सुझावों की मदद से, आपके कैंपेन को बेहतर बनाया जा सकता है. इसके लिए ये कुछ तरीके हैं:
- नई और काम की सुविधाएं देना
- बेहतर बोलियों, कीवर्ड, और विज्ञापनों की सहायता से अपने बजट में ज़्यादा से ज़्यादा लाभ उठाएं
- अपने कैंपेन की पूरी परफ़ॉर्मेंस को बेहतर करें और उन्हें ज़्यादा असरदार बनाएं
ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, RecommendationService
का इस्तेमाल करके सुझावों को फिर से पाएं. इसके बाद, उन्हें लागू करें या खारिज करें. Google Ads API के वर्शन 15 से, RecommendationSubscriptionService
का इस्तेमाल करके, अपने-आप लागू होने वाले सुझावों की सदस्यता भी ली जा सकती है.
ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर
ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर
यह बताता है कि आपका Google Ads खाता कितना बेहतर परफ़ॉर्म करने के लिए सेट किया गया है. साथ ही, यह Customer
और
Campaign
लेवल पर उपलब्ध होता है.
Customer.optimization_score_weight
सिर्फ़ नॉन-मैनेजर खातों के लिए उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल, कई खातों के कुल ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाने के लिए किया जाता है. खातों का ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और
ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का महत्व पाएं और उन्हें एक साथ गुणा करें
(Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) ताकि पूरे ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाया जा सके.
customer
और campaign
रिपोर्ट के लिए, ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ी मेट्रिक उपलब्ध हैं:
metrics.optimization_score_url
में, Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में मिलते-जुलते सुझावों की जानकारी देखने के लिए, खाते के अंदर एक डीप लिंक दिया जाता है.metrics.optimization_score_uplift
से पता चलता है कि मिलते-जुलते सभी सुझाव लागू करने पर ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर कितना बढ़ेगा. यह अनुमान, सभी उपलब्ध सुझावों के आधार पर लगाया गया है. यह सिर्फ़ हर सुझाव के लिए प्रमोशन से जुड़ी बढ़ोतरी के स्कोर को जोड़ने पर नहीं, बल्कि कुल वैल्यू पर आधारित है.
दिखाए गए सुझावों को ग्रुप में बांटने और उन्हें क्रम से लगाने के लिए, इन दोनों मेट्रिक को सुझाव के प्रकार के हिसाब से सेगमेंट में बांटा जा सकता है. इसके लिए, segments.recommendation_type
का इस्तेमाल करें और अपनी क्वेरी में ऐसा करें.
सुझाव के टाइप
पूरी तरह से काम करने वाले सुझाव के टाइप
RecommendationType | ब्यौरा |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
बजट की कमी वाले कैंपेन ठीक करें |
KEYWORD |
नए कीवर्ड जोड़ें |
TEXT_AD |
विज्ञापन सुझाव जोड़ें |
TARGET_CPA_OPT_IN |
टारगेट सीपीए के साथ बोली लगाएं |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
'कन्वर्ज़न बढ़ाएं' के साथ बोली लगाएं |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति की मदद से बिड करें |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
बेहतर CPC के साथ बोली लगाएं |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
'क्लिक बढ़ाएं' के साथ बोली लगाएं |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
ऑप्टिमाइज़ किए गए विज्ञापन रोटेशन का उपयोग करें |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
इस्तेमाल नहीं किए गए बजट को सीमित बजट में इस्तेमाल करें |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
टारगेट आरओएएस के साथ बिड |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
उन कैंपेन को ठीक करें जिनका आने वाले समय में बजट की कमी हो सकती है |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
नया रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन जोड़ें |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
लागत पर मुनाफ़ा (आरओआई) बढ़ाने के लिए कैंपेन बजट में बदलाव करना |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
