Benchmark di YouTube

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Il BenchmarksService consente agli inserzionisti e alle agenzie di confrontare il rendimento degli annunci di YouTube con i benchmark di settore. Utilizzando questo servizio, puoi valutare il rendimento delle tue campagne rispetto ai verticali di settore o a tutti gli inserzionisti in categorie di prodotti e servizi specifiche.

Funzionalità chiave

Con BenchmarksService puoi:

• Confronta il rendimento: valuta le metriche relative alla tariffa media di un cliente (ad esempio CPM, CPV, CTR e visibilità) rispetto alle medie aggregate del settore.
• Analizza la quota di mercato: comprendi la presenza relativa sul mercato di un cliente tramite la share of voice (impressioni relative) e la quota di spesa.
• Valuta la posizione competitiva: misura la posizione competitiva di un cliente utilizzando metriche percentili che classificano il rendimento in base a dimensioni chiave in livelli competitivi (come Leader di mercato o Concorrente).
• Segmenta per tempo: raggruppa le metriche di benchmark in base a granularità temporali settimanali, mensili o trimestrali.
• Scopri le dimensioni di benchmark supportate: esegui query su intervalli di date, posizioni geografiche, prodotti pubblicitari e origini di benchmark (verticali di settore o categorie di prodotti e servizi) disponibili.

Nota: devi fornire un ID cliente nelle tue richieste. Un ID cliente dell'account amministratore non restituirà metriche del cliente perché gli account amministratore non pubblicano direttamente campagne pubblicitarie.

Metodi di rilevamento

Prima di generare le metriche di benchmark, utilizza i metodi di rilevamento per recuperare i parametri validi e i criteri di definizione dell'ambito per le tue richieste.

Elenca le date disponibili

Il metodo ListBenchmarksAvailableDates restituisce gli intervalli di date storici che supportano i dati di benchmark in un ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

La risposta fornisce due intervalli di date distinti:

• supported_dates: l'intervallo di date complessivo in cui sono supportate le metriche di benchmark (incluso). Le richieste di benchmark possono eseguire query sulle date comprese in questo intervallo.
• supported_dates_for_all_metrics (nella v25 e versioni successive): un sottoinsieme di supported_dates che supporta l'insieme completo di metriche di benchmark. Alcune metriche, in particolare quelle relative alla quota di clienti (share_of_voice e share_of_spend) e quelle relative alla tariffa media dell'origine del benchmark, sono disponibili solo in questo intervallo di date a causa della disponibilità limitata dei dati. Queste metriche vengono omesse dalla risposta se il valore date_range richiesto non rientra completamente in supported_dates_for_all_metrics.

Elenco località

Il metodo ListBenchmarksLocations restituisce l'elenco delle posizioni geografiche (ad esempio i paesi) che supportano i dati di benchmark.

Ogni BenchmarksLocation nella risposta include:

• location_name: il nome univoco della località in inglese (ad esempio, "United States").
• location_type: il tipo di località corrispondente a target_type nell'API Google Ads (ad esempio, "Country").
• location_info: un oggetto LocationInfo contenente la costante del target geografico (ad esempio geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Elenca prodotti

Il metodo ListBenchmarksProducts restituisce l'elenco di prodotti e obiettivi di marketing disponibili per il benchmarking.

Ogni voce BenchmarksProductMetadata include:

• product_name: il nome del prodotto facile da usare.
• product_code: la stringa dell'identificatore univoco del prodotto, utilizzata durante la creazione di un ProductFilter.
• marketing_objective: l'obiettivo di marketing associato (BenchmarksMarketingObjective):
  • AWARENESS: campagne progettate per aumentare la notorietà del brand o del prodotto.
  • CONSIDERATION: campagne progettate per incoraggiare i potenziali clienti a prendere in considerazione il brand o i prodotti.
  • ACTION: campagne progettate per generare un'azione di conversione specifica.

Elenco di origini dei benchmark

Il metodo ListBenchmarksSources recupera le origini dei benchmark disponibili. Specifica i tipi di origine da recuperare utilizzando BenchmarksSourceType:

• INDUSTRY_VERTICAL: classificazioni dei segmenti di settore (ad esempio, "Technology" o "Finance").
• CATEGORY (nella versione 25 e successive): categorie di prodotti e servizi (ad es. "/Apparel/Clothing"). Le categorie possono essere utilizzate come filtri per definire l'ambito del benchmarking quando si esegue il confronto con tutti gli inserzionisti.

La risposta restituisce un elenco di oggetti BenchmarksSourceMetadata contenenti:

• IndustryVerticalInfo: contiene industry_vertical_name, industry_vertical_id e parent_industry_vertical_id (se applicabile).
• CategoryInfo (nella versione 25 e successive): contiene category_name, category_id e category_path (la gerarchia completa delle categorie).

Genera metriche di benchmark

Chiama GenerateBenchmarksMetrics per confrontare le metriche degli annunci di YouTube di un cliente con i benchmark di settore.

