Показатель оптимизации и рекомендации

Видео: глубокое погружение

Рекомендации могут улучшить ваши кампании несколькими способами:

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

Чтобы повысить показатели оптимизации, вы можете использовать RecommendationService для получения рекомендаций, а затем соответствующим образом применить или отклонить их. Начиная с версии 15 API Google Рекламы, вы также можете подписаться на автоматическое применение рекомендаций с помощью RecommendationSubscriptionService .

Показатель оптимизации

Видео: показатель оптимизации

Показатель оптимизации – это оценка того, насколько хорошо настроен ваш аккаунт Google Рекламы и доступен ли он на уровнях Customer и Campaign .

Customer.optimization_score_weight доступен только для аккаунтов, не являющихся управляющими, и используется для расчета общего показателя оптимизации нескольких аккаунтов. Получите показатель оптимизации и вес показателя оптимизации для аккаунтов и умножьте их ( Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight ), чтобы вычислить общий показатель оптимизации.

Для отчетов customer и campaign доступны метрики, связанные с оптимизацией:

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

Чтобы сгруппировать и упорядочить возвращаемые рекомендации, вы можете сегментировать обе эти метрики по типу рекомендаций, используя в своем запросе segments.recommendation_type .

Типы рекомендаций

Полностью поддерживаемые типы рекомендаций

Тип Рекомендации Описание
CAMPAIGN_BUDGET Исправьте кампании, ограниченные бюджетом
KEYWORD Добавить новые ключевые слова
TEXT_AD Добавить варианты объявлений
TARGET_CPA_OPT_IN Ставка с целевой ценой за конверсию
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Назначайте ставки с максимальным числом конверсий
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Ставка с максимальной ценностью конверсии
ENHANCED_CPC_OPT_IN Ставка с Оптимизатором цены за конверсию
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Назначайте ставки с максимальным количеством кликов
OPTIMIZE_AD_ROTATION Используйте оптимизированную ротацию объявлений
MOVE_UNUSED_BUDGET Перенесите неиспользованное в ограниченные бюджеты
TARGET_ROAS_OPT_IN Ставка с целевой рентабельностью инвестиций в рекламу
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Исправьте кампании, которые, как ожидается, будут ограничены бюджетом в будущем.
RESPONSIVE_SEARCH_AD Добавить новое адаптивное поисковое объявление
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET Скорректируйте бюджет кампании, чтобы увеличить рентабельность инвестиций
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Используйте широкое соответствие для кампаний, ориентированных на конверсии, с автоматическим назначением ставок.
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Добавьте в объявление объекты адаптивного поискового объявления
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Повысьте эффективность адаптивного поискового объявления
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Обновите кампанию, чтобы использовать функцию расширения контекстно-медийной сети.
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Расширьте охват с помощью поисковых партнеров Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Создайте индивидуальную аудиторию
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH Повысьте эффективность рекламы в кампаниях по формированию спроса.
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Превратите умную торговую кампанию в кампанию с максимальной эффективностью.
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Преобразование устаревшей локальной кампании в кампанию с максимальной эффективностью.
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Перенесите предложения, на которые ориентированы обычные торговые кампании, в существующие кампании с максимальной эффективностью.
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Перенос динамических поисковых объявлений в кампании с максимальной эффективностью
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Создавайте кампании с максимальной эффективностью в своем аккаунте.
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Повысьте эффективность группы объектов кампании с максимальной эффективностью до оценки "отлично".
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Включите расширение конечного URL для кампаний с максимальной эффективностью.
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Повышайте целевую цену за конверсию, если она слишком низкая и конверсий очень мало или совсем нет.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Увеличьте бюджет перед сезонным событием, которое, по прогнозам, приведет к увеличению трафика, и измените стратегию назначения ставок с максимальной ценности конверсии на целевую рентабельность инвестиций в рекламу.
LEAD_FORM Добавление объектов формы для потенциальных клиентов в кампанию
CALLOUT_ASSET Добавьте объекты уточнений на уровень кампании или клиента.
SITELINK_ASSET Добавьте ресурсы дополнительных ссылок на уровень кампании или клиента.
CALL_ASSET Добавьте объекты звонков на уровень кампании или клиента.
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Добавьте атрибут возрастной группы к предложениям, пониженным в рейтинге из-за отсутствия возрастной группы.
SHOPPING_ADD_COLOR Добавьте цвет к предложениям, пониженным в рейтинге из-за отсутствия цвета.
SHOPPING_ADD_GENDER Добавьте пол в предложения, пониженные в рейтинге из-за отсутствия пола.
SHOPPING_ADD_GTIN Добавьте GTIN (глобальный номер предмета торговли) к предложениям, пониженным в рейтинге из-за отсутствия GTIN.
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Добавьте больше идентификаторов в предложения, пониженные в рейтинге из-за отсутствия идентификаторов.
SHOPPING_ADD_SIZE Добавьте размер к предложениям, которые понижены в рейтинге из-за отсутствия размера.
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Добавьте продукты для кампании для показа
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Исправьте отклоненные товары
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Создайте всеобъемлющую кампанию, ориентированную на все предложения.
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Устранение проблем с блокировкой аккаунта Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Исправление проблем с предупреждением о блокировке аккаунта Merchant Center.
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Включите динамические расширения изображений в аккаунте.
RAISE_TARGET_CPA Повысьте целевую цену за конверсию
LOWER_TARGET_ROAS Более низкая целевая рентабельность инвестиций в рекламу
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Установите целевую цену за конверсию для кампаний, в которых она не указана, перед сезонным событием, которое, по прогнозам, приведет к увеличению трафика.
SET_TARGET_CPA Установите целевую цену за конверсию для кампаний, для которых она не указана.
SET_TARGET_ROAS Установите целевую рентабельность инвестиций в рекламу для кампаний, для которых она не указана.
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Обновите список клиентов, который не обновлялся в течение последних 90 дней.
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Разместите тег Google на большем количестве страниц.
CALLOUT_EXTENSION (устарело) Устарело, вместо этого используйте CALLOUT_ASSET
SITELINK_EXTENSION (устарело) Устарело, вместо этого используйте SITELINK_ASSET .
CALL_EXTENSION (устарело) Устарело, вместо этого используйте CALL_ASSET
KEYWORD_MATCH_TYPE (устарело) Устарело, вместо этого используйте USE_BROAD_MATCH_KEYWORD .

