Показатель оптимизации и рекомендации

Видео : Подробное погружение

Рекомендации могут улучшить ваши рекламные кампании несколькими способами:

  • Внедрить новые и актуальные функции
  • Получите максимальную отдачу от своего бюджета благодаря улучшенным ставкам, ключевым словам и объявлениям.
  • Повысьте общую производительность и эффективность ваших кампаний.

Для повышения показателей оптимизации вы можете использовать RecommendationService для получения рекомендаций, а затем применять или отклонять их в соответствии с ними. Вы также можете подписаться на автоматическое применение рекомендаций, используя RecommendationSubscriptionService .

Оценка оптимизации

Видео: Оценка оптимизации

Показатель оптимизации — это оценка того, насколько хорошо настроен ваш аккаунт Google Ads для эффективной работы, и он доступен на уровне Customer и Campaign .

В отчетах по customer и campaign доступны показатели, связанные с оптимизацией:

  1. Параметр metrics.optimization_score_url предоставляет прямую ссылку на аккаунт для просмотра информации о соответствующих рекомендациях в пользовательском интерфейсе Google Ads.
  2. Параметр metrics.optimization_score_uplift показывает, насколько увеличится оценка оптимизации, если будут применены все соответствующие рекомендации. Это оценка, основанная на всех доступных рекомендациях в целом, а не просто на сумме оценок повышения для каждой рекомендации.

Для группировки и упорядочивания возвращаемых рекомендаций вы можете сегментировать оба этих показателя по типу рекомендаций, используя параметр segments.recommendation_type в вашем запросе.

Типы рекомендаций

Полностью поддерживаемые типы рекомендаций

RecommendationType Описание
CAMPAIGN_BUDGET Исправить кампании, ограниченные бюджетом.
KEYWORD Добавить новые ключевые слова
TEXT_AD Добавить предложения по рекламе
TARGET_CPA_OPT_IN Подайте заявку в Target CPA.
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Увеличьте количество ставок с помощью функции «Максимизация конверсий».
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Делайте ставки с целью максимизации конверсии.
ENHANCED_CPC_OPT_IN Подача заявки с расширенным CPC
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Увеличьте количество кликов, чтобы делать ставки.
OPTIMIZE_AD_ROTATION Используйте оптимизированную ротацию рекламы.
MOVE_UNUSED_BUDGET Непривычный к ограниченным бюджетам переход на работу.
TARGET_ROAS_OPT_IN Предлагайте цену с целевой рентабельностью инвестиций (ROAS).
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Исправьте кампании, которые в будущем, как ожидается, будут ограничены бюджетом.
RESPONSIVE_SEARCH_AD Добавить новое адаптивное объявление для поиска
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Скорректируйте бюджет кампании для повышения рентабельности инвестиций.
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Используйте широкое соответствие для кампаний, ориентированных на конверсию, с автоматическим назначением ставок.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Добавьте адаптивные элементы контекстной рекламы в объявление.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Повысьте эффективность адаптивной поисковой рекламы.
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Обновите кампанию, чтобы использовать расширение показа рекламы.
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Расширьте охват аудитории с помощью партнеров Google по поиску.
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Создайте пользовательскую аудиторию
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH Повысить эффективность рекламы в кампаниях по генерации спроса.
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Преобразуйте рекламную кампанию Smart Shopping в кампанию Performance Max.
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Преобразуйте устаревшую локальную кампанию в кампанию Performance Max.
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Перенесите предложения, на которые ориентированы обычные рекламные кампании, в существующие кампании Performance Max.
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Перенесите динамические поисковые объявления в кампании Performance Max.
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Создавайте кампании Performance Max в своем аккаунте.
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Повысьте эффективность группы ресурсов в кампании Performance Max до уровня «Отлично».
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Включите функцию окончательного расширения URL-адресов для ваших кампаний Performance Max.
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Повышайте целевую цену за конверсию (CPA), если она слишком низкая и конверсий очень мало или нет совсем.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Увеличьте бюджет в преддверии сезонного события, которое, по прогнозам, увеличит трафик, и измените стратегию назначения ставок с максимизации ценности конверсии на целевую рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS).
LEAD_FORM_ASSET Добавьте элементы формы для сбора контактных данных в кампанию.
CALLOUT_ASSET Добавьте элементы всплывающих подсказок на уровне кампании или клиента.
SITELINK_ASSET Добавьте ссылки на ресурсы на уровне кампании или клиента.
CALL_ASSET Добавляйте элементы для звонков на уровне кампании или клиента.
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Добавьте атрибут «возрастная группа» к предложениям, которые понижаются в рейтинге из-за отсутствия атрибута «возрастная группа».
SHOPPING_ADD_COLOR Добавьте цвет к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия цвета.
SHOPPING_ADD_GENDER Добавьте пол к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия указания пола.
SHOPPING_ADD_GTIN Добавьте GTIN (глобальный торговый номер) к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия GTIN.
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Добавьте больше идентификаторов к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия идентификаторов.
SHOPPING_ADD_SIZE Добавьте указание размера к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия размера.
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Добавьте товары для проведения рекламной кампании.
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Исправить отклоненные товары
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Создайте универсальную рекламную кампанию, которая будет нацелена на все предложения.
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Устранить проблемы с блокировкой учетных записей в Merchant Center.
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Исправлены ошибки, связанные с предупреждениями о приостановке учетной записи в Merchant Center.
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Включите динамические расширения изображений для учетной записи.
RAISE_TARGET_CPA Повысить целевой показатель CPA
LOWER_TARGET_ROAS Снижение целевого показателя ROAS
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Заранее установите целевую цену за конверсию (CPA) для кампаний, для которых она не указана, в преддверии сезонного события, которое, согласно прогнозам, увеличит трафик.
SET_TARGET_CPA Установите целевую цену за конверсию (CPA) для кампаний, для которых она не указана.
SET_TARGET_ROAS Установите целевой показатель ROAS для кампаний, для которых он не указан.
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Обновить список клиентов, который не обновлялся в течение последних 90 дней.
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Разместите тег Google на большем количестве страниц.
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL Добавьте цель конверсии приложения, специфичную для данной кампании.
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Повышайте целевую цену за конверсию (CPA), если она слишком низка для поисковых кампаний.
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Снизьте целевой показатель ROAS, если он слишком низок для поисковых кампаний.
KEYWORD_MATCH_TYPE (устарело) Устарело, используйте USE_BROAD_MATCH_KEYWORD вместо него.

