Testy porównawcze w YouTube

BenchmarksService umożliwia reklamodawcom i agencjom porównywanie skuteczności reklam na YouTube z branżową analizą porównawczą. Dzięki tej usłudze możesz oceniać skuteczność swoich kampanii w porównaniu z branżami lub wszystkimi reklamodawcami w określonych kategoriach produktów i usług.

Najważniejsze funkcje

Dzięki BenchmarksService możesz:

  • Porównywanie skuteczności: możesz porównywać średnie wartości stawek klienta (np. CPM, CPV, CTR i widoczność) ze średnimi wartościami zbiorczymi w branży.
  • Analizowanie udziału w rynku: poznaj względną obecność klienta na rynku na podstawie udziału w odsłonach (względnej liczby wyświetleń) i udziału w wydatkach.
  • Ocena pozycji konkurencyjnej: mierz pozycję konkurencyjną klienta za pomocą danych percentylowych, które klasyfikują skuteczność w kluczowych wymiarach na poziomy konkurencyjności (np. Lider rynku lub Konkurent).
  • Segmentuj według stopnia szczegółowości czasu: grupuj dane porównawcze według tygodni, miesięcy lub kwartałów.
  • Odkrywanie obsługiwanych wymiarów testów porównawczych: możesz wysyłać zapytania o dostępne zakresy dat, lokalizacje geograficzne, usługi reklamowe i źródła testów porównawczych (branże lub kategorie produktów i usług).

Metody wykrywania

Przed wygenerowaniem danych porównawczych użyj metod wykrywania, aby pobrać prawidłowe parametry i kryteria zakresu dla żądań.

Wyświetlanie listy dostępnych dat

Metoda ListBenchmarksAvailableDates zwraca historyczne zakresy dat, które obsługują dane analizy porównawczej w obiekcie ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

Odpowiedź zawiera 2 różne zakresy dat:

  • supported_dates: ogólny zakres dat, w którym obsługiwane są dane porównawcze (włącznie). Żądania testów porównawczych mogą dotyczyć dat z tego zakresu.
  • supported_dates_for_all_metrics (w wersji 25 i nowszych): podzbiór supported_dates, który obsługuje pełny zestaw danych analizy porównawczej. Niektóre dane – zwłaszcza dane dotyczące udziału klientów (share_of_voice i share_of_spend) oraz dane dotyczące średniej stawki źródła testu porównawczego – są dostępne tylko w tym zakresie dat ze względu na ograniczoną dostępność danych. Te dane są pomijane w odpowiedzi, jeśli żądany parametr date_range nie mieści się całkowicie w zakresie supported_dates_for_all_metrics.

Wyświetlenie listy lokalizacji

Metoda ListBenchmarksLocations zwraca listę położeń geograficznych (np. krajów), które obsługują dane analizy porównawczej.

Każdy element BenchmarksLocation w odpowiedzi zawiera:

  • location_name: unikalna nazwa lokalizacji w języku angielskim (np. "United States").
  • location_type: typ lokalizacji odpowiadający target_type w interfejsie Google Ads API (np. "Country").
  • location_info: obiekt LocationInfo zawierający stałą docelowej lokalizacji geograficznej (np. geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Wyświetl listę produktów

Metoda ListBenchmarksProducts zwraca listę usług i celów marketingowych dostępnych do analizy porównawczej.

Każdy wpis BenchmarksProductMetadata zawiera:

  • product_name: przyjazna dla użytkownika nazwa produktu.
  • product_code: ciąg unikalnego identyfikatora usługi, używany podczas tworzenia obiektu ProductFilter.
  • marketing_objective: powiązany cel marketingowy (BenchmarksMarketingObjective):
    • AWARENESS: kampanie mające na celu zwiększenie świadomości marki lub produktu.
    • CONSIDERATION: kampanie, których celem jest zachęcanie potencjalnych klientów do rozważenia zakupu produktów danej marki.
    • ACTION: kampanie zaprojektowane tak, aby zachęcać do konkretnego działania powodującego konwersję.

