Контрольные показатели для YouTube

BenchmarksService позволяет рекламодателям и агентствам сравнивать эффективность своей рекламы на YouTube с отраслевыми показателями. С помощью этого сервиса вы можете оценить эффективность своих кампаний по сравнению с другими рекламодателями в вашей отрасли или во всех категориях товаров и услуг.

Основные возможности

С помощью BenchmarksService вы можете:

  • Сравнение эффективности. Сравнивайте средние показатели клиента (например, цену за тысячу показов, цену за просмотр, CTR и видимость) с агрегированными средними показателями по отрасли.
  • Анализ доли рынка. Позволяет понять, насколько клиент представлен на рынке, по доле рекламного воздействия (относительному количеству показов) и доле расходов.
  • Оценка конкурентоспособности. Оценивайте конкурентоспособность клиента с помощью процентильных показателей, которые классифицируют эффективность по ключевым параметрам на конкурентных уровнях (например, Лидер рынка или Конкурент).
  • Сегментирование по уровню детализации времени: Группировка контрольных показателей по неделям, месяцам или кварталам.
  • Узнайте, какие параметры поддерживаются для контрольных показателей. Запросите доступные диапазоны дат, географические местоположения, рекламные продукты и источники контрольных показателей (отрасли или категории товаров и услуг).

Методы обнаружения

Прежде чем создавать контрольные показатели, используйте методы обнаружения, чтобы получить допустимые параметры и критерии области действия для ваших запросов.

Показать доступные даты

Метод ListBenchmarksAvailableDates возвращает диапазоны дат, за которые доступны контрольные показатели, в объекте ListBenchmarksAvailableDatesResponse.

В ответе указаны два разных диапазона дат:

  • supported_dates – общий диапазон дат, для которого поддерживаются контрольные показатели (включительно). Запросы контрольных показателей могут запрашивать даты в этом диапазоне.
  • supported_dates_for_all_metrics (в версии 25 и более поздних) – подмножество supported_dates, которое поддерживает полный набор контрольных показателей. Некоторые показатели, в частности показатели доли клиентов (share_of_voice и share_of_spend) и показатели средней ставки контрольного источника, доступны только в этом диапазоне дат из-за ограниченной доступности данных. Эти показатели не включаются в ответ, если запрошенный период date_range не укладывается полностью в supported_dates_for_all_metrics.

Получение списка местоположений

Метод ListBenchmarksLocations возвращает список географических местоположений (например, стран), для которых поддерживаются контрольные данные.

Каждый объект BenchmarksLocation в ответе содержит:

  • location_name – уникальное название местоположения на английском языке (например, "United States").
  • location_type – тип местоположения, соответствующий target_type в Google Ads API (например, "Country").
  • location_info – объект LocationInfo, содержащий константу географической цели (например, geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840").

Составь список товаров

Метод ListBenchmarksProducts возвращает список продуктов и маркетинговых целей, доступных для сравнительного анализа.

Каждая запись BenchmarksProductMetadata содержит:

  • product_name – понятное название товара.
  • product_code – уникальный идентификатор товара, который используется при создании ProductFilter.
  • marketing_objective: связанная маркетинговая цель (BenchmarksMarketingObjective):
    • AWARENESS: кампании, направленные на повышение узнаваемости бренда или товара.
    • CONSIDERATION – кампании, направленные на то, чтобы потенциальные клиенты выбирали ваш бренд или товары.
    • ACTION – кампании, направленные на получение определенного действия-конверсии.

Список источников контрольных показателей

Метод ListBenchmarksSources позволяет получить доступные источники контрольных показателей. Укажите типы источников, которые нужно получить, с помощью BenchmarksSourceType:

  • INDUSTRY_VERTICAL – классификация сегментов отрасли (например, "Technology" или "Finance").
  • CATEGORY (в версии 25 и более поздних): категории товаров и услуг (например, "/Apparel/Clothing"). Категории можно использовать в качестве фильтров, чтобы ограничить область сравнения при сопоставлении со всеми рекламодателями.

В ответе возвращается список объектов BenchmarksSourceMetadata, содержащих:

  • IndustryVerticalInfo – содержит industry_vertical_name, industry_vertical_id и parent_industry_vertical_id (если применимо).
  • CategoryInfo (в версии 25 и более поздних) содержит category_name, category_id и category_path (полную иерархию категорий).

Создание контрольных показателей

Вызовите метод GenerateBenchmarksMetrics, чтобы сравнить показатели рекламы на YouTube у клиента с отраслевыми контрольными показателями.

Параметры запроса

GenerateBenchmarksMetricsRequest определяет область анализа. Как минимум необходимо указать клиентский customer_id, географический location (LocationInfo), benchmarks_source (industry_vertical_id или, в версии 25 и более поздних, all_advertisers в области действия category_filter) и product_filter. Вы также можете:

  • Укажите date_range (если не указать, будут возвращены данные за последний квартал, за который они доступны).
  • Группировать показатели с помощью breakdown_definition.
  • Укажите трехзначный код валюты по стандарту ISO 4217 currency_code (если он не указан, для денежных показателей, таких как цена за тысячу показов и стоимость, по умолчанию используется USD).
  • Укажите заданное пользователем название customer_benchmarks_group для клиента, для которого выполняется планирование.
  • Запрашивать дополнительные функции, например PERCENTILE_DATA, через supplemental_data (в версии 25 и более поздних).

