הקצאת אלגוריתם

אחרי שהאלגוריתם מוכן, מקצים אותו למשאב.

בודקים אם האלגוריתם מוכן

כדי שמודל אלגוריתמי יהיה מוכן לשימוש, הוא צריך לעבור אימון על כמות מינימלית של נתונים.

האלגוריתמים מאמנים מודל לכל מפרסם שיכול להשתמש בהם. המודלים מתאמנים על נתוני חשיפות קיימים. יכול להיות שיחלפו יום עד שלושה ימים עד לאימון המודל אחרי שהמפרסם יעמוד בדרישות הנתונים.

אחזור המוכנות של כל מודל מהאלגוריתם. הקוד ReadinessState קובע את השלבים הבאים:

ReadinessState
READINESS_STATE_NO_VALID_SCRIPT	אין סקריפט תקין. מעלים סקריפט חדש או קובץ כללים.
READINESS_STATE_EVALUATION_FAILURE	אין סקריפט שאפשר להעריך בזמן שהוקצה. מעלים סקריפט חדש או קובץ כללים.
READINESS_STATE_INSUFFICIENT_DATA	אין מספיק נתונים שזמינים למפרסם כדי לאמן את המודל. כדי לעמוד בדרישות המינימליות של נתונים, צריך להמשיך להפעיל קמפיינים בחשבון של המפרסם.
READINESS_STATE_TRAINING	המודל עובר אימון על נתונים קיימים והוא לא מוכן להצגה. כדאי להמתין 12-24 שעות לפני שבודקים אם המודל מוכן להצגה.
READINESS_STATE_ACTIVE	המודל אומן באופן מלא ומוכן להקצאה לקמפיינים בחשבון המפרסם.

הערה: אם מאחזרים אלגוריתם עם מזהה מפרסם, רק המודל של המפרסם הזה ייכלל בתגובה.

הקצאת אלגוריתם לפריט

האלגוריתם משמש למדידה ולהתאמה של ביצועי הבידינג. אפשר להשתמש בה עם שיטות בידינג שמבצעות אופטימיזציה כדי לנצל את התקציב במלואו או כדי להשיג יעד. במקרים כאלה, סוג היעד לביצועי האסטרטגיה יהיה BIDDING_STRATEGY_PERFORMANCE_GOAL_TYPE_CUSTOM_ALGO.

אזהרה: אם לא משויכות הוצאות למודל במשך 21 ימים, הוא מושעה. מודלים מושעים לא עוברים אימון על נתונים חדשים. סטטוס ההשעיה מופיע בפרטי המודל של המפרסם. כדי להשתמש במודל מושהה, צריך להפעיל אותו מחדש על ידי הקצאת האלגוריתם לפריט פעיל. הפריט צריך להתחיל להוציא כסף תוך 21 ימים.

כך מעדכנים פריט הזמנה לשימוש באלגוריתם עם שיטת בידינג שמבצעת אופטימיזציה להוצאת התקציב במלואו:

Java

// Provide the ID of the advertiser that owns the parent algorithm.
long advertiserId = advertiser-id;

// Provide the ID of the parent algorithm.
long algorithmId = algorithm-id;

// Provide the ID of the line item to assign the algorithm to.
long lineItemId = line-item-id;

// Create the line item structure.
LineItem lineItem =
    new LineItem()
        .setBidStrategy(
            new BiddingStrategy()
                .setMaximizeSpendAutoBid(
                    new MaximizeSpendBidStrategy()
                        .setPerformanceGoalType(
                            "BIDDING_STRATEGY_PERFORMANCE_GOAL_TYPE_CUSTOM_ALGO")
                        .setCustomBiddingAlgorithmId(algorithmId)));

// Configure the patch request and set update mask to only update the bid
// strategy.
LineItems.Patch request =
    service
        .advertisers()
        .lineItems()
        .patch(advertiserId, lineItemId, lineItem)
        .setUpdateMask("bidStrategy");

// Update the line item.
LineItem response = request.execute();

// Display the new algorithm ID used by the line item.
System.out.printf(
    "Line item %s now uses algorithm ID %s in its bidding strategy.",
    response.getName(),
    response.getBidStrategy().getMaximizeSpendAutoBid().getCustomBiddingAlgorithmId());

Python

# Provide the parent advertiser ID of the line item and creative.
advertiser_id = advertiser-id

# Provide the ID of the creative to assign.
algorithm_id = algorithm-id

# Provide the ID of the line item to assign the creative to.
line_item_id = line-item-id

# Build bidding strategy object.
bidding_strategy_obj = {
    "maximizeSpendAutoBid": {
        "performanceGoalType": (
            "BIDDING_STRATEGY_PERFORMANCE_GOAL_TYPE_CUSTOM_ALGO"
        ),
        "customBiddingAlgorithmId": algorithm_id,
    }
}

# Build line item object.
line_item_obj = {"bidStrategy": bidding_strategy_obj}

# Build and execute request.
line_item_resp = (
    service.advertisers()
    .lineItems()
    .patch(
        advertiserId=advertiser_id,
        lineItemId=line_item_id,
        updateMask="bidStrategy",
        body=line_item_obj,
    )
    .execute()
)

# Print the algorithm ID now assigned to the line item.
print(
    f'Line Item {line_item_resp["name"]} now uses algorithm ID'
    f' {line_item_resp["bidStrategy"]["maximizeSpendAutoBid"]["customBiddingAlgorithmId"]}'
    " in its bidding strategy."
)

PHP

// Provide the ID of the advertiser that owns the parent algorithm.
$advertiserId = advertiser-id;

// Provide the ID of the parent algorithm.
$algorithmId = algorithm-id;

// Provide the ID of the line item to assign the algorithm to.
$lineItemId = line-item-id;

// Create the bidding strategy structure.
$maxSpendBidStrategy = new Google_ServiceDisplayVideo_MaximizeSpendBidStrategy();
$maxSpendBidStrategy->setPerformanceGoalType('BIDDING_STRATEGY_PERFORMANCE_GOAL_TYPE_CUSTOM_ALGO');
$maxSpendBidStrategy->setCustomBiddingAlgorithmId($algorithmId);
$biddingStrategy = new Google_ServiceDisplayVideo_BiddingStrategy();
$biddingStrategy->setMaximizeSpendAutoBid($maxSpendBidStrategy);

// Create the line item structure.
$lineItem = new Google_Service_DisplayVideo_LineItem();
$lineItem->setBidStrategy($biddingStrategy);
$optParams = array('updateMask' => 'bidStrategy');

// Call the API, updating the bid strategy for the identified line
// item.
try {
    $result = $this->service->advertisers_lineItems->patch(
        $advertiserId,
        $lineItemId,
        $lineItem,
        $optParams
    );
} catch (\Exception $e) {
    $this->renderError($e);
    return;
}

printf(
    '<p>Line Item %s now uses algorithm ID %s in its bid strategy.</p>',
    $result['name'],
    $result['bidStrategy']['maximizeSpendAutoBid']['customBiddingAlgorithmId']
);