נקודות השוואה ב-YouTube

BenchmarksService מאפשר למפרסמים ולסוכנויות להשוות את ביצועי המודעות שלהם ב-YouTube לנקודות השוואה בתחום. בעזרת השירות הזה, אתם יכולים להעריך את ביצועים ברמת הקמפיין של הקמפיינים שלכם ביחס לענפים או לכל המפרסמים בקטגוריות ספציפיות של מוצרים ושירותים.

יכולות עיקריות

בעזרת BenchmarksService, אתם יכולים:

  • השוואת ביצועים: השוואה בין מדדי השיעור הממוצע של הלקוח (כמו עלות לאלף חשיפות, עלות לצפייה, שיעור קליקים וניראות) לבין הממוצעים המצטברים בתחום.
  • ניתוח נתח השוק: הבנת הנוכחות היחסית של הלקוח בשוק באמצעות SOV (חשיפות יחסיות) ונתח ההוצאות.
  • הערכת המעמד התחרותי: אפשר למדוד את המעמד התחרותי של הלקוח באמצעות מדדי אחוזונים שמסווגים את הביצועים בממדים מרכזיים לרמות תחרותיות (כמו מוביל שוק או מתחרה).
  • פילוח לפי זמן: קיבוץ מדדי ההשוואה לשוק לפי יחידות זמן שבועיות, חודשיות או רבעוניות.
  • לגלות מאפיינים נתמכים של נקודות השוואה: אפשר לשלוח שאילתות לגבי טווחי תאריכים, מיקומים גיאוגרפיים, מוצרי פרסום ומקורות של נקודות השוואה (ענפים או קטגוריות של מוצרים ושירותים).

שיטות גילוי

לפני שיוצרים מדדי השוואה לשוק, צריך להשתמש בשיטות הגילוי כדי לאחזר את הפרמטרים התקינים ואת הקריטריונים להיקף הבקשות.

רשימת התאריכים הזמינים

ה-method‏ ListBenchmarksAvailableDates מחזירה את טווחי התאריכים ההיסטוריים שתומכים בנתוני השוואה לשוק ב-ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

התגובה כוללת שני טווחי תאריכים נפרדים:

  • ‫supported_dates: טווח התאריכים הכולל שבו יש תמיכה במדדי השוואה לשוק (כולל). בבקשות להשוואה לשוק אפשר לשלוח שאילתות לגבי תאריכים בטווח הזה.
  • ‫supported_dates_for_all_metrics (בגרסה 25 ואילך): קבוצת משנה של supported_dates שתומכת בקבוצה המלאה של מדדי ההשוואה לשוק. מדדים מסוימים – במיוחד מדדי נתח הלקוחות (share_of_voice ו-share_of_spend) ומדדי השיעור הממוצע של מקור ההשוואה לשוק – זמינים רק בטווח התאריכים הזה בגלל זמינות נתונים מוגבלת. המדדים האלה לא נכללים בתשובה אם הערך של date_range לא נמצא כולו בטווח של supported_dates_for_all_metrics.

הצגת רשימה של מיקומים

ה-method‏ ListBenchmarksLocations מחזירה את רשימת המיקומים הגיאוגרפיים (כמו מדינות) שתומכים בנתוני השוואה לשוק.

כל BenchmarksLocation בתגובה כולל:

  • ‫location_name: שם המיקום הייחודי באנגלית (לדוגמה, "United States").
  • ‫location_type: סוג המיקום שתואם ל-target_type ב-Google Ads API (לדוגמה, "Country").
  • ‫location_info: אובייקט מסוג LocationInfo שמכיל את הקבוע של היעד הגיאוגרפי (למשל geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

תעשה לי רשימת מוצרים

השיטה ListBenchmarksProducts מחזירה את רשימת המוצרים והיעדים השיווקיים שזמינים להשוואה לשוק.

כל רשומה של BenchmarksProductMetadata כוללת:

  • ‫product_name: שם המוצר ידידותי למשתמש.
  • ‫product_code: מחרוזת המזהה הייחודי של המוצר, שמשמשת ליצירת ProductFilter.
  • marketing_objective: היעד השיווקי המשויך (BenchmarksMarketingObjective):
    • ‫AWARENESS: קמפיינים שנועדו להגביר את המוּדעוּת למותג או למוצר.
    • ‫CONSIDERATION: קמפיינים שנועדו לעודד לקוחות פוטנציאליים להתעניין ברכישה של המותג או המוצרים.
    • ‫ACTION: קמפיינים שנועדו להגדיל את מספר ההמרות של פעולת המרה ספציפית.

