Video: Ausführliche Produktbeschreibung
Mit den Empfehlungen können Sie Ihre Kampagnen in mehrfacher Hinsicht verbessern:
- Neue und relevante Funktionen vorstellen
- Budget mit optimierten Geboten, Keywords und Anzeigen besser nutzen
- Gesamtleistung und Effizienz Ihrer Kampagnen steigern
Zum Erhöhen des Optimierungsfaktors können Sie mit dem RecommendationService
Empfehlungen abrufen und dann entsprechend anwenden oder ablehnen. Ab Version 15 der Google Ads API können Sie auch für automatisch anwendbare Empfehlungen die RecommendationSubscriptionService
verwenden.
Optimierungsfaktor
Der Optimierungsfaktor ist ein Schätzwert zur Leistungsfähigkeit Ihres Google Ads-Kontos. Er ist auf den Ebenen Customer
und Campaign
verfügbar.
Die Customer.optimization_score_weight
ist nur für Konten verfügbar, die keine Verwaltungskonten sind, und wird verwendet, um den Optimierungsfaktor mehrerer Konten zu berechnen. Rufen Sie den Optimierungsfaktor und die Gewichtung des Optimierungsfaktors der Konten ab und multiplizieren Sie sie miteinander (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
), um den Optimierungsfaktor insgesamt zu berechnen.
Für customer
- und campaign
-Berichte sind optimierungsbezogene Messwerte verfügbar:
- Über die
metrics.optimization_score_url
wird ein Deeplink zum Konto bereitgestellt, über den Sie in der Google Ads-Benutzeroberfläche Informationen zu den entsprechenden Empfehlungen aufrufen können. metrics.optimization_score_uplift
gibt an, um wie stark der Optimierungsfaktor ansteigen würde, wenn alle zugehörigen Empfehlungen angewendet werden. Es handelt sich um eine Schätzung, die auf allen verfügbaren Empfehlungen als Ganzes basiert und nicht nur auf der Summe der Steigerungswerte für jede Empfehlung.
Wenn Sie die zurückgegebenen Empfehlungen gruppieren und sortieren möchten, können Sie in der Abfrage mit segments.recommendation_type
beide Messwerte nach Empfehlungstyp segmentieren.
Empfehlungstypen
Vollständig unterstützte Empfehlungstypen
RecommendationType | Beschreibung |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Kampagnen mit eingeschränktem Budget nachbessern |
KEYWORD |
Neue Keywords hinzufügen |
TEXT_AD |
Anzeigenvorschläge hinzufügen |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Gebote mit Ziel-CPA |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Mit „Conversions maximieren“ bieten |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Mit „Conversion-Wert maximieren“ bieten |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Gebote mit auto-optimiertem CPC |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Gebote mit „Klicks maximieren“ |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Optimierte Anzeigenrotation verwenden |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Nicht aufgebrauchte in eingeschränkte Budgets verschieben |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Gebote mit Ziel-ROAS |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Kampagnen korrigieren, die in Zukunft voraussichtlich durch das Budget eingeschränkt werden |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Neue responsive Suchanzeige hinzufügen |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Kampagnenbudget anpassen, um ROI zu erhöhen |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Für Conversion-basierte Kampagnen mit automatischer Gebotseinstellung die Keyword-Option Weitgehend passend verwenden |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Assets für responsive Suchanzeigen hinzufügen |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Die Effektivität einer responsiven Suchanzeige verbessern |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Kampagne für Displaynetzwerk-Aktivierung aktualisieren |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Mit Suchnetzwerk-Partnern von Google die Reichweite vergrößern |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Benutzerdefinierte Zielgruppe erstellen |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