Посмотрите это видео, чтобы узнать больше.

Обработка неподдерживаемых типов

Получить рекомендации

Видео : Программирование в реальном времени

Как и большинство других объектов в API Google Ads, объекты Recommendation извлекаются с помощью GoogleAdsService.SearchStream с запросом на языке запросов Google Ads.

Для каждого типа рекомендаций подробная информация предоставляется в отдельном поле. Например, подробная информация о рекомендации CAMPAIGN_BUDGET находится в поле campaign_budget_recommendation и заключена в объект CampaignBudgetRecommendation .

Найдите все поля, относящиеся к рекомендациям, в поле объединения recommendation .

Влияние рекомендаций

В некоторых типах рекомендаций поле impact » заполняется автоматически. RecommendationImpact содержит оценку влияния на эффективность работы аккаунта в результате применения рекомендации. В полях impact.base_metrics и impact.potential_metrics доступны следующие метрики рекомендаций :

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

Даже если поле impact заполнено, доступность метрик варьируется в зависимости от типа рекомендации, типа кампании и других факторов. Как правило, перед использованием каждой метрики влияния следует проверить её доступность.

Пример кода

Приведенный ниже пример кода извлекает все доступные и отклоненные рекомендации типа KEYWORD из учетной записи и выводит некоторые из их сведений:

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)
    )

Руби 

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);
  });

локон 

# 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

Примите меры

Любую полученную рекомендацию можно применить или отклонить.

В зависимости от типа рекомендации, она может меняться ежедневно или даже несколько раз в день. В этом случае resource_name объекта рекомендации может устареть после получения рекомендации.

Рекомендуется принимать меры в соответствии с рекомендациями вскоре после их получения.

Примените рекомендации

Видео : Примените рекомендации

Вы можете применить активные или отклоненные рекомендации с помощью метода ApplyRecommendation класса RecommendationService .

Типы рекомендаций могут иметь обязательные или необязательные параметры. Большинство рекомендаций имеют рекомендуемые значения, которые используются по умолчанию.

Настройка учетных записей для автоматического применения рекомендаций поддерживается не для всех типов рекомендаций. Однако вы можете реализовать аналогичное поведение для тех типов рекомендаций, которые полностью поддерживаются API Google Ads. Для получения дополнительной информации обратитесь к примеру кода DetectAndApplyRecommendations .

Используйте поле объединения apply_parameters объекта ApplyRecommendationOperation для применения рекомендаций с определенными значениями параметров. Для каждого подходящего типа рекомендаций предусмотрено отдельное поле. Любой тип рекомендаций, не указанный в поле apply_parameters не использует эти значения параметров.

Пример кода

Приведенный ниже код демонстрирует, как создать объект ApplyRecommendationOperation и как переопределить рекомендуемые значения, если вы хотите заменить их своими собственными.

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

Руби 

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;
}

локон

В следующем примере вызывается ApplyRecommendation , отправляющий операции применения рекомендаций, созданные в предыдущем коде.

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}'."
        )

Руби 

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};
}

локон 

# 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

Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше.

Применить параметры

Масса

Ошибки

Тесты

Отклонить рекомендации

Видео : Отклонить рекомендации

Отклонить рекомендации можно с помощью RecommendationService . Структура кода аналогична применению рекомендаций , но вместо этого используются DismissRecommendationOperation и RecommendationService.DismissRecommendation .

Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше.

Масса

Ошибки

Тесты

Автоматическое применение рекомендаций

Вы можете использовать RecommendationSubscriptionService для автоматического применения рекомендаций определенного типа.

Чтобы подписаться на определенный тип рекомендаций, создайте объект RecommendationSubscription , установите поле type на один из поддерживаемых типов рекомендаций и поле status на ENABLED .

Типы рекомендаций, поддерживаемые по подписке

  • 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

Получить подписки

Чтобы получить информацию о подписках на рекомендации для учетной записи, выполните запрос к ресурсу recommendation_subscription .