ऑटोमेटेड बिडिंग (बिड अपने-आप सेट होना) की सुविधा वाले कन्वर्ज़न पर आधारित कैंपेन के लिए, ब्रॉड मैच का इस्तेमाल करें |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
किसी विज्ञापन में रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन एसेट जोड़ना |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन की खूबियों को बेहतर बनाएं |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
'Display एक्सपैंशन' का इस्तेमाल करने के लिए, कैंपेन अपडेट करना |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Google सर्च पार्टनर के साथ पहुंच का विस्तार करें |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
कस्टम ऑडियंस बनाएं |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
विज्ञापन की मांग बढ़ाने में मदद करने वाले कैंपेन में, विज्ञापनों को बेहतर बनाएं |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
स्मार्ट शॉपिंग कैंपेन को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में अपग्रेड करना |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
लेगसी लोकल कैंपेन को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में अपग्रेड करना |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
रेगुलर शॉपिंग कैंपेन से टारगेट किए गए ऑफ़र को, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले मौजूदा कैंपेन में माइग्रेट करें |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
डाइनैमिक सर्च विज्ञापनों वाले कैंपेन को बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन में माइग्रेट करना |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
अपने खाते में, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन बनाएं |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन की ऐसेट ग्रुप की खूबियों को, "बहुत बढ़िया" रेटिंग पर सेट करें |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन के लिए, फ़ाइनल यूआरएल एक्सपैंशन की सुविधा चालू करें |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
जब टारगेट सीपीए बहुत कम हो और बहुत कम या कोई कन्वर्ज़न न हो, तब इसे बढ़ाएं |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
सीज़न के मुताबिक होने वाले ऐसे इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं जिससे ट्रैफ़िक बढ़ने का अनुमान है. साथ ही, बिडिंग की रणनीति को कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति से टारगेट आरओएएस में बदलें |
LEAD_FORM |
किसी कैंपेन में लीड फ़ॉर्म एसेट जोड़ना |
CALLOUT_ASSET |
कैंपेन या ग्राहक के लेवल पर कॉलआउट एसेट जोड़ें |
SITELINK_ASSET |
साइटलिंक एसेट को कैंपेन या ग्राहक के लेवल पर जोड़ना |
CALL_ASSET |
कॉल एसेट को कैंपेन या ग्राहक लेवल पर जोड़ें |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
जिन ऑफ़र में उम्र समूह की जानकारी मौजूद नहीं होने की वजह से दर्जा घटाया गया है उनमें उम्र समूह एट्रिब्यूट जोड़ें |
SHOPPING_ADD_COLOR |
उन ऑफ़र में रंग जोड़ें जो रंग मौजूद न होने की वजह से नीचे दिए गए हैं |
SHOPPING_ADD_GENDER |
ऐसे ऑफ़र में जेंडर जोड़ें जिन्हें लिंग की जानकारी मौजूद न होने की वजह से अवनत किया गया है |
SHOPPING_ADD_GTIN |
उन ऑफ़र में GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें जिनका GTIN मौजूद न होने की वजह से उन्हें कम कर दिया गया है |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
ऐसे ऑफ़र के लिए ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें जिनमें आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से, उन्हें कम किया गया है |
SHOPPING_ADD_SIZE |
उन ऑफ़र में साइज़ जोड़ें जो साइज़ की जानकारी मौजूद न होने की वजह से अवनत किए गए हैं |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
