एक ही कैंपेन में किए जाने वाले एक्सपेरिमेंट

इंट्रा-कैंपेन एक्सपेरिमेंट का इस्तेमाल, किसी एक कैंपेन में किसी खास सुविधा की जांच करने के लिए किया जाता है. सिस्टम-मैनेज किए जाने वाले एक्सपेरिमेंट में, ट्रैफ़िक को कंट्रोल और ट्रीटमेंट कैंपेन के बीच बांटा जाता है. वहीं, इंट्रा-कैंपेन एक्सपेरिमेंट में, ट्रैफ़िक को कैंपेन में ही बांटा जाता है. यह बंटवारा, सुविधा चालू है या नहीं, इस पर निर्भर करता है.

यह वर्कफ़्लो, निम्नलिखित ExperimentType वैल्यू के लिए उपलब्ध है:

• ADOPT_AI_MAX
• ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS

सेटअप

1. Experiment तय करें. इसके लिए, एक्सपेरिमेंट का टाइप, कंट्रोल ExperimentArm, और ट्रीटमेंट ExperimentArm तय करें. हर ग्रुप को एक ही कैंपेन से रेफ़रंस करना चाहिए.
2. फ़ील्ड मास्क का इस्तेमाल करके, एक्सपेरिमेंट के लिए टेस्ट सुविधा चालू करें. ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS के लिए, यह ज़रूरी नहीं है. इसके बजाय, एक्सपेरिमेंट बनाने पर ब्रॉड मैच कैंपेन की सेटिंग अपने-आप चालू हो जाएगी.
3. GoogleAdsService.Mutate अनुरोध भेजें. इसमें एक्सपेरिमेंट और एक्सपेरिमेंट ग्रुप बनाने के लिए, म्यूटेट करने की कार्रवाइयां शामिल हों. साथ ही, इसमें टेस्ट सुविधा चालू करने की कार्रवाई भी शामिल हो (अगर लागू हो).

सेटअप होने के बाद, ट्रैफ़िक को कैंपेन में इस तरह बांटा जाता है कि 50% ट्रैफ़िक, चालू की गई सुविधा (ट्रीटमेंट ग्रुप) को दिखे और 50% ट्रैफ़िक को न दिखे (कंट्रोल ग्रुप).

Java

// Create the experiment resource name using a temporary ID.
String experimentResourceName = ResourceNames.experiment(customerId, -1L);

// Create the experiment.
Experiment experiment =
    Experiment.newBuilder()
        .setResourceName(experimentResourceName)
        .setName("ADOPT_AI_MAX Experiment #" + UUID.randomUUID())
        .setType(ExperimentType.ADOPT_AI_MAX)
        .build();
MutateOperation experimentOperation =
    MutateOperation.newBuilder()
        .setExperimentOperation(ExperimentOperation.newBuilder().setCreate(experiment).build())
        .build();

// Create the control arm. Both arms in an intra-campaign experiment reference the same base
// campaign.
ExperimentArm controlArm =
    ExperimentArm.newBuilder()
        .setExperiment(experimentResourceName)
        .setName("Control Arm")
        .setControl(true)
        .setTrafficSplit(50)
        .addCampaigns(ResourceNames.campaign(customerId, campaignId))
        .build();
MutateOperation controlArmOperation =
    MutateOperation.newBuilder()
        .setExperimentArmOperation(
            ExperimentArmOperation.newBuilder().setCreate(controlArm).build())
        .build();

// Create the treatment arm.
ExperimentArm treatmentArm =
    ExperimentArm.newBuilder()
        .setExperiment(experimentResourceName)
        .setName("Treatment Arm")
        .setControl(false)
        .setTrafficSplit(50)
        .addCampaigns(ResourceNames.campaign(customerId, campaignId))
        .build();
MutateOperation treatmentArmOperation =
    MutateOperation.newBuilder()
        .setExperimentArmOperation(
            ExperimentArmOperation.newBuilder().setCreate(treatmentArm).build())
        .build();

// Create a campaign operation with an update mask to enable AI Max and configure asset
// automation settings.
// Note: For intra-campaign experiments, these settings are applied to the base campaign but are
// only active for the treatment traffic split.
Campaign campaign =
    Campaign.newBuilder()
        .setResourceName(ResourceNames.campaign(customerId, campaignId))
        .setAiMaxSetting(AiMaxSetting.newBuilder().setEnableAiMax(true).build())
        .addAssetAutomationSettings(
            AssetAutomationSetting.newBuilder()
                .setAssetAutomationType(AssetAutomationType.TEXT_ASSET_AUTOMATION)
                .setAssetAutomationStatus(AssetAutomationStatus.OPTED_IN)
                .build())
        .addAssetAutomationSettings(
            AssetAutomationSetting.newBuilder()
                .setAssetAutomationType(
                    AssetAutomationType.FINAL_URL_EXPANSION_TEXT_ASSET_AUTOMATION)
                .setAssetAutomationStatus(AssetAutomationStatus.OPTED_IN)
                .build())
        .build();

