Benchmarks YouTube

BenchmarksService permet aux annonceurs et aux agences de comparer les performances de leurs annonces YouTube aux benchmarks du secteur. Ce service vous permet d'évaluer les performances de vos campagnes par rapport aux secteurs d'activité ou à l'ensemble des annonceurs dans des catégories de produits et de services spécifiques.

Capacités clés

Avec BenchmarksService, vous pouvez :

  • Comparer les performances : évaluez les métriques de taux moyen d'un client (comme le CPM, le CPV, le CTR et la visibilité) par rapport aux moyennes agrégées du secteur.
  • Analyser la part de marché : comprenez la présence relative d'un client sur le marché grâce à la part de voix (impressions relatives) et à la part des dépenses.
  • Évaluer la position concurrentielle : mesurez la position concurrentielle d'un client à l'aide de métriques de centile qui classent les performances dans des dimensions clés en niveaux concurrentiels (par exemple, Leader du marché ou Concurrent).
  • Segmenter par période : regroupez les métriques de benchmark par précision temporelle hebdomadaire, mensuelle ou trimestrielle.
  • Découvrez les dimensions de benchmark compatibles : interrogez les plages de dates, les emplacements géographiques, les produits publicitaires et les sources de benchmark (secteurs d'activité ou catégories de produits et services) disponibles.

Méthodes de découverte

Avant de générer des métriques de benchmark, utilisez les méthodes de découverte pour récupérer les paramètres et les critères de champ d'application valides pour vos requêtes.

Lister les dates disponibles

La méthode ListBenchmarksAvailableDates renvoie les plages de dates de l'historique qui acceptent les données de benchmark dans un ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

La réponse fournit deux plages de dates distinctes :

  • supported_dates : plage de dates globale pour laquelle les métriques de benchmark sont disponibles (inclusive). Les requêtes de benchmark peuvent interroger des dates comprises dans cette plage.
  • supported_dates_for_all_metrics (dans la version 25 et les versions ultérieures) : un sous-ensemble de supported_dates qui accepte l'ensemble des métriques de benchmark. Certaines métriques (en particulier les métriques de part de clients (share_of_voice et share_of_spend) et les métriques de taux moyen de la source de benchmark) ne sont disponibles que dans cette plage de dates en raison de la disponibilité limitée des données. Ces métriques sont omises de la réponse si la valeur date_range demandée ne se situe pas entièrement dans supported_dates_for_all_metrics.

Répertorier les emplacements

La méthode ListBenchmarksLocations renvoie la liste des emplacements géographiques (tels que les pays) pour lesquels des données de benchmark sont disponibles.

Chaque BenchmarksLocation de la réponse inclut les éléments suivants :

  • location_name : nom unique de l'emplacement en anglais (par exemple, "United States").
  • location_type : type d'emplacement correspondant à target_type dans l'API Google Ads (par exemple, "Country").
  • location_info : objet LocationInfo contenant la constante de la zone géographique ciblée (par exemple, geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Répertorier les produits

La méthode ListBenchmarksProducts renvoie la liste des produits et des objectifs marketing disponibles pour l'analyse comparative.

Chaque entrée BenchmarksProductMetadata inclut les éléments suivants :

  • product_name : nom du produit convivial.
  • product_code : chaîne d'identifiant unique du produit, utilisée lors de la construction d'un ProductFilter.
  • marketing_objective : objectif marketing associé (BenchmarksMarketingObjective) :
    • AWARENESS : campagnes conçues pour accroître la notoriété d'une marque ou d'un produit.
    • CONSIDERATION : campagnes conçues pour encourager les clients potentiels à envisager la marque ou les produits.
    • ACTION : campagnes conçues pour générer une action de conversion spécifique.

Lister les sources de benchmarks

La méthode ListBenchmarksSources récupère les sources de benchmark disponibles. Spécifiez les types de sources à récupérer à l'aide de BenchmarksSourceType :

  • INDUSTRY_VERTICAL : classifications des segments d'activité (par exemple, "Technology" ou "Finance").
  • CATEGORY (dans la version 25 et les versions ultérieures) : catégories de produits et de services (par exemple, "/Apparel/Clothing"). Les catégories peuvent être utilisées comme filtres pour définir le champ d'application de l'analyse comparative lorsque vous effectuez une comparaison avec tous les annonceurs.

La réponse renvoie une liste d'objets BenchmarksSourceMetadata contenant :

  • IndustryVerticalInfo : contient industry_vertical_name, industry_vertical_id et parent_industry_vertical_id (le cas échéant).
  • CategoryInfo (dans la version 25 et les versions ultérieures) : contient category_name, category_id et category_path (la hiérarchie complète des catégories).

Générer des métriques de benchmark

Appelez GenerateBenchmarksMetrics pour comparer les métriques des annonces YouTube d'un client aux benchmarks du secteur.

Paramètres de requête

Un GenerateBenchmarksMetricsRequest définit le champ d'application de l'analyse. Vous devez au minimum spécifier un customer_id client, un location géographique (LocationInfo), un benchmarks_source (un industry_vertical_id ou, dans la version 25 et les versions ultérieures, un all_advertisers limité par category_filter) et un product_filter. Vous pouvez éventuellement :

  • Indiquez un date_range (si vous omettez ce paramètre, les données sont renvoyées pour le trimestre le plus récent pour lequel des données sont disponibles).
  • Regroupez les métriques avec un breakdown_definition.
  • Spécifiez un code de devise ISO 4217 à trois caractères currency_code (si vous l'omettez, les métriques monétaires telles que le CPM et le coût sont définies par défaut sur USD).
  • Spécifiez un nom customer_benchmarks_group défini par l'utilisateur pour le client pour lequel vous planifiez.
  • Demandez des fonctionnalités supplémentaires telles que PERCENTILE_DATA via supplemental_data (dans la version 25 et ultérieure).

