Тесты производительности YouTube

BenchmarksService позволяет рекламодателям и агентствам сравнивать эффективность своей рекламы на YouTube с отраслевыми показателями. С помощью этого сервиса вы можете оценить, насколько хорошо ваши кампании работают по сравнению с отраслевыми сегментами или со всеми рекламодателями в конкретных категориях товаров и услуг.

Ключевые возможности

С помощью BenchmarksService вы можете:

  • Сравнение показателей эффективности : Оцените средние показатели эффективности клиента (такие как CPM, CPV, CTR и видимость) по сравнению с усредненными показателями по отрасли.
  • Анализ рыночной доли : Понимание относительного положения клиента на рынке на основе доли упоминаний (относительного количества показов) и доли расходов.
  • Оценка конкурентной позиции : Измерьте конкурентную позицию клиента, используя процентильные показатели, которые классифицируют результаты по ключевым параметрам по конкурентным уровням (например, «Лидер рынка» или «Конкурент »).
  • Сегментация по времени : Группировка контрольных показателей по недельным, месячным или квартальным временным интервалам.
  • Узнайте о поддерживаемых параметрах эталонных показателей : запросите доступные диапазоны дат, географические местоположения, рекламные продукты и источники эталонных показателей (отраслевые вертикали или категории продуктов и услуг).

Методы обнаружения

Перед генерацией эталонных метрик используйте методы обнаружения, чтобы получить допустимые параметры и критерии области действия для ваших запросов.

Список доступных дат

Метод ListBenchmarksAvailableDates возвращает диапазоны исторических дат, поддерживающие данные для бенчмаркинга, в виде объекта ListBenchmarksAvailableDatesResponse .

В ответе указаны два различных диапазона дат:

  • supported_dates : Общий диапазон дат, в котором поддерживаются метрики бенчмарка (включительно). Запросы бенчмарка могут запрашивать даты в этом диапазоне.
  • supported_dates_for_all_metrics : Подмножество supported_dates , поддерживающее полный набор эталонных метрик. Некоторые метрики — в частности, метрики доли клиентов ( share_of_voice и share_of_spend ) и метрики средней ставки из эталонного источника — доступны только в этом диапазоне дат из-за ограниченного объема данных. Эти метрики исключаются из ответа, если запрошенный date_range не полностью попадает в supported_dates_for_all_metrics .

Список местоположений

Метод ListBenchmarksLocations возвращает список географических местоположений (например, стран), для которых доступны эталонные данные.

Каждый BenchmarksLocation в ответе включает в себя:

  • 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" ).

Список товаров

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

Каждая запись BenchmarksProductMetadata включает в себя:

  • product_name : Удобное для пользователя название продукта.
  • product_code : Уникальный строковый идентификатор продукта, используемый при создании ProductFilter .
  • marketing_objective : Соответствующая маркетинговая цель ( BenchmarksMarketingObjective ):
    • AWARENESS : Кампании, направленные на повышение узнаваемости бренда или продукта.
    • CONSIDERATION : Кампании, разработанные для того, чтобы побудить потенциальных клиентов рассмотреть бренд или продукцию.
    • ACTION : Кампании, разработанные для достижения конкретного конверсионного действия.

Список источников контрольных показателей

Метод ListBenchmarksSources извлекает доступные источники бенчмарков. Укажите типы источников для извлечения с помощью BenchmarksSourceType :

  • INDUSTRY_VERTICAL : Классификация отраслевых сегментов (например, «Технологии» или «Финансы» ).
  • CATEGORY : Категории товаров и услуг (например, "/Одежда/Костюмы" ). Категории можно использовать в качестве фильтров для определения масштабов сравнительного анализа при сопоставлении со всеми рекламодателями.

В ответе возвращается список объектов BenchmarksSourceMetadata , содержащих либо:

  • IndustryVerticalInfo : Содержит industry_vertical_name , industry_vertical_id и parent_industry_vertical_id (если применимо).
  • CategoryInfo : Содержит category_name , category_id и category_path (полную иерархию категорий).

