YouTube के मानदंड

अहम जानकारी: यह सुविधा सिर्फ़ उन खातों के लिए उपलब्ध है जिन्हें अनुमति वाली सूची में शामिल किया गया है. अगर आपको इस सुविधा का ऐक्सेस चाहिए, तो अपने Google प्रतिनिधि से संपर्क करें.

BenchmarksService की मदद से, विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां और एजेंसियां, YouTube पर अपने विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस की तुलना, इंडस्ट्री के स्टैंडर्ड से कर सकती हैं. इस सेवा का इस्तेमाल करके, यह आकलन किया जा सकता है कि आपके कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस, इंडस्ट्री वर्टिकल या खास प्रॉडक्ट और सेवा की कैटगरी में विज्ञापन देने वाले सभी लोगों या कंपनियों की तुलना में कैसी है.

मुख्य सुविधाएं

BenchmarksService की मदद से, ये काम किए जा सकते हैं:

• परफ़ॉर्मेंस की तुलना करना: किसी ग्राहक की औसत रेट मेट्रिक (जैसे, सीपीएम, सीपीवी, सीटीआर, और विज्ञापन दिखने की दर) का आकलन, इंडस्ट्री के एग्रीगेट किए गए औसत के आधार पर करें.
• बाज़ार में हिस्सेदारी का विश्लेषण करना: व्यापकता (रिलेटिव इंप्रेशन) और खर्च के शेयर की मदद से, बाज़ार में ग्राहक की मौजूदगी को समझें.
• प्रतिस्पर्धा में ग्राहक की स्थिति का आकलन करना: पर्सेंटाइल मेट्रिक का इस्तेमाल करके, प्रतिस्पर्धा में ग्राहक की स्थिति का आकलन करें. ये मेट्रिक, मुख्य डाइमेंशन के आधार पर परफ़ॉर्मेंस को प्रतिस्पर्धी टियर में बांटती हैं. जैसे, मार्केट लीडर या प्रतिस्पर्धी.
• समय के हिसाब से सेगमेंट करना: बेंचमार्क मेट्रिक को हर हफ़्ते, हर महीने या हर तिमाही के हिसाब से ग्रुप करें.
• इस्तेमाल किए जा सकने वाले मानदंड डाइमेंशन के बारे में जानें: उपलब्ध तारीख की सीमाएं, भौगोलिक जगहें, विज्ञापन प्रॉडक्ट, और मानदंड के सोर्स (इंडस्ट्री वर्टिकल या प्रॉडक्ट और सेवा की कैटगरी) के बारे में क्वेरी करें.

ध्यान दें: आपको अपने अनुरोधों में क्लाइंट ग्राहक आईडी देना होगा. मैनेजर खाते का ग्राहक आईडी, ग्राहक मेट्रिक नहीं दिखाएगा. ऐसा इसलिए, क्योंकि मैनेजर खाते सीधे तौर पर विज्ञापन कैंपेन नहीं चलाते.

खोजने के तरीके

बेंचमार्क मेट्रिक जनरेट करने से पहले, डिस्कवरी के तरीकों का इस्तेमाल करके, अपने अनुरोधों के लिए मान्य पैरामीटर और स्कोपिंग की ज़रूरी शर्तें हासिल करें.

उपलब्धता की तारीखों की सूची

ListBenchmarksAvailableDates तरीका, ListBenchmarksAvailableDatesResponse में बेंचमार्क डेटा के साथ काम करने वाली पुरानी तारीख की सीमाएं दिखाता है.

जवाब में, तारीख की दो अलग-अलग सीमाएं दी गई हैं:

• supported_dates: वह पूरी तारीख सीमा जिसमें मानदंड मेट्रिक काम करती हैं (शामिल है). बेंचमार्क के अनुरोधों में, इस रेंज के अंदर की तारीखों के लिए क्वेरी की जा सकती है.
• supported_dates_for_all_metrics (v25 और इसके बाद के वर्शन में): supported_dates का एक सबसेट, जो मानदंड मेट्रिक के पूरे सेट के साथ काम करता है. कुछ मेट्रिक, खास तौर पर ग्राहक की हिस्सेदारी वाली मेट्रिक (share_of_voice और share_of_spend) और मानदंड के सोर्स की औसत दर वाली मेट्रिक, सिर्फ़ इस तारीख की सीमा के लिए उपलब्ध हैं. ऐसा डेटा की सीमित उपलब्धता की वजह से है. अगर अनुरोध किया गया date_range, supported_dates_for_all_metrics के अंदर पूरी तरह से नहीं आता है, तो इन मेट्रिक को जवाब से हटा दिया जाता है.