विज्ञापन दिखाने के लिए कैंपेन के लिए प्रॉडक्ट जोड़ें |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट से जुड़ी गड़बड़ी को ठीक करें |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
सभी ऑफ़र को टारगेट करने वाला कैच-ऑल कैंपेन बनाएं. |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Merchant Center खाते के निलंबन से जुड़ी समस्याओं को ठीक करना |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Merchant Center खाते के निलंबन की चेतावनी से जुड़ी समस्याओं को ठीक करना |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
खाते में डाइनैमिक इमेज एक्सटेंशन चालू करें |
RAISE_TARGET_CPA |
टारगेट सीपीए बढ़ाएं |
LOWER_TARGET_ROAS |
कम टारगेट आरओएएस |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी का अनुमान लगाने वाले सीज़नल इवेंट से पहले, उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनमें कोई तय नहीं है |
SET_TARGET_CPA |
उन कैंपेन के लिए टारगेट CPA सेट करें, जिनमें कोई तय नहीं है |
SET_TARGET_ROAS |
उन कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस सेट करें जिनमें कोई तय नहीं है |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
ऐसी ग्राहक सूची अपडेट करें जिसे पिछले 90 दिनों में अपडेट नहीं किया गया है |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Google टैग को ज़्यादा पेजों पर डिप्लॉय करना |
CALLOUT_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है) |
अब काम नहीं करता. इसके बजाय, CALLOUT_ASSET का इस्तेमाल करें |
SITELINK_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है) |
अब काम नहीं करता. इसके बजाय, SITELINK_ASSET का इस्तेमाल करें |
CALL_EXTENSION (अब सेवा में नहीं है) |
अब काम नहीं करता. इसके बजाय, CALL_ASSET का इस्तेमाल करें |
KEYWORD_MATCH_TYPE (अब सेवा में नहीं है) |
अब काम नहीं करता. इसके बजाय, USE_BROAD_MATCH_KEYWORD का इस्तेमाल करें |
ज़्यादा जानने के लिए यह वीडियो देखें
काम न करने वाले टाइप मैनेज करें
सुझाव फिर से पाएं
Google Ads API की दूसरी इकाइयों की तरह, Recommendation
ऑब्जेक्ट को
GoogleAdsService.SearchStream
Google Ads क्वेरी लैंग्वेज क्वेरी का इस्तेमाल करके फ़ेच किया जाता है.
हर तरह के सुझाव के लिए, सुझाव के लिए बने खास फ़ील्ड में जानकारी दी जाती है. उदाहरण के लिए, CAMPAIGN_BUDGET
सुझाव की जानकारी
campaign_budget_recommendation
फ़ील्ड में होती है और उसे
CampaignBudgetRecommendation
ऑब्जेक्ट में रैप किया जाता है.
recommendation
यूनियन फ़ील्ड में, सुझाव वाले सभी खास फ़ील्ड देखें.
सुझाव का असर
कुछ सुझाव के टाइप, सुझाव के impact
फ़ील्ड में अपने-आप जानकारी भर देते हैं.
RecommendationImpact
इसमें एक अनुमान होता है कि सुझाव लागू करने से, खाते की परफ़ॉर्मेंस पर क्या असर होगा. यहां दिए गए सुझाव वाली मेट्रिक, impact.base_metrics
और impact.potential_metrics
फ़ील्ड में उपलब्ध हैं:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(Google Ads API के वर्शन 16 में उपलब्ध है)video_views
कोड का उदाहरण
यहां दिया गया सैंपल कोड, किसी खाते से KEYWORD
टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को फिर से हासिल करता है और उनकी कुछ जानकारी को प्रिंट करता है:
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); });
कार्रवाई करें
वापस लाए गए किसी भी सुझाव को लागू या खारिज किया जा सकता है.
सुझाव के प्रकार के आधार पर, सुझाव हर दिन या दिन में कई बार बदल सकते हैं. ऐसा होने पर, सुझाव को वापस लाने के बाद, सुझाव के ऑब्जेक्ट का resource_name
पुराना हो सकता है.
डेटा वापस पाने के तुरंत बाद, सुझावों पर कार्रवाई करना अच्छा रहता है.
सुझावों को लागू करना
चालू या खारिज किए गए सुझावों को, RecommendationService
के ApplyRecommendation
तरीके का इस्तेमाल करके लागू किया जा सकता है.
सुझाव टाइप में ज़रूरी या वैकल्पिक पैरामीटर हो सकते हैं. ज़्यादातर सुझाव, सुझाई गई वैल्यू के साथ आते हैं, जिन्हें डिफ़ॉल्ट रूप से इस्तेमाल किया जाता है.
सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा के लिए, खाते सेट करने की सुविधा, सभी तरह के सुझावों के लिए काम नहीं करती. हालांकि, Google Ads API के साथ काम करने वाले अलग-अलग तरह के सुझावों के लिए, यही तरीका लागू किया जा सकता है.
ज़्यादा जानने के लिए, DetectAndApplyRecommendations
कोड का उदाहरण देखें.
खास पैरामीटर वैल्यू वाले सुझावों को लागू करने के लिए, ApplyRecommendationOperation
के apply_parameters
यूनियन फ़ील्ड का इस्तेमाल करें. हर तरह के सही सुझाव का अपना फ़ील्ड होता है.
apply_parameters
फ़ील्ड में शामिल नहीं किया गया कोई भी सुझाव टाइप, इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं करता है.
कोड का उदाहरण
इस कोड में ApplyRecommendationOperation
बनाने और सुझाई गई वैल्यू को बदलने के तरीके के बारे में बताया गया है.
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; }
अगले उदाहरण में, कॉल ApplyRecommendation
को कॉल किया गया है. इसमें पिछले कोड में लागू किए गए, लागू किए गए सुझाव वाली कार्रवाइयां भेजी गई हैं.
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}; }
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पैरामीटर लागू करें
बल्क
गड़बड़ियां
जांच
सुझावों को खारिज करना
RecommendationService
का इस्तेमाल करके, सुझावों को खारिज किया जा सकता है. कोड का स्ट्रक्चर, सुझाव लागू करने जैसा ही है. हालांकि, इसके बजाय DismissRecommendationOperation
और RecommendationService.DismissRecommendation
का इस्तेमाल किया जाता है.
ज़्यादा जानने के लिए ये वीडियो देखें
बल्क
गड़बड़ियां
जांच
अपने-आप लागू होने वाले सुझाव
किसी खास तरह के सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा को चालू करने के लिए, RecommendationSubscriptionService
का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह सुविधा Google Ads API के v15 वर्शन से शुरू होती है.
किसी खास तरह के सुझाव की सदस्यता लेने के लिए, RecommendationSubscription
ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, type
फ़ील्ड को इस्तेमाल किए जा सकने वाले किसी एक टाइप पर सेट करें और status
फ़ील्ड को ENABLED
पर सेट करें.
सदस्यता के साथ काम करने वाले अलग-अलग तरह के सुझाव
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
सदस्यताएं वापस पाना
किसी खाते के सुझाव वाली सदस्यताओं के बारे में जानकारी पाने के लिए, recommendation_subscription
संसाधन से क्वेरी करें.
अपने-आप लागू हुए बदलावों को देखने के लिए, change_event
संसाधन के लिए क्वेरी करें. इसके लिए, change_client_type
को
GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
पर फ़िल्टर करें.
कैंपेन बनाने के लिए सुझाव
Google Ads API के वर्शन 16 से, कैंपेन बनाते समय सुझाव जनरेट करने के लिए, RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह सुझाव, अलग-अलग तरह के सुझावों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.
GenerateRecommendations
, एक ग्राहक आईडी के तौर पर इनपुट को स्वीकार करता है.
यह एक तरह का विज्ञापन चैनल है जो
SEARCH
या
PERFORMANCE_MAX
जनरेट करने के लिए सुझाव के टाइप की सूची होनी चाहिए. साथ ही, बताए गए टाइप के आधार पर
अलग-अलग डेटा पॉइंट भी होने चाहिए. यह आपके दिए गए डेटा के आधार पर, Recommendation
ऑब्जेक्ट की एक सूची दिखाता है. अगर अनुरोध किए गए recommendation_types
के लिए सुझाव जनरेट करने के लिए ज़रूरी डेटा नहीं है या कैंपेन पहले से सुझाई गई स्थिति में है, तो नतीजे के सेट में उस टाइप के लिए सुझाव नहीं होगा. पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन ऐसे मामले को हैंडल करता हो
जहां, अनुरोध किए गए सुझाव के टाइप के लिए कोई सुझाव नहीं दिखता.
