YouTube বেঞ্চমার্ক

BenchmarksService বিজ্ঞাপনদাতা এবং এজেন্সিগুলিকে ইন্ডাস্ট্রি বেঞ্চমার্কের সাথে তাদের YouTube বিজ্ঞাপনের পারফর্ম্যান্স তুলনা করতে দেয়। এই পরিষেবা ব্যবহার করে, আপনি মূল্যায়ন করতে পারেন যে আপনার ক্যাম্পেনগুলি ইন্ডাস্ট্রি ভার্টিকাল বা নির্দিষ্ট প্রোডাক্ট এবং পরিষেবা বিভাগে সমস্ত বিজ্ঞাপনদাতাদের তুলনায় কেমন পারফর্ম করে।

মূল ক্ষমতা

BenchmarksService-এর মাধ্যমে আপনি এগুলি করতে পারবেন:

  • পারফর্ম্যান্সের তুলনা করুন: এগ্রিগেট করা ইন্ডাস্ট্রি গড়ের সাথে গ্রাহকের গড় রেট মেট্রিক (যেমন CPM, CPV, CTR এবং ভিউয়েবিলিটি) মূল্যায়ন করুন।
  • মার্কেট শেয়ার বিশ্লেষণ করা: শেয়ার অফ ভয়েস (আপেক্ষিক ইম্প্রেশন) এবং শেয়ার অফ স্পেন্ডের মাধ্যমে গ্রাহকের আপেক্ষিক মার্কেট উপস্থিতি বোঝা।
  • প্রতিযোগিতামূলক অবস্থান মূল্যায়ন করা: পার্সেন্টাইল মেট্রিক ব্যবহার করে একজন গ্রাহকের প্রতিযোগিতামূলক অবস্থান পরিমাপ করুন যা মূল মাত্রা জুড়ে পারফর্ম্যান্সকে প্রতিযোগিতামূলক স্তরে শ্রেণীবদ্ধ করে (যেমন মার্কেট লিডার বা প্রতিযোগী)।
  • সময় অনুযায়ী ভাগ করা: সাপ্তাহিক, মাসিক বা ত্রৈমাসিক টাইম গ্র্যানুলারিটি অনুযায়ী বেঞ্চমার্ক মেট্রিক গ্রুপ করা।
  • কাজ করে এমন বেঞ্চমার্ক ডাইমেনশন খুঁজে দেখুন: উপলভ্য তারিখের রেঞ্জ, জিওগ্রাফিক লোকেশন, বিজ্ঞাপন প্রোডাক্ট এবং বেঞ্চমার্ক সোর্স (ইন্ডাস্ট্রি ভার্টিকাল বা প্রোডাক্ট ও পরিষেবার বিভাগ) কোয়েরি করুন।

খুঁজে পাওয়ার পদ্ধতি

বেঞ্চমার্ক মেট্রিক তৈরি করার আগে, আপনার অনুরোধের জন্য সঠিক প্যারামিটার এবং স্কোপিং মানদণ্ড খুঁজে পেতে ডিসকভারি পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

উপলভ্য তারিখের তালিকা তৈরি করুন

ListBenchmarksAvailableDates পদ্ধতিটি ঐতিহাসিক তারিখের রেঞ্জ প্রদান করে যা ListBenchmarksAvailableDatesResponse-এ বেঞ্চমার্ক ডেটা সমর্থন করে।

উত্তরে দুটি আলাদা তারিখের রেঞ্জ দেওয়া হয়েছে:

  • supported_dates: সামগ্রিক তারিখের রেঞ্জ যেখানে বেঞ্চমার্ক মেট্রিক কাজ করে (ইনক্লুসিভ)। বেঞ্চমার্ক অনুরোধ এই রেঞ্জের মধ্যে তারিখ কোয়েরি করতে পারে।
  • supported_dates_for_all_metrics (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে): supported_dates-এর একটি সাবসেট যা বেঞ্চমার্ক মেট্রিক্সের সম্পূর্ণ সেটকে সমর্থন করে। নির্দিষ্ট কিছু মেট্রিক—বিশেষ করে গ্রাহক শেয়ার মেট্রিক (share_of_voice এবং share_of_spend) এবং বেঞ্চমার্ক সোর্সের গড় রেট মেট্রিক—সীমিত ডেটা উপলভ্যতার কারণে শুধুমাত্র এই তারিখের রেঞ্জের মধ্যে উপলভ্য। অনুরোধ করা date_range সম্পূর্ণভাবে supported_dates_for_all_metrics-এর মধ্যে না পড়লে, এইসব মেট্রিক উত্তর থেকে বাদ দেওয়া হয়।

