アセットの最適化テスト

アセットの最適化テストは、P-MAX キャンペーン内でさまざまなアセットの組み合わせをテストするために使用されます。これにより、さまざまなアセットセットのパフォーマンスをベースセットと比較できます。

このワークフローは ExperimentType.OPTIMIZE_ASSETS でサポートされています。

セットアップ

アセットの最適化テストを設定するには:

  • 新しいアセット、対照群と介入群を含むテストを作成します。
  • 新しいアセットを介入群のアセット グループにリンクします。これはすべて 1 つの変更リクエスト内で行われます。

これらのエンティティは相互に依存しているため、同じリクエスト内の以前のオペレーションで作成されたリソースを参照するには、一時リソース名を使用する必要があります。

リクエスト内のオペレーションは次の順序で指定する必要があります。

  1. 一時的なリソース名（customers/CUSTOMER_ID/assets/-1 など）で Asset を作成します。これがテスト アセットになります。
  2. 一時リソース名（customers/CUSTOMER_ID/experiments/-2 など）を使用して Experiment を作成します。

  3. 手順 1 のアセットをテストグループで使用されるアセット グループにリンクする AssetGroupAsset を作成します。

  4. 2 つの ExperimentArm リソースを作成します。

    • ベース AssetGroup にリンクされた対照群。
    • 同じベース AssetGroup にリンクされている介入群。このテスト群で、ステップ 1 で作成したアセットの一時リソース名を使用して asset_groups フィールドを設定します。

Java

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C#

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PHP

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Python

# 1. Create Assets with temporary resource names.
# We create a text asset and an image asset to showcase different types.
asset_operation_1 = create_text_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    ASSET_1_TEMP_ID,
    "Fly to Mars!",
)
asset_operation_2 = create_image_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    ASSET_2_TEMP_ID,
    "https://gaagl.page.link/Eit5",
    "Mars Landscape View",
)

# 2. Create an Experiment with a temporary resource name.
experiment_operation = client.get_type("MutateOperation")
experiment = experiment_operation.experiment_operation.create
experiment.resource_name = googleads_service.experiment_path(
    customer_id, EXPERIMENT_TEMP_ID
)
experiment.name = f"Interstellar Asset Experiment #{uuid4()}"
experiment.type_ = client.enums.ExperimentTypeEnum.OPTIMIZE_ASSETS
# Set the optimize assets experiment subtype to COMPARE_ASSETS.
experiment.optimize_assets_experiment.optimize_assets_experiment_subtype = (
    client.enums.OptimizeAssetsExperimentSubtypeEnum.COMPARE_ASSETS
)

# 3. Create two ExperimentArm resources.
treatment_assets = [
    (ASSET_1_TEMP_ID, client.enums.AssetFieldTypeEnum.HEADLINE),
    (ASSET_2_TEMP_ID, client.enums.AssetFieldTypeEnum.MARKETING_IMAGE),
]
arm_operations = create_arms_operations(
    client,
    customer_id,
    EXPERIMENT_TEMP_ID,
    campaign_resource_name,
    asset_group_id,
    treatment_assets,
)

# 4. Create AssetGroupAssets linking the assets to the asset group.
asset_group_asset_operation_1 = create_asset_group_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    asset_group_id,
    ASSET_1_TEMP_ID,
    client.enums.AssetFieldTypeEnum.HEADLINE,
)
asset_group_asset_operation_2 = create_asset_group_asset_operation(
    client,
    customer_id,
    asset_group_id,
    ASSET_2_TEMP_ID,
    client.enums.AssetFieldTypeEnum.MARKETING_IMAGE,
)

# Send all operations in a single Mutate request.
# The operations must be in this specific order.
mutate_operations = [
    asset_operation_1,
    asset_operation_2,
    experiment_operation,
    *arm_operations,
    asset_group_asset_operation_1,
    asset_group_asset_operation_2,
]

response = googleads_service.mutate(
    customer_id=customer_id,
    mutate_operations=mutate_operations,
)

Ruby

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Perl

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curl

テストのレポートを作成する

experiment リソースを使用して、アセットの最適化テストに関するレポートを作成し、対照群と介入群のアセット グループ間の指標を比較できます。

卒業または終了

結果を評価した後、ExperimentService を使用してテストを終了するか、テストを卒業できます。

  • 終了: 介入群の結果に満足できない場合は、EndExperiment を使用します。これは同期オペレーションです。
  • 移行する: 介入群のアセット グループのパフォーマンスを優先する場合は、GraduateExperiment を使用します。このプロセスの一環として、対照群に関連付けられている元の基本のキャンペーンは一時停止され、介入群は新しい独立したキャンペーンに変換されます。これは同期オペレーションです。
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