As recomendações podem melhorar suas campanhas de várias maneiras:
- Apresentar recursos novos e relevantes
- Aproveite melhor seu orçamento com lances, palavras-chave e anúncios otimizados
- Aumentar a performance e a eficiência geral das suas campanhas
Para aumentar as pontuações de otimização, use o
RecommendationService
para recuperar
recomendações e, em seguida, aplique ou dispense conforme necessário. Você também pode
se inscrever para aplicar automaticamente
recomendações usando o RecommendationSubscriptionService
.
Pontuação de otimização
Vídeo: pontuação de otimização
A pontuação de otimização é uma estimativa da performance da sua conta do Google Ads e está disponível nos níveis Customer
e Campaign
.
O
Customer.optimization_score_weight
só está disponível para contas que não são de administrador e é usado para calcular a pontuação de otimização geral de várias contas. Recupere a pontuação de otimização e a ponderação dela das contas e multiplique-as (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) para calcular a pontuação de otimização geral.
Há métricas relacionadas à otimização disponíveis para relatórios de customer
e campaign
:
- O
metrics.optimization_score_url
fornece um link direto para a conta e permite ver informações sobre as recomendações relacionadas na interface do Google Ads. - O
metrics.optimization_score_uplift
mostra o quanto a pontuação de otimização aumentaria se todas as recomendações relacionadas fossem aplicadas. É uma estimativa baseada em todas as recomendações disponíveis como um todo, não apenas na soma das pontuações de aumento de cada recomendação.
Para agrupar e ordenar as recomendações retornadas, segmente essas duas métricas por tipo de recomendação usando segments.recommendation_type
na sua consulta.
Tipos de recomendação
Tipos de recomendação totalmente compatíveis
RecommendationType | Descrição |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Corrigir campanhas limitadas pelo orçamento |
KEYWORD |
Adicionar novas palavras-chave |
TEXT_AD |
Adicionar sugestões de anúncios |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Fazer lances de CPA desejado |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Definir lances com a estratégia "Maximizar conversões" |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
Fazer lances com a estratégia "Maximizar o valor da conversão" |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Definir lances com o CPC otimizado |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Definir lances com a estratégia Maximizar cliques |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Usar a rotação de anúncios otimizada |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Mover orçamentos não utilizados para orçamentos limitados |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Definir lances com o ROAS desejado |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Corrigir campanhas que devem ser limitadas pelo orçamento no futuro |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Adicionar um novo anúncio responsivo de pesquisa |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Ajustar o orçamento da campanha para aumentar o ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Use a correspondência ampla para campanhas com base em conversões e lances automáticos |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Adicionar recursos de anúncios responsivos de pesquisa a um anúncio |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Melhorar a qualidade de um anúncio responsivo de pesquisa |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Atualizar uma campanha para usar a expansão de display |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Ampliar o alcance com parceiros de pesquisa do Google |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
Criar um público-alvo personalizado |
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH |
Melhorar a qualidade dos anúncios nas campanhas Geração de demanda |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Fazer upgrade de uma campanha inteligente do Shopping para uma campanha Performance Max |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Fazer upgrade de uma campanha local legada para uma campanha Performance Max |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrar ofertas segmentadas por campanhas padrão do Shopping para campanhas Performance Max |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrar anúncios dinâmicos de pesquisa para campanhas Performance Max |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
Criar campanhas Performance Max na sua conta |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
Melhorar a força do grupo de recursos de uma campanha Performance Max para uma classificação "Excelente" |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
Ativar a expansão de URL final nas campanhas Performance Max |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Aumente o CPA desejado quando ele estiver muito baixo e houver poucas ou nenhuma conversão |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Aumente o orçamento antes de um evento sazonal que deve aumentar o tráfego e mude a estratégia de lances de "Maximizar o valor da conversão" para "ROAS desejado". |
LEAD_FORM_ASSET |
Adicionar recursos de formulário de lead a uma campanha |
CALLOUT_ASSET |
Adicionar recursos de frase de destaque no nível da campanha ou do cliente |
SITELINK_ASSET |