Pour obtenir la liste complète des définitions et des exigences des paramètres, consultez la documentation de référence sur GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Répartitions par date

Vous pouvez regrouper les métriques en définissant breakdown_definition.date_breakdown à l'aide de BenchmarksTimeGranularity. Lorsque date_breakdown est défini, date_range dans GenerateBenchmarksMetricsRequest est obligatoire et doit s'aligner sur les limites de la précision sélectionnée :

  • WEEK : agrège les métriques par semaine. La valeur date_range doit commencer un dimanche et se terminer un samedi (notez que cela diffère de la norme ISO 8601).
  • MONTH : agrège les métriques par mois. La période date_range doit commencer le premier jour du mois et se terminer le dernier jour du mois.
  • QUARTER : agrège les métriques par trimestre civil. La période date_range doit commencer le premier jour du trimestre et se terminer le dernier jour du trimestre.

Métriques de réponse

GenerateBenchmarksMetricsResponse renvoie :

  • customer_metrics (de type CustomerMetrics dans la version 25 et les versions ultérieures ; de type Metrics contenant uniquement average_rate_metrics dans la version 24 et les versions antérieures) : métriques représentant les performances des annonces YouTube d'un client, y compris :
    • average_rate_metrics : métriques de taux moyen pour le client.
    • share_metrics (dans la v25 et les versions ultérieures) : métriques de présence relative sur le marché (share_of_voice et share_of_spend). Renseigné uniquement lorsque benchmarks_source sélectionne all_advertisers = true (avec category_filter défini) et que date_range est compris dans supported_dates_for_all_metrics.
    • aggregate_metrics (dans la version 25 et les versions ultérieures) : totaux agrégés pour le client (par exemple, cost, impressions, clicks et video_trueview_views).
    • percentile_metrics (dans la v25 et les versions ultérieures) : Niveaux de centile de positionnement concurrentiel pour les dimensions clés.
  • average_benchmarks_metrics : métriques de taux agrégées (RateMetrics) pour la source de benchmark sélectionnée.
  • breakdown_metrics : liste de métriques segmentées par les répartitions définies dans breakdown_definition.

Pour obtenir les spécifications complètes des champs, consultez la documentation de référence sur GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Métriques de centile

Les métriques de centile représentent la position concurrentielle d'un client sous forme de niveaux de centile parmi les autres annonceurs de l'analyse concernée.

Prérequis

Pour récupérer des métriques de centile, votre requête doit répondre aux exigences suivantes :

  1. Source des benchmarks : benchmarks_source doit sélectionner all_advertisers = true.
  2. Filtre par catégorie : vous devez fournir category_filter, qui contient un ou plusieurs category_ids valides récupérés à partir de ListBenchmarksSources.
  3. Données supplémentaires : vous devez ajouter PERCENTILE_DATA au champ supplemental_data dans GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Niveaux de centile

Les performances d'un client sont classées dans l'une des valeurs d'énumération BenchmarksCustomerPercentileTier suivantes :

  • DEVELOPING : inférieur au 10e centile ([0%, 10%)).
  • ENTRY_LEVEL : du 10e au 25e centile ([10%, 25%)).
  • EMERGING_PLAYER : du 25e au 50e centile ([25%, 50%)).
  • COMPETITOR : du 50e au 75e centile ([50%, 75%)).
  • STRONG_COMPETITOR : 75e au 90e centile ([75%, 90%)).
  • MARKET_LEADER : au 90e centile ou au-dessus ([90%, 100%]).

Exemple de requête

L'exemple suivant illustre une charge utile de requête REST JSON permettant de générer des métriques de benchmark avec des niveaux de centile pour un utilisateur comparant les performances des annonces YouTube de son client à celles d'autres annonceurs diffusant des annonces dans la catégorie /Apparel/Clothing :

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

La réponse inclut les données de centile supplémentaires demandées :

{
  "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
    }
  }
}

Gestion des exceptions

Lorsque vous appelez BenchmarksService, vous pouvez rencontrer des erreurs spécifiques aux requêtes de benchmarks dans BenchmarksError :

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED : la combinaison des entrées demandées est trop complexe à traiter. Pour réduire la complexité des requêtes :
    • Sélectionnez une source de benchmark ou un filtre de catégorie plus spécifique ou précis.
    • Raccourcissez le date_range demandé.
    • Réduisez le nombre de produits dans product_filter.
  • NO_METRICS_FOUND (dans la v25 et les versions ultérieures) : aucune métrique n'a été trouvée pour la combinaison d'entrées demandée (par exemple, une catégorie de niche dans un lieu et une plage de dates spécifiques où aucun annonceur n'a diffusé de campagnes). Essayez de modifier la catégorie, la zone géographique, la période ou les produits.

Pour en savoir plus sur la gestion des erreurs d'API et les bonnes pratiques, consultez le guide de gestion des erreurs.

Issue Tracker Google

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