazioni relative ai tipi di consigli richiesti. Per ulteriori dettagli sui campi obbligatori e facoltativi, inclusi i campi nidificati, consulta la documentazione di riferimento.
RecommendationType | Campi obbligatori | Campi facoltativi |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Nota: l'oggetto SitelinkAssetRecommendation
restituito conterrà elenchi vuoti. Se la risposta GenerateRecommendations contiene un SitelinkAssetRecommendation , può essere trattata come un indicatore per aggiungere almeno un asset sitelink alla campagna. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Esempio di flusso di utilizzo
Supponiamo che la tua azienda sia un'agenzia pubblicitaria che fornisce agli utenti un flusso di lavoro per la creazione di campagne e che vuoi offrire suggerimenti agli utenti durante questo flusso. Puoi utilizzare GenerateRecommendationsRequest
per generare suggerimenti on demand e incorporare questi consigli nell'interfaccia utente per la creazione della campagna.
Il flusso di utilizzo potrebbe essere il seguente:
Un utente accede alla tua applicazione per creare una campagna Performance Max.
L'utente fornisce alcune informazioni iniziali nell'ambito del flusso di creazione della campagna. Ad esempio, fornisce dettagli per creare una singola
SitelinkAsset
e selezionaTARGET_SPEND
come strategia Smart Bidding.Invia un
GenerateRecommendationsRequest
che imposta i seguenti campi:campaign_sitelink_count
: impostato su1
, ovvero il numero di asset sitelink nella campagna in fase di elaborazione.bidding_info
: imposta il campobidding_strategy_type
nidificato suTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: impostato suConversionTrackingStatus
di questo cliente. Per indicazioni su come recuperare questo campo, consulta la Guida introduttiva alla gestione delle conversioni.recommendation_types
: impostato su[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.advertising_channel_type
: impostato suPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: impostato sull'ID del cliente che ha creato la campagna.
Puoi seguire i consigli nelle
GenerateRecommendationsResponse
(in questo caso,SitelinkAssetRecommendation
eMaximizeClicksOptInRecommendation
e consigliarli all'utente mostrandoli nell'interfaccia di creazione della campagna). Se l'utente accetta un suggerimento, puoi incorporarlo nella richiesta di creazione della campagna una volta che l'utente ha completato il flusso di creazione della campagna.