Vidéo : présentation détaillée
Les recommandations peuvent améliorer vos campagnes de plusieurs façons :
- Présenter des fonctionnalités nouvelles et pertinentes
- Exploiter au mieux votre budget en améliorant vos enchères, vos mots clés et vos annonces
- améliorer les performances globales et l'efficacité de vos campagnes ;
Pour augmenter les scores d'optimisation, vous pouvez utiliser RecommendationService
pour récupérer les recommandations, puis les appliquer ou les ignorer en conséquence. Vous pouvez également vous abonner à l'application automatique des recommandations à l'aide de RecommendationSubscriptionService
.
Score d'optimisation
Le score d'optimisation est une estimation des performances potentielles de votre compte Google Ads. Il est disponible aux niveaux Customer
et Campaign
.
Le
Customer.optimization_score_weight
n'est disponible que pour les comptes non administrateur et sert à calculer le score d'optimisation global de plusieurs comptes. Récupérez le taux d'optimisation et la pondération du taux d'optimisation des comptes, puis multipliez-les (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) pour calculer le taux d'optimisation global.
Des métriques liées à l'optimisation sont disponibles pour les rapports customer
et campaign
:
- L'icône
metrics.optimization_score_url
fournit un lien profond vers le compte pour afficher des informations sur les recommandations associées dans l'UI Google Ads. - L'icône
metrics.optimization_score_uplift
indique l'augmentation du score d'optimisation si toutes les recommandations associées sont appliquées. Il s'agit d'une estimation basée sur toutes les recommandations disponibles dans leur ensemble, et non sur la somme des scores d'amélioration pour chaque recommandation.
Pour regrouper et ordonner les recommandations renvoyées, vous pouvez segmenter ces deux métriques par type de recommandation à l'aide de segments.recommendation_type
dans votre requête.
Types de recommandation
Types de recommandations entièrement compatibles
RecommendationType | Description |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Corriger les campagnes limitées par leur budget |
KEYWORD |
Ajouter de nouveaux mots clés |
TEXT_AD |
Ajouter des suggestions d'annonces |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Enchérir avec le CPA cible |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Enchérir avec "Maximiser les conversions" |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Enchérir avec "Maximiser la valeur de conversion" |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Enchérir avec le CPC optimisé |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Enchérir avec "Maximiser les clics" |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Utiliser la rotation optimisée des annonces |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Réaffectez vos budgets inutilisés aux campagnes dont les dépenses sont limitées |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Enchérir avec le ROAS cible |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Corriger les campagnes qui devraient être limitées par leur budget à l'avenir |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Ajouter une annonce responsive sur le Réseau de Recherche |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Ajuster le budget de la campagne pour augmenter le ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Utiliser la requête large pour les campagnes basées sur les conversions avec enchères automatiques |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Ajouter des composants d'annonces responsives sur le Réseau de Recherche à une annonce |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Améliorer l'efficacité d'une annonce responsive sur le Réseau de Recherche |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Mettre à jour une campagne pour utiliser l'expansion du Réseau Display |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Élargir votre couverture grâce aux partenaires du Réseau de Recherche de Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Créer une audience personnalisée |
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH |
Améliorer l'efficacité des annonces dans les campagnes de génération de la demande |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrer une campagne Shopping intelligente vers une campagne Performance Max |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrer une ancienne campagne locale vers une campagne Performance Max |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrer les offres ciblées par les campagnes Shopping standards vers des campagnes Performance Max existantes |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrer des annonces dynamiques du Réseau de Recherche vers des campagnes Performance Max |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Créer des campagnes Performance Max dans votre compte |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Améliorer la qualité des groupes de composants d'une campagne Performance Max pour obtenir la mention "Excellente" |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
Activer l'extension d'URL finale pour vos campagnes Performance Max |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Augmentez le CPA cible s'il est trop faible et que vous enregistrez très peu ou aucune conversion. |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Augmenter le budget avant un événement saisonnier qui devrait accroître le trafic, et passer de la stratégie d'enchères "Maximiser la valeur de conversion" à "ROAS cible" |
LEAD_FORM_ASSET |
Ajouter des composants Formulaire pour prospects à une campagne |
CALLOUT_ASSET |
Ajouter des composants Accroche au niveau de la campagne ou du client |
SITELINK_ASSET |
Ajouter des composants Lien annexe au niveau de la campagne ou du client |