Посмотрите это видео, чтобы узнать больше

Обработка неподдерживаемых типов

Получить рекомендации

Видео: живое кодирование

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

Для каждого типа рекомендаций подробные сведения предоставляются в специальном поле рекомендации. Например, сведения о рекомендациях CAMPAIGN_BUDGET находятся в поле campaign_budget_recommendation и заключены в объект CampaignBudgetRecommendation .

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

Влияние рекомендаций

Некоторые типы рекомендаций заполняют поле impact рекомендации. RecommendationImpact содержит оценку влияния на эффективность аккаунта в результате применения рекомендации. Следующие метрики рекомендаций доступны в полях impact.base_metrics и impact.potential_metrics :

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions (доступно начиная с версии 16 Google Ads API)

  • video_views

Пример кода

Следующий пример кода извлекает все доступные и отклоненные рекомендации типа TEXT_AD из учетной записи и печатает некоторые их сведения:

Джава

private void runExample(GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId) {
  try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
      googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient()) {
    String query =
        "SELECT recommendation.type, "
            + "recommendation.campaign, "
            + "recommendation.text_ad_recommendation "
            + "FROM recommendation "
            + "WHERE recommendation.type = TEXT_AD";

    // Creates a request that will retrieve all recommendations using pages of the
    // specified page size.
    SearchGoogleAdsRequest request =
        SearchGoogleAdsRequest.newBuilder()
            .setCustomerId(Long.toString(customerId))
            .setPageSize(PAGE_SIZE)
            .setQuery(query)
            .build();
    // Issues the search request.
    SearchPagedResponse searchPagedResponse = googleAdsServiceClient.search(request);

    // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for the
    // recommendation in each row.
    for (GoogleAdsRow googleAdsRow : searchPagedResponse.iterateAll()) {
      Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation();
      Ad recommendedAd = recommendation.getTextAdRecommendation().getAd();

      System.out.printf(
          "Recommendation ('%s') was found for campaign '%s':%n",
          recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign());
      if (recommendedAd.hasExpandedTextAd()) {
        ExpandedTextAdInfo eta = recommendedAd.getExpandedTextAd();
        System.out.printf(
            "\tHeadline 1 = '%s'%n" + "\tHeadline 2 = '%s'%n" + "\tDescription = '%s'%n",
            eta.getHeadlinePart1(), eta.getHeadlinePart2(), eta.getDescription());
      }
      if (recommendedAd.getDisplayUrl() != null) {
        System.out.printf("\tDisplay URL = '%s'%n", recommendedAd.getDisplayUrl());
      }
      for (String url : recommendedAd.getFinalUrlsList()) {
        System.out.printf("\tFinal URL = '%s'%n", url);
      }
      for (String url : recommendedAd.getFinalMobileUrlsList()) {
        System.out.printf("\tFinal Mobile URL = '%s'%n", url);
      }
    }
  }
}
      

