ציון האופטימיזציה וההמלצות

סרטון: ניתוח מעמיק

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

סרטון: 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:

  1. הקישור metrics.optimization_score_url הוא קישור עומק לחשבון, שמאפשר לראות את המידע על ההמלצות הרלוונטיות בממשק המשתמש של Google Ads.
  2. 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

סרטון: תכנות בשידור חי

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

סרטון: יישום המלצות

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

סרטון: סגירת 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:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
רק בקמפיינים לרשת החיפוש, נדרשים גם השדות הבאים:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id או negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info
    אם שיטת הבידינג מוגדרת כTARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
  • בקמפיינים למיקסום הביצועים, צריך לספק ערך בשדה merchant_center_account_id כדי לציין ל-RecommendationsService ליצור המלצות לקמפיינים למיקסום הביצועים בתחום הקמעונאות, ולא לקמפיינים רגילים למיקסום הביצועים.
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
הערה: האובייקט SitelinkAssetRecommendation שמוחזר יכיל רשימות ריקות. אם התשובה GenerateRecommendations מכילה SitelinkAssetRecommendation, אפשר להתייחס אליה כאל אות להוספה של נכס Sitelink אחד לפחות לקמפיין.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

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:

  1. משתמש נכנס לאפליקציה שלכם כדי ליצור קמפיין למיקסום הביצועים.

  2. המשתמש מספק מידע ראשוני כחלק מתהליך יצירת הקמפיין. לדוגמה, הם מספקים פרטים ליצירת SitelinkAsset אחת, ובוחרים בTARGET_SPEND כשיטת הבידינג החכם.

  3. אתם שולחים GenerateRecommendationsRequest שמגדיר את השדות הבאים:

    • campaign_sitelink_count: הערך שמוגדר הוא 1, שהוא מספר נכסי ה-Sitelink בקמפיין שנמצא בתהליך.

    • bidding_info: הגדרת השדה המקונן bidding_strategy_type לערך TARGET_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 לערך PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: מוגדר למזהה הלקוח שיצר את הקמפיין.

  4. 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.