ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और सुझाव

वीडियो: ज़्यादा जानकारी

सुझावों से, आपके कैंपेन को इन तरीकों से बेहतर बनाया जा सकता है:

  • नई और काम की सुविधाओं के बारे में जानकारी देना
  • बेहतर बिड, कीवर्ड, और विज्ञापनों की मदद से अपने बजट का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाएं
  • साथ ही, विज्ञापनों की परफ़ॉर्मेंस बेहतर होती है और कैंपेन ज़्यादा कारगर हो जाते हैं

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, RecommendationService का इस्तेमाल करके सुझाव पाएं. इसके बाद, उन्हें लागू करें या खारिज करें. RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, सुझावों को अपने-आप लागू होने की सुविधा के लिए भी सदस्यता ली जा सकती है.

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

वीडियो: ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर एक अनुमान है, जिससे यह पता चलता है कि आपका Google Ads खाता कितना बेहतर परफ़ॉर्म कर सकता है. यह Customer और Campaign लेवल पर उपलब्ध होता है.

ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ी मेट्रिक, customer और campaign रिपोर्ट के लिए उपलब्ध हैं:

  1. metrics.optimization_score_url की मदद से, खाते में डीप लिंक किया जाता है. इससे Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, मिलती-जुलती सिफ़ारिशों के बारे में जानकारी देखी जा सकती है.
  2. metrics.optimization_score_uplift से पता चलता है कि इससे जुड़े सभी सुझावों को लागू करने पर, ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर कितना बढ़ जाएगा. यह अनुमान, उपलब्ध सभी सुझावों के आधार पर लगाया जाता है. यह हर सुझाव के लिए, परफ़ॉर्मेंस में सुधार के स्कोर के योग के आधार पर नहीं लगाया जाता.

जवाब में मिले सुझावों को ग्रुप करने और क्रम से लगाने के लिए, इन दोनों मेट्रिक को सुझाव के टाइप के हिसाब से सेगमेंट किया जा सकता है. इसके लिए, अपनी क्वेरी में segments.recommendation_type का इस्तेमाल करें.