Wyświetlanie źródeł testów porównawczych

Metoda ListBenchmarksSources pobiera dostępne źródła testów porównawczych. Określ typy źródeł do pobrania za pomocą BenchmarksSourceType:

  • INDUSTRY_VERTICAL: klasyfikacje segmentów branżowych (np. "Technology" lub "Finance").
  • CATEGORY (w wersji 25 i nowszych): kategorie produktów i usług (np. "/Apparel/Clothing"). Kategorie mogą służyć jako filtry do określania zakresu analizy porównawczej podczas porównywania ze wszystkimi reklamodawcami.

Odpowiedź zwraca listę obiektów BenchmarksSourceMetadata zawierających:

  • IndustryVerticalInfo: zawiera industry_vertical_name, industry_vertical_id i parent_industry_vertical_id (jeśli dotyczy).
  • CategoryInfo (w wersji 25 i nowszych): zawiera category_name, category_id i category_path (pełną hierarchię kategorii).

Generowanie danych porównawczych

Wywołaj metodę GenerateBenchmarksMetrics, aby porównać dane dotyczące reklam klienta na YouTube z wartościami referencyjnymi w branży.

Parametry żądania

GenerateBenchmarksMetricsRequest określa zakres analizy. Musisz podać co najmniej klienta customer_id, lokalizację geograficzną location (LocationInfo), benchmarks_source (industry_vertical_id lub, w przypadku wersji 25 i nowszych, all_advertisers z zakresem category_filter) oraz product_filter. Opcjonalnie możesz:

  • Podaj date_range (jeśli pominiesz ten parametr, zostaną zwrócone dane z ostatniego kwartału, dla którego są dostępne dane).
  • Grupuj dane za pomocą breakdown_definition.
  • Podaj 3-znakowy kod waluty ISO 4217 currency_code (jeśli go pominiesz, dane finansowe, takie jak CPM i koszt, będą domyślnie podawane w walucie USD).
  • Podaj zdefiniowaną przez użytkownika nazwę customer_benchmarks_group klienta, dla którego tworzysz plan.
  • Poproś o dodatkowe funkcje, takie jak PERCENTILE_DATA, za pomocą supplemental_data (w wersji 25 i nowszych).

Pełne definicje parametrów i wymagania znajdziesz w dokumentacji referencyjnej GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Zestawienia dat

Możesz grupować dane według ustawienia breakdown_definition.date_breakdown za pomocą BenchmarksTimeGranularity. Gdy ustawiona jest wartość date_breakdown, parametr date_range w GenerateBenchmarksMetricsRequest jest wymagany i musi być zgodny z granicami wybranej szczegółowości:

  • WEEK: agreguje dane według tygodnia. date_range musi zaczynać się w niedzielę i kończyć w sobotę (pamiętaj, że różni się to od normy ISO 8601).
  • MONTH: agreguje dane według miesiąca. date_range musi rozpoczynać się pierwszego dnia miesiąca i kończyć ostatniego dnia miesiąca.
  • QUARTER: agreguje dane według kwartału kalendarzowego. date_range musi rozpoczynać się pierwszego dnia kwartału i kończyć ostatniego dnia kwartału.

Wskaźniki odpowiedzi

Funkcja GenerateBenchmarksMetricsResponse zwraca:

  • customer_metrics (typu CustomerMetrics w wersji 25 i nowszych; typu Metrics zawierającego tylko average_rate_metrics w wersji 24 i starszych): dane odzwierciedlające skuteczność reklam klienta w YouTube, m.in.:
    • average_rate_metrics: średnie wartości danych dotyczących klienta.
    • share_metrics (w wersji 25 i nowszych): dane dotyczące względnej obecności na rynku (share_of_voice i share_of_spend). Wypełniane tylko wtedy, gdy benchmarks_source wybiera all_advertisers = true (z ustawionym category_filter), a date_range mieści się w supported_dates_for_all_metrics.
    • aggregate_metrics (w wersji 25 i nowszych): zagregowane sumy dotyczące klienta (np. cost, impressions, clicks i video_trueview_views).
    • percentile_metrics (w wersji 25 i nowszych): poziomy percentyli pozycji konkurencyjnej w kluczowych wymiarach.
  • average_benchmarks_metrics: zagregowane dane dotyczące współczynników (RateMetrics) w wybranym źródle testów porównawczych.
  • breakdown_metrics: lista danych podzielonych na segmenty według zestawień zdefiniowanych w breakdown_definition.