Effektivität von Anzeigen in Demand Gen-Kampagnen verbessern |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Smarte Shopping-Kampagne auf Performance Max-Kampagne umstellen |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Lokale Kampagne auf Performance Max-Kampagne umstellen |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Angebote, die auf reguläre Shopping-Kampagnen ausgerichtet sind, zu bestehenden Performance Max-Kampagnen migrieren |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Dynamische Suchanzeigen zu Performance Max-Kampagnen migrieren |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Performance Max-Kampagnen in Ihrem Konto erstellen |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Verbessern Sie die Stärke der Asset-Gruppe einer Performance Max-Kampagne auf die Bewertung „Sehr gut“. |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
„Erweiterung der finalen URL“ für Performance Max-Kampagnen aktivieren |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Ziel-CPA erhöhen, wenn er zu niedrig ist und nur sehr wenige oder keine Conversions erzielt werden |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Sie sollten das Budget vor einem saisonalen Ereignis erhöhen, das voraussichtlich mehr Zugriffe erzielen wird, und die Gebotsstrategie von „Conversion-Wert maximieren“ auf „Ziel-ROAS“ umstellen. |
LEAD_FORM |
Assets mit Lead-Formular einer Kampagne hinzufügen |
CALLOUT_ASSET |
Assets mit Zusatzinformationen auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen |
SITELINK_ASSET |
Sitelink-Assets auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen |
CALL_ASSET |
Anruf-Assets auf Kampagnen- oder Kundenebene hinzufügen |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund einer fehlenden Altersgruppe abgewertet wurden, das Attribut „Altersgruppe“ hinzu |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund einer fehlenden Farbe herabgestuft wurden, eine Farbe hinzu |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund eines fehlenden Geschlechts abgewertet wurden, ein Geschlecht hinzu |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund einer fehlenden GTIN abgewertet wurden, eine GTIN (Global Trade Item Number) hinzu |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Fügen Sie Angeboten, die aufgrund fehlender Kennzeichnungen abgewertet werden, weitere Kennzeichnungen hinzu |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Fügen Sie die Größe Angeboten hinzu, die aufgrund einer fehlenden Größe herabgestuft wurden |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Produkte hinzufügen, die in einer Kampagne ausgeliefert werden sollen |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Probleme mit abgelehnten Produkten beheben |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Universelle Kampagne erstellen, die auf alle Angebote ausgerichtet ist |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Probleme bei Sperrung des Merchant Center-Kontos beheben |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Probleme mit Warnungen wegen Sperrung des Merchant Center-Kontos beheben |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Dynamische Bilderweiterungen im Konto aktivieren |
RAISE_TARGET_CPA |
Ziel-CPA erhöhen |
LOWER_TARGET_ROAS |
Niedrigerer Ziel-ROAS |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Legen Sie vor einem saisonalen Ereignis, bei dem voraussichtlich mehr Zugriffe erzielt werden, einen Ziel-CPA für Kampagnen fest, für die kein Ziel-CPA angegeben ist |
SET_TARGET_CPA |
Ziel-CPA für Kampagnen festlegen, in denen kein Ziel-CPA angegeben ist |
SET_TARGET_ROAS |
Ziel-ROAS für Kampagnen festlegen, für die kein Ziel-ROAS angegeben ist |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Kundenliste aktualisieren, die in den letzten 90 Tagen nicht aktualisiert wurde |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Google-Tag auf weiteren Seiten einfügen |
CALLOUT_EXTENSION (verworfen) |
Eingestellt. Verwende stattdessen CALLOUT_ASSET . |
SITELINK_EXTENSION (verworfen) |
Eingestellt. Verwende stattdessen SITELINK_ASSET . |
CALL_EXTENSION (verworfen) |
Eingestellt. Verwende stattdessen CALL_ASSET . |
KEYWORD_MATCH_TYPE (verworfen) |
Eingestellt. Verwende stattdessen USE_BROAD_MATCH_KEYWORD . |
Video mit weiteren Informationen
Nicht unterstützte Typen verarbeiten
Empfehlungen abrufen
Wie die meisten anderen Entitäten in der Google Ads API werden Recommendation
-Objekte mithilfe von GoogleAdsService.SearchStream
in einer Google Ads Query Language-Abfrage abgerufen.
Für jede Art von Empfehlung finden Sie Details in einem empfehlungsspezifischen Feld. Details zur Empfehlung CAMPAIGN_BUDGET
befinden sich beispielsweise im Feld campaign_budget_recommendation
und sind in ein CampaignBudgetRecommendation
-Objekt eingeschlossen.