רשימה של מקורות למידע השוואתי

ה-method‏ ListBenchmarksSources מאחזרת מקורות זמינים של נקודות השוואה. מציינים את סוגי המקורות שרוצים לאחזר באמצעות BenchmarksSourceType:

  • ‫INDUSTRY_VERTICAL: סיווגים של פלחים בתחום (לדוגמה, "Technology" או "Finance").
  • CATEGORY (בגרסה 25 ואילך): קטגוריות של מוצרים ושירותים (לדוגמה, "/Apparel/Clothing"). אפשר להשתמש בקטגוריות כמסננים כדי להגדיר את היקף ההשוואה לשוק כשמשווים את הביצועים לאלה של כל המפרסמים.

התגובה מחזירה רשימה של אובייקטים מסוג BenchmarksSourceMetadata שמכילים:

  • ‫IndustryVerticalInfo: מכיל את industry_vertical_name, industry_vertical_id ו-parent_industry_vertical_id (אם רלוונטי).
  • ‫CategoryInfo (בגרסה 25 ואילך): מכיל את category_name,‏ category_id ו-category_path (ההיררכיה המלאה של הקטגוריות).

יצירת מדדים להשוואה לשוק

מפעילים את GenerateBenchmarksMetrics כדי להשוות בין מדדי המודעות ב-YouTube של הלקוח לבין השוואה לשוק.

פרמטרים של בקשות

GenerateBenchmarksMetricsRequest מגדיר את היקף הניתוח. צריך לציין לפחות את הפרטים הבאים: לקוח customer_id, מיקום גיאוגרפי location (LocationInfo), benchmarks_source (industry_vertical_id או, בגרסה 25 ואילך, all_advertisers בהיקף של category_filter) ו-product_filter. אפשר גם:

  • מציינים date_range (אם לא מציינים, המערכת מחזירה נתונים מהרבעון האחרון שבו יש נתונים זמינים).
  • קיבוץ מדדים באמצעות breakdown_definition.
  • צריך לציין קוד מטבע בן שלושה תווים לפי תקן ISO 4217 currency_code (אם לא מציינים קוד, מדדים כספיים כמו עלות לאלף חשיפות ועלות מוגדרים כברירת מחדל ל-USD).
  • מציינים שם customer_benchmarks_group שהוגדר על ידי המשתמש ללקוח שעבורו מתבצע התכנון.
  • לבקש תכונות נוספות כמו PERCENTILE_DATA דרך supplemental_data (בגרסה 25 ואילך).

הגדרות ודרישות מלאות של הפרמטרים מפורטות במאמרי העזרה של GenerateBenchmarksMetricsRequest.

פירוט לפי תאריכים

אפשר לקבץ מדדים על ידי הגדרת breakdown_definition.date_breakdown באמצעות BenchmarksTimeGranularity. כשמגדירים את date_breakdown, צריך להגדיר את date_range ב-GenerateBenchmarksMetricsRequest בהתאם לגבולות של רמת הפירוט שנבחרה:

  • ‫WEEK: צובר מדדים לפי שבוע. הערך של date_range חייב להתחיל ביום ראשון ולהסתיים ביום שבת (שימו לב שהערך הזה שונה מ-ISO 8601).
  • ‫MONTH: צובר מדדים לפי חודש. ה-date_range חייב להתחיל ביום הראשון של החודש ולהסתיים ביום האחרון של החודש.
  • ‫QUARTER: צבירת מדדים לפי רבעון קלנדרי. התקופה של date_range צריכה להתחיל ביום הראשון של הרבעון ולהסתיים ביום האחרון של הרבעון.

מדדי תגובה

הפונקציה GenerateBenchmarksMetricsResponse מחזירה:

  • ‫customer_metrics (מסוג CustomerMetrics בגרסה 25 ואילך, מסוג Metrics שמכיל רק את average_rate_metrics בגרסה 24 ומטה): מדדים שמייצגים את ביצועי מודעות YouTube של הלקוח, כולל:
    • ‫average_rate_metrics: מדדי התעריף הממוצע של הלקוח.
    • ‫share_metrics (בגרסה 25 ואילך): מדדים של נוכחות יחסית בשוק (share_of_voice ו-share_of_spend). המדדים האלה מאוכלסים רק כשבוחרים את all_advertisers = true ב-benchmarks_source (עם הגדרה של category_filter) ו-date_range נמצא בטווח של supported_dates_for_all_metrics.
    • aggregate_metrics (בגרסה 25 ואילך): סכומים מצטברים של הלקוח (כמו cost,‏ impressions,‏ clicks ו-video_trueview_views).
    • percentile_metrics (בגרסה 25 ואילך): אחוזונים של מעמד תחרותי במאפיינים מרכזיים.
  • ‫average_benchmarks_metrics: מדדי שיעור מצטברים (RateMetrics) במקור ההשוואה לשוק שנבחר.
  • ‫breakdown_metrics: רשימה של מדדים שמפולחים לפי הפירוטים שהוגדרו ב-breakdown_definition.

