Kampanya içi denemeler

Kampanya içi denemeler, tek bir kampanya içinde belirli bir özelliği test etmek için kullanılır. Trafiğin kontrol ve değerlendirme kampanyaları arasında bölündüğü sistem tarafından yönetilen denemelerin aksine, kampanya içi denemelerde trafik, özelliğin etkin olup olmamasına bağlı olarak kampanya içinde bölünür.

Bu iş akışı aşağıdaki ExperimentType değerleri için desteklenir:

• ADOPT_AI_MAX
• ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS

Kurulum

1. Experiment tanımlayın. Deneme türü, kontrol ExperimentArm ve deney ExperimentArm sağlayın. Her kol aynı kampanyaya referans vermelidir.
2. Alan maskesi kullanarak deneme için test özelliğini etkinleştirin. Bu, ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS için gerekli değildir. Bunun yerine, deneme oluşturulduğunda geniş eşleme kampanya ayarı otomatik olarak etkinleştirilir.
3. Deneme ve deneme kolları oluşturmak, ayrıca (varsa) test özelliğini etkinleştirmek için mutate işlemlerini içeren bir GoogleAdsService.Mutate istek gönderin.

Ayarlar yapıldıktan sonra trafik, kampanyada% 50'si etkinleştirilen özelliğe (değerlendirme grubu) maruz kalacak, %50'si ise kalmayacak (kontrol grubu) şekilde bölünür.

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

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

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

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

Not: Bu adım için doğrudan bir REST kodu örneği burada verilmemiştir ancak manuel bir REST isteği kullanarak bu işlemi gerçekleştirebilirsiniz.

Google Ads API REST arayüzü belgelerine ve yönteme özgü referans sayfalarına bakın. JSON yükünü proto tanımlarına göre oluşturmanız gerekir.

Key Resources:

• REST'i kullanma
• REST Arayüz Yapısı
• JSON Alan Eşlemeleri
• Belirli bir hizmet ve yöntem için REST API Referansı'na bakın.

Deneme hakkında rapor oluşturma

Kontrol ve deney trafiği tek bir kampanyada karıştığından, kontrol ve deney grupları arasındaki metrikleri karşılaştırmak için doğrudan deneme raporlamasını kullanmanız gerekir. Standart kampanya düzeyindeki raporlama yalnızca kampanyanın tamamına ait toplu metrikleri gösterir ve iki grup arasında ayrım yapamaz.

Aşağıdaki GAQL sorgusu, bir kampanya içi denemenin tıklama istatistiklerini almak için kullanılabilir.ADOPT_AI_MAX

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'

Denemeyi tanıtma veya sonlandırma

Sonuçları değerlendirdikten sonra ExperimentService simgesini kullanarak denemeyi sonlandırabilir veya tanıtabilirsiniz.

• Sonlandır: Sonuçlardan memnun değilseniz EndExperiment simgesini kullanın. Bu özellik devre dışı bırakılır ve kampanya, deneysel özellik olmadan tüm trafiğe yayın yapmaya geri döner. Bu işlem eşzamanlıdır.
• Tanıt: Sonuçlardan memnunsanız PromoteExperiment simgesini kullanın. Bu seçenek, deneme amaçlı değişikliği kampanyanın yeni kalıcı durumu olarak uygular. Bu eşzamansız bir işlemdir. Ayrıntılar için Eşzamansız hatalar başlıklı makaleyi inceleyin.

Kampanya içi denemelerde sonuçların uygulanması desteklenmez. Bunun nedeni, sonuçların uygulanacağı ayrı bir değerlendirme kampanyasının olmamasıdır.