Полные определения параметров и требования к ним приведены в справочной документации по GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Разбивка по датам

Вы можете группировать показатели, задав breakdown_definition.date_breakdown с помощью BenchmarksTimeGranularity. Если задан параметр date_breakdown, то в GenerateBenchmarksMetricsRequest необходимо указать date_range. Это значение должно соответствовать границам выбранной детализации:

  • WEEK – агрегированные показатели за неделю. date_range должна начинаться в воскресенье и заканчиваться в субботу (обратите внимание, что это отличается от стандарта ISO 8601).
  • MONTH – агрегирует показатели по месяцам. date_range должен начинаться в первый день месяца и заканчиваться в последний день месяца.
  • QUARTER – агрегированные показатели по календарным кварталам. date_range должен начинаться в первый день квартала и заканчиваться в последний день квартала.

Показатели ответов

GenerateBenchmarksMetricsResponse возвращает:

  • customer_metrics (тип CustomerMetrics в версии 25 и более поздних; тип Metrics, содержащий только average_rate_metrics в версии 24 и более ранних). Показатели эффективности рекламы клиента на YouTube, в том числе:
    • average_rate_metrics – показатели средней цены для клиента.
    • share_metrics (в версии 25 и более поздних): показатели относительного присутствия на рынке (share_of_voice и share_of_spend). Заполняется, только если в benchmarks_source выбрано all_advertisers = true (с заданным category_filter), а date_range входит в supported_dates_for_all_metrics.
    • aggregate_metrics (в версии 25 и более поздних) – агрегированные итоговые значения для клиента (например, cost, impressions, clicks и video_trueview_views).
    • percentile_metrics (в версии 25 и более поздних). Процентили конкурентоспособности по ключевым параметрам.
  • average_benchmarks_metrics – агрегированные показатели (RateMetrics) по выбранному источнику контрольных показателей.
  • breakdown_metrics – список показателей, сегментированных по параметрам, которые заданы в breakdown_definition.

Полные спецификации полей приведены в справочной документации по GenerateBenchmarksMetricsResponse.

Процентили

Процентильные показатели отражают конкурентную позицию клиента в виде процентильных уровней среди других рекламодателей в рамках анализируемой области.

Требования

Чтобы получить процентильные показатели, ваш запрос должен соответствовать следующим требованиям:

  1. Источник контрольных показателей: benchmarks_source должен выбрать all_advertisers = true.
  2. Фильтрация категорий: category_filter необходимо указать, содержащий один или несколько допустимых кодов category_ids, полученных из ListBenchmarksSources.
  3. Дополнительные данные. Добавьте PERCENTILE_DATA в поле supplemental_data в GenerateBenchmarksMetricsRequest.

Процентили

Эффективность клиента классифицируется по одному из следующих значений перечисления BenchmarksCustomerPercentileTier:

  • DEVELOPING: ниже 10-го процентиля ([0%, 10%)).
  • ENTRY_LEVEL: от 10-го до 25-го процентиля ([10%, 25%)).
  • EMERGING_PLAYER: от 25-го до 50-го процентиля ([25%, 50%)).
  • COMPETITOR: от 50-го до 75-го процентиля ([50%, 75%)).
  • STRONG_COMPETITOR: от 75-го до 90-го процентиля ([75%, 90%)).
  • MARKET_LEADER: 90-й процентиль или выше ([90%, 100%]).

Пример запроса

Ниже приведен пример полезной нагрузки запроса REST JSON для создания контрольных показателей с процентилями для пользователя, который сравнивает эффективность рекламы на YouTube своего клиента с другими рекламодателями, размещающими рекламу в категории /Apparel/Clothing:

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

Ответ, содержащий дополнительные запрошенные данные о процентилях:

{
  "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
    }
  }
}

Обработка ошибок

При вызове BenchmarksService могут возникать ошибки, связанные с запросами контрольных показателей в BenchmarksError.

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED: комбинация запрошенных входных данных слишком сложна для обработки. Чтобы упростить запрос:
    • Выберите более конкретный или детализированный источник контрольных показателей или фильтр категорий.
    • Сократите date_range.
    • Уменьшите количество товаров в product_filter.
  • NO_METRICS_FOUND (в версии 25 и более поздних). Для запрошенной комбинации входных данных не найдено показателей (например, для нишевой категории в определенном местоположении и диапазоне дат, когда рекламодатели не проводили кампании). Попробуйте изменить категорию, местоположение, диапазон дат или товары.

Общие рекомендации по обработке ошибок API приведены в этом руководстве.

Система отслеживания ошибок Google

Чтобы задать вопрос службе поддержки, сообщить об ошибке или запросить добавление функции, используйте систему отслеживания ошибок Google. Google отслеживает запросы, определяет их приоритет и публикует обновления прямо в системе отслеживания ошибок. Подробнее о том, как создать проблему в системе отслеживания ошибок Google…

Создайте проблему, используя один из следующих шаблонов системы отслеживания ошибок:

Заполните все поля в шаблоне, указав подробную информацию, чтобы специалисты Google могли воспроизвести проблему и определить приоритет вашего запроса. Google может закрыть неполные жалобы и попросить вас отправить новую жалобу с недостающими сведениями.

Назад
Статистика авторов YouTube