С#

public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId)
{
    // Get the GoogleAdsServiceClient .
    GoogleAdsServiceClient service = client.GetService(Services.V15.GoogleAdsService);

    string query =
        @"SELECT
        recommendation.type,
        recommendation.campaign,
        recommendation.text_ad_recommendation
    FROM
        recommendation
    WHERE
        recommendation.type = TEXT_AD";

    // Create a request that will retrieve all recommendations using pages of the
    // specified page size.
    SearchGoogleAdsRequest request = new SearchGoogleAdsRequest()
    {
        CustomerId = customerId.ToString(),
        PageSize = PAGE_SIZE,
        Query = query
    };

    try
    {
        // Issue the search request.
        PagedEnumerable<SearchGoogleAdsResponse, GoogleAdsRow> searchPagedResponse =
            service.Search(customerId.ToString(), query);

        // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values
        // for the recommendation in each row.
        foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in searchPagedResponse)
        {
            Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation;
            // ...
        }
    }
    catch (GoogleAdsException e)
    {
        Console.WriteLine("Failure:");
        Console.WriteLine($"Message: {e.Message}");
        Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}");
        Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}");
        throw;
    }
}
      

PHP

public static function runExample(GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId)
{
    $googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient();
    // Creates a query that retrieves recommendations for text ads.
    $query = 'SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, '
        . 'recommendation.text_ad_recommendation '
        . 'FROM recommendation '
        . 'WHERE recommendation.type = TEXT_AD';

    // Issues a search request by specifying page size.
    $response = $googleAdsServiceClient->search(
        SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query)->setPageSize(self::PAGE_SIZE)
    );

    // 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(
            "Recommendation with resource name '%s' was found for campaign "
            . "with resource name '%s':%s",
            $recommendation->getResourceName(),
            $recommendation->getCampaign(),
            PHP_EOL
        );
        $recommendedAd = $recommendation->getTextAdRecommendation()->getAd();
        if (!is_null($recommendedAd->getExpandedTextAd())) {
            $recommendedExpandedTextAd = $recommendedAd->getExpandedTextAd();
            printf(
                "\tHeadline part 1 is '%s'.%s",
                $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart1(),
                PHP_EOL
            );
            printf(
                "\tHeadline part 2 is '%s'.%s",
                $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart2(),
                PHP_EOL
            );
            printf(
                "\tDescription is '%s'%s",
                $recommendedExpandedTextAd->getDescription(),
                PHP_EOL
            );
        }
        if (!is_null($recommendedAd->getDisplayUrl())) {
            printf("\tDisplay URL is '%s'.%s", $recommendedAd->getDisplayUrl(), PHP_EOL);
        }
        foreach ($recommendedAd->getFinalUrls() as $finalUrl) {
            /** @var string $finalUrl */
            printf("\tFinal URL is '%s'.%s", $finalUrl, PHP_EOL);
        }
        foreach ($recommendedAd->getFinalMobileUrls() as $finalMobileUrl) {
            /** @var string $finalMobileUrl */
            printf("\tFinal Mobile URL is '%s'.%s", $finalMobileUrl, PHP_EOL);
        }
    }
}
      

Питон

def main(client, customer_id):
    ga_service = client.get_service("GoogleAdsService")

    query = """
        SELECT
          recommendation.type,
          recommendation.campaign,
          recommendation.text_ad_recommendation
        FROM recommendation
        WHERE recommendation.type = TEXT_AD"""

    search_request = client.get_type("SearchGoogleAdsStreamRequest")
    search_request.customer_id = customer_id
    search_request.query = query
    stream = ga_service.search_stream(request=search_request)

    for batch in stream:
        for row in batch.results:
            recommendation = row.recommendation
            recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad
            print(
                f'Recommendation ("{recommendation.resource_name}") '
                f'was found for campaign "{recommendation.campaign}".'
            )

            if recommended_ad.display_url:
                print(f'\tDisplay URL = "{recommended_ad.display_url}"')

            for url in recommended_ad.final_urls:
                print(f'\tFinal URL = "{url}"')

            for url in recommended_ad.final_mobile_urls:
                print(f'\tFinal Mobile URL = "{url}"')
      

