ההמלצות יכולות לשפר את הקמפיינים בכמה דרכים:
- הצגת תכונות חדשות ורלוונטיות
- שיפור הצעות המחיר, מילות המפתח והמודעות כדי לנצל את התקציב בצורה טובה יותר
- שיפור הביצועים והיעילות של הקמפיינים באופן כללי
כדי להעלות את ציון האופטימיזציה, אפשר להשתמש בשיטה RecommendationService
כדי לאחזר המלצות, ואז ליישם או לדחות אותן בהתאם. אפשר גם להירשם ליישום אוטומטי של המלצות באמצעות RecommendationSubscriptionService
.
ציון האופטימיזציה
ציון האופטימיזציה הוא מדד שמעריך את יעילות ההגדרות של חשבון Google Ads ואת ההשפעה שלהן על פוטנציאל הביצועים. הוא זמין ברמות Customer
וCampaign
.
האפשרות
Customer.optimization_score_weight
זמינה רק בחשבונות שאינם חשבונות ניהול, והיא משמשת לחישוב ציון האופטימיזציה הכולל של כמה חשבונות. מאחזרים את ציון האופטימיזציה ואת המשקל של ציון האופטימיזציה של החשבונות ומכפילים אותם (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) כדי לחשב את ציון האופטימיזציה הכולל.
המדדים שקשורים לאופטימיזציה זמינים בדוחות customer
ו-campaign
:
- הקישור
metrics.optimization_score_url
הוא קישור עומק לחשבון, שמאפשר לראות את המידע על ההמלצות הרלוונטיות בממשק המשתמש של Google Ads. - הערך
metrics.optimization_score_uplift
מציין את הגידול בציון האופטימיזציה אם כל ההמלצות שקשורות אליו ייושמו. זהו אומדן שמבוסס על כל ההמלצות הזמינות ביחד, ולא רק על סכום העלייה בציון של כל המלצה.
כדי לקבץ ולסדר את ההמלצות שמוחזרות, אפשר לפלח את שני המדדים האלה לפי סוג ההמלצה באמצעות segments.recommendation_type
בשאילתה.
סוגי המלצות
סוגי המלצות שנתמכים באופן מלא
RecommendationType | תיאור |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
תיקון קמפיינים שמוגבלים על-ידי התקציב |
KEYWORD |
הוספה של מילות מפתח חדשות |
TEXT_AD |
הוספת הצעות למודעה |
TARGET_CPA_OPT_IN |
הגשת הצעות מחיר לפי יעד עלות להמרה |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
בידינג לפי מקסימום המרות |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
בידינג לפי מקסימום ערך המרות |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
בידינג עם אופטימיזציית מחיר לקליק |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
בידינג לפי מקסימום קליקים |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
שימוש באופטימיזציה של סבב מודעות |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
העברת תקציבים לא מנוצלים לתקציבים מוגבלים |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
בידינג לפי יעד החזר על הוצאות פרסום (ROAS) |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
תיקון קמפיינים שצפויים להיות מוגבלים על-ידי התקציב בעתיד |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
הוספה של מודעה רספונסיבית חדשה לרשת החיפוש |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
שינוי תקציב הקמפיין כדי להגדיל את החזר ה-ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
שימוש בהתאמה רחבה בקמפיינים שמבוססים על המרות עם בידינג אוטומטי |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
הוספת נכסים של מודעות רספונסיביות לרשת החיפוש למודעה |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
שיפור חוזק המודעה הרספונסיבית לרשת החיפוש |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
עדכון קמפיין לשימוש בהרחבת טירגוט לרשת המדיה |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
הרחבת פוטנציאל החשיפה באמצעות שותפי החיפוש של Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
יצירת קהל בהתאמה אישית |
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH |
שיפור חוזק המודעות בקמפיינים ליצירת ביקוש |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
שדרוג קמפיין שופינג חכם לקמפיין למיקסום ביצועים |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
שדרוג קמפיין מקומי מדור קודם לקמפיין למיקסום הביצועים |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
העברת מוצרים שמטורגטים על ידי קמפיינים רגילים לשופינג לקמפיינים קיימים למיקסום הביצועים |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
