2026 年 5 月 7 日，星期四
扩展广告集成不仅仅是编写代码，还需要深入了解效率、弹性和可审核性。在 Ads DevCast 第 4 集“大规模管理集成”中，我们将详细介绍通用的架构最佳实践和产品专属解决方案，帮助您优化广告集成。
无论您使用的是 Google Ads API、Google Ads 脚本、Data Manager API、DV360 还是 Google Analytics，以下都是构建高性能、可扩展系统的关键要点。
稳健集成的通用原则
- 遵守速率限制：速率限制是大规模使用 API 时必须面对的现实。请提前了解您的限制，以防被锁定并保持集成正常运行。阅读出错提示，其中可能包含有关后续操作的说明。对于暂时性或可重试的错误，请勿通过快速重试来频繁请求服务器。请改为实现带抖动的指数退避算法，以便系统有时间进行恢复。
- 优先考虑日志记录和监控：始终考虑在生产环境中适当进行日志记录。在结构化日志中捕获关键元数据（例如 Google Ads API
request_id），以便即时跟踪故障。如果调用出错，请将该错误载荷写入日志。设置主动提醒，在错误影响运营之前及时发现。 - 使用官方客户端库：虽然我们的许多产品都支持直接 REST/gRPC 调用，但使用官方库可以节省开发时间，并开箱即用地处理繁重的工作（例如序列化和身份验证）。
- 智能缓存：减少冗余查询。如果您要查询不会再发生变化的历史数据，请将其缓存在本地，以节省带宽并避免超出速率限制。
产品专属最佳实践
- Google Ads API：通过批量操作提高效率。以逻辑方式对操作进行分组，以减少往返次数。正确排列操作顺序，以提高执行效率。
- Data Manager API：批量处理注入请求，以高效处理事件。了解同步错误（即时返回并拒绝整个批次的结构性问题）与异步验证（通过 Diagnostics 端点监控）之间的区别。
- Google Ads 脚本：一次性处理多个账号时，请避免依序迭代。使用批量上传功能和 CSV 表格来应用规模化操作，并利用
executeInParallel方法让 MCC 脚本运行多达 50 个并发执行线程。 - Display & Video 360 API：利用结构化数据文件 (SDF) 管理 API 原生不支持的 YouTube 订单项和广告组批量操作。
- Google Analytics：为事件级数据启用每日 BigQuery Export，并在 Analytics Data API v1alpha 中利用长时间运行的异步报告任务，构建可扩缩的自定义报告，而不会出现 HTTP 超时。
后续步骤：
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如需了解详情，请参阅以下指南：
- Google Ads API 最佳实践和批处理
- Google Ads 脚本批量上传和最佳实践
- Analytics BigQuery 解决方案和报告任务基础知识
- Data Manager API 最佳实践、限制和诊断
- Display & Video 360 结构化数据文件 (SDF)
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Cory Liseno
Google 广告和衡量开发者关系团队
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Labels: best-practices, data-manager-api, display-video-360-api, google-ads-api, google-ads-scripts, google-analytics-api, podcast