Adicionar recursos de sitelink no nível da campanha ou do cliente |
CALL_ASSET |
Adicionar recursos de ligação no nível da campanha ou do cliente |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Adicione o atributo "grupo de idade" às ofertas que foram rebaixadas por causa de uma faixa etária ausente |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Adicionar uma cor às ofertas que foram rebaixadas por causa de uma cor ausente |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Adicionar um gênero às ofertas que foram rebaixadas por causa de um gênero ausente |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Adicionar um GTIN (Número global do item comercial) às ofertas que foram rebaixadas por causa da ausência de um GTIN |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Adicionar mais identificadores às ofertas que foram rebaixadas por falta de identificadores |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Adicionar o tamanho às ofertas que foram rebaixadas por causa de um tamanho ausente |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Adicionar produtos para veicular uma campanha |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Corrigir produtos reprovados |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Criar uma campanha abrangente que segmenta todas as ofertas |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Corrigir problemas de suspensão da conta do Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Corrigir problemas de aviso de suspensão da conta do Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Ativar as extensões de imagem dinâmicas na conta |
RAISE_TARGET_CPA |
Aumentar o CPA desejado |
LOWER_TARGET_ROAS |
Diminuir o ROAS desejado |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
Definir um CPA desejado para campanhas que não têm um especificado, antes de um evento sazonal que deve aumentar o tráfego |
SET_TARGET_CPA |
Defina um CPA desejado para campanhas que não têm um especificado |
SET_TARGET_ROAS |
Definir um ROAS desejado para campanhas que não têm um especificado |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
Atualizar uma lista de clientes que não foi atualizada nos últimos 90 dias |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
Implantar a tag do Google em mais páginas |
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsoleto) |
Obsoleto. Use USE_BROAD_MATCH_KEYWORD . |
Assista este vídeo para saber mais
Processar tipos sem suporte
Recuperar recomendações
Como a maioria das outras entidades na API Google Ads, os objetos Recommendation
são buscados usando o GoogleAdsService.SearchStream
com uma consulta da linguagem de consulta do Google Ads.
Para cada tipo de recomendação, os detalhes são fornecidos em um campo específico. Por exemplo, os detalhes da recomendação CAMPAIGN_BUDGET
estão no campo campaign_budget_recommendation
e são agrupados em um objeto CampaignBudgetRecommendation
.
Encontre todos os campos específicos de recomendação no campo de união recommendation
.
Impacto da recomendação
Alguns tipos de recomendação preenchem o campo
impact
da recomendação.
RecommendationImpact
contém uma estimativa do impacto na performance da conta como resultado da
aplicação da recomendação. As seguintes métricas de recomendação estão disponíveis nos campos impact.base_metrics
e impact.potential_metrics
:
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
video_views
Mesmo quando o campo impact
está preenchido, a disponibilidade de métricas varia de acordo com o tipo de recomendação e de campanha, entre outros fatores. Em geral, verifique a disponibilidade de cada métrica de impacto antes de tentar usá-la.
Exemplo de código
O exemplo de código a seguir recupera todas as recomendações disponíveis e dispensadas do tipo KEYWORD
de uma conta e imprime alguns detalhes delas:
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
Entre em ação
Qualquer recomendação recuperada pode ser aplicada ou dispensada.
Dependendo do tipo, as recomendações podem mudar diariamente ou até várias vezes por dia. Quando isso acontece, o resource_name
de um objeto de recomendação pode ficar obsoleto depois que a recomendação é recuperada.
É recomendável seguir as recomendações logo após a recuperação.
Aplicar recomendações
É possível aplicar recomendações ativas ou dispensadas com o método
ApplyRecommendation
da
RecommendationService
.
Os tipos de recomendação podem ter parâmetros obrigatórios ou opcionais. A maioria das recomendações vem com valores recomendados que são usados por padrão.
A configuração de contas para aplicar recomendações automaticamente não é compatível com todos os tipos de recomendações. No entanto, é possível implementar um comportamento semelhante para os tipos de recomendação totalmente compatíveis com a API Google Ads.
Consulte o exemplo de código
DetectAndApplyRecommendations
para saber mais.
Use o campo de união apply_parameters
de ApplyRecommendationOperation
para aplicar recomendações com valores de parâmetro específicos. Cada tipo de recomendação adequada tem um campo próprio.
Qualquer tipo de recomendação não listado no campo apply_parameters
não usa esses valores de parâmetro.
Exemplo de código
O código a seguir demonstra como criar o
ApplyRecommendationOperation
e
como substituir os valores recomendados se você quiser usar os seus.
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; }
O exemplo a seguir chama
ApplyRecommendation
,
enviando as operações de aplicação de recomendação criadas no
código anterior.
