مقاييس أداء YouTube

تتيح BenchmarksService للمعلنين والوكالات مقارنة أداء إعلاناتهم على YouTube بالمقارنة بمقاييس الأداء العامة في المجال. باستخدام هذه الخدمة، يمكنك تقييم أداء حملاتك مقارنةً بالمجالات أو بجميع المعلنين في فئات منتجات وخدمات معيّنة.

الإمكانات الأساسية

باستخدام BenchmarksService، يمكنك إجراء ما يلي:

  • مقارنة الأداء: يمكنك تقييم مقاييس متوسط الأسعار لدى العميل (مثل التكلفة لكل ألف ظهور وتكلفة المشاهدة ونسبة النقر إلى الظهور وإمكانية العرض) مقارنةً بالمتوسطات المجمّعة في المجال.
  • تحليل حصة السوق: يمكنك فهم حضور العميل في السوق مقارنةً بالمنافسين من خلال نسبة الإنفاق ونسبة المساحة المتوفّرة للمعلِن (مرات الظهور النسبية).
  • تقييم الموقف التنافسي: يمكنك قياس الموقف التنافسي للعميل باستخدام مقاييس مئوية تصنّف الأداء على مستوى الأبعاد الرئيسية إلى مستويات تنافسية (مثل الرائد في السوق أو المنافس).
  • التقسيم حسب الوقت: يمكنك تجميع مقاييس الأداء حسب مستويات الدقة الزمنية الأسبوعية أو الشهرية أو ربع السنوية.
  • استكشاف سمات مقاييس الأداء المتاحة: يمكنك الاستعلام عن النطاقات الزمنية المتاحة والمواقع الجغرافية والمنتجات الإعلانية ومصادر مقاييس الأداء (المجالات أو فئات المنتجات والخدمات).

طرق الاكتشاف

قبل إنشاء مقاييس قياس الأداء، استخدِم طرق الاكتشاف لاسترداد المَعلمات الصالحة ومعايير تحديد النطاق لطلباتك.

عرض التواريخ المتاحة

تعرض الطريقة ListBenchmarksAvailableDates النطاقات الزمنية السابقة التي تتوفّر لها بيانات قياس الأداء في ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

يقدّم الردّ نطاقَين زمنيَين مختلفَين:

  • ‫supported_dates: النطاق الزمني الإجمالي الذي تتوفّر فيه مقاييس الأداء (شامل). يمكن لطلبات قياس الأداء الاستعلام عن التواريخ ضمن هذا النطاق.
  • ‫supported_dates_for_all_metrics (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث): مجموعة فرعية من supported_dates تتيح استخدام المجموعة الكاملة من مقاييس قياس الأداء. لا تتوفّر بعض المقاييس، وتحديدًا مقاييس حصة العملاء (share_of_voice وshare_of_spend) ومقاييس متوسط المعدّل لمصدر مقياس الأداء، إلا ضمن هذا النطاق الزمني بسبب محدودية توفّر البيانات. يتم حذف هذه المقاييس من الردّ إذا لم يقع date_range المطلوب بالكامل ضمن supported_dates_for_all_metrics.

سرد مواقع

تعرض طريقة ListBenchmarksLocations قائمة المواقع الجغرافية (مثل البلدان) التي تتوفّر لها بيانات قياس الأداء.

يتضمّن كل BenchmarksLocation في الردّ ما يلي:

  • ‫location_name: اسم الموقع الجغرافي الفريد باللغة الإنجليزية (على سبيل المثال، "United States").
  • ‫location_type: نوع الموقع الجغرافي الذي يتوافق مع target_type في Google Ads API (على سبيل المثال، "Country").
  • ‫location_info: عنصر LocationInfo يحتوي على ثابت الموقع الجغرافي المستهدف (مثل geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

عرض المنتجات

تعرض طريقة ListBenchmarksProducts قائمة المنتجات والأهداف التسويقية المتاحة لقياس الأداء.

