Experimentos na mesma campanha

Os experimentos na mesma campanha são usados para testar um recurso específico em uma única campanha. Ao contrário dos experimentos gerenciados pelo sistema, em que o tráfego é dividido entre campanhas de controle e de tratamento , os experimentos na campanha dividem o tráfego dentro da campanha, com base na ativação ou não do recurso.

Esse fluxo de trabalho é compatível com os seguintes valores de ExperimentType:

  • ADOPT_AI_MAX
  • ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS

Configuração

  1. Defina o Experiment, fornecendo um tipo de experimento, um controle ExperimentArm e um tratamento ExperimentArm. Cada grupo precisa fazer referência à mesma campanha.
  2. Ative o recurso de teste para o experimento usando uma máscara de campo. Isso não é necessário para ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS. Em vez disso, a configuração de campanha de correspondência ampla será ativada automaticamente na criação do experimento.
  3. Envie uma solicitação GoogleAdsService.Mutate que inclua operações de mutação para criar o experimento e os grupos experimentais e (se aplicável) para ativar o recurso de teste.

Depois de configurado, o tráfego é dividido na campanha de modo que 50% do tráfego sejam expostos ao recurso ativado (o grupo de tratamento) e 50% não sejam (o grupo de controle).

Java

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C#

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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
experiment.status = client.enums.ExperimentStatusEnum.SETUP

# 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.
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,
)

Ruby

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Perl

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curl

Gerar relatórios sobre o experimento

Como o tráfego de controle e de tratamento é misturado em uma única campanha, você precisa usar relatórios diretos de experimentos para comparar métricas entre os grupos de controle e de tratamento. Os relatórios padrão no nível da campanha mostram apenas métricas agregadas para toda a campanha e não podem distinguir entre os dois grupos.

A consulta GAQL a seguir pode ser usada para recuperar estatísticas de cliques de um experimento ADOPT_AI_MAX na campanha.

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'

Promover ou encerrar o experimento

Depois de avaliar os resultados, você pode encerrar ou promover o experimento usando ExperimentService.

  • Encerrar: se você não estiver satisfeito com os resultados, use EndExperiment. O recurso será desativado, e a campanha voltará a veicular todo o tráfego sem o recurso experimental. Essa é uma operação síncrona.
  • Promover: se você estiver satisfeito com os resultados, use PromoteExperiment. Isso aplica a alteração experimental como o novo estado permanente da campanha. Essa é uma operação assíncrona. Consulte Erros assíncronos para mais detalhes.

A operação graduate é indisponível para experimentos na mesma campanha porque não há uma campanha de tratamento separada para fazer a graduação.

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