Öğe optimizasyonu denemeleri

Öğe optimizasyonu denemeleri, Maksimum Performans kampanyalarında farklı öğe kombinasyonlarını test etmek için kullanılır. Bu sayede, farklı öğe gruplarının temel bir gruba kıyasla nasıl performans gösterdiğini karşılaştırabilirsiniz.

Bu iş akışı ExperimentType.OPTIMIZE_ASSETS için desteklenir.

Kurulum

Öğe optimizasyonu denemesi oluşturmak için:

  • Kontrol ve deney kolları içeren yeni bir öğe denemesi oluşturun.
  • Yeni öğeyi, değerlendirme kolunun öğe grubuna tek bir mutasyon isteğiyle bağlayın.

Bu öğeler birbirine bağımlı olduğundan aynı istekteki önceki işlemlerde oluşturulan kaynaklara başvurmak için geçici kaynak adları kullanmanız gerekir.

İsteğinizdeki işlemler aşağıdaki sırada olmalıdır:

  1. Geçici bir kaynak adıyla (ör. customers/CUSTOMER_ID/assets/-1) Asset oluşturun. Bu, test öğeniz olacaktır.
  2. Geçici kaynak adıyla (örneğin, customers/CUSTOMER_ID/experiments/-2) Experiment oluşturun.
  3. İki ExperimentArm kaynağı oluşturun:
    • Bir tabana AssetGroup bağlı bir kontrol kolu.
    • Aynı temel AssetGroup'ya bağlı bir deney kolu. Bu kolda, 1. adımda oluşturulan öğenin geçici kaynak adını kullanarak asset_groups alanını ayarlayın.
  4. 1. adımdaki öğeyi deneme kollarında kullanılan öğe grubuna bağlayan bir AssetGroupAsset oluşturun.

Java

This example is not yet available in Java; you can take a look at the other languages.

C#

This example is not yet available in C#; you can take a look at the other languages.

PHP

This example is not yet available in PHP; you can take a look at the other languages.

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 with Interplanetary Cruises!",
)
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
)
experiment.status = client.enums.ExperimentStatusEnum.SETUP

# 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,
    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

This example is not yet available in Ruby; you can take a look at the other languages.

Perl

This example is not yet available in Perl; you can take a look at the other languages.

curl

Deneme hakkında rapor oluşturma

Kontrol ve deney öğe grupları arasındaki metrikleri karşılaştırmak için experiment kaynağını kullanarak öğe optimizasyonu denemeleri hakkında rapor oluşturabilirsiniz.

Normal hesaba geçme veya sonlandırma

Sonuçları değerlendirdikten sonra ExperimentService simgesini kullanarak denemeyi sonlandırabilir veya tamamlayabilirsiniz.

  • Sonlandır: Deney kolundaki sonuçlardan memnun değilseniz EndExperiment simgesini kullanın. Bu eşzamanlı bir işlemdir.
  • Tamamlama: Deney kolunun öğe grubunun performansını tercih ediyorsanız GraduateExperiment seçeneğini kullanın. Bu süreçte, kontrol koluyla ilişkili orijinal ana kampanya duraklatılır ve deney kolu yeni, bağımsız bir kampanyaya dönüştürülür. Bu işlem eşzamanlıdır.
Önceki
Kampanya içi denemeler
Sonraki
Raporlama