Рубин

def get_text_ad_recommendations(customer_id)
  # GoogleAdsClient will read a config file from
  # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters
  client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new

  ga_service = client.service.google_ads

  query = <<~QUERY
    SELECT recommendation.type, recommendation.campaign,
        recommendation.text_ad_recommendation
    FROM recommendation
    WHERE recommendation.type = TEXT_AD
  QUERY

  response = ga_service.search(
    customer_id: customer_id,
    query: query,
    page_size: PAGE_SIZE,
  )

  response.each do |row|
    recommendation = row.recommendation
    recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad

    puts "Recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\
        "campaign '#{recommendation.campaign}'."
    if recommended_ad.expanded_text_ad
      eta = recommended_ad.expanded_text_ad
      puts "\tHeadline 1 = '#{eta.headline_part1}'\n\tHeadline2 = '#{eta.headline_part2}'\n" +
          "\tDescription = '#{eta.description}'"
    end
    if recommended_ad.display_url
      puts "\tDisplay URL = '#{recommended_ad.display_url}'"
    end
    recommended_ad.final_urls.each do |url|
      puts "\tFinal Url = '#{url}'"
    end
    recommended_ad.final_mobile_urls.each do |url|
      puts "\tFinal Mobile Url = '#{url}'"
    end
  end
end
      

Перл

sub get_text_ad_recommendations {
  my ($api_client, $customer_id) = @_;

  # Creates the search query.
  my $search_query =
    "SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, " .
    "recommendation.text_ad_recommendation " .
    "FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD";

  # Create a search Google Ads request that will retrieve all recommendations for
  # text ads using pages of the specified page size.
  my $search_request =
    Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::GoogleAdsService::SearchGoogleAdsRequest
    ->new({
      customerId => $customer_id,
      query      => $search_query,
      pageSize   => PAGE_SIZE
    });

  # Get the GoogleAdsService.
  my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService();

  my $iterator = Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchGoogleAdsIterator->new({
    service => $google_ads_service,
    request => $search_request
  });

  # Iterate over all rows in all pages and print the requested field values for
  # the recommendation in each row.
  while ($iterator->has_next) {
    my $google_ads_row = $iterator->next;
    my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation};
    printf
      "Recommendation '%s' was found for campaign '%s':\n",
      $recommendation->{resourceName},
      $recommendation->{campaign};

    my $recommended_ad = $recommendation->{textAdRecommendation}{ad};
    if ($recommended_ad->{expandedTextAd}) {
      my $recommended_expanded_text_ad = $recommended_ad->{expandedTextAd};

      printf "\tHeadline part 1 is '%s'.\n" .
        "\tHeadline part 2 is '%s'.\n" . "\tDescription is '%s'.\n",
        $recommended_expanded_text_ad->{headlinePart1},
        $recommended_expanded_text_ad->{headlinePart2},
        $recommended_expanded_text_ad->{description};
    }

    if ($recommended_ad->{displayUrl}) {
      printf "\tDisplay URL is '%s'.\n", $recommended_ad->{displayUrl};
    }

    foreach my $final_url (@{$recommended_ad->{finalUrls}}) {
      printf "\tFinal URL is '%s'.\n", $final_url;
    }

    foreach my $final_mobile_url (@{$recommended_ad->{finalMobileUrls}}) {
      printf "\tFinal Mobile URL is '%s'.\n", $final_mobile_url;
    }
  }

  return 1;
}
      

Действовать

Любую полученную рекомендацию можно применить или отклонить.

В зависимости от типа рекомендаций рекомендации могут меняться ежедневно или даже несколько раз в день. В этом случае resource_name ресурса_объекта рекомендации может устареть после получения рекомендации.

Хорошей практикой является принятие мер по рекомендациям вскоре после их получения.

Применить рекомендации

Видео: применение рекомендаций

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

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

Настройка аккаунтов для автоматического применения рекомендаций поддерживается не для всех типов рекомендаций. Однако вы можете реализовать аналогичное поведение для типов рекомендаций, которые полностью поддерживаются API Google Рекламы. Чтобы узнать больше, обратитесь к примеру кода DetectAndApplyRecommendations .

Используйте поле объединения apply_parameters метода ApplyRecommendationOperation , чтобы применить рекомендации с определенными значениями параметров. Каждый подходящий тип рекомендаций имеет свое поле. Любой тип рекомендаций, не указанный в поле apply_parameters , не использует эти значения параметров.

