애셋 최적화 실험

애셋 최적화 실험은 실적 최대화 캠페인 내에서 다양한 애셋 조합을 테스트하는 데 사용되므로 다양한 애셋 세트의 실적을 기본 세트와 비교할 수 있습니다.

이 워크플로는 ExperimentType.OPTIMIZE_ASSETS에서 지원됩니다.

설정

애셋 최적화 실험을 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  • 대조군과 실험군이 있는 실험인 새 확장 소재를 만듭니다.
  • 단일 변이 요청 내에서 새 애셋을 실험 부문의 애셋 그룹에 연결합니다.

이러한 항목은 서로 종속되어 있으므로 동일한 요청 내에서 이전 작업에서 생성된 리소스를 참조하려면 임시 리소스 이름을 사용해야 합니다.

요청의 작업은 다음 순서여야 합니다.

  1. 임시 리소스 이름(예: customers/CUSTOMER_ID/assets/-1)으로 Asset을 만듭니다. 이는 테스트 애셋이 됩니다.
  2. 임시 리소스 이름 (예: customers/CUSTOMER_ID/experiments/-2)으로 Experiment을 만듭니다.

  3. 1단계의 애셋을 실험 부문에서 사용되는 애셋 그룹에 연결하는 AssetGroupAsset을 만듭니다.

  4. ExperimentArm 리소스 2개를 만듭니다.

    • 기본 AssetGroup에 연결된 컨트롤 암입니다.
    • 동일한 기본 AssetGroup에 연결된 실험 집단입니다. 이 부문에서 1단계에서 생성된 애셋의 임시 리소스 이름을 사용하여 asset_groups 필드를 설정합니다.

자바

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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

실험 보고

experiment 리소스를 사용하여 확장 소재 최적화 실험을 보고하여 대조 및 실험 확장 소재 그룹 간의 측정항목을 비교할 수 있습니다.

일반 계정으로 전환 또는 종료

결과를 평가한 후 ExperimentService을 사용하여 실험을 종료하거나 졸업할 수 있습니다.

  • 종료: 실험 부문의 결과가 만족스럽지 않으면 EndExperiment을 사용합니다. 이는 동기 작업입니다.
  • 졸업: 실험 부문의 애셋 그룹 실적이 더 나은 경우 GraduateExperiment를 사용합니다. 이 프로세스의 일환으로 대조 부문과 연결된 기존 기본 캠페인이 일시중지되고 실험 부문이 새로운 독립 캠페인으로 전환됩니다. 이는 동기 작업입니다.
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