يتضمّن كل إدخال في BenchmarksProductMetadata ما يلي:

  • ‫product_name: اسم المنتج السهل الاستخدام
  • product_code: سلسلة المعرّف الفريد للمنتج، وتُستخدَم عند إنشاء ProductFilter.
  • ‫marketing_objective: الهدف التسويقي المرتبط (BenchmarksMarketingObjective):
    • ‫AWARENESS: حملات مصمّمة لزيادة الوعي بالعلامة التجارية أو المنتج
    • CONSIDERATION: حملات مصمَّمة لتشجيع العملاء المحتملين على التفكير في العلامة التجارية أو المنتجات
    • ACTION: حملات مصمّمة لزيادة إجراء إحالة ناجحة معيّن.

سرد مصادر مقاييس الأداء

تسترد الطريقة ListBenchmarksSources مصادر قياس الأداء المتاحة. حدِّد أنواع المصادر المطلوب استردادها باستخدام BenchmarksSourceType:

  • ‫INDUSTRY_VERTICAL: تصنيفات شرائح المجال (على سبيل المثال، "Technology" أو "Finance").
  • ‫CATEGORY (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث): فئات المنتجات والخدمات (على سبيل المثال، "/Apparel/Clothing"). يمكن استخدام الفئات كفلاتر لتحديد نطاق قياس الأداء عند المقارنة بجميع المعلنين.

تعرض الاستجابة قائمة بعناصر BenchmarksSourceMetadata تحتوي على أي مما يلي:

  • ‫IndustryVerticalInfo: يحتوي على industry_vertical_name وindustry_vertical_id وparent_industry_vertical_id (إذا كان ذلك منطبقًا).
  • CategoryInfo (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث): يحتوي على category_name وcategory_id وcategory_path (التسلسل الهرمي الكامل للفئات).

إنشاء مقاييس قياس الأداء

اتصِل بالرقم GenerateBenchmarksMetrics لمقارنة مقاييس الإعلانات على YouTube الخاصة بالعميل بالمقارنة بمقاييس الأداء العامة في المجال.

مَعلمات الطلب

يحدّد GenerateBenchmarksMetricsRequest نطاق التحليل. كحدّ أدنى، عليك تحديد customer_id عميل وlocation جغرافي (LocationInfo) وbenchmarks_source (إما industry_vertical_id أو في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث، all_advertisers ضمن نطاق category_filter) وproduct_filter. ويمكنك اختيار:

  • يُرجى تقديم date_range (في حال حذفها، يتم عرض البيانات للربع الأخير الذي تتوفّر فيه البيانات).
  • يمكنك تجميع المقاييس باستخدام breakdown_definition.
  • حدِّد رمز عملة مكوّنًا من ثلاثة أحرف وفقًا لمعيار ISO 4217 currency_code (في حال حذفه، يتم ضبط المقاييس النقدية، مثل التكلفة لكل ألف ظهور والتكلفة، تلقائيًا على USD).
  • حدِّد اسم customer_benchmarks_group من تحديد المستخدم للعميل الذي يتم التخطيط له.
  • يمكنك طلب ميزات إضافية، مثل PERCENTILE_DATA من خلال supplemental_data (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث).

للاطّلاع على التعريفات والمتطلبات الكاملة للمَعلمات، يُرجى الرجوع إلى مستندات مرجع GenerateBenchmarksMetricsRequest.