Пример кода

В следующем примере кода показано, как применить рекомендацию с рекомендуемыми параметрами применения:

Джава

private void runExample(
    GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId, String recommendationId) {
  String recommendationResourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId);

  ApplyRecommendationOperation.Builder operationBuilder =
      ApplyRecommendationOperation.newBuilder().setResourceName(recommendationResourceName);
  // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended values.
  // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
  // Please read
  // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation
  // for details.
  // Note that additional import statements are needed for this example to work. And also, please
  // replace INSERT_AD_ID_HERE with a valid ad ID below.
  //
  // Ad overrideAd = Ad.newBuilder().setId(Long.parseLong("INSERT_AD_ID_HERE")).build();
  // operationBuilder.setTextAd(TextAdParameters.newBuilder().
  //     setAd(overrideAd).build()).build();
  List<ApplyRecommendationOperation> operations = new ArrayList<>();
  operations.add(operationBuilder.build());

  try (RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
      googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) {
    ApplyRecommendationResponse response =
        recommendationServiceClient.applyRecommendation(Long.toString(customerId), operations);
    System.out.printf("Applied %d recommendation:%n", response.getResultsCount());
    for (ApplyRecommendationResult result : response.getResultsList()) {
      System.out.println(result.getResourceName());
    }
  }
}
      

С#

public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId, long recommendationId)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient service = client.GetService(
        Services.V15.RecommendationService);

    ApplyRecommendationOperation operation = new ApplyRecommendationOperation()
    {
        ResourceName = ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId),

        // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended
        // values. For example, you can override a recommended ad when a
        // TextAdRecommendation is applied, as shown below.
        // Please read https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation
        // for details.
        // TextAd = new TextAdParameters() {
        //   Ad = new Ad() {
        //     Id = long.Parse("INSERT_AD_ID_HERE")
        //   }
        // }
    };

    try
    {
        ApplyRecommendationResponse response = service.ApplyRecommendation(
            customerId.ToString(), new ApplyRecommendationOperation[] {
                operation
            });
        Console.WriteLine($"Applied {0} recommendation(s):", response.Results.Count);
        foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results)
        {
            Console.WriteLine($"- {result.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

public static function runExample(
    GoogleAdsClient $googleAdsClient,
    int $customerId,
    string $recommendationId
) {
    $recommendationResourceName =
        ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId);

    $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation();
    $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName);

    // 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.
    $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient();
    $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation(
        ApplyRecommendationRequest::build($customerId, [$applyRecommendationOperation])
    );
    /** @var Recommendation $appliedRecommendation */
    $appliedRecommendation = $response->getResults()[0];

    printf(
        "Applied recommendation with resource name: '%s'.%s",
        $appliedRecommendation->getResourceName(),
        PHP_EOL
    );
}
      

Питон

def main(client, customer_id, recommendation_id):
    recommendation_service = client.get_service("RecommendationService")

    apply_recommendation_operation = client.get_type(
        "ApplyRecommendationOperation"
    )

    apply_recommendation_operation.resource_name = (
        recommendation_service.recommendation_path(
            customer_id, recommendation_id
        )
    )

    # This is where we override the recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    # override_ad = client.get_type("Ad")
    # override_ad.resource_name = "INSERT_AD_ID_HERE"
    # apply_recommendation_operation.text_ad.ad = override_ad

    recommendation_response = recommendation_service.apply_recommendation(
        customer_id=customer_id, operations=[apply_recommendation_operation]
    )

    print(
        "Applied recommendation with resource name: "
        f"'{recommendation_response.results[0].resource_name}'"
    )
      

Рубин

def apply_recommendation(customer_id, recommendation_id)
  # GoogleAdsClient will read a config file from
  # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters
  client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new

  recommendation_resource =
      client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id)
  apply_recommendation_operation = client.operation.apply_recommendation
  apply_recommendation_operation.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.
  # For details, please read
  # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/google.ads.google_ads.v1.services#google.ads.google_ads.v1.services.ApplyRecommendationOperation
  #
  # 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
  # apply_recommendation_operation.text_ad = text_ad_parameters

  # Issues a mutate request to apply the recommendation.
  recommendation_service = client.service.recommendation
  response = recommendation_service.apply_recommendation(
    customer_id: customer_id,
    operations: [apply_recommendation_operation],
  )
  applied_recommendation = response.results.first

  puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'."
end
      

Перл

sub apply_recommendation {
  my ($api_client, $customer_id, $recommendation_id) = @_;

  my $recommendation_resource_name =
    Google::Ads::GoogleAds::V15::Utils::ResourceNames::recommendation(
    $customer_id, $recommendation_id);