Чтобы просмотреть изменения, которые были применены автоматически, выполните запрос к ресурсу change_event , отфильтровав значение change_event.client_type по параметру GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION .

Рекомендации по построению кампании

Вы можете использовать RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest для генерации рекомендаций во время создания кампании для заданного набора типов рекомендаций.

GenerateRecommendations принимает на вход идентификатор клиента, тип рекламного канала (должен быть либо SEARCH , либо PERFORMANCE_MAX , список типов рекомендаций для генерации и различные данные, зависящие от указанных типов. На основе предоставленных данных она выводит список объектов Recommendation . Если данных недостаточно для генерации рекомендаций для запрошенных recommendation_types или если кампания уже находится в состоянии рекомендаций, результирующий набор не будет содержать рекомендаций для этого типа. Убедитесь, что ваше приложение обрабатывает случай, когда рекомендации для запрошенных recommendation_types не возвращаются.

В таблице ниже описаны типы рекомендаций, поддерживаемые функцией GenerateRecommendations , и поля, которые необходимо указать для получения рекомендаций соответствующего типа. Рекомендуется отправлять запрос GenerateRecommendations после сбора всей информации, относящейся к запрашиваемым типам рекомендаций. Для получения дополнительной информации об обязательных и необязательных полях, включая вложенные поля, обратитесь к справочной документации .

RecommendationType Обязательные поля Необязательные поля
CAMPAIGN_BUDGET Для кампаний в поисковой выдаче и в рамках программы Performance Max обязательны следующие поля:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
Только для поисковых кампаний обязательны для заполнения следующие поля:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id или negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     , если стратегия назначения ставок установлена ​​на TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
  • Для кампаний Performance Max укажите значение в поле merchant_center_account_id , чтобы указать RecommendationsService генерировать рекомендации для розничных, а не для стандартных кампаний Performance Max.
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
Примечание: возвращаемый объект SitelinkAssetRecommendation будет содержать пустые списки. Если ответ GenerateRecommendations содержит объект SitelinkAssetRecommendation , это можно рассматривать как сигнал к добавлению хотя бы одного ресурса-ссылки в кампанию.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Пример сценария использования

Предположим, ваша компания — рекламное агентство, предоставляющее пользователям рабочий процесс создания рекламных кампаний, и вы хотите предлагать пользователям рекомендации в ходе этого процесса. Вы можете использовать GenerateRecommendationsRequest для генерации рекомендаций по запросу и включения этих рекомендаций в пользовательский интерфейс создания рекламных кампаний.

Схема использования может выглядеть следующим образом:

  1. Пользователь заходит в ваше приложение, чтобы создать рекламную кампанию Performance Max.

  2. В процессе построения кампании пользователь предоставляет некоторую исходную информацию. Например, он указывает детали для создания отдельного SitelinkAsset и выбирает TARGET_SPEND в качестве стратегии интеллектуального назначения ставок .

  3. Вы отправляете запрос GenerateRecommendationsRequest , который устанавливает следующие поля:

    • campaign_sitelink_count : установите значение 1 , что соответствует количеству ссылок на ресурсы в рамках текущей кампании.

    • bidding_info : установить для вложенного поля bidding_strategy_type значение TARGET_SPEND .

    • conversion_tracking_status : устанавливается значением ConversionTrackingStatus для данного клиента. Инструкции по получению этого поля см. в руководстве по началу работы с управлением конверсиями.

    • recommendation_types : set to [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] .

    • advertising_channel_type : установите значение PERFORMANCE_MAX .

    • customer_id : устанавливается в ID клиента, создавшего кампанию.

  4. Вы можете взять рекомендации из GenerateRecommendationsResponse — в данном случае, SitelinkAssetRecommendation и MaximizeClicksOptInRecommendation — и предложить их пользователю, отобразив в интерфейсе создания кампании. Если пользователь примет предложение, вы сможете включить его в запрос на создание кампании после того, как пользователь завершит процесс создания кампании.

,

Видео : Подробное погружение

Рекомендации могут улучшить ваши рекламные кампании несколькими способами:

  • Внедрить новые и актуальные функции
  • Получите максимальную отдачу от своего бюджета благодаря улучшенным ставкам, ключевым словам и объявлениям.
  • Повысьте общую производительность и эффективность ваших кампаний.

Для повышения показателей оптимизации вы можете использовать RecommendationService для получения рекомендаций, а затем применять или отклонять их в соответствии с ними. Вы также можете подписаться на автоматическое применение рекомендаций, используя RecommendationSubscriptionService .

Оценка оптимизации

Видео: Оценка оптимизации

Показатель оптимизации — это оценка того, насколько хорошо настроен ваш аккаунт Google Ads для эффективной работы, и он доступен на уровне Customer и Campaign .

В отчетах по customer и campaign доступны показатели, связанные с оптимизацией:

  1. Параметр metrics.optimization_score_url предоставляет прямую ссылку на аккаунт для просмотра информации о соответствующих рекомендациях в пользовательском интерфейсе Google Ads.
  2. Параметр metrics.optimization_score_uplift показывает, насколько увеличится оценка оптимизации, если будут применены все соответствующие рекомендации. Это оценка, основанная на всех доступных рекомендациях в целом, а не просто на сумме оценок повышения для каждой рекомендации.