Suchen Sie alle empfehlungsspezifischen Felder im Union-Feld recommendation
.
Auswirkungen der Empfehlung
Für einige Empfehlungstypen wird das Feld impact
der Empfehlung ausgefüllt.
RecommendationImpact
enthält eine Schätzung der Auswirkungen der Anwendung der Empfehlung auf die Kontoleistung. Die folgenden Empfehlungsmesswerte sind in den Feldern impact.base_metrics
und impact.potential_metrics
verfügbar:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(verfügbar ab Version 16 der Google Ads API)video_views
Codebeispiel
Mit dem folgenden Beispielcode werden alle verfügbaren und abgelehnten Empfehlungen vom Typ KEYWORD
aus einem Konto abgerufen und einige der zugehörigen Details ausgegeben:
Java
try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient(); RecommendationServiceClient recommendationServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) { // Creates a query that retrieves keyword recommendations. String query = "SELECT recommendation.resource_name, " + " recommendation.campaign, " + " recommendation.keyword_recommendation " + "FROM recommendation " + "WHERE recommendation.type = KEYWORD"; // Constructs the SearchGoogleAdsStreamRequest. SearchGoogleAdsStreamRequest request = SearchGoogleAdsStreamRequest.newBuilder() .setCustomerId(Long.toString(customerId)) .setQuery(query) .build(); // Issues the search stream request to detect keyword recommendations that exist for the // customer account. ServerStream<SearchGoogleAdsStreamResponse> stream = googleAdsServiceClient.searchStreamCallable().call(request); // Creates apply operations for all the recommendations found. List<ApplyRecommendationOperation> applyRecommendationOperations = new ArrayList<>(); for (SearchGoogleAdsStreamResponse response : stream) { for (GoogleAdsRow googleAdsRow : response.getResultsList()) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation(); System.out.printf( "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'%n", recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign()); KeywordInfo keyword = recommendation.getKeywordRecommendation().getKeyword(); System.out.printf("\tKeyword = '%s'%n", keyword.getText()); System.out.printf("\tMatch type = '%s'%n", keyword.getMatchType()); // Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds // it to the list of operations. applyRecommendationOperations.add(buildRecommendationOperation(recommendation)); } }
C#
// Get the GoogleAdsServiceClient. GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService( Services.V17.GoogleAdsService); // Creates a query that retrieves keyword recommendations. string query = "SELECT recommendation.resource_name, " + "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " + "FROM recommendation WHERE " + $"recommendation.type = KEYWORD"; List<ApplyRecommendationOperation> operations = new List<ApplyRecommendationOperation>(); try { // Issue a search request. googleAdsService.SearchStream(customerId.ToString(), query, delegate (SearchGoogleAdsStreamResponse resp) { Console.WriteLine($"Found {resp.Results.Count} recommendations."); foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in resp.Results) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation; Console.WriteLine("Keyword recommendation " + $"{recommendation.ResourceName} was found for campaign " + $"{recommendation.Campaign}."); if (recommendation.KeywordRecommendation != null) { KeywordInfo keyword = recommendation.KeywordRecommendation.Keyword; Console.WriteLine($"Keyword = {keyword.Text}, type = " + "{keyword.MatchType}"); } operations.Add( BuildApplyRecommendationOperation(recommendation.ResourceName) ); } } ); } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; }
PHP
$googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient(); // Creates a query that retrieves keyword recommendations. $query = 'SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign, ' . 'recommendation.keyword_recommendation ' . 'FROM recommendation ' . 'WHERE recommendation.type = KEYWORD '; // Issues a search request to detect keyword recommendations that exist for the // customer account. $response = $googleAdsServiceClient->search(SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query)); $operations = []; // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for // the recommendation in each row. foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) { /** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */ $recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation(); printf( "Keyword recommendation with resource name '%s' was found for campaign " . "with resource name '%s':%s", $recommendation->getResourceName(), $recommendation->getCampaign(), PHP_EOL ); if (!is_null($recommendation->getKeywordRecommendation())) { $keyword = $recommendation->getKeywordRecommendation()->getKeyword(); printf( "\tKeyword = '%s'%s\ttype = '%s'%s", $keyword->getText(), PHP_EOL, KeywordMatchType::name($keyword->getMatchType()), PHP_EOL ); } // Creates an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply this // recommendation, and adds it to the list of operations. $operations[] = self::buildRecommendationOperation($recommendation->getResourceName()); }