जगहों की सूची बनाना

ListBenchmarksLocations मेथड, उन भौगोलिक जगहों (जैसे कि देश) की सूची दिखाता है जहां मानदंड डेटा उपलब्ध है.

जवाब में मौजूद हर BenchmarksLocation में ये शामिल होते हैं:

• location_name: अंग्रेज़ी में जगह का यूनीक नाम (उदाहरण के लिए, "United States").
• location_type: Google Ads API में target_type से जुड़ी जगह का टाइप (उदाहरण के लिए, "Country").
• location_info: यह एक LocationInfo ऑब्जेक्ट होता है, जिसमें टारगेट इलाके का कॉन्स्टेंट शामिल होता है. जैसे, geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840".

वीडियो में शामिल प्रॉडक्ट की सूची बनाकर दो

ListBenchmarksProducts वाला तरीका, मानदंड के लिए उपलब्ध प्रॉडक्ट और मार्केटिंग के लक्ष्यों की सूची दिखाता है.

हर BenchmarksProductMetadata एंट्री में ये शामिल होते हैं:

• product_name: प्रॉडक्ट का ऐसा नाम जो उपयोगकर्ता के लिए आसान हो.
• product_code: प्रॉडक्ट के लिए यूनीक आइडेंटिफ़ायर स्ट्रिंग. इसका इस्तेमाल, ProductFilter बनाते समय किया जाता है.
• marketing_objective: इससे जुड़ा मार्केटिंग का लक्ष्य (BenchmarksMarketingObjective):
  • AWARENESS: ब्रैंड या प्रॉडक्ट के बारे में जागरूकता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए कैंपेन.
  • CONSIDERATION: ऐसे कैंपेन जो संभावित ग्राहकों को ब्रैंड या प्रॉडक्ट के बारे में सोचने के लिए बढ़ावा देते हैं.
  • ACTION: ये कैंपेन, किसी खास कन्वर्ज़न ऐक्शन को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं.

मानदंडों के सोर्स की सूची

ListBenchmarksSources वाला तरीका, उपलब्ध मानदंड सोर्स को वापस लाता है. BenchmarksSourceType का इस्तेमाल करके, सोर्स के उन टाइप की जानकारी दें जिन्हें वापस पाना है:

• INDUSTRY_VERTICAL: इंडस्ट्री सेगमेंट की कैटगरी (उदाहरण के लिए, "Technology" या "Finance").
• CATEGORY (v25 और इसके बाद के वर्शन में): प्रॉडक्ट और सेवा की कैटगरी (उदाहरण के लिए, "/Apparel/Clothing"). विज्ञापन देने वाले सभी लोगों या कंपनियों से तुलना करते समय, मानदंड के दायरे को तय करने के लिए कैटगरी का इस्तेमाल फ़िल्टर के तौर पर किया जा सकता है.

रिस्पॉन्स में, BenchmarksSourceMetadata ऑब्जेक्ट की सूची दिखती है. इसमें इनमें से कोई एक ऑब्जेक्ट होता है:

• IndustryVerticalInfo: इसमें industry_vertical_name, industry_vertical_id, और parent_industry_vertical_id (अगर लागू हो) शामिल है.
• CategoryInfo (v25 और इसके बाद के वर्शन में): इसमें category_name, category_id, और category_path (कैटगरी की पूरी हैरारकी) शामिल है.

मानदंड से जुड़ी मेट्रिक जनरेट करना

किसी ग्राहक के YouTube विज्ञापन की मेट्रिक की तुलना इंडस्ट्री के बेंचमार्क से करने के लिए, GenerateBenchmarksMetrics को कॉल करें.