Для группировки и упорядочивания возвращаемых рекомендаций вы можете сегментировать оба этих показателя по типу рекомендаций, используя параметр segments.recommendation_type в вашем запросе.

Типы рекомендаций

Полностью поддерживаемые типы рекомендаций

RecommendationType Описание
CAMPAIGN_BUDGET Исправить кампании, ограниченные бюджетом.
KEYWORD Добавить новые ключевые слова
TEXT_AD Добавить предложения по рекламе
TARGET_CPA_OPT_IN Подайте заявку в Target CPA.
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Увеличьте количество ставок с помощью функции «Максимизация конверсий».
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Делайте ставки с целью максимизации конверсии.
ENHANCED_CPC_OPT_IN Подача заявки с расширенным CPC
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Увеличьте количество кликов, чтобы делать ставки.
OPTIMIZE_AD_ROTATION Используйте оптимизированную ротацию рекламы.
MOVE_UNUSED_BUDGET Непривычный к ограниченным бюджетам переход на работу.
TARGET_ROAS_OPT_IN Предлагайте цену с целевой рентабельностью инвестиций (ROAS).
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Исправьте кампании, которые в будущем, как ожидается, будут ограничены бюджетом.
RESPONSIVE_SEARCH_AD Добавить новое адаптивное объявление для поиска
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Скорректируйте бюджет кампании для повышения рентабельности инвестиций.
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Используйте широкое соответствие для кампаний, ориентированных на конверсию, с автоматическим назначением ставок.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Добавьте адаптивные элементы контекстной рекламы в объявление.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Повысьте эффективность адаптивной поисковой рекламы.
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Обновите кампанию, чтобы использовать расширение показа рекламы.
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Расширьте охват аудитории с помощью партнеров Google по поиску.
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Создайте пользовательскую аудиторию
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH Повысить эффективность рекламы в кампаниях по генерации спроса.
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Преобразуйте рекламную кампанию Smart Shopping в кампанию Performance Max.
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Преобразуйте устаревшую локальную кампанию в кампанию Performance Max.
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Перенесите предложения, на которые ориентированы обычные рекламные кампании, в существующие кампании Performance Max.
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Перенесите динамические поисковые объявления в кампании Performance Max.
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Создавайте кампании Performance Max в своем аккаунте.
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Повысьте эффективность группы ресурсов в кампании Performance Max до уровня «Отлично».
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Включите функцию окончательного расширения URL-адресов для ваших кампаний Performance Max.
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Повышайте целевую цену за конверсию (CPA), если она слишком низкая и конверсий очень мало или нет совсем.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Увеличьте бюджет в преддверии сезонного события, которое, по прогнозам, увеличит трафик, и измените стратегию назначения ставок с максимизации ценности конверсии на целевую рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS).
LEAD_FORM_ASSET Добавьте элементы формы для сбора контактных данных в кампанию.
CALLOUT_ASSET Добавьте элементы всплывающих подсказок на уровне кампании или клиента.
SITELINK_ASSET Добавьте ссылки на ресурсы на уровне кампании или клиента.
CALL_ASSET Добавляйте элементы для звонков на уровне кампании или клиента.
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Добавьте атрибут «возрастная группа» к предложениям, которые понижаются в рейтинге из-за отсутствия атрибута «возрастная группа».
SHOPPING_ADD_COLOR Добавьте цвет к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия цвета.
SHOPPING_ADD_GENDER Добавьте пол к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия указания пола.
SHOPPING_ADD_GTIN Добавьте GTIN (глобальный торговый номер) к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия GTIN.
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Добавьте больше идентификаторов к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия идентификаторов.
SHOPPING_ADD_SIZE Добавьте указание размера к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия размера.
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Добавьте товары для проведения рекламной кампании.
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Исправить отклоненные товары
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Создайте универсальную рекламную кампанию, которая будет нацелена на все предложения.
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Устранить проблемы с блокировкой учетных записей в Merchant Center.
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Исправлены ошибки, связанные с предупреждениями о приостановке учетной записи в Merchant Center.
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Включите динамические расширения изображений для учетной записи.
RAISE_TARGET_CPA Повысить целевой показатель CPA
LOWER_TARGET_ROAS Снижение целевого показателя ROAS
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Заранее установите целевую цену за конверсию (CPA) для кампаний, для которых она не указана, в преддверии сезонного события, которое, согласно прогнозам, увеличит трафик.
SET_TARGET_CPA Установите целевую цену за конверсию (CPA) для кампаний, для которых она не указана.
SET_TARGET_ROAS Установите целевой показатель ROAS для кампаний, для которых он не указан.
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Обновить список клиентов, который не обновлялся в течение последних 90 дней.
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Разместите тег Google на большем количестве страниц.
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL Добавьте цель конверсии приложения, специфичную для данной кампании.
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Повышайте целевую цену за конверсию (CPA), если она слишком низка для поисковых кампаний.
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Снизьте целевой показатель ROAS, если он слишком низок для поисковых кампаний.
KEYWORD_MATCH_TYPE (устарело) Устарело, используйте USE_BROAD_MATCH_KEYWORD вместо него.

Посмотрите это видео, чтобы узнать больше.