CampaignOperation campaignOp =
    CampaignOperation.newBuilder()
        .setUpdate(campaign)
        .setUpdateMask(FieldMasks.allSetFieldsOf(campaign))
        .build();
MutateOperation campaignMutateOperation =
    MutateOperation.newBuilder().setCampaignOperation(campaignOp).build();

// Send all mutate operations in a single Mutate request.
List<MutateOperation> mutateOperations =
    ImmutableList.of(
        experimentOperation,
        controlArmOperation,
        treatmentArmOperation,
        campaignMutateOperation);

try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
    googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient()) {

  MutateGoogleAdsRequest request =
      MutateGoogleAdsRequest.newBuilder()
          .setCustomerId(Long.toString(customerId))
          .addAllMutateOperations(mutateOperations)
          .build();

  MutateGoogleAdsResponse response = googleAdsServiceClient.mutate(request);
CreateSearchAdoptAiMaxExperiment.java
      

C#

// Create the experiment resource name using a temporary ID.
string experimentResourceName = ResourceNames.Experiment(customerId, -1);

// Create the experiment.
MutateOperation experimentOperation = new MutateOperation()
{
    ExperimentOperation = new ExperimentOperation()
    {
        Create = new Experiment()
        {
            ResourceName = experimentResourceName,
            Name = $"ADOPT_AI_MAX Experiment #{ExampleUtilities.GetRandomString()}",
            Type = ExperimentType.AdoptAiMax
        }
    }
};

// Create the control arm. Both arms in an intra-campaign experiment
// reference the same base campaign.
MutateOperation controlArmOperation = new MutateOperation()
{
    ExperimentArmOperation = new ExperimentArmOperation()
    {
        Create = new ExperimentArm()
        {
            Experiment = experimentResourceName,
            Name = "Control Arm",
            Control = true,
            TrafficSplit = 50,
            Campaigns = { ResourceNames.Campaign(customerId, campaignId) }
        }
    }
};

// Create the treatment arm.
MutateOperation treatmentArmOperation = new MutateOperation()
{
    ExperimentArmOperation = new ExperimentArmOperation()
    {
        Create = new ExperimentArm()
        {
            Experiment = experimentResourceName,
            Name = "Treatment Arm",
            Control = false,
            TrafficSplit = 50,
            Campaigns = { ResourceNames.Campaign(customerId, campaignId) }
        }
    }
};

// Create a campaign operation with an update mask to enable AI Max and
// configure asset automation settings.
// Note: For intra-campaign experiments, these settings are applied to the
// base campaign but are only active for the treatment traffic split.
Campaign campaign = new Campaign()
{
    ResourceName = ResourceNames.Campaign(customerId, campaignId),
    AiMaxSetting = new Campaign.Types.AiMaxSetting { EnableAiMax = true }
};

campaign.AssetAutomationSettings.Add(new Campaign.Types.AssetAutomationSetting
{
    AssetAutomationType = AssetAutomationType.TextAssetAutomation,
    AssetAutomationStatus = AssetAutomationStatus.OptedIn
});

campaign.AssetAutomationSettings.Add(new Campaign.Types.AssetAutomationSetting
{
    AssetAutomationType = AssetAutomationType.FinalUrlExpansionTextAssetAutomation,
    AssetAutomationStatus = AssetAutomationStatus.OptedIn
});

MutateOperation campaignOperation = new MutateOperation()
{
    CampaignOperation = new CampaignOperation()
    {
        Update = campaign,
        UpdateMask = FieldMasks.AllSetFieldsOf(campaign)
    }
};

// Send all mutate operations in a single Mutate request.
List<MutateOperation> mutateOperations = new List<MutateOperation>
{
    experimentOperation,
    controlArmOperation,
    treatmentArmOperation,
    campaignOperation
};

MutateGoogleAdsResponse response = googleAdsService.Mutate(
    customerId.ToString(), mutateOperations);
CreateSearchAdoptAiMaxExperiment.cs
      

PHP

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Python

# Create the experiment resource name using a temporary ID.
experiment_resource_name = googleads_service.experiment_path(
    customer_id, "-1"
)

# Create the experiment.
experiment_operation = client.get_type("MutateOperation")
experiment = experiment_operation.experiment_operation.create
experiment.resource_name = experiment_resource_name
experiment.name = f"ADOPT_AI_MAX Experiment #{uuid4()}"
experiment.type_ = client.enums.ExperimentTypeEnum.ADOPT_AI_MAX

# Create the control arm. Both arms in an intra-campaign experiment
# reference the same base campaign.
control_arm_operation = client.get_type("MutateOperation")
control_arm = control_arm_operation.experiment_arm_operation.create
control_arm.experiment = experiment_resource_name
control_arm.name = "Control Arm"
control_arm.control = True
control_arm.traffic_split = 50
control_arm.campaigns.append(
    googleads_service.campaign_path(customer_id, campaign_id)
)

# Create the treatment arm.
treatment_arm_operation = client.get_type("MutateOperation")
treatment_arm = treatment_arm_operation.experiment_arm_operation.create
treatment_arm.experiment = experiment_resource_name
treatment_arm.name = "Treatment Arm"
treatment_arm.control = False
treatment_arm.traffic_split = 50
treatment_arm.campaigns.append(
    googleads_service.campaign_path(customer_id, campaign_id)
)