Python
googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService") query = f""" SELECT recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = KEYWORD""" # Detects keyword recommendations that exist for the customer account. response = googleads_service.search(customer_id=customer_id, query=query) operations = [] for row in response.results: recommendation = row.recommendation print( f"Keyword recommendation ('{recommendation.resource_name}') " f"was found for campaign '{recommendation.campaign}." ) keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword print( f"\tKeyword = '{keyword.text}'\n" f"\tType = '{keyword.match_type}'" ) # Create an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply # this recommendation, and add it to the list of operations. operations.append( build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name) )
Ruby
query = <<~QUERY SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = KEYWORD QUERY google_ads_service = client.service.google_ads response = google_ads_service.search( customer_id: customer_id, query: query, ) operations = response.each do |row| recommendation = row.recommendation puts "Keyword recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\ "campaign '#{recommendation.campaign}'." if recommendation.keyword_recommendation keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword puts "\tKeyword = '#{keyword.text}'" puts "\ttype = '#{keyword.match_type}'" end build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name) end
Perl
# Create the search query. my $search_query = "SELECT recommendation.resource_name, " . "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " . "FROM recommendation " . "WHERE recommendation.type = KEYWORD"; # Get the GoogleAdsService. my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService(); my $search_stream_handler = Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchStreamHandler->new({ service => $google_ads_service, request => { customerId => $customer_id, query => $search_query }}); # Create apply operations for all the recommendations found. my $apply_recommendation_operations = (); $search_stream_handler->process_contents( sub { my $google_ads_row = shift; my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation}; printf "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'.\n", $recommendation->{resourceName}, $recommendation->{campaign}; my $keyword = $recommendation->{keywordRecommendation}{keyword}; printf "\tKeyword = '%s'\n", $keyword->{text}; printf "\tMatch type = '%s'\n", $keyword->{matchType}; # Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds # it to the list of operations. push @$apply_recommendation_operations, build_recommendation_operation($recommendation); });
Maßnahmen ergreifen
Jede abgerufene Empfehlung kann angewendet oder abgelehnt werden.
Je nach Empfehlungstyp können sich Empfehlungen täglich oder sogar mehrmals täglich ändern. In diesem Fall kann das resource_name
eines Empfehlungsobjekts veraltet sein, nachdem die Empfehlung abgerufen wurde.
Es hat sich bewährt, Empfehlungen kurz nach dem Abrufen zu ergreifen.
Empfehlungen übernehmen
Mit der Methode ApplyRecommendation
von RecommendationService
können Sie aktive oder abgelehnte Empfehlungen anwenden.
Empfehlungstypen können obligatorische oder optionale Parameter haben. Die meisten Empfehlungen enthalten standardmäßig empfohlene Werte.
Das Festlegen von Konten für automatisch angewendete Empfehlungen wird nicht für alle Empfehlungstypen unterstützt. Sie können jedoch ein ähnliches Verhalten für die Empfehlungstypen implementieren, die von der Google Ads API vollständig unterstützt werden.
Weitere Informationen finden Sie im Codebeispiel für DetectAndApplyRecommendations
.
Verwenden Sie das Union-Feld apply_parameters
von ApplyRecommendationOperation
, um Empfehlungen mit bestimmten Parameterwerten anzuwenden. Für jeden geeigneten Empfehlungstyp gibt es ein eigenes Feld.
Bei Empfehlungen, die nicht im Feld apply_parameters
aufgeführt sind, werden diese Parameterwerte nicht verwendet.