Обработка неподдерживаемых типов

Получить рекомендации

Видео : Программирование в реальном времени

Как и большинство других объектов в API Google Ads, объекты Recommendation извлекаются с помощью GoogleAdsService.SearchStream с запросом на языке запросов Google Ads.

Для каждого типа рекомендаций подробная информация предоставляется в отдельном поле. Например, подробная информация о рекомендации CAMPAIGN_BUDGET находится в поле campaign_budget_recommendation и заключена в объект CampaignBudgetRecommendation .

Найдите все поля, относящиеся к рекомендациям, в поле объединения recommendation .

Влияние рекомендаций

В некоторых типах рекомендаций поле impact » заполняется автоматически. RecommendationImpact содержит оценку влияния на эффективность работы аккаунта в результате применения рекомендации. В полях impact.base_metrics и impact.potential_metrics доступны следующие метрики рекомендаций :

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

Даже если поле impact заполнено, доступность метрик варьируется в зависимости от типа рекомендации, типа кампании и других факторов. Как правило, перед использованием каждой метрики влияния следует проверить её доступность.

Пример кода

Приведенный ниже пример кода извлекает все доступные и отклоненные рекомендации типа KEYWORD из учетной записи и выводит некоторые из их сведений:

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)
    )

Руби 

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);
  });

локон 

# 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

Примите меры

Любую полученную рекомендацию можно применить или отклонить.

В зависимости от типа рекомендации, она может меняться ежедневно или даже несколько раз в день. В этом случае resource_name объекта рекомендации может устареть после получения рекомендации.

Рекомендуется принимать меры в соответствии с рекомендациями вскоре после их получения.

Примените рекомендации

Видео : Примените рекомендации

Вы можете применить активные или отклоненные рекомендации с помощью метода ApplyRecommendation класса RecommendationService .

Типы рекомендаций могут иметь обязательные или необязательные параметры. Большинство рекомендаций имеют рекомендуемые значения, которые используются по умолчанию.

Настройка учетных записей для автоматического применения рекомендаций поддерживается не для всех типов рекомендаций. Однако вы можете реализовать аналогичное поведение для тех типов рекомендаций, которые полностью поддерживаются API Google Ads. Для получения дополнительной информации обратитесь к примеру кода DetectAndApplyRecommendations .

Используйте поле объединения apply_parameters объекта ApplyRecommendationOperation для применения рекомендаций с определенными значениями параметров. Для каждого подходящего типа рекомендаций предусмотрено отдельное поле. Любой тип рекомендаций, не указанный в поле apply_parameters не использует эти значения параметров.

Пример кода

Приведенный ниже код демонстрирует, как создать объект ApplyRecommendationOperation и как переопределить рекомендуемые значения, если вы хотите заменить их своими собственными.

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

Руби 

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;
}

локон

В следующем примере вызывается ApplyRecommendation , отправляющий операции применения рекомендаций, созданные в предыдущем коде.

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}'."
        )

Руби 

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};
}

локон 

# 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

Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше.

Применить параметры

Масса

Ошибки

Тесты

Отклонить рекомендации

Видео : Отклонить рекомендации

Отклонить рекомендации можно с помощью RecommendationService . Структура кода аналогична применению рекомендаций , но вместо этого используются DismissRecommendationOperation и RecommendationService.DismissRecommendation .

Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше.

Масса

Ошибки

Тесты

Автоматическое применение рекомендаций

Вы можете использовать RecommendationSubscriptionService для автоматического применения рекомендаций определенного типа.

Чтобы подписаться на определенный тип рекомендаций, создайте объект RecommendationSubscription , установите поле type на один из поддерживаемых типов рекомендаций и поле status на ENABLED .

Типы рекомендаций, поддерживаемые по подписке

  • 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

Получить подписки

Чтобы получить информацию о подписках на рекомендации для учетной записи, выполните запрос к ресурсу recommendation_subscription .

Чтобы просмотреть изменения, которые были применены автоматически, выполните запрос к ресурсу change_event , отфильтровав значение change_event.client_type по параметру GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION .

Рекомендации по построению кампании

Вы можете использовать RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest для генерации рекомендаций во время создания кампании для заданного набора типов рекомендаций.

GenerateRecommendations принимает на вход идентификатор клиента, тип рекламного канала (должен быть либо SEARCH , либо PERFORMANCE_MAX , список типов рекомендаций для генерации и различные данные, зависящие от указанных типов. На основе предоставленных данных она выводит список объектов Recommendation . Если данных недостаточно для генерации рекомендаций для запрошенных recommendation_types или если кампания уже находится в состоянии рекомендаций, результирующий набор не будет содержать рекомендаций для этого типа. Убедитесь, что ваше приложение обрабатывает случай, когда рекомендации для запрошенных recommendation_types не возвращаются.

В таблице ниже описаны типы рекомендаций, поддерживаемые функцией GenerateRecommendations , и поля, которые необходимо указать для получения рекомендаций соответствующего типа. Рекомендуется отправлять запрос GenerateRecommendations после сбора всей информации, относящейся к запрашиваемым типам рекомендаций. Для получения дополнительной информации об обязательных и необязательных полях, включая вложенные поля, обратитесь к справочной документации .