העברת מודעות דינמיות לרשת החיפוש לקמפיינים למיקסום הביצועים |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
יצירת קמפיינים למיקסום הביצועים בחשבון |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
שיפור עוצמת קבוצת הנכסים בקמפיין למיקסום הביצועים לדירוג 'מצוין' |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
הפעלת התכונה 'התאמת כתובת URL סופית' בקמפיינים למיקסום הביצועים |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
הגדלת יעד העלות להמרה (CPA) אם הוא נמוך מדי ויש מעט מאוד המרות או שאין המרות בכלל |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
הגדלת התקציב מראש לקראת אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה, ושינוי שיטת הבידינג ממקסימום ערך המרות ליעד החזר על הוצאות פרסום |
LEAD_FORM_ASSET |
הוספת נכסי השארת פרטים לקמפיין |
CALLOUT_ASSET |
הוספה של נכסי יתרונות מרכזיים ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח |
SITELINK_ASSET |
הוספת נכסי Sitelink ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח |
CALL_ASSET |
הוספה של נכסי התקשרות ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
הוספת מאפיין קבוצת הגיל למוצרים שהורדו בתוצאות החיפוש בגלל שקבוצת הגיל לא צוינה |
SHOPPING_ADD_COLOR |
הוספת צבע למוצרים שהורדו בגלל צבע חסר |
SHOPPING_ADD_GENDER |
הוספת מגדר למוצרים שהורדו בדירוג בגלל מגדר חסר |
SHOPPING_ADD_GTIN |
להוסיף מספר GTIN (מספר פריט מסחרי גלובלי) למוצרים שהורדו בדירוג בגלל מספר GTIN חסר |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
הוספת מזהים למוצרים שהורדו בדירוג בגלל מזהים חסרים |
SHOPPING_ADD_SIZE |
הוספת המידה למוצרים שהורדו בדירוג בגלל מידה חסרה |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
הוספת מוצרים להצגה בקמפיין |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
תיקון מוצרים שנדחו |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
יצירת קמפיין מאסף (catch-all) שמטרגט את כל המוצרים |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
טיפול בבעיות שגורמות להשעיית חשבון Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
טיפול בבעיות שקשורות לאזהרה על השעיית חשבון Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
הפעלה של תוספי תמונות דינמיים בחשבון |
RAISE_TARGET_CPA |
הגדלת יעד העלות להמרה |
LOWER_TARGET_ROAS |
הקטנת יעד ההחזר על הוצאות הפרסום |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
הגדרה של יעד עלות להמרה בקמפיינים שלא הוגדר להם יעד כזה, לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה |
SET_TARGET_CPA |
הגדרת יעד עלות להמרה לקמפיינים שלא הוגדר להם יעד כזה |
SET_TARGET_ROAS |
הגדרת יעד החזר על הוצאות פרסום לקמפיינים שלא הוגדר להם יעד כזה |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
עדכון של רשימת לקוחות שלא עודכנה ב-90 הימים האחרונים |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
פריסת Google Tag בדפים נוספים |
KEYWORD_MATCH_TYPE (הוצאה משימוש) |
הוצא משימוש, במקומו צריך להשתמש ב-USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
אפשר למצוא מידע נוסף בסרטון הבא
טיפול בסוגים שלא נתמכים
איך מקבלים המלצות
בדומה לרוב הישויות האחרות ב-Google Ads API, מאחזרים אובייקטים של Recommendation
באמצעות GoogleAdsService.SearchStream
עם שאילתה בשפת השאילתות של Google Ads.
לכל סוג של המלצה, הפרטים מופיעים בשדה ספציפי להמלצה. לדוגמה, פרטי ההמלצה CAMPAIGN_BUDGET
נמצאים בשדה campaign_budget_recommendation
ועטופים באובייקט CampaignBudgetRecommendation
.
כל השדות שספציפיים להמלצות נמצאים בשדה האיחוד recommendation
.
השפעת ההמלצה
חלק מסוגי ההמלצות מאכלסים את השדה impact
של ההמלצה.
RecommendationImpact
כולל אומדן של ההשפעה על ביצועי החשבון כתוצאה מיישום ההמלצה. מדדי ההמלצות הבאים זמינים בשדות impact.base_metrics
ו-impact.potential_metrics
:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
video_views
גם אם השדה impact
מלא, הזמינות של המדדים משתנה בהתאם לסוג ההמלצה ולסוג הקמפיין, בין היתר. באופן כללי, לפני שמנסים להשתמש במדד השפעה מסוים, כדאי לבדוק אם הוא זמין.