Сгенерировать эталонные метрики

Обратитесь в GenerateBenchmarksMetrics , чтобы сравнить показатели эффективности рекламы вашего клиента на YouTube с отраслевыми эталонами.

Параметры запроса

Запрос GenerateBenchmarksMetricsRequest определяет область анализа. Как минимум, необходимо указать идентификатор клиента customer_id , географическое location , benchmarks_source (например, конкретную отраслевую вертикаль или всех рекламодателей, охваченных фильтром category_filter ) и фильтр product_filter ). При желании можно указать date_range , сгруппировать метрики с помощью breakdown_definition , указать currency_code ) или запросить дополнительные функции, такие как данные PERCENTILE_DATA , через supplemental_data .

Полное описание параметров и требований см. в справочной документации GenerateBenchmarksMetricsRequest .

Разбивка по датам

Вы можете группировать метрики, установив параметр breakdown_definition.date_breakdown с помощью BenchmarksTimeGranularity :

  • WEEK : Агрегирует метрики по неделям. Диапазон date_range должен начинаться в воскресенье и заканчиваться в субботу (обратите внимание, что это отличается от стандарта ISO 8601).
  • MONTH : Агрегирует метрики по месяцам. Диапазон date_range должен начинаться с первого дня месяца и заканчиваться последним днем ​​месяца.
  • QUARTER : Агрегирует показатели по календарным кварталам. Диапазон date_range должен начинаться с первого дня квартала и заканчиваться последним днем ​​квартала.

Показатели отклика

Функция GenerateBenchmarksMetricsResponse возвращает:

Полные спецификации полей см. в справочной документации GenerateBenchmarksMetricsResponse .

Процентные показатели

Показатели в процентилях отражают конкурентное положение клиента в процентильном выражении среди других рекламодателей в рамках рассматриваемого анализа.

Предварительные требования

Для получения показателей в процентилях ваш запрос должен соответствовать следующим требованиям:

  1. Источник бенчмарков : benchmarks_source должен выбрать all_advertisers = true .
  2. Фильтр категорий : необходимо указать category_filter , содержащий один или несколько допустимых category_ids полученных из ListBenchmarksSources .
  3. Дополнительные данные : Необходимо добавить PERCENTILE_DATA в поле supplemental_data в GenerateBenchmarksMetricsRequest .

Процентные уровни

Показатели эффективности клиента классифицируются по одному из значений перечисления BenchmarksCustomerPercentileTier (от DEVELOPING для нижних уровней до MARKET_LEADER для рекламодателей с наивысшими показателями). Описание каждого уровня и его границ в процентилях см. в справочной документации BenchmarksCustomerPercentileTier .

Пример запроса

Следующий пример иллюстрирует полезную нагрузку REST JSON-запроса для генерации эталонных метрик с процентными уровнями для пользователя, сравнивающего эффективность рекламы его клиента на YouTube с рекламой других рекламодателей, размещающих объявления в категории /Apparel/Clothing:

{
  "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"
  ]
}

Ответ, включающий запрошенные дополнительные данные в процентилях:

{
  "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
    }
  }
}

Обработка ошибок

При вызове BenchmarksService могут возникать ошибки, специфичные для запросов к бенчмаркам, в BenchmarksError :

  • MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED : Комбинация запрошенных входных данных слишком сложна для обработки. Для уменьшения сложности запроса:
    • Выберите более конкретный или детализированный фильтр по источнику данных или категории.
    • Сократите запрошенный date_range .
    • Уменьшите количество товаров в product_filter .
  • NO_METRICS_FOUND : Для запрошенной комбинации входных данных (например, нишевая категория в определенном местоположении и диапазоне дат, где рекламодатели не проводили кампании) не найдено ни одной метрики. Попробуйте изменить категорию, местоположение, диапазон дат или товары.

Общие сведения об обработке ошибок API и рекомендуемые методы см. в руководстве по обработке ошибок .

Назад
Информация для авторов YouTube