RecommendationType Обязательные поля Необязательные поля
CAMPAIGN_BUDGET Для кампаний в поисковой выдаче и в рамках программы Performance Max обязательны следующие поля:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
Только для поисковых кампаний обязательны для заполнения следующие поля:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id или negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     , если стратегия назначения ставок установлена ​​на TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
  • Для кампаний Performance Max укажите значение в поле merchant_center_account_id , чтобы указать RecommendationsService генерировать рекомендации для розничных, а не для стандартных кампаний Performance Max.
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
Примечание: возвращаемый объект SitelinkAssetRecommendation будет содержать пустые списки. Если ответ GenerateRecommendations содержит объект SitelinkAssetRecommendation , это можно рассматривать как сигнал к добавлению хотя бы одного ресурса-ссылки в кампанию.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Пример сценария использования

Предположим, ваша компания — рекламное агентство, предоставляющее пользователям рабочий процесс создания рекламных кампаний, и вы хотите предлагать пользователям рекомендации в ходе этого процесса. Вы можете использовать GenerateRecommendationsRequest для генерации рекомендаций по запросу и включения этих рекомендаций в пользовательский интерфейс создания рекламных кампаний.

Схема использования может выглядеть следующим образом:

  1. Пользователь заходит в ваше приложение, чтобы создать рекламную кампанию Performance Max.

  2. В процессе построения кампании пользователь предоставляет некоторую исходную информацию. Например, он указывает детали для создания отдельного SitelinkAsset и выбирает TARGET_SPEND в качестве стратегии интеллектуального назначения ставок .

  3. Вы отправляете запрос GenerateRecommendationsRequest , который устанавливает следующие поля:

    • campaign_sitelink_count : установите значение 1 , что соответствует количеству ссылок на ресурсы в рамках текущей кампании.

    • bidding_info : установить для вложенного поля bidding_strategy_type значение TARGET_SPEND .

    • conversion_tracking_status : устанавливается значением ConversionTrackingStatus для данного клиента. Инструкции по получению этого поля см. в руководстве по началу работы с управлением конверсиями.

    • recommendation_types : set to [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] .

    • advertising_channel_type : установите значение PERFORMANCE_MAX .

    • customer_id : устанавливается в ID клиента, создавшего кампанию.

  4. Вы можете взять рекомендации из GenerateRecommendationsResponse — в данном случае, SitelinkAssetRecommendation и MaximizeClicksOptInRecommendation — и предложить их пользователю, отобразив в интерфейсе создания кампании. Если пользователь примет предложение, вы сможете включить его в запрос на создание кампании после того, как пользователь завершит процесс создания кампании.

,

Видео : Подробное погружение

Рекомендации могут улучшить ваши рекламные кампании несколькими способами:

  • Внедрить новые и актуальные функции
  • Получите максимальную отдачу от своего бюджета благодаря улучшенным ставкам, ключевым словам и объявлениям.
  • Повысьте общую производительность и эффективность ваших кампаний.

Для повышения показателей оптимизации вы можете использовать RecommendationService для получения рекомендаций, а затем применять или отклонять их в соответствии с ними. Вы также можете подписаться на автоматическое применение рекомендаций, используя RecommendationSubscriptionService .

Оценка оптимизации

Видео: Оценка оптимизации

Показатель оптимизации — это оценка того, насколько хорошо настроен ваш аккаунт Google Ads для эффективной работы, и он доступен на уровне Customer и Campaign .

В отчетах по customer и campaign доступны показатели, связанные с оптимизацией:

  1. Параметр metrics.optimization_score_url предоставляет прямую ссылку на аккаунт для просмотра информации о соответствующих рекомендациях в пользовательском интерфейсе Google Ads.
  2. Параметр metrics.optimization_score_uplift показывает, насколько увеличится оценка оптимизации, если будут применены все соответствующие рекомендации. Это оценка, основанная на всех доступных рекомендациях в целом, а не просто на сумме оценок повышения для каждой рекомендации.

Для группировки и упорядочивания возвращаемых рекомендаций вы можете сегментировать оба этих показателя по типу рекомендаций, используя параметр segments.recommendation_type в вашем запросе.

