YouTube のベンチマーク

BenchmarksService を使用すると、広告主と代理店は YouTube 広告のパフォーマンスを業界のベンチマークと比較できます。このサービスを使用すると、特定の業種や、特定の製品やサービスのカテゴリのすべての広告主様と比較して、キャンペーンのパフォーマンスを評価できます。

主な機能

BenchmarksService を使用すると、次のことができます。

  • パフォーマンスを比較する: 顧客の平均レート指標（CPM、CPV、CTR、視認性など）を業界の平均値と比較します。
  • マーケット シェアを分析する: 広告シェア（相対インプレッション数）と費用シェアを通じて、お客様の相対的な市場プレゼンスを把握します。
  • 競合他社との比較を評価する: 主要なディメンションのパフォーマンスを競合他社の階層（マーケット リーダーや競合他社など）に分類するパーセンタイル指標を使用して、顧客の競合他社との比較を測定します。
  • 期間でセグメント化: ベンチマーク指標を週単位、月単位、四半期単位でグループ化します。
  • サポートされているベンチマーク ディメンションを確認する: 利用可能な期間、地域、広告商品、ベンチマーク ソース（業種、商品とサービスのカテゴリ）をクエリします。

検出方法

ベンチマーク指標を生成する前に、検出方法を使用して、リクエストの有効なパラメータとスコープ設定基準を取得します。

利用可能な日付を一覧表示する

ListBenchmarksAvailableDates メソッドは、ベンチマーク データをサポートする過去の日付範囲を ListBenchmarksAvailableDatesResponse で返します。

レスポンスには、次の 2 つの異なる期間が示されます。

  • supported_dates: ベンチマーク指標がサポートされている全体的な日付範囲（この値を含む）。ベンチマーク リクエストでは、この範囲内の日付をクエリできます。
  • supported_dates_for_all_metrics: ベンチマーク指標の完全なセットをサポートする supported_dates のサブセット。一部の指標（特に顧客シェア指標（share_of_voice と share_of_spend）とベンチマーク ソースの平均レート指標）は、データ利用の制限により、この期間内でのみ利用できます。リクエストされた date_range が supported_dates_for_all_metrics の範囲内に完全に収まらない場合、これらの指標はレスポンスから除外されます。

ロケーションの一覧表示

ListBenchmarksLocations メソッドは、ベンチマーク データをサポートする地理的位置（国など）のリストを返します。

レスポンス内の各 BenchmarksLocation には次のものが含まれます。

  • location_name: 英語の一意のロケーション名（例: "United States"）。
  • location_type: Google Ads API の target_type に対応する地域タイプ（"Country" など）。
  • location_info: 地域ターゲティング定数（geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840" など）を含む LocationInfo オブジェクト。

商品を一覧表示する

ListBenchmarksProducts メソッドは、ベンチマークに使用できる商品とマーケティング目標のリストを返します。

各 BenchmarksProductMetadata エントリには次のものが含まれます。

  • product_name: ユーザー フレンドリーなプロダクト名。
  • product_code: ProductFilter の構築時に使用される、商品の固有識別子文字列。
  • marketing_objective: 関連付けられたマーケティング目標（BenchmarksMarketingObjective）:
    • AWARENESS: ブランドや商品の認知度を高めることを目的としたキャンペーン。
    • CONSIDERATION: 見込み顧客にブランドや商品を検討してもらうことを目的としたキャンペーン。
    • ACTION: 特定のコンバージョン アクションを促進するように設計されたキャンペーン。

ベンチマーク ソースを一覧表示する

ListBenchmarksSources メソッドは、利用可能なベンチマーク ソースを取得します。BenchmarksSourceType を使用して、取得するソースタイプを指定します。

  • INDUSTRY_VERTICAL: 業界セグメントの分類（「テクノロジー」、「金融」など）。
  • CATEGORY: 商品とサービスのカテゴリ（例: "/Apparel/Clothing"）。カテゴリは、すべての広告主と比較する際のベンチマークの範囲を絞り込むフィルタとして使用できます。