  # Create an apply recommendation operation.
  my $apply_recommendation_operation =
    Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation_resource_name
    });

  # 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.
  #
  # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V15::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V15::Services::RecommendationService::TextAdParameters
  #   ->new({ad => $overriding_ad});
  # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters;

  # Apply the recommendation.
  my $apply_recommendation_response =
    $api_client->RecommendationService()->apply({
      customerId => $customer_id,
      operations => [$apply_recommendation_operation]});

  printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n",
    $apply_recommendation_response->{results}[0]{resourceName};

  return 1;
}
      

Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше

Применить параметры

Масса

Ошибки

Тесты

Отклонить рекомендации

Видео: отклонение рекомендаций

Вы можете отклонить рекомендации с помощью RecommendationService . Структура кода аналогична применению рекомендаций , но вместо этого вы используете DismissRecommendationOperation RecommendationService.DismissRecommendation .

Посмотрите эти видео, чтобы узнать больше

Масса

Ошибки

Тесты

Автоматически применять рекомендации

Начиная с версии 15 API Google Рекламы, вы можете использовать RecommendationSubscriptionService для автоматического применения рекомендаций определенного типа.

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

Типы рекомендаций, поддерживаемых подпиской

  • 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

Получение подписок

Чтобы получить информацию о подписках на рекомендации учетной записи, запросите ресурс recommendation_subscription .

Чтобы просмотреть изменения, которые были применены автоматически, запросите change_event , отфильтровав для change_client_type значение GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION .

Рекомендации по построению кампании

Начиная с версии 16 API Google Рекламы, вы можете использовать RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest для создания рекомендаций во время создания кампании для заданного набора типов рекомендаций.

GenerateRecommendations принимает в качестве входных данных идентификатор клиента, тип рекламного канала, который должен быть SEARCH или PERFORMANCE_MAX , список типов рекомендаций для создания и различные точки данных, зависящие от указанных типов. Он выводит список объектов Recommendation на основе предоставленных вами данных. Если данных недостаточно для создания рекомендации для запрошенных recommendation_types или если кампания уже находится в рекомендованном состоянии, набор результатов не будет содержать рекомендации для этого типа. Убедитесь, что ваше приложение обрабатывает случай, когда рекомендации для запрошенных типов рекомендаций не возвращаются.

В следующей таблице описаны типы рекомендаций, которые поддерживает GenerateRecommendations , а также поля, которые необходимо указать для получения рекомендаций для этого типа. Рекомендуется отправлять запрос GenerateRecommendations после сбора всей информации, связанной с запрошенными типами рекомендаций. Дополнительные сведения об обязательных и необязательных полях, включая вложенные поля, см. в справочной документации .

Тип Рекомендации Обязательные поля Необязательные поля
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. Возвращенный объект SitelinkAssetRecommendation будет содержать пустые списки. Если ответ GenerateRecommendations содержит SitelinkAssetRecommendation , это можно рассматривать как сигнал к добавлению в кампанию хотя бы одного ресурса дополнительной ссылки.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Пример потока использования

Предположим, ваша компания — рекламное агентство, которое предоставляет пользователям рабочий процесс создания кампании, и вы хотите предлагать пользователям предложения в ходе этого процесса. Вы можете использовать GenerateRecommendationsRequest , чтобы генерировать рекомендации по требованию и включать эти рекомендации в пользовательский интерфейс построения кампании.

Схема использования может выглядеть следующим образом:

  1. Пользователь заходит в ваше приложение, чтобы создать кампанию с максимальной эффективностью.

  2. Пользователь предоставляет некоторую исходную информацию в рамках процесса построения кампании. Например, они предоставляют подробную информацию для создания одного SitelinkAsset и выбирают TARGET_SPEND в качестве стратегии интеллектуального назначения ставок .

  3. Вы отправляете GenerateRecommendationsRequest , который устанавливает следующие поля:

    • campaign_sitelink_count : установлено значение 1 , которое представляет собой количество ресурсов дополнительных ссылок в незавершенной кампании.

    • bidding_info : установите для вложенного поля bidding_strategy_type значение TARGET_SPEND .

    • conversion_tracking_status : установлено значение ConversionTrackingStatus этого клиента. Инструкции о том, как получить это поле, см. в руководстве по началу работы с управлением конверсиями.

    • recommendation_types : установлено значение [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] .

    • advertising_channel_type : установлено значение PERFORMANCE_MAX .

    • customer_id : установлен идентификатор клиента, создавшего кампанию.

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