सुझाव के टाइप

पूरी तरह से काम करने वाले सुझाव के टाइप

RecommendationType ब्यौरा
CAMPAIGN_BUDGET बजट की कमी वाले कैंपेन ठीक करना
KEYWORD नए कीवर्ड जोड़ें
TEXT_AD विज्ञापन सुझाव जोड़ें
TARGET_CPA_OPT_IN टारगेट सीपीए बिडिंग का इस्तेमाल करके बिड करना
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN कन्वर्ज़न बढ़ाने वाली बिडिंग की रणनीति का इस्तेमाल करके बिड लगाना
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति का इस्तेमाल करके बिड करना
ENHANCED_CPC_OPT_IN बेहतर सीपीसी की मदद से बिड लगाना
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN क्लिक बढ़ाने की रणनीति का इस्तेमाल करके बिड करना
OPTIMIZE_AD_ROTATION ऑप्टिमाइज़ किए गए विज्ञापन रोटेशन का इस्तेमाल करना
MOVE_UNUSED_BUDGET इस्तेमाल नहीं किए गए बजट को सीमित बजट में ले जाना
TARGET_ROAS_OPT_IN टारगेट आरओएएस की मदद से बिड करना
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET उन कैंपेन को ठीक करें जिनमें आने वाले समय में बजट की कमी हो सकती है
RESPONSIVE_SEARCH_AD नया रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन (सर्च क्वेरी के हिसाब से ढल जाने वाला विज्ञापन) जोड़ना
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET आरओआई बढ़ाने के लिए कैंपेन के बजट में बदलाव करना
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD ऑटोमेटेड बिडिंग की सुविधा वाले कन्वर्ज़न पर आधारित कैंपेन के लिए, ब्रॉड मैच का इस्तेमाल करें
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET किसी विज्ञापन में रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन (सर्च क्वेरी के हिसाब से ढल जाने वाले विज्ञापन) की ऐसेट जोड़ना
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन की क्वालिटी बेहतर बनाना
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN डिसप्ले एक्सपैंशन का इस्तेमाल करने के लिए, किसी कैंपेन को अपडेट करना
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Google सर्च पार्टनर की मदद से पहुंच बढ़ाना
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN कस्टम ऑडियंस बनाएं
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH मांग बढ़ाने में मदद करने वाले कैंपेन में विज्ञापनों की क्वालिटी को बेहतर बनाना
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX स्मार्ट शॉपिंग कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX लेगसी लोकल कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX रेगुलर शॉपिंग कैंपेन से टारगेट किए गए ऑफ़र को मौजूदा परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में माइग्रेट करना
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX डाइनैमिक सर्च विज्ञापन वाले कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में माइग्रेट करना
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN अपने खाते में परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाना
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के ऐसेट ग्रुप की क्वालिटी को "बहुत अच्छी" रेटिंग तक बेहतर बनाना
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, फ़ाइनल यूआरएल एक्सपैंशन की सुविधा चालू करना
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW अगर टारगेट सीपीए बहुत कम है और कन्वर्ज़न बहुत कम या नहीं मिल रहे हैं, तो टारगेट सीपीए बढ़ाएं
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी का अनुमान लगाने वाले सीज़नल इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं और बिडिंग की रणनीति को कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने से बदलकर टारगेट आरओएएस पर सेट करें
LEAD_FORM_ASSET किसी कैंपेन में लीड फ़ॉर्म ऐसेट जोड़ना
CALLOUT_ASSET कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉलआउट ऐसेट जोड़ना
SITELINK_ASSET कैंपेन या ग्राहक लेवल पर साइटलिंक ऐसेट जोड़ना
CALL_ASSET कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉल ऐसेट जोड़ना
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP उन ऑफ़र के लिए उम्र समूह एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें उम्र समूह की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
SHOPPING_ADD_COLOR उन ऑफ़र में रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
SHOPPING_ADD_GENDER उन ऑफ़र के लिए जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें जेंडर एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
SHOPPING_ADD_GTIN उन ऑफ़र में GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें, जो GTIN के अभाव के कारण डिमोट किए गए हैं
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से, जिन ऑफ़र की रैंकिंग कम कर दी गई है उनमें ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें
SHOPPING_ADD_SIZE उन ऑफ़र में आकार जोड़ें जिन्हें आकार की कमी के कारण घटा दिया गया है
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN कैंपेन में प्रॉडक्ट जोड़ना
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट से जुड़ी समस्या ठीक करना
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS ऐसा कैच-ऑल कैंपेन बनाएं जो सभी ऑफ़र को टारगेट करता हो
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Merchant Center खाते के निलंबन से जुड़ी समस्याओं को ठीक करें
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Merchant Center खाते के निलंबन की चेतावनी से जुड़ी समस्याओं को ठीक करना
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN खाते पर डाइनैमिक इमेज एक्सटेंशन चालू करना
RAISE_TARGET_CPA लक्ष्य CPA बढ़ाएँ
LOWER_TARGET_ROAS कम लक्ष्य ROAS
FORECASTING_SET_TARGET_CPA उन अभियानों के लिए लक्ष्य CPA सेट करें जिनके लिए कोई निर्दिष्ट CPA नहीं है, किसी मौसमी ईवेंट से पहले जिससे ट्रैफ़िक बढ़ने का अनुमान है
SET_TARGET_CPA उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनके लिए टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है
SET_TARGET_ROAS उन अभियानों के लिए लक्ष्य ROAS सेट करें जिनके लिए कोई निर्दिष्ट नहीं है
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST ऐसी ग्राहक सूची को अपडेट करें जिसे पिछले 90 दिनों में अपडेट नहीं किया गया है
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE ज़्यादा पेजों पर Google टैग डिप्लॉय करना
KEYWORD_MATCH_TYPE (बहिष्कृत) अप्रचलित, इसके बजाय USE_BROAD_MATCH_KEYWORD का उपयोग करें

ज़्यादा जानने के लिए यह वीडियो देखें

ऐसे हैंडल इस्तेमाल करना जिनकी अनुमति नहीं है

अनुशंसाएँ प्राप्त करें

वीडियो: लाइव कोडिंग

Google Ads API की ज़्यादातर दूसरी इकाइयों की तरह, Recommendation ऑब्जेक्ट को Google Ads क्वेरी भाषा क्वेरी के साथ GoogleAdsService.SearchStream का इस्तेमाल करके फ़ेच किया जाता है.