レスポンスは、次のいずれかを含む BenchmarksSourceMetadata オブジェクトのリストを返します。

  • IndustryVerticalInfo: industry_vertical_name、industry_vertical_id、parent_industry_vertical_id（該当する場合）が含まれます。
  • CategoryInfo: category_name、category_id、category_path（カテゴリ階層全体）が含まれます。

ベンチマーク指標を生成する

GenerateBenchmarksMetrics を呼び出して、お客様の YouTube 広告の指標を業界のベンチマークと比較します。

リクエスト パラメータ

GenerateBenchmarksMetricsRequest は分析の範囲を指定します。少なくとも、クライアント customer_id、地域 location、benchmarks_source（特定の業種や category_filter でスコープ設定されたすべての広告主など）、product_filter を指定する必要があります。必要に応じて date_range を指定したり、breakdown_definition で指標をグループ化したり、currency_code を指定したり、supplemental_data を介して PERCENTILE_DATA などの追加機能をリクエストしたりできます。

パラメータの定義と要件については、GenerateBenchmarksMetricsRequest リファレンス ドキュメントをご覧ください。

日付の内訳

BenchmarksTimeGranularity を使用して breakdown_definition.date_breakdown を設定することで、指標をグループ化できます。

  • WEEK: 指標を週単位で集計します。date_range は日曜日に始まり、土曜日に終わる必要があります（これは ISO 8601 とは異なります）。
  • MONTH: 指標を月単位で集計します。date_range は、月の初日に始まり、月の末日に終わる必要があります。
  • QUARTER: 指標を四半期ごとに集計します。date_range は、四半期の初日に始まり、四半期の最終日に終了する必要があります。

レスポンス指標

GenerateBenchmarksMetricsResponse は次の値を返します。

フィールドの仕様の詳細については、GenerateBenchmarksMetricsResponse のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

パーセンタイル指標

パーセンタイル指標は、スコープ内の分析で他の広告主様と比較したお客様の競争力をパーセンタイル階層で表します。

前提条件

パーセンタイル指標を取得するには、リクエストが次の要件を満たしている必要があります。

  1. ベンチマークのソース: benchmarks_source は all_advertisers = true を選択する必要があります。
  2. カテゴリ フィルタ: category_filter を指定する必要があります。これには、ListBenchmarksSources から取得された 1 つ以上の有効な category_ids が含まれます。
  3. 補助データ: GenerateBenchmarksMetricsRequest の supplemental_data フィールドに PERCENTILE_DATA を追加する必要があります。

パーセンタイル ティア

お客様のパフォーマンスは、BenchmarksCustomerPercentileTier 列挙型値のいずれかに分類されます（下位の DEVELOPING から上位の MARKET_LEADER まで）。各階層とそのパーセンタイルの境界の説明については、BenchmarksCustomerPercentileTier リファレンス ドキュメントをご覧ください。

リクエスト例

次の例は、顧客の YouTube 広告のパフォーマンスを /Apparel/Clothing カテゴリで広告を掲載している他の広告主と比較するユーザーのパーセンタイル階層でベンチマーク指標を生成する REST JSON リクエスト ペイロードを示しています。

{
  "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"
  ]
}

リクエストされた追加のパーセンタイル データを含むレスポンス:

{
  "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
    }
  }
}

エラー処理

BenchmarksService を呼び出すと、BenchmarksError のベンチマーク クエリに固有のエラーが発生することがあります。

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: リクエストされた入力の組み合わせが複雑すぎて処理できません。クエリの複雑さを軽減するには:
    • より具体的なベンチマークのソースまたはカテゴリのフィルタを選択します。
    • リクエストされた date_range を短縮します。
    • product_filter の商品数を減らします。
  • NO_METRICS_FOUND: リクエストされた入力の組み合わせ（特定の地域と期間で、広告主様がキャンペーンを実施していないニッチなカテゴリなど）に該当する指標が見つかりませんでした。カテゴリ、地域、期間、商品などを調整してみてください。

API エラーの処理とベスト プラクティスについては、エラー処理ガイドをご覧ください。

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