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
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Aplicar parâmetros
Em massa
Erros
Testes
Dispensar recomendações
Vídeo: dispensar recomendações
É possível dispensar recomendações com o
RecommendationService
. A estrutura do código é semelhante a aplicar recomendações, mas, em vez disso, você usa DismissRecommendationOperation
e RecommendationService.DismissRecommendation
.
Assista estes vídeos para saber mais
Em massa
Erros
Testes
Aplique recomendações automaticamente
Você pode usar o
RecommendationSubscriptionService
para aplicar automaticamente recomendações de um tipo específico.
Para se inscrever em um tipo de recomendação específico, crie um objeto RecommendationSubscription
, defina o campo type
como um dos tipos de recomendação compatíveis e defina o campo status
como ENABLED
.
Tipos de recomendação compatíveis com assinatura
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
Recuperar assinaturas
Para informações sobre as assinaturas de recomendações de uma conta, consulte o recurso
recommendation_subscription
.
Para conferir as mudanças aplicadas automaticamente, consulte o recurso
change_event
, filtrando o
change_event.client_type
para
GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
.
Recomendações ao criar campanhas
Você pode usar RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
para gerar recomendações durante a criação de campanhas, para um determinado conjunto de tipos de recomendações.
GenerateRecommendations
aceita como entrada um ID do cliente, um tipo de canal de publicidade que precisa ser SEARCH
ou PERFORMANCE_MAX
, uma lista de tipos de recomendação a serem gerados e vários pontos de dados dependentes dos tipos especificados. Ele gera uma lista de objetos Recommendation
com base nos dados fornecidos. Se não houver dados suficientes para gerar uma recomendação para o recommendation_types
solicitado ou se a campanha já estiver no estado recomendado, o conjunto de resultados não vai conter uma recomendação para esse tipo. Verifique se o aplicativo processa o caso em que não há recomendações para os tipos solicitados.
A tabela a seguir descreve os tipos de recomendação compatíveis com GenerateRecommendations
e os campos que você precisa fornecer para receber recomendações desse tipo. Como prática recomendada, envie a solicitação
GenerateRecommendations
depois que todas as informações relacionadas aos tipos de recomendação solicitados forem coletadas. Para mais detalhes sobre
campos obrigatórios e opcionais, incluindo campos aninhados, consulte a
documentação de referência.
RecommendationType | Campos obrigatórios | Campos opcionais |
---|---|---|
CAMPAIGN_BUDGET (a partir da v18) |
Para campanhas Performance Max e de pesquisa, os seguintes campos são obrigatórios:
|
|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
Observação: o objeto SitelinkAssetRecommendation
retornado vai conter listas vazias. Se a resposta GenerateRecommendations
contiver um SitelinkAssetRecommendation , ela poderá ser
tratada como um sinal para adicionar pelo menos um recurso de sitelink à campanha. |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
Exemplo de fluxo de uso
Suponha que sua empresa seja uma agência de publicidade que oferece aos usuários um fluxo de trabalho de criação de campanhas e você quer oferecer sugestões durante esse fluxo. Use GenerateRecommendationsRequest
para gerar recomendações sob demanda e incorporá-las à interface do usuário de criação de campanhas.
O fluxo de uso pode ser semelhante a este:
Um usuário acessa seu aplicativo para criar uma campanha Performance Max.
O usuário fornece algumas informações iniciais como parte do fluxo de criação da campanha. Por exemplo, eles fornecem detalhes para criar um único
SitelinkAsset
e selecionamTARGET_SPEND
como estratégia de Lances inteligentes.Você envia um
GenerateRecommendationsRequest
que define os seguintes campos:campaign_sitelink_count
: defina como1
, que é o número de recursos de sitelink na campanha em andamento.bidding_info
: defina o campo aninhadobidding_strategy_type
comoTARGET_SPEND
.conversion_tracking_status
: definido como oConversionTrackingStatus
deste cliente. Para saber como recuperar esse campo, consulte o guia Começar para gerenciamento de conversões.Defina
recommendation_types
como[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
.Defina
advertising_channel_type
comoPERFORMANCE_MAX
.customer_id
: definido como o ID do cliente que está criando a campanha.
Você pode usar as recomendações no
GenerateRecommendationsResponse
— neste caso, umSitelinkAssetRecommendation
e umMaximizeClicksOptInRecommendation
— e sugerir ao usuário mostrando-os na interface de criação de campanhas. Se o usuário aceitar uma sugestão, você poderá incorporá-la à solicitação de criação de campanha depois que ele concluir o fluxo de criação.