CALL_ASSET |
Ajouter des composants Appel au niveau de la campagne ou du compte client |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Ajoutez l'attribut tranche d'âge aux offres rétrogradées en raison d'une tranche d'âge manquante. |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Ajouter une couleur aux offres rétrogradées en raison d'une couleur manquante |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Ajouter un genre aux offres rétrogradées en raison d'un genre manquant |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Ajouter un code GTIN (code article international) aux offres rétrogradées parce qu'elles n'en comportent pas |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Ajouter des identifiants aux offres rétrogradées en raison d'identifiants manquants |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Ajoutez la taille aux offres rétrogradées en raison d'une taille manquante. |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Ajouter des produits pour qu'une campagne soit diffusée |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Corriger les produits refusés |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Créer une campagne catch-all qui cible toutes les offres |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Résoudre les problèmes de suspension de compte Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Résoudre les problèmes d'avertissement de suspension du compte Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Activer les extensions d'image dynamiques dans le compte |
RAISE_TARGET_CPA |
Augmenter le CPA cible |
LOWER_TARGET_ROAS |
Diminuer le ROAS cible |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Définissez un CPA cible pour les campagnes qui n'en ont pas, avant un événement saisonnier qui devrait augmenter le trafic. |
SET_TARGET_CPA |
Définissez un CPA cible pour les campagnes qui n'en ont pas. |
SET_TARGET_ROAS |
Définissez un ROAS cible pour les campagnes qui n'en ont pas. |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Mettre à jour une liste de clients qui n'a pas été mise à jour au cours des 90 derniers jours |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Déployer la balise Google sur d'autres pages |
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsolète) |
Obsolète, utilisez plutôt USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Regardez cette vidéo pour en savoir plus
Gérer les types non compatibles
Récupérer des recommandations
Comme la plupart des autres entités de l'API Google Ads, les objets Recommendation
sont récupérés à l'aide de GoogleAdsService.SearchStream
avec une requête du langage de requête Google Ads.
Pour chaque type de recommandation, des informations sont fournies dans un champ spécifique. Par exemple, les détails de la recommandation CAMPAIGN_BUDGET
se trouvent dans le champ campaign_budget_recommendation
et sont encapsulés dans un objet CampaignBudgetRecommendation
.
Retrouvez tous les champs spécifiques aux recommandations dans le champ union recommendation
.
Impact des recommandations
Certains types de recommandations renseignent le champ impact
de la recommandation.
RecommendationImpact
contient une estimation de l'impact sur les performances du compte si vous appliquez la recommandation. Les métriques de recommandation suivantes sont disponibles dans les champs impact.base_metrics
et impact.potential_metrics
:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
video_views
Même lorsque le champ impact
est renseigné, la disponibilité des métriques varie en fonction du type de recommandation et de campagne, entre autres facteurs. En général, vérifiez la disponibilité de chaque métrique d'impact avant de l'utiliser.
Exemple de code
L'exemple de code suivant récupère toutes les recommandations disponibles et ignorées de type KEYWORD
d'un compte, puis affiche certains de leurs détails :
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
Intervenir
Toute recommandation récupérée peut être appliquée ou ignorée.
Selon le type de recommandation, elles peuvent changer quotidiennement, voire plusieurs fois par jour. Dans ce cas, le resource_name
d'un objet de recommandation peut devenir obsolète après la récupération de la recommandation.
Nous vous recommandons de suivre les recommandations peu de temps après les avoir récupérées.
Appliquer les recommandations
Vidéo : Appliquer les recommandations
Vous pouvez appliquer des recommandations actives ou ignorées avec la méthode ApplyRecommendation
de RecommendationService
.
Les types de recommandations peuvent avoir des paramètres obligatoires ou facultatifs. La plupart des recommandations sont accompagnées de valeurs recommandées qui sont utilisées par défaut.
La configuration des comptes pour l'application automatique des recommandations n'est pas compatible avec tous les types de recommandations. Toutefois, vous pouvez implémenter un comportement similaire pour les types de recommandations entièrement compatibles avec l'API Google Ads.
Pour en savoir plus, consultez l'exemple de code DetectAndApplyRecommendations
.
Utilisez le champ d'union apply_parameters
de ApplyRecommendationOperation
pour appliquer des recommandations avec des valeurs de paramètres spécifiques. Chaque type de recommandation approprié possède son propre champ.
Les valeurs de ces paramètres ne sont pas utilisées pour les types de recommandations qui ne figurent pas dans le champ apply_parameters
.
Exemple de code
Le code suivant montre comment créer ApplyRecommendationOperation
et comment remplacer les valeurs recommandées si vous souhaitez les remplacer par les vôtres.
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; }
L'exemple suivant appelle ApplyRecommendation
, en envoyant les opérations d'application de recommandation créées dans le code précédent.