Pełne specyfikacje pól znajdziesz w dokumentacji GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Dane dotyczące percentyli

Dane dotyczące percentyli odzwierciedlają pozycję konkurencyjną klienta jako poziomy percentyli wśród innych reklamodawców w ramach analizy zakresu.

Wymagania wstępne

Aby pobrać dane dotyczące percentyli, żądanie musi spełniać te wymagania:

  1. Źródło testów porównawczych: benchmarks_source musi wybrać all_advertisers = true.
  2. Filtr kategorii: musisz podać parametr category_filter zawierający co najmniej 1 prawidłowy parametr category_ids pobrany z ListBenchmarksSources.
  3. Dane dodatkowe: musisz dodać PERCENTILE_DATA do pola supplemental_data w GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Poziomy percentyli

Skuteczność klienta jest klasyfikowana jako jedna z tych wartości typu wyliczeniowego BenchmarksCustomerPercentileTier:

  • DEVELOPING: poniżej 10 percentyla ([0%, 10%)).
  • ENTRY_LEVEL: od 10 do 25 percentyla ([10%, 25%)).
  • EMERGING_PLAYER: od 25. do 50. percentyla ([25%, 50%)).
  • COMPETITOR: od 50. do 75. percentyla ([50%, 75%)).
  • STRONG_COMPETITOR: od 75 do 90 centyla ([75%, 90%)).
  • MARKET_LEADER: na poziomie 90 centyla lub wyższym ([90%, 100%]).

Przykładowe żądanie

Poniższy przykład ilustruje ładunek żądania REST JSON do generowania danych porównawczych z poziomami percentyli dla użytkownika, który porównuje skuteczność reklam na YouTube swojego klienta z innymi reklamodawcami wyświetlającymi reklamy w kategorii /Apparel/Clothing:

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

Odpowiedź zawierająca dodatkowe dane o percentylach:

{
  "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
    }
  }
}

Obsługa błędów

Podczas wywoływania BenchmarksService możesz napotkać błędy związane z zapytaniami dotyczącymi testów porównawczych w BenchmarksError:

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: kombinacja żądanych danych wejściowych jest zbyt złożona, aby można było ją przetworzyć. Aby zmniejszyć złożoność zapytania:
    • Wybierz bardziej szczegółowe źródło analizy porównawczej lub filtrowanie kategorii.
    • Skróć żądany element date_range.
    • Zmniejsz liczbę produktów w: product_filter.
  • NO_METRICS_FOUND (w wersji 25 i nowszych): nie znaleziono danych dla żądanej kombinacji danych wejściowych (np. niszowej kategorii w określonej lokalizacji i zakresie dat, w którym żaden reklamodawca nie prowadził kampanii). Spróbuj dostosować kategorię, lokalizację, zakres dat lub produkty.

Ogólne informacje o obsłudze błędów interfejsu API i sprawdzone metody znajdziesz w przewodniku po obsłudze błędów.

Narzędzie Google Issue Tracker

Użyj narzędzia Issue Tracker, aby zadać pytania zespołowi pomocy, zgłosić błędy lub przesłać prośby o dodanie funkcji. Google śledzi i priorytetyzuje Twoje zgłoszenia oraz publikuje aktualizacje bezpośrednio w narzędziu Issue Tracker. Więcej informacji znajdziesz w artykule Tworzenie zgłoszenia w narzędziu Google Issue Tracker.

Utwórz zgłoszenie, korzystając z jednego z tych szablonów narzędzia Issue Tracker:

Wypełnij wszystkie pola w szablonie, podając szczegółowe informacje, abyśmy mogli odtworzyć problem i nadać Twojej prośbie odpowiedni priorytet. Google może zamknąć niekompletne zgłoszenia i poprosić Cię o przesłanie nowego zgłoszenia z brakującymi informacjami.

Wstecz
Statystyki twórców YouTube