লোকেশন তালিকাভুক্ত করুন

ListBenchmarksLocations পদ্ধতিটি ভৌগোলিক লোকেশনের (যেমন দেশ) তালিকা ফেরত দেয় যা বেঞ্চমার্ক ডেটা সমর্থন করে।

উত্তরে প্রতিটি BenchmarksLocation-এ এগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে:

  • location_name: ইংরেজিতে লোকেশনের অনন্য নাম (যেমন, "United States")।
  • location_type: Google Ads API-তে target_type-এর সাথে সম্পর্কিত লোকেশনের ধরন (যেমন, "Country")।
  • location_info: একটি LocationInfo অবজেক্ট যাতে ভৌগোলিক টার্গেট কনস্ট্যান্ট (যেমন geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840") থাকে।

প্রোডাক্টের তালিকা তৈরি করো

ListBenchmarksProducts পদ্ধতিটি বেঞ্চমার্কিংয়ের জন্য উপলভ্য প্রোডাক্ট এবং মার্কেটিংয়ের উদ্দেশ্যের তালিকা ফেরত পাঠায়।

প্রতিটি BenchmarksProductMetadata এন্ট্রিতে এগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে:

  • product_name: সহজে ব্যবহার করার প্রোডাক্টের নাম।
  • product_code: প্রোডাক্টের জন্য অনন্য শনাক্তকারী স্ট্রিং, যা ProductFilter তৈরি করার সময় ব্যবহার করা হয়।
  • marketing_objective: সংশ্লিষ্ট মার্কেটিংয়ের উদ্দেশ্য (BenchmarksMarketingObjective):
    • AWARENESS: ব্র্যান্ড বা প্রোডাক্ট সম্পর্কে সচেতনতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা ক্যাম্পেন।
    • CONSIDERATION: সম্ভাব্য গ্রাহকদের ব্র্যান্ড বা প্রোডাক্ট বিবেচনা করতে উৎসাহিত করার জন্য ডিজাইন করা ক্যাম্পেন।
    • ACTION: নির্দিষ্ট কনভার্সন অ্যাকশন ড্রাইভ করার জন্য ডিজাইন করা ক্যাম্পেন।

বেঞ্চমার্ক সোর্সের তালিকা তৈরি করো

ListBenchmarksSources পদ্ধতি উপলভ্য বেঞ্চমার্ক সোর্স ফিরিয়ে আনে। BenchmarksSourceType ব্যবহার করে ফিরিয়ে আনার জন্য সোর্সের ধরন উল্লেখ করুন:

  • INDUSTRY_VERTICAL: ইন্ডাস্ট্রি সেগমেন্টের শ্রেণীবিভাগ (যেমন, "Technology" বা "Finance")।
  • CATEGORY (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে): প্রোডাক্ট ও পরিষেবার বিভাগ (যেমন, "/Apparel/Clothing")। সব বিজ্ঞাপনদাতার সাথে তুলনা করার সময় বেঞ্চমার্কিংয়ের স্কোপ নির্ধারণ করতে বিভাগগুলি ফিল্টার হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

রেসপন্স BenchmarksSourceMetadata অবজেক্টের একটি তালিকা ফেরত দেয়, যার মধ্যে এগুলির মধ্যে যেকোনও একটি থাকে:

  • IndustryVerticalInfo: এতে industry_vertical_name, industry_vertical_id এবং parent_industry_vertical_id (প্রযোজ্য হলে) থাকে।
  • CategoryInfo (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে): এতে category_name, category_id এবং category_path (সম্পূর্ণ বিভাগের হায়ারার্কি) থাকে।

বেঞ্চমার্ক মেট্রিক জেনারেট করুন

কোনও গ্রাহকের YouTube বিজ্ঞাপন মেট্রিককে ইন্ডাস্ট্রি বেঞ্চমার্কের সাথে তুলনা করতে GenerateBenchmarksMetrics কল করুন।

অনুরোধের প্যারামিটার

GenerateBenchmarksMetricsRequest বিশ্লেষণের সুযোগ দেয়। কমপক্ষে, আপনাকে অবশ্যই একটি ক্লায়েন্ট customer_id, ভৌগোলিক location (LocationInfo), একটি benchmarks_source (একটি industry_vertical_id বা, v25 এবং পরবর্তীতে, all_advertisers দ্বারা স্কোপ করা category_filter), এবং একটি product_filter নির্দিষ্ট করতে হবে। আপনি চাইলে:

  • date_range প্রদান করুন (বাদ দেওয়া হলে, উপলভ্য ডেটা সহ সবচেয়ে সাম্প্রতিক ত্রৈমাসিকের জন্য ডেটা ফেরত দেওয়া হয়)।
  • breakdown_definition-এর সাথে মেট্রিক গ্রুপ করুন।
  • তিন-অক্ষরের ISO 4217 currency_code উল্লেখ করুন (বাদ দেওয়া হলে, CPM এবং খরচের মতো আর্থিক মেট্রিক ডিফল্ট হিসেবে USD-এ সেট করা হয়)।
  • যে গ্রাহকের জন্য পরিকল্পনা করা হচ্ছে তার জন্য ব্যবহারকারীর দ্বারা নির্ধারিত customer_benchmarks_group নাম উল্লেখ করুন।
  • supplemental_data-এর মাধ্যমে PERCENTILE_DATA-এর মতো অতিরিক্ত ফিচারের অনুরোধ করুন (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে)।

প্যারামিটারের সম্পূর্ণ সংজ্ঞা ও প্রয়োজনীয়তা জানতে, GenerateBenchmarksMetricsRequest রেফারেন্স ডকুমেন্টেশন দেখুন।

তারিখের ব্রেকডাউন

BenchmarksTimeGranularity ব্যবহার করে breakdown_definition.date_breakdown সেট করার মাধ্যমে আপনি মেট্রিক গ্রুপ করতে পারবেন। date_breakdown সেট করা হলে, date_range-এ GenerateBenchmarksMetricsRequest প্রয়োজন এবং বেছে নেওয়া গ্র্যানুলারিটির সীমার সাথে অবশ্যই অ্যালাইন করতে হবে:

  • WEEK: সপ্তাহ অনুযায়ী মেট্রিক একত্রিত করে। date_range অবশ্যই রবিবার শুরু হতে হবে এবং শনিবার শেষ হতে হবে (মনে রাখবেন যে এটি ISO 8601 থেকে আলাদা)।
  • MONTH: মাস অনুযায়ী মেট্রিক অ্যাগ্রিগেট করে। date_range অবশ্যই মাসের প্রথম দিনে শুরু হতে হবে এবং মাসের শেষ দিনে শেষ হতে হবে।
  • QUARTER: ক্যালেন্ডার কোয়ার্টার অনুযায়ী মেট্রিক একত্রিত করে। date_range অবশ্যই কোয়ার্টারের প্রথম দিনে শুরু হতে হবে এবং কোয়ার্টারের শেষ দিনে শেষ হতে হবে।

প্রতিক্রিয়া মেট্রিক

GenerateBenchmarksMetricsResponse ফেরত:

  • customer_metrics (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে CustomerMetrics ধরনের; v24 এবং তার আগের ভার্সনে Metrics ধরনের, যাতে শুধু average_rate_metrics আছে): গ্রাহকের YouTube বিজ্ঞাপনের পারফর্ম্যান্স দেখানো মেট্রিক, যার মধ্যে রয়েছে:
    • average_rate_metrics: গ্রাহকের জন্য গড় রেট মেট্রিক।
    • share_metrics (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে): তুলনামূলক মার্কেট উপস্থিতি মেট্রিক (share_of_voice এবং share_of_spend)। শুধুমাত্র তখনই পপুলেট করা হয় যখন benchmarks_source all_advertisers = true (category_filter সেট করা আছে) বেছে নেয় এবং date_range supported_dates_for_all_metrics-এর মধ্যে পড়ে।
    • aggregate_metrics (v25 এবং পরবর্তী ভার্সনে): গ্রাহকের জন্য এগ্রিগেট করা মোট সংখ্যা (যেমন cost, impressions, clicks এবং video_trueview_views)।
    • percentile_metrics (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে): মূল ডাইমেনশন জুড়ে প্রতিযোগিতামূলক স্ট্যান্ডিং পার্সেন্টাইল টিয়ার।
  • average_benchmarks_metrics: বেছে নেওয়া বেঞ্চমার্ক সোর্স জুড়ে মোট রেট মেট্রিক (RateMetrics)।
  • breakdown_metrics: breakdown_definition-এ উল্লেখ করা ব্রেকডাউন অনুযায়ী বিভক্ত করা মেট্রিকের তালিকা।

সম্পূর্ণ ফিল্ড স্পেসিফিকেশনের জন্য, GenerateBenchmarksMetricsResponse রেফারেন্স ডকুমেন্টেশন দেখুন।

পার্সেন্টাইল মেট্রিক

পার্সেন্টাইল মেট্রিক, স্কোপড বিশ্লেষণের মধ্যে অন্যান্য বিজ্ঞাপনদাতাদের মধ্যে পার্সেন্টাইল টিয়ার হিসেবে গ্রাহকের প্রতিযোগিতামূলক অবস্থানকে দেখায়।

পূর্বশর্ত

পার্সেন্টাইল মেট্রিক ফিরিয়ে আনতে, আপনার অনুরোধকে নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে হবে:

  1. বেঞ্চমার্ক সোর্স: benchmarks_source অবশ্যই all_advertisers = true বেছে নিতে হবে।
  2. বিভাগ ফিল্টার: category_filter অবশ্যই প্রদান করতে হবে, যাতে ListBenchmarksSources থেকে পাওয়া এক বা একাধিক সঠিক category_ids থাকে।
  3. সাপ্লিমেন্টাল ডেটা: আপনাকে অবশ্যই GenerateBenchmarksMetricsRequest-এর supplemental_data ফিল্ডে PERCENTILE_DATA যোগ করতে হবে।

পার্সেন্টাইল টিয়ার

গ্রাহকের পারফর্ম্যান্স নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটিতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় BenchmarksCustomerPercentileTier enum মান:

  • DEVELOPING: ১০ম পার্সেন্টাইলের ([0%, 10%)) নিচে।
  • ENTRY_LEVEL: ১০ম থেকে ২৫তম পার্সেন্টাইল ([10%, 25%))।
  • EMERGING_PLAYER: ২৫তম থেকে ৫০তম পার্সেন্টাইল ([25%, 50%))।
  • COMPETITOR: ৫০তম থেকে ৭৫তম পার্সেন্টাইল ([50%, 75%))।
  • STRONG_COMPETITOR: ৭৫তম থেকে ৯০তম পার্সেন্টাইল ([75%, 90%))।
  • MARKET_LEADER: ৯০তম পার্সেন্টাইল ([90%, 100%]) বা তার বেশি।

অনুরোধের উদাহরণ

নিম্নলিখিত উদাহরণে REST JSON অনুরোধের পেলোড দেখানো হয়েছে যা /Apparel/Clothing বিভাগে বিজ্ঞাপন দেখানো অন্যান্য বিজ্ঞাপনদাতার সাথে গ্রাহকের YouTube বিজ্ঞাপনের পারফর্ম্যান্স তুলনা করার জন্য পার্সেন্টাইল টিয়ার সহ বেঞ্চমার্ক মেট্রিক তৈরি করে:

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

অনুরোধ করা অতিরিক্ত পার্সেন্টাইল ডেটা সহ উত্তর:

{
  "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
    }
  }
}

সমস্যা ম্যানেজ করা

BenchmarksService কল করার সময়, আপনি BenchmarksError-এ বেঞ্চমার্ক কোয়েরি সংক্রান্ত নির্দিষ্ট সমস্যার সম্মুখীন হতে পারেন:

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: অনুরোধ করা ইনপুটের কম্বিনেশন প্রসেস করার পক্ষে অত্যন্ত জটিল। কোয়েরির জটিলতা কমাতে:
    • আরও নির্দিষ্ট বা গ্র্যানুলার বেঞ্চমার্ক সোর্স বা বিভাগ ফিল্টার বেছে নিন।
    • অনুরোধ করা date_range ছোট করুন।
    • product_filter-এ প্রোডাক্টের সংখ্যা কমান।
  • NO_METRICS_FOUND (v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে): ইনপুটের অনুরোধ করা কম্বিনেশনের জন্য কোনও মেট্রিক পাওয়া যায়নি (যেমন, নির্দিষ্ট লোকেশন এবং তারিখের রেঞ্জে একটি বিশেষ বিভাগ যেখানে কোনও বিজ্ঞাপনদাতা ক্যাম্পেন চালাননি)। বিভাগ, লোকেশন, তারিখের রেঞ্জ বা প্রোডাক্ট অ্যাডজাস্ট করে দেখুন।

সাধারণ API সংক্রান্ত সমস্যা সমাধান ও পেশাদার পদ্ধতির জন্য, সমস্যা সমাধান সংক্রান্ত নির্দেশিকা দেখুন।

Google সমস্যা ট্র্যাকার

সহায়তা সংক্রান্ত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে, বাগ রিপোর্ট করতে বা ফিচার রিকোয়েস্ট জমা দিতে Google Issue Tracker ব্যবহার করুন। Google আপনার অনুরোধ ট্র্যাক করে, অগ্রাধিকার দেয় এবং আপডেট পোস্ট করে সরাসরি Issue Tracker-এ। আরও তথ্যের জন্য, Google Issue Tracker-এ সমস্যা তৈরি করুন দেখুন।

নিম্নলিখিত Issue Tracker টেমপ্লেটগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করে সমস্যা তৈরি করুন:

টেমপ্লেটের সব ফিল্ডে বিস্তারিত তথ্য লিখুন যাতে Google আপনার অনুরোধ পুনরায় তৈরি করতে ও অগ্রাধিকার দিতে পারে। Google অসম্পূর্ণ রিপোর্ট বন্ধ করে দিতে পারে এবং বাদ পড়ে যাওয়া বিবরণ সহ নতুন সমস্যা জমা দিতে বলতে পারে।

পূর্ববর্তী
YouTube ক্রিয়েটর ইনসাইট