Codebeispiel
Der folgende Code zeigt, wie Sie den ApplyRecommendationOperation
erstellen und die empfohlenen Werte überschreiben, wenn Sie sie durch Ihre eigenen ersetzen.
Java
/** Creates and returns an ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation. */ private ApplyRecommendationOperation buildRecommendationOperation(Recommendation recommendation) { // If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource name // like this: // String resourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId); // Creates a builder to construct the operation. Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder(); // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. Below is // an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. // operationBuilder.getTextAdBuilder().getAdBuilder().setResourceName("INSERT_AD_RESOURCE_NAME"); // Sets the operation's resource name to the resource name of the recommendation to apply. operationBuilder.setResourceName(recommendation.getResourceName()); return operationBuilder.build(); }
C#
private ApplyRecommendationOperation BuildApplyRecommendationOperation( string recommendationResourceName ) { // If you have a recommendation_id instead of the resource_name you can create a // resource name from it like this: // string recommendationResourceName = // ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId) // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is // applied. // For details, please read // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation. /* Ad overridingAd = new Ad() { Id = "INSERT_AD_ID_AS_LONG_HERE" }; applyRecommendationOperation.TextAd = new TextAdParameters() { Ad = overridingAd }; */ ApplyRecommendationOperation applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation() { ResourceName = recommendationResourceName }; return applyRecommendationOperation; }
PHP
private static function buildRecommendationOperation( string $recommendationResourceName ): ApplyRecommendationOperation { // If you have a recommendation_id instead of the resource name, you can create a resource // name from it like this: /* $recommendationResourceName = ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId); */ // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. // For details, please read // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation. /* $overridingAd = new Ad([ 'id' => 'INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE' ]); $applyRecommendationOperation->setTextAd(new TextAdParameters(['ad' => $overridingAd])); */ // Issues a mutate request to apply the recommendation. $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation(); $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName); return $applyRecommendationOperation; }
Python
def build_recommendation_operation(client, recommendation): """Creates a ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation. Args: client: an initialized GoogleAdsClient instance. customer_id: a client customer ID. recommendation: a resource name for the recommendation to be applied. """ # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create # a resource name like this: # # googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService") # resource_name = googleads_service.recommendation_path( # customer_id, recommendation.id # ) operation = client.get_type("ApplyRecommendationOperation") # Each recommendation type has optional parameters to override the # recommended values. Below is an example showing how to override a # recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. # # operation.text_ad.ad.resource_name = "INSERT_AD_RESOURCE_NAME" # # For more details, see: # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters operation.resource_name = recommendation return operation
Ruby
def build_recommendation_operation(client, recommendation) # If you have a recommendation_id instead of the resource_name # you can create a resource name from it like this: # recommendation_resource = # client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id) operations = client.operation.apply_recommendation operations.resource_name = recommendation_resource # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended # values. This is an example to override a recommended ad when a # TextAdRecommendation is applied. # # text_ad_parameters = client.resource.text_ad_parameters do |tap| # tap.ad = client.resource.ad do |ad| # ad.id = "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # end # end # operation.text_ad = text_ad_parameters # # For more details, see: # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters return operation end
Perl
sub build_recommendation_operation { my ($recommendation) = @_; # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource # name like this: # my $recommendation_resource_name = # Google::Ads::GoogleAds::V17::Utils::ResourceNames::recommendation( # $customer_id, $recommendation_id); # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. # Below is an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation # is applied. # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V17::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V17::Services::RecommendationService::TextAdParameters # ->new({ad => $overriding_ad}); # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters; # Create an apply recommendation operation. my $apply_recommendation_operation = Google::Ads::GoogleAds::V17::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation ->new({ resourceName => $recommendation->{resourceName}}); return $apply_recommendation_operation; }
Im nächsten Beispiel wird ApplyRecommendation
aufgerufen und so die Vorgänge zum Anwenden von Empfehlungsvorgängen gesendet, die im vorherigen Code erstellt wurden.