अनुरोध के पैरामीटर

GenerateBenchmarksMetricsRequest, विश्लेषण के दायरे को तय करता है. आपको कम से कम एक क्लाइंट customer_id, भौगोलिक location (LocationInfo), एक benchmarks_source (industry_vertical_id या v25 और इसके बाद के वर्शन में, category_filter के दायरे में आने वाला all_advertisers), और एक product_filter की जानकारी देनी होगी. आपके पास ये विकल्प भी हैं:

• date_range डालें. अगर इसे नहीं डाला जाता है, तो उपलब्ध डेटा वाली सबसे हाल की तिमाही का डेटा दिखाया जाता है.
• breakdown_definition की मदद से मेट्रिक को ग्रुप करें.
• तीन वर्णों वाला ISO 4217 currency_code डालें (अगर इसे शामिल नहीं किया जाता है, तो सीपीएम और लागत जैसी मॉनेटरी मेट्रिक, डिफ़ॉल्ट रूप से USD पर सेट हो जाती हैं).
• जिस ग्राहक के लिए प्लान बनाया जा रहा है उसके लिए, उपयोगकर्ता के तय किए गए customer_benchmarks_group नाम की जानकारी दें.
• supplemental_data के ज़रिए, PERCENTILE_DATA जैसी अतिरिक्त सुविधाओं का अनुरोध करें (v25 और इसके बाद के वर्शन में).

पैरामीटर की पूरी परिभाषाओं और ज़रूरी शर्तों के लिए, GenerateBenchmarksMetricsRequest रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.

तारीख के हिसाब से ब्रेकडाउन

breakdown_definition.date_breakdown को सेट करके, मेट्रिक को ग्रुप में बांटा जा सकता है. इसके लिए, BenchmarksTimeGranularity का इस्तेमाल करें. date_breakdown सेट होने पर, GenerateBenchmarksMetricsRequest में date_range ज़रूरी है. साथ ही, यह चुनी गई ग्रैन्युलैरिटी की सीमाओं के मुताबिक होना चाहिए:

• WEEK: मेट्रिक को हफ़्ते के हिसाब से एग्रीगेट करता है. date_range रविवार से शुरू होना चाहिए और शनिवार को खत्म होना चाहिए. ध्यान दें कि यह आईएसओ 8601 से अलग है.
• MONTH: मेट्रिक को महीने के हिसाब से एग्रीगेट करता है. date_range महीने के पहले दिन शुरू होनी चाहिए और महीने के आखिरी दिन खत्म होनी चाहिए.
• QUARTER: यह कैलेंडर तिमाही के हिसाब से मेट्रिक को एग्रीगेट करता है. date_range, तिमाही के पहले दिन शुरू होनी चाहिए और तिमाही के आखिरी दिन खत्म होनी चाहिए.

जवाब से जुड़ी मेट्रिक

GenerateBenchmarksMetricsResponse यह दिखाता है:

• customer_metrics (v25 और इसके बाद के वर्शन में CustomerMetrics टाइप की; v24 और इससे पहले के वर्शन में Metrics टाइप की, जिसमें सिर्फ़ average_rate_metrics शामिल है): ग्राहक के YouTube विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस दिखाने वाली मेट्रिक. इनमें ये शामिल हैं:
  • average_rate_metrics: ग्राहक के लिए औसत दर की मेट्रिक.
  • share_metrics (v25 और इसके बाद के वर्शन में): मार्केट में मौजूदगी की रिलेटिव मेट्रिक (share_of_voice और share_of_spend). यह सिर्फ़ तब पॉप्युलेट होती है, जब benchmarks_source, all_advertisers = true को चुनता है (category_filter सेट होने पर) और date_range, supported_dates_for_all_metrics के अंदर आता है.
  • aggregate_metrics (v25 और इसके बाद के वर्शन में): ग्राहक के लिए एग्रीगेट किए गए कुल आंकड़े (जैसे, cost, impressions, clicks, और video_trueview_views).
  • percentile_metrics (v25 और इसके बाद के वर्शन में): मुख्य डाइमेंशन के हिसाब से, प्रतिस्पर्धी स्टैंडिंग पर्सेंटाइल टियर.
• average_benchmarks_metrics: चुने गए मानदंड के सोर्स के लिए, एग्रीगेट की गई रेट मेट्रिक (RateMetrics).
• breakdown_metrics: breakdown_definition में तय किए गए ब्रेकडाउन के हिसाब से सेगमेंट की गई मेट्रिक की सूची.