למפרט המלא של השדות, עיינו במאמרי העזרה של GenerateBenchmarksMetricsResponse.

מדדי אחוזונים

מדדי האחוזונים מייצגים את המיקום התחרותי של הלקוח כרמות אחוזונים בקרב מפרסמים אחרים בניתוח הנתונים.

דרישות מוקדמות

כדי לאחזר מדדי אחוזונים, הבקשה צריכה לעמוד בדרישות הבאות:

  1. מקור דוחות ההשוואה לשוק: benchmarks_source צריך לבחור באפשרות all_advertisers = true.
  2. סינון לפי קטגוריות: צריך לספק את category_filter, שמכיל ערך אחד או יותר של category_ids שאוחזר מ-ListBenchmarksSources.
  3. נתונים משלימים: צריך להוסיף את הערך PERCENTILE_DATA לשדה supplemental_data ב-GenerateBenchmarksMetricsRequest.

רמות אחוזונים

הביצועים של הלקוח מסווגים לאחד מערכי ה-enum הבאים של BenchmarksCustomerPercentileTier:

  • ‫DEVELOPING: מתחת לאחוזון ה-10 ([0%, 10%)).
  • ‫ENTRY_LEVEL: אחוזון 10 עד 25 ([10%, 25%)).
  • ‫EMERGING_PLAYER: אחוזון 25 עד 50 ([25%, 50%)).
  • ‫COMPETITOR: האחוזון ה-50 עד ה-75 ([50%, 75%)).
  • ‫STRONG_COMPETITOR: אחוזון 75 עד 90 ([75%, 90%)).
  • ‫MARKET_LEADER: באחוזון ה-90 או מעליו ([90%, 100%]).

דוגמה לבקשה

הדוגמה הבאה ממחישה מטען ייעודי (payload) של בקשת REST JSON ליצירת מדדי השוואה לשוק עם שכבות של אחוזונים, למשתמש שמשווה את ביצועי מודעות YouTube של הלקוח שלו לביצועים של מפרסמים אחרים שמציגים מודעות בקטגוריה /Apparel/Clothing:

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

התגובה שכוללת את נתוני האחוזונים הנוספים שהתבקשו:

{
  "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
    }
  }
}

טיפול בשגיאות

כששולחים קריאה ל-BenchmarksService, יכול להיות שיופיעו שגיאות שספציפיות לשאילתות של נקודות השוואה ב-BenchmarksError:

  • ‫MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: שילוב הקלטים המבוקשים מורכב מדי לעיבוד. כדי להפחית את מורכבות השאילתה:
    • בוחרים מקור ספציפי או מפורט יותר או מסנן לפי קטגוריות להערכת ביצועים.
    • מקצרים את ה-date_range המבוקש.
    • צריך לצמצם את מספר המוצרים בקבוצה product_filter.
  • NO_METRICS_FOUND (בגרסה 25 ואילך): לא נמצאו מדדים לשילוב הקלט המבוקש (לדוגמה, קטגוריית נישה במיקום ובטווח תאריכים ספציפיים שבהם אף מפרסם לא הפעיל קמפיינים). כדאי לנסות לשנות את הקטגוריה, המיקום, טווח התאריכים או המוצרים.

במדריך לטיפול בשגיאות מפורטות שיטות מומלצות לטיפול בשגיאות API באופן כללי.

Google Issue Tracker

אתם יכולים להשתמש ב-Google Issue Tracker כדי לשאול שאלות תמיכה, לדווח על באגים או להגיש בקשה להוספת תכונה. ‫Google עוקבת אחרי הבקשות, מתעדפת אותן ומפרסמת עדכונים לגביהן ישירות ב-Issue Tracker. למידע נוסף, קראו את המאמר דיווח על בעיה ב-Google Issue Tracker.

יוצרים בעיה באמצעות אחת מהתבניות הבאות של Issue Tracker:

מלאו את כל השדות בתבנית במידע מפורט כדי ש-Google תוכל לשחזר את הבקשה ולתעדף אותה. יכול להיות ש-Google תסגור דוחות חלקיים ותבקש מכם לשלוח דיווח חדש עם הפרטים החסרים.

הקודם
תובנות ליוצרים ב-YouTube