קוד לדוגמה
בדוגמת הקוד הבאה מאוחזרות כל ההמלצות הזמינות וההמלצות שהוסרו מסוג KEYWORD
מחשבון, ומוצגים חלק מהפרטים שלהן:
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.V20.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($recommendation); });
curl
# Gets keyword recommendations. # # Variables: # API_VERSION, # CUSTOMER_ID, # DEVELOPER_TOKEN, # MANAGER_CUSTOMER_ID, # OAUTH2_ACCESS_TOKEN: # See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers # for details. curl -f --request POST \ "https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/googleAds:search" \ --header "Content-Type: application/json" \ --header "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \ --header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \ --header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \ --data @- <<EOF { "query": " SELECT recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = KEYWORD " } EOF
ביצוע פעולה
אפשר ליישם או לבטל כל המלצה שמתקבלת.
בהתאם לסוג ההמלצה, ההמלצות יכולות להשתנות מדי יום או אפילו כמה פעמים ביום. במקרים כאלה, הערך של resource_name
באובייקט recommendation יכול להיות לא עדכני אחרי שליפת ההמלצה.
מומלץ לפעול לפי ההמלצות זמן קצר אחרי שמאחזרים אותן.
יישום ההמלצות
אפשר להחיל המלצות פעילות או המלצות שנסגרו באמצעות השיטה ApplyRecommendation
של RecommendationService
.
סוגי ההמלצות יכולים לכלול פרמטרים שהם חובה או פרמטרים אופציונליים. לרוב ההמלצות יש ערכים מומלצים שמשמשים כברירת מחדל.
אי אפשר להגדיר בחשבונות יישום אוטומטי של המלצות לכל סוגי ההמלצות. עם זאת, אפשר להטמיע התנהגות דומה לסוגי ההמלצות שנתמכים באופן מלא על ידי Google Ads API.
מידע נוסף זמין בDetectAndApplyRecommendations
בדוגמה של הקוד.
אפשר להשתמש בשדה האיחוד apply_parameters
של ApplyRecommendationOperation
כדי להחיל המלצות עם ערכי פרמטרים ספציפיים. לכל סוג מתאים של המלצה יש שדה משלו.
אם סוג ההמלצה לא מופיע בשדה apply_parameters
, המערכת לא משתמשת בערכי הפרמטרים האלה.
קוד לדוגמה
בדוגמה הבאה של קוד אפשר לראות איך ליצור את ApplyRecommendationOperation
ואיך לבטל את הערכים המומלצים אם רוצים להחליף אותם בערכים משלכם.
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::V20::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::V20::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V20::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::V20::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation ->new({ resourceName => $recommendation->{resourceName}}); return $apply_recommendation_operation; }
בדוגמה הבאה מבוצעת קריאה ל-ApplyRecommendation
, ונשלחות פעולות להחלת המלצות שנוצרו בקוד הקודם.
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.V20.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", $result->{resourceName}; }
curl
# Applies a recommendation. # # Variables: # API_VERSION, # CUSTOMER_ID, # DEVELOPER_TOKEN, # MANAGER_CUSTOMER_ID, # OAUTH2_ACCESS_TOKEN: # See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers # for details. # # RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME: The resource name of the recommendation to # apply, from the previous request. curl -f --request POST \ "https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/recommendations:apply" \ --header "Content-Type: application/json" \ --header "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \ --header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \ --header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \ --data @- <<EOF { "operations": [ { "resourceName": "${RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME}" } ] } EOF
כדאי לצפות בסרטונים הבאים כדי לקבל מידע נוסף
החלת פרמטרים
בכמות גדולה
שגיאות
בדיקות
דחיית המלצות
אפשר לסגור המלצות באמצעות הסמל RecommendationService
. מבנה הקוד דומה ליישום המלצות, אבל במקום זאת משתמשים ב-DismissRecommendationOperation
וב-RecommendationService.DismissRecommendation
.
כדאי לצפות בסרטונים הבאים כדי לקבל מידע נוסף
בכמות גדולה
שגיאות
בדיקות
יישום אוטומטי של המלצות
אתם יכולים להשתמש באפשרות RecommendationSubscriptionService
כדי ליישם באופן אוטומטי המלצות מסוג מסוים.
כדי להירשם לסוג מסוים של המלצות, צריך ליצור אובייקט RecommendationSubscription
, להגדיר את השדה type
לאחד מסוגי ההמלצות הנתמכים ולהגדיר את השדה status
לערך ENABLED
.
סוגי המלצות שנתמכים במינוי
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
אחזור מינויים
כדי לקבל מידע על המינויים להמלצות בחשבון, שולחים שאילתה למשאב recommendation_subscription
.