Java
// Issues a mutate request to apply the recommendations. ApplyRecommendationResponse applyRecommendationsResponse = recommendationServiceClient.applyRecommendation( Long.toString(customerId), applyRecommendationOperations); for (ApplyRecommendationResult applyRecommendationResult : applyRecommendationsResponse.getResultsList()) { System.out.printf( "Applied recommendation with resource name: '%s'.%n", applyRecommendationResult.getResourceName()); }
C#
private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId, List<ApplyRecommendationOperation> operations) { // Get the RecommendationServiceClient. RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService( Services.V17.RecommendationService); ApplyRecommendationRequest applyRecommendationRequest = new ApplyRecommendationRequest() { CustomerId = customerId.ToString(), }; applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations); ApplyRecommendationResponse response = recommendationService.ApplyRecommendation(applyRecommendationRequest); foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results) { Console.WriteLine("Applied a recommendation with resource name: " + result.ResourceName); } }
PHP
private static function applyRecommendations( GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId, array $operations ): void { // Issues a mutate request to apply the recommendations. $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient(); $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation( ApplyRecommendationRequest::build($customerId, $operations) ); foreach ($response->getResults() as $appliedRecommendation) { /** @var Recommendation $appliedRecommendation */ printf( "Applied a recommendation with resource name: '%s'.%s", $appliedRecommendation->getResourceName(), PHP_EOL ); } }
Python
def apply_recommendations(client, customer_id, operations): """Applies a batch of recommendations. Args: client: an initialized GoogleAdsClient instance. customer_id: a client customer ID. operations: a list of ApplyRecommendationOperation messages. """ # Issues a mutate request to apply the recommendations. recommendation_service = client.get_service("RecommendationService") response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id=customer_id, operations=operations ) for result in response.results: print( "Applied a recommendation with resource name: " f"'{result[0].resource_name}'." )
Ruby
def apply_recommendations(client, customer_id, operations) # Issues a mutate request to apply the recommendation. recommendation_service = client.service.recommendation response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id: customer_id, operations: [operations], ) response.results.each do |applied_recommendation| puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'." end end
Perl
# Issue a mutate request to apply the recommendations. my $apply_recommendation_response = $api_client->RecommendationService()->apply({ customerId => $customer_id, operations => $apply_recommendation_operations }); foreach my $result (@{$apply_recommendation_response->{results}}) { printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n", $result->{resourceName}; }
Weitere Informationen in diesen Videos
Parameter anwenden
Bulk
Fehler
Tests
Empfehlungen ablehnen
Empfehlungen können mit RecommendationService
abgelehnt werden. Die Codestruktur ähnelt dem Anwenden von Empfehlungen, verwendet jedoch stattdessen DismissRecommendationOperation
und RecommendationService.DismissRecommendation
.
Weitere Informationen in diesen Videos
Bulk
Fehler
Tests
Empfehlungen automatisch anwenden
Ab Version 15 der Google Ads API können Sie RecommendationSubscriptionService
verwenden, um Empfehlungen eines bestimmten Typs automatisch anzuwenden.
Wenn Sie einen bestimmten Empfehlungstyp abonnieren möchten, erstellen Sie ein RecommendationSubscription
-Objekt, setzen Sie das Feld type
auf einen der unterstützten Empfehlungstypen und das Feld status
auf ENABLED
.
Empfehlungstypen für Abos
ENHANCED_CPC_OPT_IN
KEYWORD
KEYWORD_MATCH_TYPE
LOWER_TARGET_ROAS
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN
OPTIMIZE_AD_ROTATION
RAISE_TARGET_CPA
RESPONSIVE_SEARCH_AD
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN
SEARCH_PLUS_OPT_IN
SET_TARGET_CPA
SET_TARGET_ROAS
TARGET_CPA_OPT_IN
TARGET_ROAS_OPT_IN
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD
Abos abrufen
Fragen Sie die Ressource recommendation_subscription
ab, um Informationen zu den Empfehlungsabos eines Kontos zu erhalten.