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
Regardez ces vidéos pour en savoir plus
Appliquer des paramètres
Modifications groupées
Erreurs
Tests
Masquer les recommandations
Vidéo : Ignorer les recommandations
Vous pouvez ignorer les recommandations avec RecommendationService
. La structure du code est semblable à celle de l'application des recommandations, mais vous utilisez DismissRecommendationOperation
et RecommendationService.DismissRecommendation
à la place.
Regardez ces vidéos pour en savoir plus
Modifications groupées
Erreurs
Tests
Appliquez automatiquement les recommandations
Vous pouvez utiliser RecommendationSubscriptionService
pour appliquer automatiquement les recommandations d'un type spécifique.
Pour vous abonner à un type de recommandation spécifique, créez un objet RecommendationSubscription
, définissez le champ type
sur l'un des types de recommandation acceptés et définissez le champ status
sur ENABLED
.
Types de recommandations disponibles avec un abonnement
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
Récupérer des abonnements
Pour obtenir des informations sur les abonnements aux recommandations d'un compte, interrogez la ressource recommendation_subscription
.
Pour afficher les modifications appliquées automatiquement, interrogez la ressource change_event
en filtrant change_event.client_type
sur GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Recommandations lorsque vous créez une campagne
Vous pouvez utiliser RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
pour générer des recommandations lors de la création d'une campagne, pour un ensemble donné de types de recommandations.
GenerateRecommendations
accepte comme entrée un ID client, un type de canal publicitaire qui doit être SEARCH
ou PERFORMANCE_MAX
, une liste de types de recommandations à générer et divers points de données en fonction des types spécifiés. Elle renvoie une liste d'objets Recommendation
en fonction des données que vous fournissez. Si les données sont insuffisantes pour générer une recommandation pour le recommendation_types
demandé ou si la campagne est déjà dans l'état recommandé, l'ensemble de résultats ne contiendra pas de recommandation pour ce type. Assurez-vous que votre application gère le cas où aucune recommandation n'est renvoyée pour les types de recommandations demandés.
Le tableau suivant décrit les types de recommandations acceptés par GenerateRecommendations
et les champs que vous devez fournir pour recevoir des recommandations de ce type. Il est recommandé d'envoyer la requête GenerateRecommendations
après avoir collecté toutes les informations concernant les types de recommandations demandés. Pour en savoir plus sur les champs obligatoires et facultatifs, y compris les champs imbriqués, consultez la documentation de référence.
RecommendationType | Champs obligatoires | Champs facultatifs |
---|---|---|
CAMPAIGN_BUDGET (à partir de la version 18) |
Pour les campagnes sur le Réseau de Recherche et Performance Max, les champs suivants sont obligatoires :
|
|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Remarque : L'objet SitelinkAssetRecommendation renvoyé contiendra des listes vides. Si la réponse GenerateRecommendations contient un SitelinkAssetRecommendation , cela peut être considéré comme un signal pour ajouter au moins un composant Lien annexe à la campagne. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Exemple de flux d'utilisation
Imaginons que votre entreprise soit une agence publicitaire qui fournit un workflow de création de campagnes aux utilisateurs et que vous souhaitiez leur proposer des suggestions pendant ce workflow. Vous pouvez utiliser GenerateRecommendationsRequest
pour générer des recommandations à la demande et les intégrer à l'interface utilisateur de création de vos campagnes.
Voici un exemple de flux d'utilisation :
Un utilisateur accède à votre application pour créer une campagne Performance Max.
L'utilisateur fournit des informations initiales dans le flux de création de la campagne. Par exemple, ils fournissent des détails pour créer un seul
SitelinkAsset
et sélectionnentTARGET_SPEND
comme stratégie d'enchères intelligentes.Vous envoyez un
GenerateRecommendationsRequest
qui définit les champs suivants :campaign_sitelink_count
: défini sur1
, qui correspond au nombre de composants Lien annexe dans la campagne en cours de développement.bidding_info
: définissez le champ imbriquébidding_strategy_type
surTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: définissez la valeur sur l'ConversionTrackingStatus
de ce client. Pour savoir comment récupérer ce champ, consultez le guide Premiers pas pour la gestion des conversions.recommendation_types
: défini sur[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.advertising_channel_type
: défini surPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: défini sur l'ID du client qui crée la campagne.
Vous pouvez suivre les recommandations de l'
GenerateRecommendationsResponse
(dans ce cas, unSitelinkAssetRecommendation
et unMaximizeClicksOptInRecommendation
) et les suggérer à l'utilisateur en les affichant dans l'interface de création de votre campagne. Si l'utilisateur accepte une suggestion, vous pouvez l'intégrer à la demande de création de campagne une fois qu'il a terminé le processus de création de campagne.