प्रत्येक प्रकार की अनुशंसा के लिए, अनुशंसा-विशिष्ट क्षेत्र में विवरण प्रदान किया जाता है. उदाहरण के लिए, CAMPAIGN_BUDGET सुझाव की जानकारी campaign_budget_recommendation फ़ील्ड में होती है और CampaignBudgetRecommendation ऑब्जेक्ट में लिपटी होती है.

recommendation यूनियन फ़ील्ड में सभी सुझाव-विशिष्ट फ़ील्ड खोजें.

सुझाव का असर

कुछ तरह के सुझावों से, सुझाव के impact फ़ील्ड में जानकारी अपने-आप भर जाती है. RecommendationImpact में, सुझाव लागू करने के बाद खाते की परफ़ॉर्मेंस पर पड़ने वाले असर का अनुमान होता है. impact.base_metrics और impact.potential_metrics फ़ील्ड में, यहां दी गई सुझाव से जुड़ी मेट्रिक उपलब्ध हैं:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

impact फ़ील्ड में वैल्यू मौजूद होने पर भी, मेट्रिक की उपलब्धता कई बातों पर निर्भर करती है. जैसे, सुझाव का टाइप, कैंपेन का टाइप वगैरह. आम तौर पर, किसी भी मेट्रिक का इस्तेमाल करने से पहले, यह देख लें कि वह उपलब्ध है या नहीं.

कोड का उदाहरण

यहां दिए गए सैंपल कोड में, किसी खाते से KEYWORD टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को वापस पाने और उनकी कुछ जानकारी प्रिंट करने का तरीका बताया गया है:

Java

try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient();
    RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) {
  // Creates a query that retrieves keyword recommendations.
  String query =
      "SELECT recommendation.resource_name, "
          + "  recommendation.campaign, "
          + "  recommendation.keyword_recommendation "
          + "FROM recommendation "
          + "WHERE recommendation.type = KEYWORD";
  // Constructs the SearchGoogleAdsStreamRequest.
  SearchGoogleAdsStreamRequest request =
      SearchGoogleAdsStreamRequest.newBuilder()
          .setCustomerId(Long.toString(customerId))
          .setQuery(query)
          .build();

  // Issues the search stream request to detect keyword recommendations that exist for the
  // customer account.
  ServerStream<SearchGoogleAdsStreamResponse> stream =
      googleAdsServiceClient.searchStreamCallable().call(request);

  // Creates apply operations for all the recommendations found.
  List<ApplyRecommendationOperation> applyRecommendationOperations = new ArrayList<>();
  for (SearchGoogleAdsStreamResponse response : stream) {
    for (GoogleAdsRow googleAdsRow : response.getResultsList()) {
      Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation();
      System.out.printf(
          "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'%n",
          recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign());
      KeywordInfo keyword = recommendation.getKeywordRecommendation().getKeyword();
      System.out.printf("\tKeyword = '%s'%n", keyword.getText());
      System.out.printf("\tMatch type = '%s'%n", keyword.getMatchType());

      // Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds
      // it to the list of operations.
      applyRecommendationOperations.add(buildRecommendationOperation(recommendation));
    }
  }
      

C#

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V22.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: str = """
    SELECT
      recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
    FROM recommendation
    WHERE
      recommendation.type = KEYWORD"""

# Detects keyword recommendations that exist for the customer account.
response: Iterable[GoogleAdsRow] = googleads_service.search(
    customer_id=customer_id, query=query
)

operations: List[ApplyRecommendationOperation] = []
for row in response:
    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
      

कार्रवाई करें

फिर से पाए गए किसी भी सुझाव को लागू या खारिज किया जा सकता है.

सुझाव के टाइप के आधार पर, सुझाव हर दिन या दिन में कई बार बदल सकते हैं. ऐसा होने पर, सुझाव वापस पाने के बाद, सुझाव ऑब्जेक्ट का resource_name पुराना हो सकता है.

सुझाव मिलने के तुरंत बाद उन पर कार्रवाई करना अच्छा होता है.

