BenchmarksService 可讓廣告主和代理商將 YouTube 廣告成效與業界基準進行比較。這項服務可讓您評估廣告活動成效,並與產業別或特定產品和服務類別中的所有廣告主比較。
主要功能
BenchmarksService可讓您執行下列操作:
- 比較成效:根據匯總的業界平均值,評估客戶的平均費率指標 (例如千次曝光出價、單次收視出價、點閱率和可視度)。
- 分析市占率:透過廣告曝光占有率 (相對曝光次數) 和支出占有率,瞭解顧客的相對市場占有率。
- 評估競爭地位:使用百分位數指標評估客戶的競爭地位,將主要維度的成效分類為競爭層級 (例如「市場領導者」或「競爭對手」)。
- 按時間區隔:按每週、每月或每季的時間精細程度,將基準指標分組。
- 探索支援的基準維度:查詢可用的日期範圍、地理位置、廣告產品和基準來源 (產業別或產品和服務類別)。
探索方法
產生基準指標前,請先使用探索方法,擷取要求的有效參數和範圍條件。
列出可用日期
ListBenchmarksAvailableDates 方法會傳回 ListBenchmarksAvailableDatesResponse 中支援基準資料的歷來日期範圍。
回應會提供兩個不同的日期範圍:
supported_dates:支援基準指標的整體日期範圍 (含起迄日)。基準要求可以查詢這個範圍內的日期。supported_dates_for_all_metrics(v25 以上版本):supported_dates的子集,支援全套基準指標。由於資料可用性有限,某些指標 (特別是客戶占有率指標 (share_of_voice和share_of_spend) 和基準來源的平均費率指標) 僅在這個日期範圍內可用。如果要求的date_range未完全落在supported_dates_for_all_metrics內,系統會從回應中省略這些指標。
列出位置
ListBenchmarksLocations 方法會傳回支援基準資料的地理位置 (例如國家/地區) 清單。
回應中的每個 BenchmarksLocation 都包含:
location_name:不重複的地點名稱 (英文),例如"United States"。location_type:Google Ads API 中與target_type對應的位置類型 (例如"Country")。location_info:包含指定地理區域常數 (例如geo_target_constant: "geoTargetConstants/2840") 的LocationInfo物件。
列出產品
ListBenchmarksProducts 方法會傳回可用於基準化的產品和行銷目標清單。
每個 BenchmarksProductMetadata 項目都包含:
product_name:容易使用的產品名稱。product_code:產品的專屬 ID 字串,用於建構ProductFilter。marketing_objective:相關聯的行銷目標 (BenchmarksMarketingObjective):AWARENESS:旨在提升品牌或產品知名度的廣告活動。CONSIDERATION:這類廣告活動旨在鼓勵潛在顧客考慮品牌或產品。ACTION:旨在促成特定轉換動作的廣告活動。
列出基準來源
ListBenchmarksSources 方法會擷取可用的基準來源。使用 BenchmarksSourceType 指定要擷取的來源類型:
INDUSTRY_VERTICAL:產業區隔的分類 (例如"Technology"或"Finance")。CATEGORY(v25 以上版本):產品和服務類別 (例如"/Apparel/Clothing")。與所有廣告主比較時,類別可用做篩選條件,限定基準範圍。
回應會傳回 BenchmarksSourceMetadata 物件清單,其中包含:
IndustryVerticalInfo:包含industry_vertical_name、industry_vertical_id和parent_industry_vertical_id(如適用)。CategoryInfo(v25 以上版本):包含category_name、category_id和category_path(完整類別階層)。
產生基準指標
呼叫 GenerateBenchmarksMetrics,比較客戶的 YouTube 廣告指標與業界基準。
要求參數
GenerateBenchmarksMetricsRequest 會限定分析範圍。您至少必須指定用戶端 customer_id、地理 location (LocationInfo)、benchmarks_source (industry_vertical_id,或在 v25 以上版本中,由 category_filter 限定範圍的 all_advertisers),以及 product_filter。您也可以選擇:
- 提供
date_range(如省略,系統會傳回最近一季的可用資料)。 - 使用
breakdown_definition將指標分組。 - 請指定三個字元的 ISO 4217
currency_code(如省略,千次曝光出價和費用等貨幣指標會預設為USD)。 - 為要規劃的客戶指定使用者定義的
customer_benchmarks_group名稱。 - 透過
supplemental_data要求其他功能,例如PERCENTILE_DATA(適用於 v25 以上版本)。
如需完整的參數定義和規定,請參閱 GenerateBenchmarksMetricsRequest 參考文件。
日期細目
您可以使用 BenchmarksTimeGranularity 設定 breakdown_definition.date_breakdown,將指標分組。設定 date_breakdown 時,GenerateBenchmarksMetricsRequest 中的 date_range 為必填,且必須與所選精細程度的邊界一致:
WEEK:按週匯總指標。date_range必須從週日開始,並在週六結束 (請注意,這與 ISO 8601 不同)。MONTH:按月匯總指標。date_range必須從當月第一天開始,並在當月最後一天結束。QUARTER:按日曆季度匯總指標。date_range必須從季度的第一天開始,並在季度的最後一天結束。
回覆指標
GenerateBenchmarksMetricsResponse 會傳回:
customer_metrics(v25 以上版本為CustomerMetrics類型;v24 以下版本為僅含average_rate_metrics的Metrics類型):代表客戶 YouTube 廣告成效的指標,包括:average_rate_metrics:客戶的平均費率指標。share_metrics(v25 以上版本):相對市場曝光率指標 (share_of_voice和share_of_spend)。只有在benchmarks_source選取all_advertisers = true(已設定category_filter),且date_range落在supported_dates_for_all_metrics內時,才會填入資料。aggregate_metrics(v25 以上版本):客戶的匯總總計 (例如cost、impressions、clicks和video_trueview_views)。percentile_metrics(v25 以上版本): 主要維度的競爭力百分位數。
average_benchmarks_metrics:所選基準來源的匯總比率指標 (RateMetrics)。breakdown_metrics:指標清單,依breakdown_definition中定義的細目區隔。
如需完整的欄位規格,請參閱 GenerateBenchmarksMetricsResponse 參考說明文件。
百分位數指標
百分位數指標代表客戶在指定分析範圍內,與其他廣告主相比的競爭地位百分位數。
必要條件
如要擷取百分位數指標,要求必須符合下列規定:
- 基準來源:
benchmarks_source必須選取all_advertisers = true。 - 類別篩選器:必須提供
category_filter,其中包含一或多個從ListBenchmarksSources擷取的有效category_ids。 - 補充資料:您必須在
GenerateBenchmarksMetricsRequest的supplemental_data欄位中新增PERCENTILE_DATA。
百分位數等級
客戶的成效會歸入下列其中一個 BenchmarksCustomerPercentileTier 列舉值:
DEVELOPING:低於第 10 個百分位數 ([0%, 10%))。ENTRY_LEVEL:第 10 到 25 個百分位數 ([10%, 25%))。EMERGING_PLAYER:第 25 到 50 個百分位數 ([25%, 50%))。COMPETITOR:第 50 到 75 個百分位數 ([50%, 75%))。STRONG_COMPETITOR:第 75 到 90 個百分位數 ([75%, 90%))。MARKET_LEADER:第 90 百分位數以上 ([90%, 100%])。
要求範例
以下範例說明 REST JSON 要求酬載,用於產生含有百分位數級別的基準指標,供使用者比較客戶的 YouTube 廣告成效與其他在 /Apparel/Clothing 類別放送廣告的廣告主:
{
"customerId": "1234567890",
"location": {
"geoTargetConstant": "geoTargetConstants/2840"
},
"benchmarksSource": {
"allAdvertisers": true
},
"categoryFilter": {
"categoryIds": ["10176"]
},
"productFilter": {
"marketingObjectiveList": {
"marketingObjectives": ["AWARENESS", "CONSIDERATION"]
}
},
"supplementalData": [
"PERCENTILE_DATA"
]
}
回應包含要求的額外百分位數資料:
{
"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
}
}
}
錯誤處理
呼叫 BenchmarksService 時,您可能會遇到 BenchmarksError 中基準查詢特有的錯誤:
MAX_QUERY_COMPLEXITY_EXCEEDED:要求輸入內容的組合過於複雜,無法處理。如要降低查詢複雜度,請按照下列步驟操作:- 選取更具體或更精細的基準來源或類別過濾條件。
- 縮短要求的
date_range。 - 減少「
product_filter」中的產品數量。
NO_METRICS_FOUND(v25 以上版本):找不到所要求輸入組合的指標 (例如,在特定位置和日期範圍內,沒有廣告主放送廣告活動的小眾類別)。請嘗試調整類別、地區、日期範圍或產品。
如需一般 API 錯誤處理和最佳做法,請參閱錯誤處理指南。
Google Issue Tracker
您可以使用 Google Issue Tracker 提出支援問題、回報錯誤或提交功能要求。Google 會直接在 Issue Tracker 中追蹤、排定優先順序及發布要求更新。詳情請參閱「在 Google Issue Tracker 中建立問題」。
使用下列其中一個 Issue Tracker 範本建立問題:
請在範本的所有欄位中填寫詳細資訊,以便 Google 重現問題並優先處理您的要求。Google 可能會關閉不完整的報告,並要求您提交新問題,補上缺少的詳細資料。