फ़ील्ड की पूरी जानकारी के लिए, GenerateBenchmarksMetricsResponse रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.

पर्सेंटाइल मेट्रिक

ध्यान दें: supplemental_data (BenchmarksSupplementalData) और percentile_metrics, v25 और इसके बाद के वर्शन में उपलब्ध हैं.

पर्सेन्टाइल मेट्रिक, किसी ग्राहक की प्रतिस्पर्धी स्थिति को पर्सेन्टाइल टियर के तौर पर दिखाती हैं. ये टियर, विश्लेषण के दायरे में आने वाले अन्य विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों के बीच होते हैं.

ज़रूरी शर्तें

पर्सेंटाइल मेट्रिक को वापस पाने के लिए, आपके अनुरोध को इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करना होगा:

1. बेंचमार्क का सोर्स: benchmarks_source को all_advertisers = true चुनना होगा.
2. कैटगरी फ़िल्टर: category_filter देना ज़रूरी है. इसमें ListBenchmarksSources से मिले एक या उससे ज़्यादा मान्य category_ids शामिल होने चाहिए.
3. पूरक डेटा: आपको GenerateBenchmarksMetricsRequest में supplemental_data फ़ील्ड में PERCENTILE_DATA जोड़ना होगा.

पर्सेंटाइल टियर

ग्राहक की परफ़ॉर्मेंस को इनमें से किसी एक BenchmarksCustomerPercentileTier enum वैल्यू में बांटा जाता है:

• DEVELOPING: 10वें पर्सेंटाइल ([0%, 10%)) से कम.
• ENTRY_LEVEL: 10वां से 25वां पर्सेंटाइल ([10%, 25%)).
• EMERGING_PLAYER: 25वां से 50वां पर्सेंटाइल ([25%, 50%)).
• COMPETITOR: 50वें से 75वें पर्सेंटाइल ([50%, 75%)) तक.
• STRONG_COMPETITOR: 75वें से 90वें पर्सेंटाइल ([75%, 90%)).
• MARKET_LEADER: 90वें पर्सेंटाइल ([90%, 100%]) पर या इससे ज़्यादा.

अनुरोध का उदाहरण

यहां दिए गए उदाहरण में, REST JSON अनुरोध का पेलोड दिखाया गया है. इससे पर्सेंटाइल टियर के साथ मानदंड मेट्रिक जनरेट की जा सकती हैं. ऐसा उस उपयोगकर्ता के लिए किया जा सकता है जो अपने ग्राहक के YouTube विज्ञापनों की परफ़ॉर्मेंस की तुलना, /Apparel/Clothing कैटगरी में विज्ञापन दिखाने वाले अन्य लोगों या कंपनियों से कर रहा है:

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

अनुरोध किए गए अतिरिक्त पर्सेंटाइल डेटा के साथ जवाब:

{
  "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
    }
  }
}

गड़बड़ी ठीक करना

BenchmarksService को कॉल करते समय, आपको BenchmarksError में मानदंड क्वेरी से जुड़ी गड़बड़ियां दिख सकती हैं:

• MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: अनुरोध किए गए इनपुट का कॉम्बिनेशन इतना जटिल है कि उसे प्रोसेस नहीं किया जा सकता. क्वेरी को आसान बनाने के लिए:
  • ज़्यादा सटीक या ज़्यादा जानकारी देने वाला मानदंड सोर्स या कैटगरी फ़िल्टर चुनें.
  • अनुरोध किए गए date_range को छोटा करें.
  • product_filter में प्रॉडक्ट की संख्या कम करें.
• NO_METRICS_FOUND (v25 और इसके बाद के वर्शन में): इनपुट के अनुरोध किए गए कॉम्बिनेशन के लिए कोई मेट्रिक नहीं मिली. उदाहरण के लिए, किसी खास जगह और तारीख की सीमा में मौजूद कोई खास कैटगरी, जहां विज्ञापन देने वाले किसी भी व्यक्ति या कंपनी ने कैंपेन नहीं चलाए. कैटगरी, जगह, तारीख की सीमा या प्रॉडक्ट में बदलाव करके देखें.

एपीआई से जुड़ी गड़बड़ियों को ठीक करने और सबसे सही तरीकों के बारे में जानने के लिए, गड़बड़ी ठीक करने की गाइड देखें.

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