सुझावों को लागू करना

वीडियो: सुझाव लागू करना

RecommendationService तरीके का इस्तेमाल करके, लागू किए गए या खारिज किए गए सुझावों को लागू किया जा सकता है.ApplyRecommendation

सुझाव के टाइप में ज़रूरी या वैकल्पिक पैरामीटर हो सकते हैं. ज़्यादातर सुझावों में सुझाई गई वैल्यू शामिल होती हैं. इनका इस्तेमाल डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है.

सुझावों को अपने-आप लागू होने की सुविधा के लिए खातों को सेट करने की सुविधा, सभी तरह के सुझावों के लिए उपलब्ध नहीं है. हालांकि, Google Ads API के साथ पूरी तरह से काम करने वाले सुझावों के लिए, इसी तरह का व्यवहार लागू किया जा सकता है. ज़्यादा जानने के लिए, DetectAndApplyRecommendations कोड का उदाहरण देखें.

ApplyRecommendationOperation के यूनीयन फ़ील्ड apply_parameters का इस्तेमाल करके, पैरामीटर की खास वैल्यू के साथ सुझाव लागू करें. हर सुझाव टाइप का अपना फ़ील्ड होता है. apply_parameters फ़ील्ड में शामिल नहीं किए गए किसी भी सुझाव के टाइप में, इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं किया जाता.

कोड का उदाहरण

यहां दिए गए कोड में, ApplyRecommendationOperation बनाने का तरीका बताया गया है. साथ ही, सुझाई गई वैल्यू को अपनी वैल्यू से बदलने का तरीका भी बताया गया है.

Java

/** Creates and returns an ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation. */
private ApplyRecommendationOperation buildRecommendationOperation(Recommendation recommendation) {
  // If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource name
  // like this:
  // String resourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId);

  // Creates a builder to construct the operation.
  Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder();

  // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. Below is
  // an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
  // operationBuilder.getTextAdBuilder().getAdBuilder().setResourceName("INSERT_AD_RESOURCE_NAME");

  // Sets the operation's resource name to the resource name of the recommendation to apply.
  operationBuilder.setResourceName(recommendation.getResourceName());
  return operationBuilder.build();
}
      

C#

private ApplyRecommendationOperation BuildApplyRecommendationOperation(
    string recommendationResourceName
)
{
    // If you have a recommendation_id instead of the resource_name you can create a
    // resource name from it like this:
    // string recommendationResourceName =
    //    ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId)

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is
    // applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    Ad overridingAd = new Ad()
    {
        Id = "INSERT_AD_ID_AS_LONG_HERE"
    };
    applyRecommendationOperation.TextAd = new TextAdParameters()
    {
        Ad = overridingAd
    };
    */

    ApplyRecommendationOperation applyRecommendationOperation =
    new ApplyRecommendationOperation()
    {
        ResourceName = recommendationResourceName
    };

    return applyRecommendationOperation;
}
      

PHP

private static function buildRecommendationOperation(
    string $recommendationResourceName
): ApplyRecommendationOperation {
    // If you have a recommendation_id instead of the resource name, you can create a resource
    // name from it like this:
    /*
    $recommendationResourceName =
        ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId);
    */

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    $overridingAd = new Ad([
        'id' => 'INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE'
    ]);
    $applyRecommendationOperation->setTextAd(new TextAdParameters(['ad' => $overridingAd]));
    */

    // Issues a mutate request to apply the recommendation.
    $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation();
    $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName);
    return $applyRecommendationOperation;
}
      

Python

def build_recommendation_operation(
    client: GoogleAdsClient, recommendation: str
) -> ApplyRecommendationOperation:
    """Creates a ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        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: ApplyRecommendationOperation = 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::V22::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::V22::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V22::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::V22::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
      

अगले उदाहरण में, ApplyRecommendation को कॉल किया गया है. इसमें, पिछले कोड में बनाई गई 'सुझाव लागू करें' कार्रवाइयां भेजी गई हैं.

