Mit dem BenchmarksService können Werbetreibende und Agenturen die Anzeigenleistung ihrer YouTube-Anzeigen mit Branchenbenchmarks vergleichen.
Mit diesem Dienst können Sie die Leistung Ihrer Kampagnen im Vergleich zu Branchen oder allen Werbetreibenden in bestimmten Produkt- und Dienstleistungskategorien bewerten.
Hauptmerkmale
Mit der BenchmarksService haben Sie folgende Möglichkeiten:
- Leistung vergleichen: Vergleichen Sie die durchschnittlichen Ratenmesswerte eines Kunden (z. B. CPM, CPV, CTR und Sichtbarkeit) mit aggregierten Branchendurchschnittswerten.
- Marktanteil analysieren: Die relative Marktpräsenz eines Kunden anhand von Share of Voice (relative Impressionen) und Share of Spend nachvollziehen.
- Wettbewerbsposition bewerten: Die Wettbewerbsposition eines Kunden wird anhand von Prozentrangmesswerten gemessen, mit denen die Leistung in wichtigen Dimensionen in Wettbewerbsstufen (z. B. Marktführer oder Mitbewerber) eingeteilt wird.
- Nach Zeitraum segmentieren: Benchmark-Messwerte nach wöchentlicher, monatlicher oder vierteljährlicher Zeitgranularität gruppieren.
- Unterstützte Benchmark-Dimensionen ermitteln: Fragen Sie verfügbare Zeiträume, geografische Standorte, Werbeprodukte und Benchmark-Quellen (Branchen oder Produkt- und Dienstleistungskategorien) ab.
Erkennungsmethoden
Bevor Sie Benchmark-Messwerte generieren, sollten Sie die Ermittlungsmethoden verwenden, um die gültigen Parameter und Bereichskriterien für Ihre Anfragen abzurufen.
Verfügbare Termine auflisten
Die Methode ListBenchmarksAvailableDates gibt die Verlaufszeiträume zurück, die Benchmarking-Daten in einem ListBenchmarksAvailableDatesResponse unterstützen.
Die Antwort enthält zwei unterschiedliche Zeiträume:
supported_dates: Der gesamte Zeitraum, in dem Benchmarkmesswerte unterstützt werden (einschließlich). In Benchmarkanfragen können Daten innerhalb dieses Zeitraums abgefragt werden.supported_dates_for_all_metrics: Eine Teilmenge vonsupported_dates, die alle Benchmarkmesswerte unterstützt. Bestimmte Messwerte, insbesondere Messwerte für den Kundenanteil (share_of_voiceundshare_of_spend) sowie Messwerte für die durchschnittliche Rate der Benchmark-Quelle, sind aufgrund der eingeschränkten Datenverfügbarkeit nur in diesem Zeitraum verfügbar. Diese Messwerte werden aus der Antwort ausgelassen, wenn der angefordertedate_rangenicht vollständig insupported_dates_for_all_metricsenthalten ist.
Standorte auflisten
Die Methode ListBenchmarksLocations gibt die Liste der geografischen Standorte (z. B. Länder) zurück, die Benchmarkdaten unterstützen.
Jedes BenchmarksLocation in der Antwort enthält:
location_name: Der eindeutige Standortname auf Englisch (z. B."United States").location_type: Der Standorttyp, der demtarget_typein der Google Ads API entspricht (z. B."Country").location_info: EinLocationInfo-Objekt mit der geografischen Zielkonstante (z. B.geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").
Produkte auflisten
Die Methode ListBenchmarksProducts gibt die Liste der Produkte und Marketingziele zurück, die für Benchmarking verfügbar sind.