इस टेबल में बताया गया है कि
GenerateRecommendations
किस तरह के सुझाव इस्तेमाल करता है. साथ ही, उस तरह के सुझाव पाने के लिए, आपको वे फ़ील्ड भी देने होंगे. सबसे सही तरीका यह है कि अनुरोध किए गए सुझावों से जुड़ी पूरी जानकारी इकट्ठा करने के बाद, GenerateRecommendations
अनुरोध भेजें. नेस्ट किए गए फ़ील्ड के साथ-साथ ज़रूरी और वैकल्पिक फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.
RecommendationType | ज़रूरी फ़ील्ड | वैकल्पिक फ़ील्ड |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
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MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
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SET_TARGET_CPA |
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SET_TARGET_ROAS |
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SITELINK_ASSET
ध्यान दें: नतीजे में दिखाए गए SitelinkAssetRecommendation
ऑब्जेक्ट में खाली सूचियां होंगी. अगर GenerateRecommendations
जवाब में SitelinkAssetRecommendation मौजूद है, तो इसे
कैंपेन में कम से कम एक साइटलिंक एसेट जोड़ने के सिग्नल के तौर पर माना जा सकता है. |
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TARGET_CPA_OPT_IN |
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TARGET_ROAS_OPT_IN |
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इस्तेमाल के फ़्लो का उदाहरण
मान लीजिए कि आपकी कंपनी एक विज्ञापन एजेंसी है जो उपयोगकर्ताओं को कैंपेन बनाने का वर्कफ़्लो उपलब्ध कराती है और आपको उस फ़्लो के दौरान उपयोगकर्ताओं को सुझाव देने हैं. मांग के हिसाब से सुझाव जनरेट करने के लिए,
GenerateRecommendationsRequest
का इस्तेमाल करें. साथ ही, उन सुझावों को अपने कैंपेन बनाने के यूज़र इंटरफ़ेस में शामिल करें.
इस्तेमाल की जानकारी देने वाला फ़्लो कुछ ऐसा दिख सकता है:
कोई उपयोगकर्ता, बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाला कैंपेन बनाने के लिए आपके ऐप्लिकेशन पर आता है.
उपयोगकर्ता, कैंपेन बनाने के फ़्लो के दौरान कुछ शुरुआती जानकारी देता है. उदाहरण के लिए, वे सिंगल
SitelinkAsset
बनाने के लिए जानकारी देती हैं औरTARGET_SPEND
को स्मार्ट बिडिंग की रणनीति के तौर पर चुनते हैं.आप एक
GenerateRecommendationsRequest
भेजते हैं, जो नीचे दिए गए फ़ील्ड सेट करता है:campaign_sitelink_count
:1
पर सेट करें, जो काम कर रहे कैंपेन की साइटलिंक एसेट की संख्या है.bidding_info
: नेस्ट किए गएbidding_strategy_type
फ़ील्ड कोTARGET_SPEND
पर सेट करें.conversion_tracking_status
: इस ग्राहक केConversionTrackingStatus
पर सेट करें. इस फ़ील्ड को वापस लाने का तरीका जानने के लिए, कन्वर्ज़न मैनेजमेंट के लिए शुरू करने का तरीका गाइड पर जाएं.recommendation_types
:[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
पर सेट करें.advertising_channel_type
:PERFORMANCE_MAX
पर सेट करें.customer_id
: कैंपेन बनाने वाले ग्राहक के आईडी पर सेट करें.
GenerateRecommendationsResponse
— इस मामले में,SitelinkAssetRecommendation
औरMaximizeClicksOptInRecommendation
में सुझावों को लिया जा सकता है. साथ ही, कैंपेन बनाने के इंटरफ़ेस में उन्हें दिखाकर उपयोगकर्ता को सुझाव दिया जा सकता है. अगर उपयोगकर्ता किसी सुझाव को स्वीकार करता है, तो उपयोगकर्ता के कैंपेन बनाने के फ़्लो को पूरा करने के बाद, उसे कैंपेन बनाने के अनुरोध में शामिल किया जा सकता है.