Java

// Issues a mutate request to apply the recommendations.
ApplyRecommendationResponse applyRecommendationsResponse =
    recommendationServiceClient.applyRecommendation(
        Long.toString(customerId), applyRecommendationOperations);
for (ApplyRecommendationResult applyRecommendationResult :
    applyRecommendationsResponse.getResultsList()) {
  System.out.printf(
      "Applied recommendation with resource name: '%s'.%n",
      applyRecommendationResult.getResourceName());
}
      

C#

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V22.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: GoogleAdsClient,
    customer_id: str,
    operations: List[ApplyRecommendationOperation],
) -> None:
    """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: ApplyRecommendationResult = (
        recommendation_service.apply_recommendation(
            customer_id=customer_id, operations=operations
        )
    )

    for result in response.results:
        print(
            "Applied a recommendation with resource name: "
            f"'{result.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
      

ज़्यादा जानने के लिए ये वीडियो देखें

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सुझावों को खारिज करना

वीडियो: सुझावों को खारिज करना

RecommendationService की मदद से, सुझावों को खारिज किया जा सकता है. कोड का स्ट्रक्चर, सुझाव लागू करने के जैसा ही होता है. हालांकि, इसमें DismissRecommendationOperation और RecommendationService.DismissRecommendation का इस्तेमाल किया जाता है.

ज़्यादा जानने के लिए ये वीडियो देखें

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अपने-आप लागू होने वाले सुझाव

किसी खास तरह के सुझाव अपने-आप लागू हो जाएं, इसके लिए RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करें.

किसी खास तरह के सुझाव के लिए सदस्यता लेने के लिए, RecommendationSubscription ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, type फ़ील्ड को, सुझाव के लिए उपलब्ध टाइप में से किसी एक पर सेट करें. इसके बाद, status फ़ील्ड को ENABLED पर सेट करें.

सदस्यता के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप

  • ENHANCED_CPC_OPT_IN
  • KEYWORD
  • KEYWORD_MATCH_TYPE
  • LOWER_TARGET_ROAS
  • MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN
  • OPTIMIZE_AD_ROTATION
  • RAISE_TARGET_CPA
  • RESPONSIVE_SEARCH_AD
  • RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH
  • SEARCH_PARTNERS_OPT_IN
  • SEARCH_PLUS_OPT_IN
  • SET_TARGET_CPA
  • SET_TARGET_ROAS
  • TARGET_CPA_OPT_IN
  • TARGET_ROAS_OPT_IN
  • USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

सदस्यताएं वापस पाना

किसी खाते की सुझाव वाली सदस्यताओं के बारे में जानकारी पाने के लिए, recommendation_subscription संसाधन के लिए क्वेरी करें.

अपने आप लागू किए गए बदलावों को देखने के लिए, change_event संसाधन को क्वेरी करें, change_event.client_type को GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION ​​पर फ़िल्टर करें.

कैंपेन बनाते समय सुझाव

RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल करके, कैंपेन बनाते समय सुझाव जनरेट किए जा सकते हैं. ऐसा सुझावों के किसी दिए गए सेट के लिए किया जा सकता है.

GenerateRecommendations, इनपुट के तौर पर ग्राहक आईडी, विज्ञापन चैनल का टाइप स्वीकार करता है. यह टाइप SEARCH या PERFORMANCE_MAX होना चाहिए. साथ ही, यह जनरेट करने के लिए सुझावों के टाइप की सूची और बताए गए टाइप पर निर्भर करने वाले अलग-अलग डेटा पॉइंट स्वीकार करता है. यह आपके द्वारा प्रदान किए गए डेटा के आधार पर Recommendation ऑब्जेक्ट की सूची आउटपुट करता है. अगर अनुरोधित recommendation_types के लिए सुझाव जनरेट करने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है या कैंपेन पहले से ही सुझाई गई स्थिति में है, तो परिणाम सेट में उस प्रकार के लिए सुझाव शामिल नहीं होगा. सुनिश्चित करें कि आपका एप्लिकेशन उस स्थिति को संभालता है जहां अनुरोधित अनुशंसा प्रकारों के लिए कोई अनुशंसा वापस नहीं की जाती है.

यहां दी गई टेबल में, GenerateRecommendations के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप के बारे में बताया गया है. साथ ही, यह भी बताया गया है कि उस टाइप के सुझाव पाने के लिए, आपको कौनसे फ़ील्ड देने होंगे. सबसे सही तरीका यह है कि अनुरोध किए गए सुझावों के टाइप से जुड़ी सभी जानकारी इकट्ठा करने के GenerateRecommendations बाद अनुरोध भेजें. ज़रूरी और वैकल्पिक फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें. इसमें नेस्ट किए गए फ़ील्ड के बारे में भी जानकारी दी गई है.