כדי לראות את השינויים שבוצעו באופן אוטומטי, שולחים שאילתה למשאב change_event
ומסננים את change_event.client_type
לערך GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
המלצות בתהליך בניית הקמפיין
אתם יכולים להשתמש בRecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
כדי ליצור המלצות במהלך יצירת הקמפיין, עבור קבוצה נתונה של סוגי המלצות.
GenerateRecommendations
מקבלת כקלט מזהה לקוח, סוג של ערוץ פרסום שחייב להיות SEARCH
או PERFORMANCE_MAX
, רשימה של סוגי המלצות ליצירה ונקודות נתונים שונות בהתאם לסוגים שצוינו. הפונקציה מחזירה רשימה של אובייקטים מסוג Recommendation
על סמך הנתונים שאתם מספקים. אם אין מספיק נתונים כדי ליצור המלצה לrecommendation_types
המבוקש, או אם הקמפיין כבר נמצא במצב המומלץ, קבוצת התוצאות לא תכלול המלצה מסוג זה. חשוב לוודא שהאפליקציה מטפלת במקרים שבהם לא מוחזרות המלצות לסוגי ההמלצות המבוקשים.
בטבלה הבאה מפורטים סוגי ההמלצות ש-GenerateRecommendations
תומך בהם, והשדות שצריך לספק כדי לקבל המלצות מהסוג הזה. מומלץ לשלוח את בקשת GenerateRecommendations
אחרי איסוף כל המידע שקשור לסוגי ההמלצות המבוקשים. לפרטים נוספים על שדות חובה ושדות אופציונליים, כולל שדות מקוננים, אפשר לעיין במסמכי העזרה.
RecommendationType | שדות חובה | שדות אופציונליים |
---|---|---|
CAMPAIGN_BUDGET (החל מגרסה 18) |
בקמפיינים לרשת החיפוש ובקמפיינים למיקסום הביצועים, השדות הבאים הם שדות חובה:
|
|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
הערה: האובייקט SitelinkAssetRecommendation שמוחזר יכיל רשימות ריקות. אם התשובה GenerateRecommendations
מכילה SitelinkAssetRecommendation , אפשר להתייחס אליה כאל אות להוספה של נכס Sitelink אחד לפחות לקמפיין. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
דוגמה לזרימת שימוש
נניח שהחברה שלכם היא סוכנות פרסום שמספקת למשתמשים תהליך עבודה ליצירת קמפיינים, ואתם רוצים להציע למשתמשים הצעות במהלך התהליך הזה. אפשר להשתמש בפקודה GenerateRecommendationsRequest
כדי ליצור המלצות לפי דרישה, ולשלב את ההמלצות האלה בממשק המשתמש של יצירת הקמפיין.
זרימת השימוש יכולה להיראות כך:
משתמש נכנס לאפליקציה שלכם כדי ליצור קמפיין למיקסום הביצועים.
המשתמש מספק מידע ראשוני כחלק מתהליך יצירת הקמפיין. לדוגמה, הם מספקים פרטים ליצירת
SitelinkAsset
אחת, ובוחרים בTARGET_SPEND
כשיטת הבידינג החכם.אתם שולחים
GenerateRecommendationsRequest
שמגדיר את השדות הבאים:
campaign_sitelink_count
: הערך שמוגדר הוא1
, שהוא מספר נכסי ה-Sitelink בקמפיין שנמצא בתהליך.
bidding_info
: הגדרת השדה המקונןbidding_strategy_type
לערךTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: מוגדר ל-ConversionTrackingStatus
של הלקוח הזה. במדריך לתחילת העבודה בנושא ניהול המרות מוסבר איך לאחזר את השדה הזה.
recommendation_types
: מוגדר לערך[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.
advertising_channel_type
: מוגדר לערךPERFORMANCE_MAX
.
customer_id
: מוגדר למזהה הלקוח שיצר את הקמפיין.
אתם יכולים לקחת את ההמלצות ב-
GenerateRecommendationsResponse
– במקרה הזה,SitelinkAssetRecommendation
ו-MaximizeClicksOptInRecommendation
– ולהציע אותן למשתמש על ידי הצגתן בממשק ליצירת קמפיינים. אם המשתמש מאשר הצעה, אפשר לשלב אותה בבקשה ליצירת קמפיין אחרי שהמשתמש משלים את תהליך בניית הקמפיין.