Типы рекомендаций

Полностью поддерживаемые типы рекомендаций

RecommendationType Описание
CAMPAIGN_BUDGET Исправить кампании, ограниченные бюджетом.
KEYWORD Добавить новые ключевые слова
TEXT_AD Добавить предложения по рекламе
TARGET_CPA_OPT_IN Подайте заявку в Target CPA.
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Увеличьте количество ставок с помощью функции «Максимизация конверсий».
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Делайте ставки с целью максимизации конверсии.
ENHANCED_CPC_OPT_IN Подача заявки с расширенным CPC
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Увеличьте количество кликов, чтобы делать ставки.
OPTIMIZE_AD_ROTATION Используйте оптимизированную ротацию рекламы.
MOVE_UNUSED_BUDGET Непривычный к ограниченным бюджетам переход на работу.
TARGET_ROAS_OPT_IN Предлагайте цену с целевой рентабельностью инвестиций (ROAS).
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Исправьте кампании, которые в будущем, как ожидается, будут ограничены бюджетом.
RESPONSIVE_SEARCH_AD Добавить новое адаптивное объявление для поиска
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Скорректируйте бюджет кампании для повышения рентабельности инвестиций.
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Используйте широкое соответствие для кампаний, ориентированных на конверсию, с автоматическим назначением ставок.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Добавьте адаптивные элементы контекстной рекламы в объявление.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Повысьте эффективность адаптивной поисковой рекламы.
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Обновите кампанию, чтобы использовать расширение показа рекламы.
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Расширьте охват аудитории с помощью партнеров Google по поиску.
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Создайте пользовательскую аудиторию
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH Повысить эффективность рекламы в кампаниях по генерации спроса.
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Преобразуйте рекламную кампанию Smart Shopping в кампанию Performance Max.
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Преобразуйте устаревшую локальную кампанию в кампанию Performance Max.
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Перенесите предложения, на которые ориентированы обычные рекламные кампании, в существующие кампании Performance Max.
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Перенесите динамические поисковые объявления в кампании Performance Max.
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Создавайте кампании Performance Max в своем аккаунте.
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Повысьте эффективность группы ресурсов в кампании Performance Max до уровня «Отлично».
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Включите функцию окончательного расширения URL-адресов для ваших кампаний Performance Max.
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Повышайте целевую цену за конверсию (CPA), если она слишком низкая и конверсий очень мало или нет совсем.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Увеличьте бюджет в преддверии сезонного события, которое, по прогнозам, увеличит трафик, и измените стратегию назначения ставок с максимизации ценности конверсии на целевую рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS).
LEAD_FORM_ASSET Добавьте элементы формы для сбора контактных данных в кампанию.
CALLOUT_ASSET Добавьте элементы всплывающих подсказок на уровне кампании или клиента.
SITELINK_ASSET Добавьте ссылки на ресурсы на уровне кампании или клиента.
CALL_ASSET Добавляйте элементы для звонков на уровне кампании или клиента.
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Добавьте атрибут «возрастная группа» к предложениям, которые понижаются в рейтинге из-за отсутствия атрибута «возрастная группа».
SHOPPING_ADD_COLOR Добавьте цвет к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия цвета.
SHOPPING_ADD_GENDER Добавьте пол к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия указания пола.
SHOPPING_ADD_GTIN Добавьте GTIN (глобальный торговый номер) к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия GTIN.
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Добавьте больше идентификаторов к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия идентификаторов.
SHOPPING_ADD_SIZE Добавьте указание размера к предложениям, которые были понижены в рейтинге из-за отсутствия размера.
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Добавьте товары для проведения рекламной кампании.
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Исправить отклоненные товары
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Создайте универсальную рекламную кампанию, которая будет нацелена на все предложения.
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Устранить проблемы с блокировкой учетных записей в Merchant Center.
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Исправлены ошибки, связанные с предупреждениями о приостановке учетной записи в Merchant Center.
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Включите динамические расширения изображений для учетной записи.
RAISE_TARGET_CPA Повысить целевой показатель CPA
LOWER_TARGET_ROAS Снижение целевого показателя ROAS
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Заранее установите целевую цену за конверсию (CPA) для кампаний, для которых она не указана, в преддверии сезонного события, которое, согласно прогнозам, увеличит трафик.
SET_TARGET_CPA Установите целевую цену за конверсию (CPA) для кампаний, для которых она не указана.
SET_TARGET_ROAS Установите целевой показатель ROAS для кампаний, для которых он не указан.
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Обновить список клиентов, который не обновлялся в течение последних 90 дней.
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Разместите тег Google на большем количестве страниц.
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL Добавьте цель конверсии приложения, специфичную для данной кампании.
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Повышайте целевую цену за конверсию (CPA), если она слишком низка для поисковых кампаний.
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW Снизьте целевой показатель ROAS, если он слишком низок для поисковых кампаний.
KEYWORD_MATCH_TYPE (устарело) Устарело, используйте USE_BROAD_MATCH_KEYWORD вместо него.

Посмотрите это видео, чтобы узнать больше.

Обработка неподдерживаемых типов

Получить рекомендации

Видео : Программирование в реальном времени

Like most other entities in the Google Ads API, Recommendation objects are fetched by using the GoogleAdsService.SearchStream with a Google Ads Query Language query.

For each type of recommendation, details are provided in a recommendation-specific field. For example, CAMPAIGN_BUDGET recommendation details are in the campaign_budget_recommendation field, and are wrapped in a CampaignBudgetRecommendation object.

Find all recommendation-specific fields in the recommendation union field.

Recommendation impact

Some recommendation types populate the impact field of the recommendation. RecommendationImpact contains an estimate of the impact on account performance as a result of applying the recommendation. The following recommendation metrics are available in the impact.base_metrics and impact.potential_metrics fields:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

Even when the impact field is populated, metrics availability varies depending on the recommendation type and campaign type, among other factors. In general, check for availability of each impact metric before trying to use it.

Пример кода

The following sample code retrieves all available and dismissed recommendations of type KEYWORD from an account and prints some of their details:

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)
    )

Руби 

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);
  });

локон 

# 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

Примите меры

Any retrieved recommendation can be applied or dismissed.

Depending on the recommendation type, recommendations can change on a daily basis or even multiple times a day. When that happens, a recommendation object's resource_name can become obsolete after the recommendation is retrieved.

It is good practice to take action on recommendations shortly after retrieval.