التقسيمات حسب التاريخ

يمكنك تجميع المقاييس من خلال ضبط breakdown_definition.date_breakdown باستخدام BenchmarksTimeGranularity. عند ضبط date_breakdown، يجب تحديد date_range في GenerateBenchmarksMetricsRequest ويجب أن يتوافق مع حدود الدقة المحدّدة:

  • ‫WEEK: لتجميع المقاييس حسب الأسبوع يجب أن يبدأ date_range في يوم أحد وينتهي في يوم سبت (يُرجى العِلم أنّ هذا يختلف عن معيار ISO 8601).
  • ‫MONTH: لتجميع المقاييس حسب الشهر يجب أن يبدأ "date_range" في اليوم الأول من الشهر وينتهي في اليوم الأخير من الشهر.
  • ‫QUARTER: لتجميع المقاييس حسب ربع السنة التقويمية يجب أن تبدأ الفترة الزمنية date_range في اليوم الأول من ربع السنة وتنتهي في اليوم الأخير من ربع السنة.

مقاييس الردود

تعرض الدالة GenerateBenchmarksMetricsResponse ما يلي:

  • ‫customer_metrics (من النوع CustomerMetrics في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث، ومن النوع Metrics الذي يحتوي على average_rate_metrics فقط في الإصدار 24 والإصدارات الأقدم): مقاييس تمثّل أداء الإعلانات على YouTube للعميل، بما في ذلك:
    • average_rate_metrics: مقاييس متوسط الأسعار للعميل
    • ‫share_metrics (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث): مقاييس الحضور النسبي في السوق (share_of_voice وshare_of_spend). تتم تعبئتها فقط عندما يختار benchmarks_source all_advertisers = true (مع ضبط category_filter) ويندرج date_range ضمن supported_dates_for_all_metrics.
    • aggregate_metrics (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث): إجمالي البيانات المجمّعة للعميل (مثل cost وimpressions وclicks وvideo_trueview_views).
    • percentile_metrics (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث): فئات الشرائح المئوية للمركز التنافسي على مستوى السمات الرئيسية.
  • average_benchmarks_metrics: مقاييس المعدّلات المجمّعة (RateMetrics) في مصدر مقياس الأداء المحدّد
  • breakdown_metrics: قائمة بالمقاييس مقسّمة حسب التقسيمات المحدّدة في breakdown_definition.

للاطّلاع على مواصفات الحقول الكاملة، يُرجى الرجوع إلى المستندات المرجعية حول GenerateBenchmarksMetricsResponse.

مقاييس النسب المئوية

تمثّل مقاييس المئوية الموقف التنافسي للعميل كفئات مئوية بين المعلِنين الآخرين ضمن التحليل المحدّد النطاق.

المتطلبات الأساسية

لاسترداد مقاييس النسب المئوية، يجب أن يستوفي طلبك المتطلبات التالية:

  1. مصدر مقاييس الأداء: يجب أن يختار "benchmarks_source" "all_advertisers = true".
  2. فلتر الفئة: يجب تقديم السمة category_filter، ويجب أن تحتوي على قيمة واحدة أو أكثر صالحة للسمة category_ids تم استردادها من ListBenchmarksSources.
  3. البيانات التكميلية: يجب إضافة PERCENTILE_DATA إلى الحقل supplemental_data في GenerateBenchmarksMetricsRequest.

فئات النسب المئوية

يتم تصنيف أداء العميل ضمن إحدى قيم التعداد BenchmarksCustomerPercentileTier التالية:

  • ‫DEVELOPING: أقل من الشريحة المئوية العاشرة ([0%, 10%))
  • ‫ENTRY_LEVEL: الشريحة المئوية من 10 إلى 25 ([10%, 25%)).
  • ‫EMERGING_PLAYER: الشريحة المئوية من 25 إلى 50 ([25%, 50%)).
  • ‫COMPETITOR: الشريحة المئوية من 50 إلى 75 ([50%, 75%))
  • ‫STRONG_COMPETITOR: الشريحة المئوية من 75 إلى 90 ([75%, 90%))
  • ‫MARKET_LEADER: عند الشريحة المئوية التسعين أو أعلى ([90%, 100%])