# Create a campaign operation with an update mask to enable AI Max and
# configure asset automation settings.
# Note: For intra-campaign experiments, these settings are applied to the
# base campaign but are only active for the treatment traffic split.
campaign_operation = client.get_type("MutateOperation")
campaign = campaign_operation.campaign_operation.update
campaign.resource_name = googleads_service.campaign_path(
    customer_id, campaign_id
)
campaign.ai_max_setting.enable_ai_max = True

for asset_automation_type_enum in [
    client.enums.AssetAutomationTypeEnum.TEXT_ASSET_AUTOMATION,
    client.enums.AssetAutomationTypeEnum.FINAL_URL_EXPANSION_TEXT_ASSET_AUTOMATION,
]:
    asset_automation_setting = client.get_type(
        "Campaign"
    ).AssetAutomationSetting()
    asset_automation_setting.asset_automation_type = (
        asset_automation_type_enum
    )
    asset_automation_setting.asset_automation_status = (
        client.enums.AssetAutomationStatusEnum.OPTED_IN
    )
    campaign.asset_automation_settings.append(asset_automation_setting)

client.copy_from(
    campaign_operation.campaign_operation.update_mask,
    protobuf_helpers.field_mask(None, campaign._pb),
)

# Send all mutate operations in a single Mutate request.
mutate_operations = [
    experiment_operation,
    control_arm_operation,
    treatment_arm_operation,
    campaign_operation,
]

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

Ruby

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Perl

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curl

ध्यान दें: इस चरण के लिए, REST कोड का कोई डायरेक्ट सैंपल यहां नहीं दिया गया है. हालांकि, इसे REST के मैन्युअल अनुरोध का इस्तेमाल करके किया जा सकता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Ads API के REST इंटरफ़ेस का दस्तावेज़ और तरीके के हिसाब से रेफ़रंस वाले पेज देखें. आपको प्रोटो की परिभाषाओं के आधार पर, JSON पेलोड बनाना होगा.

अहम संसाधन:

• REST का इस्तेमाल करना
• REST इंटरफ़ेस का स्ट्रक्चर
• JSON फ़ील्ड मैपिंग
• किसी खास सेवा और तरीके के बारे में जानने के लिए, REST API का रेफ़रंस देखें.

एक्सपेरिमेंट की रिपोर्ट

कंट्रोल और ट्रीटमेंट ग्रुप का ट्रैफ़िक, एक ही कैंपेन में मिक्स होता है. इसलिए, कंट्रोल और ट्रीटमेंट ग्रुप के बीच मेट्रिक की तुलना करने के लिए, आपको एक्सपेरिमेंट की डायरेक्ट रिपोर्टिंग का इस्तेमाल करना होगा. कैंपेन-लेवल की स्टैंडर्ड रिपोर्टिंग में, सिर्फ़ पूरे कैंपेन के लिए इकट्ठा की गई मेट्रिक दिखती हैं. इसमें दोनों ग्रुप के बीच अंतर नहीं किया जा सकता.

इंट्रा-कैंपेन एक्सपेरिमेंट ADOPT_AI_MAX के लिए, क्लिक के आंकड़े पाने के लिए, GAQL की इस क्वेरी का इस्तेमाल किया जा सकता है.

SELECT
  experiment.resource_name,
  experiment.name,
  metrics.clicks,
  metrics.control_clicks,
  metrics.clicks_point_estimate,
  metrics.clicks_p_value
FROM experiment
WHERE experiment.type = 'ADOPT_AI_MAX'

एक्सपेरिमेंट को प्रमोट करना या खत्म करना

नतीजों का आकलन करने के बाद, एक्सपेरिमेंट को खत्म किया जा सकता है या प्रमोट किया जा सकता है ExperimentService.

• खत्म करना: अगर आपको नतीजे पसंद नहीं आए, तो EndExperiment का इस्तेमाल करें. इससे सुविधा बंद हो जाएगी. साथ ही, कैंपेन में एक्सपेरिमेंट की सुविधा के बिना, सारा ट्रैफ़िक दिखने लगेगा. यह एक सिंक्रोनस ऑपरेशन है.
• प्रमोट करना: अगर आपको नतीजे पसंद आए, तो PromoteExperiment का इस्तेमाल करें. इससे एक्सपेरिमेंट के लिए किया गया बदलाव, कैंपेन की नई परमानेंट स्थिति के तौर पर लागू हो जाएगा. यह एक एसिंक्रोनस ऑपरेशन है. ज़्यादा जानकारी के लिए, एसिंक्रोनस गड़बड़ियां देखें.

इंट्रा-कैंपेन एक्सपेरिमेंट के लिए, ग्रैजुएट ऑपरेशन उपलब्ध नहीं है. इसकी वजह यह है कि ग्रैजुएट करने के लिए, कोई अलग ट्रीटमेंट कैंपेन नहीं होता.