Apply recommendations

Video: Apply recommendations

You can apply active or dismissed recommendations with the ApplyRecommendation method of the RecommendationService .

Recommendation types can have mandatory or optional parameters. Most recommendations come with recommended values that are used by default.

Setting accounts for auto-applying recommendations is not supported for all recommendation types. However, you can implement similar behavior for the recommendation types that are fully supported by the Google Ads API. Refer to the DetectAndApplyRecommendations code example to learn more.

Use the apply_parameters union field of ApplyRecommendationOperation to apply recommendations with specific parameter values. Each suitable recommendation type has its own field. Any recommendation type not listed in the apply_parameters field does not use these parameter values.

Пример кода

The following code demonstrates how to build the ApplyRecommendationOperation and how to override the recommended values if you want to replace them with your own.

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

Руби 

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;
}

локон

The next example calls ApplyRecommendation , sending the apply recommendation operations that were created in the preceding code.

Java 

// Issues a mutate request to apply the recommendations.
ApplyRecommendationResponse applyRecommendationsResponse =
    recommendationServiceClient.applyRecommendation(
        Long.toString(customerId), applyRecommendationOperations);
for (ApplyRecommendationResult applyRecommendationResult :
    applyRecommendationsResponse.getResultsList()) {
  System.out.printf(
      "Applied recommendation with resource name: '%s'.%n",
      applyRecommendationResult.getResourceName());
}

C# 

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.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}'."
        )

Руби 

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};
}

локон 

# 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

Watch these videos to learn more

Apply parameters

Масса

Ошибки

Тесты

Отклонить рекомендации

Video: Dismiss recommendations

You can dismiss recommendations with the RecommendationService . The code structure is similar to applying recommendations , but instead you use DismissRecommendationOperation and RecommendationService.DismissRecommendation .

Watch these videos to learn more

Масса

Ошибки

Тесты

Automatically apply recommendations

You can use the RecommendationSubscriptionService to automatically apply recommendations of a specific type.

To subscribe to a particular recommendation type, create a RecommendationSubscription object, set the type field to one of the supported recommendation types , and set the status field to ENABLED .

Subscription-supported recommendation types

  • 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

Retrieve subscriptions

To get information about an account's recommendation subscriptions, query the recommendation_subscription resource.

To view changes that were automatically applied, query the change_event resource, filtering the change_event.client_type to GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION .

Recommendations in campaign construction

You can use RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest to generate recommendations during campaign construction, for a given set of recommendation types.

GenerateRecommendations accepts as input a customer ID, an advertising channel type which must be either SEARCH or PERFORMANCE_MAX , a list of recommendation types to generate, and various data points dependent on the specified types. It outputs a list of Recommendation objects based on the data you provide. If there isn't sufficient data to generate a recommendation for the requested recommendation_types , or if the campaign is already in the recommended state, the result set won't contain a recommendation for that type. Make sure your application handles the case where no recommendations are returned for the requested recommendation types.

The following table describes the recommendation types that GenerateRecommendations supports, and the fields you must provide to receive recommendations for that type. As a best practice, send the GenerateRecommendations request after all information has been collected related to the requested recommendation types. For additional details on required and optional fields, including nested fields, consult the reference documentation .

RecommendationType Обязательные поля Необязательные поля
CAMPAIGN_BUDGET For both Search and Performance Max campaigns, the following fields are required:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
For Search campaigns only, the following fields are also required:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id or negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     if the bidding strategy is set to TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
  • For Performance Max campaigns, provide a value in the merchant_center_account_id field to indicate to RecommendationsService to generate recommendations for retail, rather than standard, Performance Max campaigns.
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
Note: The returned SitelinkAssetRecommendation object will contain empty lists. If the GenerateRecommendations response contains a SitelinkAssetRecommendation , it can be treated as a signal to add at least one sitelink asset to the campaign.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Example usage flow

Suppose your company is an advertising agency which provides a campaign construction workflow to users, and you want to offer suggestions to users during that flow. You can use GenerateRecommendationsRequest to generate recommendations on-demand, and incorporate those recommendations into your campaign construction user interface.

The usage flow might look like the following:

  1. A user comes to your application to create a Performance Max campaign.

  2. The user provides some initial information as part of the campaign construction flow. For example, they provide details to build a single SitelinkAsset , and they select TARGET_SPEND as their Smart Bidding strategy.

  3. You send a GenerateRecommendationsRequest which sets the following fields:

    • campaign_sitelink_count : set to 1 , which is the number of sitelink assets on the work-in-progress campaign.

    • bidding_info : set the nested bidding_strategy_type field to TARGET_SPEND .

    • conversion_tracking_status : set to the ConversionTrackingStatus of this customer. For guidance on how to retrieve this field, visit the Getting started guide for conversion management.

    • recommendation_types : set to [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] .

    • advertising_channel_type : set to PERFORMANCE_MAX .

    • customer_id : set to the ID of the customer creating the campaign.

  4. You can take the recommendations in the GenerateRecommendationsResponse — in this case, a SitelinkAssetRecommendation and a MaximizeClicksOptInRecommendation —and suggest them to the user by displaying them within your campaign construction interface. If the user accepts a suggestion, you can then incorporate it into the campaign creation request once the user completes the campaign construction flow.