Jeder BenchmarksProductMetadata-Eintrag enthält:
product_name: Der nutzerfreundliche Produktname.product_code: Der eindeutige Kennungsstring für das Produkt, der beim Erstellen einesProductFilterverwendet wird.marketing_objective: Das zugehörige Marketingziel (BenchmarksMarketingObjective):AWARENESS: Kampagnen, mit denen die Bekanntheit einer Marke oder eines Produkts gesteigert werden soll.CONSIDERATION: Kampagnen, mit denen potenzielle Kunden dazu angeregt werden sollen, die Marke oder die Produkte in Betracht zu ziehen.ACTION: Kampagnen, die darauf ausgelegt sind, eine bestimmte Conversion-Aktion zu fördern.
Benchmark-Quellen auflisten
Mit der Methode ListBenchmarksSources werden verfügbare Benchmark-Quellen abgerufen. Geben Sie die Quelltypen an, die mit BenchmarksSourceType abgerufen werden sollen:
INDUSTRY_VERTICAL: Klassifizierungen von Branchensegmenten (z. B. „Technologie“ oder „Finanzwesen“).CATEGORY: Produkt- und Dienstleistungskategorien (z. B. /Bekleidung/Kleidung). Kategorien können als Filter verwendet werden, um Benchmarking-Vergleiche mit allen Werbetreibenden einzugrenzen.
Die Antwort gibt eine Liste von BenchmarksSourceMetadata-Objekten zurück, die Folgendes enthalten:
IndustryVerticalInfo: Enthältindustry_vertical_name,industry_vertical_idundparent_industry_vertical_id(falls zutreffend).CategoryInfo: Enthältcategory_name,category_idundcategory_path(die vollständige Kategoriehierarchie).
Benchmark-Messwerte generieren
Rufen Sie GenerateBenchmarksMetrics auf, um die YouTube-Anzeigenmesswerte eines Kunden mit Branchen-Benchmarks zu vergleichen.
Anfrageparameter
Mit GenerateBenchmarksMetricsRequest-Bereichen wird die Analyse eingegrenzt. Sie müssen mindestens einen Client customer_id, eine geografische Einheit location, eine benchmarks_source (z. B. eine bestimmte Branche oder alle Werbetreibenden, die durch category_filter abgedeckt werden) und eine product_filter angeben. Optional können Sie einen date_range angeben, Messwerte mit einem breakdown_definition gruppieren, einen currency_code angeben oder zusätzliche Funktionen wie PERCENTILE_DATA über supplemental_data anfordern.
Vollständige Parameterdefinitionen und Anforderungen finden Sie in der GenerateBenchmarksMetricsRequest-Referenzdokumentation.
Datumsaufschlüsselungen
Sie können Messwerte gruppieren, indem Sie breakdown_definition.date_breakdown mit BenchmarksTimeGranularity festlegen:
WEEK: Aggregiert Messwerte nach Woche. Diedate_rangemuss an einem Sonntag beginnen und an einem Samstag enden. Dies unterscheidet sich von ISO 8601.MONTH: Aggregiert Messwerte nach Monat. Derdate_rangemuss am ersten Tag des Monats beginnen und am letzten Tag des Monats enden.QUARTER: Aggregiert Messwerte nach Kalenderquartal. Derdate_rangemuss am ersten Tag des Quartals beginnen und am letzten Tag des Quartals enden.
Antwortmesswerte
Die GenerateBenchmarksMetricsResponse gibt Folgendes zurück:
customer_metrics: Messwerte zur Anzeigenleistung eines Kunden auf YouTube, darunteraverage_rate_metrics,share_metrics,aggregate_metricsundpercentile_metrics.average_benchmarks_metrics: Zusammengefasste Ratenmesswerte (RateMetrics) für die ausgewählte Benchmark-Quelle.breakdown_metrics: Eine Liste von Messwerten, die nach den inbreakdown_definitiondefinierten Aufschlüsselungen segmentiert sind.
Vollständige Feldspezifikationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu GenerateBenchmarksMetricsResponse.
Perzentilmesswerte
Prozentrang-Messwerte geben die Wettbewerbsposition eines Kunden als Prozentrang unter anderen Werbetreibenden in der Analyse an.
