วันพฤหัสบดีที่ 7 พฤษภาคม 2026
การปรับขนาดการผสานรวมการโฆษณาเป็นมากกว่าการเขียนโค้ด แต่ต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และความสามารถในการตรวจสอบ ในตอนที่ 4 ของ Ads DevCast "การจัดการการผสานรวมในวงกว้าง" เราจะอธิบายแนวทางปฏิบัติแนะนำด้านสถาปัตยกรรมสากลและโซลูชันเฉพาะผลิตภัณฑ์เพื่อช่วยคุณเพิ่มประสิทธิภาพการผสานรวมการโฆษณา
ไม่ว่าคุณจะทำงานกับ Google Ads API, สคริปต์ Google Ads, Data Manager API, DV360 หรือ Google Analytics ต่อไปนี้คือสรุปประเด็นสำคัญในการสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูงและปรับขนาดได้
หลักการสากลของการผสานการทำงานที่มีประสิทธิภาพ
- คำนึงถึงการจำกัดอัตราคำขอ: การจำกัดอัตราคำขอเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นจริงเมื่อใช้ API ในวงกว้าง ทำความเข้าใจขีดจำกัดล่วงหน้าเพื่อป้องกันการล็อกเอาต์และรักษาการผสานรวมให้มีประสิทธิภาพ อ่านข้อความแสดงข้อผิดพลาด ซึ่งอาจมีวิธีการเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำต่อไป สำหรับข้อผิดพลาดแบบชั่วคราวหรือข้อผิดพลาดที่ลองใหม่ได้ อย่าพยายามส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ซ้ำๆ อย่างรวดเร็ว แต่ให้ใช้ Exponential Back-off ที่มี Jitter เพื่อให้ระบบมีเวลาฟื้นตัวแทน
- ให้ความสำคัญกับการบันทึกและการตรวจสอบ: พิจารณาการบันทึกในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงเสมอตามความเหมาะสม บันทึกข้อมูลเมตาที่สำคัญ เช่น
request_idของ Google Ads API ในบันทึกที่มีโครงสร้างเพื่อติดตามความล้มเหลวได้ทันที หากการเรียกใช้มีข้อผิดพลาด ให้เขียนเพย์โหลดข้อผิดพลาดนั้นลงในบันทึก ตั้งค่าการแจ้งเตือนเชิงรุกเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อการดำเนินการ - ใช้ไลบรารีของไคลเอ็นต์อย่างเป็นทางการ: แม้ว่าผลิตภัณฑ์ของเราหลายรายการจะรองรับการเรียก REST/gRPC โดยตรง แต่การใช้ไลบรารีอย่างเป็นทางการจะช่วยประหยัดเวลาในการพัฒนาและจัดการงานหนัก (เช่น การจัดเรียงข้อมูลและการตรวจสอบสิทธิ์) ได้ทันที
- แคชอย่างชาญฉลาด: ลดการค้นหาที่ซ้ำซ้อน หากคุณค้นหาข้อมูลย้อนหลังที่จะไม่มีการเปลี่ยนแปลงอีกต่อไป ให้แคชข้อมูลไว้ในเครื่องเพื่อประหยัดแบนด์วิดท์และการจำกัดอัตราคำขอ
แนวทางปฏิบัติแนะนำเฉพาะผลิตภัณฑ์
- Google Ads API: เพิ่มประสิทธิภาพด้วยการจัดกลุ่มการดำเนินการ จัดกลุ่มการดำเนินการอย่างสมเหตุสมผลเพื่อลดการส่งข้อมูลไปกลับ จัดลำดับการดำเนินการอย่างถูกต้องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินการ
- Data Manager API: ส่งคำขอการนำเข้าแบบกลุ่มเพื่อประมวลผลเหตุการณ์อย่างมีประสิทธิภาพ ทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างข้อผิดพลาดแบบซิงโครนัส (ปัญหาด้านโครงสร้างที่แสดงผลทันทีซึ่งปฏิเสธทั้งกลุ่ม) และการตรวจสอบแบบอะซิงโครนัส (ตรวจสอบผ่านปลายทางการวินิจฉัย)
- สคริปต์ Google Ads: หลีกเลี่ยงการทำซ้ำตามลำดับเมื่อจัดการกับหลายบัญชีพร้อมกัน ใช้การอัปโหลดหลายรายการพร้อมกันกับตาราง CSV เพื่อใช้การดำเนินการที่ปรับขนาดได้ และใช้ประโยชน์จากเมธอด
executeInParallelสำหรับสคริปต์ MCC เพื่อเรียกใช้ชุดข้อความการดำเนินการพร้อมกันสูงสุด 50 ชุด - Display & Video 360 API: ใช้ไฟล์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (SDF) เพื่อจัดการรายการโฆษณา YouTube และการดำเนินการแบบกลุ่มของกลุ่มโฆษณาที่ API ไม่รองรับโดยค่าเริ่มต้น
- Google Analytics: เปิดใช้ BigQuery Export รายวันสําหรับข้อมูลระดับเหตุการณ์ และใช้ Long-running Asynchronous Report Tasks ใน Analytics Data API v1alpha เพื่อสร้างรายงานที่กำหนดเองที่ปรับขนาดได้โดยไม่มีการหมดเวลาของ HTTP
ขั้นตอนถัดไป
ดูตอนเต็มในช่อง YouTube ของเรา (หรือฟังใน YT Music)
ดูฮับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ด้านการโฆษณาและการวัดผล
เข้าร่วมชุมชนของเราใน Discord และแชร์เรื่องราวหรือคำถามเกี่ยวกับการปรับขนาดกับ Googler และนักพัฒนาแอปคนอื่นๆ
ดูข้อมูลเพิ่มเติมในคำแนะนำด้านล่าง
- แนวทางปฏิบัติแนะนำและการประมวลผลแบบกลุ่มของ Google Ads API
- การอัปโหลดหลายรายการพร้อมกันและแนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับสคริปต์ Google Ads
- โซลูชัน BigQuery และพื้นฐานของงานรายงานของ Analytics
- แนวทางปฏิบัติแนะนำ, ขีดจำกัด และการวินิจฉัยของ Data Manager API
- ไฟล์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (SDF) ของ Display & Video 360
|
Cory Liseno
ทีม Developer Relations ด้านการโฆษณาและการวัดผลของ Google
|
ป้ายกำกับ: best-practices, data-manager-api, display-video-360-api, google-ads-api, google-ads-scripts, google-analytics-api, podcast