مثال على الطلب

يوضّح المثال التالي حمولة طلب REST JSON لإنشاء مقاييس أداء بالمقارنة مع جهات مماثلة مع شرائح مئوية لمستخدم يقارن أداء الإعلانات على YouTube لعميله بأداء المعلنين الآخرين الذين يعرضون إعلانات في فئة /Apparel/Clothing:

{
  "customerId": "1234567890",
  "location": {
    "geoTargetConstant": "geoTargetConstants/2840"
  },
  "benchmarksSource": {
    "allAdvertisers": true
  },
  "categoryFilter": {
    "categoryIds": ["10176"]
  },
  "productFilter": {
    "marketingObjectiveList": {
      "marketingObjectives": ["AWARENESS", "CONSIDERATION"]
    }
  },
  "supplementalData": [
    "PERCENTILE_DATA"
  ]
}

الردّ الذي يتضمّن بيانات النسب المئوية الإضافية المطلوبة:

{
  "customerMetrics": {
    "averageRateMetrics": {
      "averageCpm": 5.42,
      "clickThroughRate": 0.0185
    },
    "shareMetrics": {
      "shareOfVoice": 0.0345,
      "shareOfSpend": 0.0410
    },
    "aggregateMetrics": {
      "cost": 15200.0,
      "impressions": 2800000.0,
      "clicks": 51800.0
    },
    "percentileMetrics": {
      "costPercentileTier": "STRONG_COMPETITOR",
      "impressionsPercentileTier": "STRONG_COMPETITOR",
      "clicksPercentileTier": "MARKET_LEADER",
      "videoTrueviewViewsPercentileTier": "COMPETITOR",
      "viewableImpressionsPercentileTier": "STRONG_COMPETITOR",
      "interactionsPercentileTier": "MARKET_LEADER",
      "engagementsPercentileTier": "COMPETITOR"
    }
  },
  "averageBenchmarksMetrics": {
    "averageRateMetrics": {
      "averageCpm": 6.15,
      "clickThroughRate": 0.0142
    }
  }
}

معالجة الأخطاء

عند طلب BenchmarksService، قد تظهر لك أخطاء خاصة بطلبات البحث عن مقاييس الأداء في BenchmarksError:

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: مجموعة المدخلات المطلوبة معقّدة جدًا ولا يمكن معالجتها. لتقليل تعقيد طلب البحث:
    • اختَر مصدرًا أو فلتر تصفية الفئات أكثر تحديدًا أو دقة.
    • اختصار date_range المطلوب
    • يُرجى تقليل عدد المنتجات في product_filter.
  • NO_METRICS_FOUND (في الإصدار 25 والإصدارات الأحدث): لم يتم العثور على أي مقاييس لمجموعة الإدخالات المطلوبة (على سبيل المثال، فئة متخصّصة في موقع جغرافي ونطاق زمني محدّدَين لم يُطلق فيها أي معلِن حملات). حاوِل تعديل الفئة أو الموقع الجغرافي أو النطاق الزمني أو المنتجات.

للاطّلاع على أفضل الممارسات ومعالجة الأخطاء العامة في واجهة برمجة التطبيقات، يُرجى الرجوع إلى دليل معالجة الأخطاء.

Google Issue Tracker

يمكنك استخدام Issue Tracker من Google لطرح أسئلة حول الدعم أو الإبلاغ عن الأخطاء أو إرسال طلبات الميزات. تتتبّع Google طلباتك وتحدّد أولوياتها وتنشر آخر المعلومات عنها مباشرةً في Issue Tracker. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على إنشاء مشكلة في Google Issue Tracker.

أنشئ مشكلة باستخدام أحد نماذج Issue Tracker التالية:

املأ جميع الحقول في النموذج بمعلومات تفصيلية حتى تتمكّن Google من إعادة إنشاء طلبك وتحديد أولويته. قد تغلق Google البلاغات غير المكتملة وتطلب منك إرسال بلاغ جديد يتضمّن التفاصيل الناقصة.

السابق
إحصاءات صنّاع المحتوى في YouTube