Zum Ansehen der automatisch angewendeten Änderungen fragen Sie die Ressource change_event
ab und filtern change_client_type
nach GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Empfehlungen bei der Kampagnenerstellung
Ab Version 16 der Google Ads API können Sie RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
verwenden, um beim Erstellen von Kampagnen für bestimmte Empfehlungstypen Empfehlungen zu generieren.
GenerateRecommendations
akzeptiert als Eingabe eine Kundennummer, einen Werbekanaltyp, der entweder SEARCH
oder PERFORMANCE_MAX
sein muss, eine Liste der zu generierenden Empfehlungstypen und verschiedene Datenpunkte, die von den angegebenen Typen abhängen. Anhand der von Ihnen bereitgestellten Daten wird eine Liste von Recommendation
-Objekten ausgegeben. Wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, um eine Empfehlung für das angeforderte recommendation_types
zu generieren, oder die Kampagne bereits den empfohlenen Status hat, enthält die Ergebnismenge keine Empfehlung für diesen Typ. Ihre Anwendung muss für den Fall gerüstet sein, dass für die angeforderten Empfehlungstypen keine Empfehlungen zurückgegeben werden.
In der folgenden Tabelle werden die von GenerateRecommendations
unterstützten Empfehlungstypen und die Felder beschrieben, die Sie angeben müssen, um Empfehlungen für diesen Typ zu erhalten. Senden Sie als Best Practice die GenerateRecommendations
-Anfrage, nachdem alle Informationen zu den angeforderten Empfehlungstypen erfasst wurden. Weitere Informationen zu erforderlichen und optionalen Feldern, einschließlich verschachtelter Felder, finden Sie in der Referenzdokumentation.
RecommendationType | Pflichtfelder | Optionale Felder |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Hinweis: Das zurückgegebene SitelinkAssetRecommendation -Objekt enthält leere Listen. Wenn die GenerateRecommendations -Antwort eine SitelinkAssetRecommendation enthält, kann sie als Signal dafür angesehen werden, dass der Kampagne mindestens ein Sitelink-Asset hinzugefügt werden muss. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Beispiel für einen Ablauf
Angenommen, Ihr Unternehmen ist eine Werbeagentur, die Nutzern einen Workflow zum Erstellen von Kampagnen bietet, und Sie möchten ihnen während dieses Vorgangs Vorschläge machen. Mit GenerateRecommendationsRequest
können Sie bei Bedarf Empfehlungen generieren und diese in die Benutzeroberfläche zur Kampagnenerstellung einbinden.
Der Nutzungsablauf könnte so aussehen:
Ein Nutzer ruft Ihre Anwendung auf, um eine Performance Max-Kampagne zu erstellen.
Der Nutzer stellt beim Erstellen der Kampagne einige erste Informationen bereit. Beispielsweise liefert er Details zum Erstellen einer einzelnen
SitelinkAsset
und wähltTARGET_SPEND
als Smart Bidding-Strategie aus.Sie senden eine
GenerateRecommendationsRequest
, die die folgenden Felder festlegt:campaign_sitelink_count
: Legen Sie1
fest. Das ist die Anzahl der Sitelink-Assets für die laufende Kampagne.bidding_info
: Setzt das verschachtelte Feldbidding_strategy_type
aufTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: auf denConversionTrackingStatus
dieses Kunden festlegen. Eine Anleitung zum Abrufen dieses Felds finden Sie im Startleitfaden zur Conversion-Verwaltung.Setzen Sie
recommendation_types
auf[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.Setzen Sie
advertising_channel_type
aufPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: Legen Sie dieses Feld auf die ID des Kunden fest, der die Kampagne erstellt.
Sie können die Empfehlungen aus der
GenerateRecommendationsResponse
– in diesem Fall mit einemSitelinkAssetRecommendation
und einemMaximizeClicksOptInRecommendation
– übernehmen und dem Nutzer auf der Benutzeroberfläche zur Kampagnenerstellung anzeigen lassen. Wenn der Nutzer einen Vorschlag annimmt, können Sie ihn in die Anfrage zur Kampagnenerstellung aufnehmen, sobald der Nutzer die Kampagnenerstellung abgeschlossen hat.