RecommendationType ज़रूरी फ़ील्ड वैकल्पिक फ़ील्ड
CAMPAIGN_BUDGET सर्च और बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन, दोनों के लिए ये फ़ील्ड ज़रूरी हैं:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
सिर्फ़ सर्च कैंपेन के लिए, यहां दिए गए फ़ील्ड में जानकारी देना भी ज़रूरी है:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id या negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • अगर बिडिंग की रणनीति TARGET_IMPRESSION_SHARE पर सेट है, तो bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info
  • budget_info
  • बेहतरीन परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन के लिए, merchant_center_account_id फ़ील्ड में एक मान डालें जिससे RecommendationsService को यह पता चले कि स्टैंडर्ड परफ़ॉर्मेंस में मदद करने वाले कैंपेन के बजाय, रिटेल के लिए सुझाव दिए जा सकते हैं.
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
नोट: लौटाए गए SitelinkAssetRecommendation ऑब्जेक्ट में खाली सूचियाँ होंगी. अगर GenerateRecommendations रिस्पॉन्स में SitelinkAssetRecommendation शामिल है, तो इसे कैंपेन में कम से कम एक साइटलिंक ऐसेट जोड़ने के सिग्नल के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

उदाहरण उपयोग प्रवाह

मान लें कि आपकी कंपनी एक विज्ञापन एजेंसी है, जो उपयोगकर्ताओं को कैंपेन बनाने का वर्कफ़्लो उपलब्ध कराती है. आपको उस फ़्लो के दौरान उपयोगकर्ताओं को सुझाव देने हैं. मांग पर सुझाव जनरेट करने के लिए, GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, उन सुझावों को कैंपेन बनाने के यूज़र इंटरफ़ेस में शामिल किया जा सकता है.

इस्तेमाल करने का फ़्लो कुछ ऐसा दिख सकता है:

  1. कोई उपयोगकर्ता, परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाने के लिए आपके ऐप्लिकेशन पर आता है.

  2. उपयोगकर्ता, कैंपेन बनाने की प्रोसेस के दौरान कुछ शुरुआती जानकारी देता है. उदाहरण के लिए, वे एक SitelinkAsset बनाने के लिए जानकारी देते हैं और TARGET_SPEND को स्मार्ट बिडिंग की रणनीति के तौर पर चुनते हैं.

  3. आप एक GenerateRecommendationsRequest भेजते हैं जो निम्नलिखित फ़ील्ड सेट करता है:

    • campaign_sitelink_count: 1 पर सेट करें, जो कि कार्य-प्रगति अभियान पर साइटलिंक एसेट की संख्या है.

    • bidding_info: नेस्ट किए गए bidding_strategy_type फ़ील्ड को TARGET_SPEND पर सेट करता है.

    • conversion_tracking_status: इस ग्राहक के लिए, ConversionTrackingStatus पर सेट किया जाता है. इस फ़ील्ड को वापस पाने के तरीके के बारे में जानने के लिए, कन्वर्ज़न मैनेजमेंट की शुरुआती गाइड देखें.

    • recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] पर सेट करें.

    • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX पर सेट करें.

    • customer_id: इसे कैंपेन बनाने वाले ग्राहक के आईडी पर सेट किया जाता है.

  4. सुझावों को GenerateRecommendationsResponse में शामिल किया जा सकता है. इस मामले में, SitelinkAssetRecommendation और MaximizeClicksOptInRecommendation को शामिल किया जा सकता है. साथ ही, कैंपेन बनाने वाले इंटरफ़ेस में उन्हें दिखाकर, उपयोगकर्ता को उनके बारे में बताया जा सकता है. अगर उपयोगकर्ता किसी सुझाव को स्वीकार करता है, तो उसे कैंपेन बनाने के अनुरोध में शामिल किया जा सकता है. हालांकि, ऐसा तब ही किया जा सकता है, जब उपयोगकर्ता कैंपेन बनाने की प्रोसेस पूरी कर ले.