Vorbereitung
Damit Sie Perzentilmesswerte abrufen können, muss Ihre Anfrage die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Benchmark-Quelle:
benchmarks_sourcemussall_advertisers = trueausgewählt sein. - Kategoriefilter:
category_filtermuss angegeben werden und mindestens ein gültigescategory_idsausListBenchmarksSourcesenthalten. - Zusätzliche Daten: Sie müssen
PERCENTILE_DATAdem Feldsupplemental_datainGenerateBenchmarksMetricsRequesthinzufügen.
Perzentilbereiche
Die Leistung eines Kunden wird in einen der BenchmarksCustomerPercentileTier-Enum-Werte eingeteilt (von DEVELOPING für die unteren Stufen bis MARKET_LEADER für Werbetreibende mit der besten Leistung). Eine Beschreibung der einzelnen Stufen und ihrer Perzentilgrenzen finden Sie in der BenchmarksCustomerPercentileTier-Referenzdokumentation.
Beispielanfrage
Das folgende Beispiel zeigt die Nutzlast einer REST-JSON-Anfrage zum Generieren von Benchmark-Messwerten mit Perzentilbereichen für einen Nutzer, der die Leistung der YouTube-Anzeigen seines Kunden mit der Leistung anderer Werbetreibender vergleicht, die Anzeigen in der Kategorie „Bekleidung“ schalten:
{
"customer_id": "1234567890",
"location": {
"geo_target_constant": "geoTargetConstants/2840"
},
"benchmarks_source": {
"all_advertisers": true
},
"category_filter": {
"category_ids": ["10176"]
},
"product_filter": {
"marketing_objective_list": {
"marketing_objectives": ["AWARENESS", "CONSIDERATION"]
}
},
"supplemental_data": [
"PERCENTILE_DATA"
]
}
Die Antwort mit den angeforderten zusätzlichen Perzentildaten:
{
"customer_metrics": {
"average_rate_metrics": {
"average_cpm": 5.42,
"click_through_rate": 0.0185
},
"share_metrics": {
"share_of_voice": 0.0345,
"share_of_spend": 0.0410
},
"aggregate_metrics": {
"cost": 15200.0,
"impressions": 2800000.0,
"clicks": 51800.0
},
"percentile_metrics": {
"cost_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
"impressions_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
"clicks_percentile_tier": "MARKET_LEADER",
"video_trueview_views_percentile_tier": "COMPETITOR",
"viewable_impressions_percentile_tier": "STRONG_COMPETITOR",
"interactions_percentile_tier": "MARKET_LEADER",
"engagements_percentile_tier": "COMPETITOR"
}
},
"average_benchmarks_metrics": {
"average_rate_metrics": {
"average_cpm": 6.15,
"click_through_rate": 0.0142
}
}
}
Fehlerbehandlung
Beim Aufrufen der BenchmarksService können Fehler auftreten, die speziell für Benchmark-Abfragen in BenchmarksError gelten:
MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: Die Kombination der angeforderten Eingaben ist zu komplex für die Verarbeitung. So verringern Sie die Komplexität von Abfragen:- Wählen Sie eine spezifischere oder detailliertere Benchmark-Quelle oder einen spezifischeren oder detaillierteren Kategoriefilter aus.
- Kürze die angeforderte
date_range. - Reduzieren Sie die Anzahl der Produkte in
product_filter.
NO_METRICS_FOUND: Für die angeforderte Kombination von Eingaben wurden keine Messwerte gefunden, z. B. für eine Nischenkategorie an einem bestimmten Ort und in einem bestimmten Zeitraum, in dem keine Werbetreibenden Kampagnen geschaltet haben. Versuchen Sie, die Kategorie, den Standort, den Zeitraum oder die Produkte anzupassen.
Allgemeine Informationen zur API-Fehlerbehandlung und Best Practices finden Sie im Leitfaden zur Fehlerbehandlung.