Parametri di richiesta

Un GenerateBenchmarksMetricsRequest definisce l'ambito dell'analisi. Come minimo, devi specificare un customer_id client, un location geografico (LocationInfo), un benchmarks_source (un industry_vertical_id o, nella versione 25 e successive, un all_advertisers con ambito category_filter) e un product_filter. Facoltativamente, puoi:

• Fornisci un date_range (se omesso, vengono restituiti i dati relativi al trimestre più recente con dati disponibili).
• Raggruppa le metriche con un breakdown_definition.
• Specifica un codice valuta ISO 4217 di tre caratteri currency_code (se omesso, le metriche monetarie come il CPM e il costo vengono impostate su USD per impostazione predefinita).
• Specifica un nome customer_benchmarks_group definito dall'utente per il cliente per cui viene eseguita la pianificazione.
• Richiedi funzionalità aggiuntive come PERCENTILE_DATA tramite supplemental_data (nella versione 25 e successive).

Per le definizioni e i requisiti completi dei parametri, consulta la documentazione di riferimento di GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Suddivisioni per data

Puoi raggruppare le metriche impostando breakdown_definition.date_breakdown utilizzando BenchmarksTimeGranularity. Quando date_breakdown è impostato, date_range in GenerateBenchmarksMetricsRequest è obbligatorio e deve essere allineato ai limiti della granularità selezionata:

• WEEK: aggrega le metriche per settimana. date_range deve iniziare di domenica e terminare di sabato (tieni presente che questo differisce dallo standard ISO 8601).
• MONTH: aggrega le metriche per mese. Il date_range deve iniziare il primo giorno del mese e terminare l'ultimo giorno del mese.
• QUARTER: aggrega le metriche per trimestre di calendario. date_range deve iniziare il primo giorno del trimestre e terminare l'ultimo giorno del trimestre.

Metriche di risposta

GenerateBenchmarksMetricsResponse restituisce:

• customer_metrics (di tipo CustomerMetrics nella versione 25 e successive; di tipo Metrics contenente solo average_rate_metrics nella versione 24 e precedenti): metriche che rappresentano il rendimento degli annunci di YouTube di un cliente, tra cui:
  • average_rate_metrics: metriche relative alla frequenza media per il cliente.
  • share_metrics (nella v25 e versioni successive): metriche relative alla presenza sul mercato (share_of_voice e share_of_spend). Compilato solo quando benchmarks_source seleziona all_advertisers = true (con category_filter impostato) e date_range rientra in supported_dates_for_all_metrics.
  • aggregate_metrics (nella versione 25 e successive): totali aggregati per il cliente (ad esempio cost, impressions, clicks e video_trueview_views).
  • percentile_metrics (nella versione 25 e successive): livelli percentili di posizione competitiva in base alle dimensioni chiave.
• average_benchmarks_metrics: metriche relative ai tassi aggregati (RateMetrics) nell'origine del benchmark selezionata.
• breakdown_metrics: un elenco di metriche segmentate in base alle suddivisioni definite in breakdown_definition.

Per le specifiche complete dei campi, consulta la documentazione di riferimento di GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Metriche dei percentili

Nota: supplemental_data (BenchmarksSupplementalData) e percentile_metrics sono disponibili nella versione 25 e successive.

Le metriche dei percentili rappresentano la posizione competitiva di un cliente come livelli di percentili tra gli altri inserzionisti nell'ambito dell'analisi.

Prerequisiti

Per recuperare le metriche dei percentili, la richiesta deve soddisfare i seguenti requisiti:

1. Origine dei benchmark: benchmarks_source deve selezionare all_advertisers = true.
2. Filtro per categoria: è necessario fornire category_filter, contenente uno o più category_ids validi recuperati da ListBenchmarksSources.
3. Dati supplementari: devi aggiungere PERCENTILE_DATA al campo supplemental_data in GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Livelli percentili

Il rendimento di un cliente viene classificato in uno dei seguenti valori enum BenchmarksCustomerPercentileTier:

• DEVELOPING: inferiore al 10° percentile ([0%, 10%)).
• ENTRY_LEVEL: dal 10° al 25° percentile ([10%, 25%)).
• EMERGING_PLAYER: dal 25° al 50° percentile ([25%, 50%)).
• COMPETITOR: dal 50° al 75° percentile ([50%, 75%)).
• STRONG_COMPETITOR: dal 75° al 90° percentile ([75%, 90%)).
• MARKET_LEADER: pari o superiore al 90° percentile ([90%, 100%]).

Esempio di richiesta

L'esempio seguente mostra un payload di richiesta JSON REST per generare metriche di benchmark con livelli di percentile per un utente che confronta il rendimento degli annunci di YouTube del proprio cliente con quello di altri inserzionisti che pubblicano annunci nella categoria /Apparel/Clothing:

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

La risposta include i dati percentili aggiuntivi richiesti:

{
  "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
    }
  }
}

Gestione degli errori

Quando chiami BenchmarksService, potresti riscontrare errori specifici per le query sui benchmark in BenchmarksError:

• MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: la combinazione di input richiesti è troppo complessa da elaborare. Per ridurre la complessità delle query:
  • Seleziona un filtro per la categoria o l'origine del benchmark più specifico o granulare.
  • Abbrevia il date_range richiesto.
  • Riduci il numero di prodotti in product_filter.
• NO_METRICS_FOUND (nella versione 25 e successive): non sono state trovate metriche per la combinazione di input richiesta (ad esempio, una categoria di nicchia in una località e un intervallo di date specifici in cui nessun inserzionista ha pubblicato campagne). Prova a modificare la categoria, la località, l'intervallo di date o i prodotti.

Per la gestione generale degli errori dell'API e le best practice, consulta la guida alla gestione degli errori.

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