Thử nghiệm trong chiến dịch

Thử nghiệm trong chiến dịch được dùng để thử nghiệm một tính năng cụ thể trong một chiến dịch duy nhất. Không giống như các thử nghiệm do hệ thống quản lý (trong đó lưu lượng truy cập được phân tách giữa chiến dịch đối chứng và chiến dịch thử nghiệm), thử nghiệm trong chiến dịch phân tách lưu lượng truy cập trong chiến dịch, dựa trên việc tính năng đó có được bật hay không.

Quy trình làm việc này được hỗ trợ cho các ExperimentType giá trị sau:

• ADOPT_AI_MAX
• ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS

Thiết lập

1. Xác định Experiment, cung cấp loại thử nghiệm, đối chứng ExperimentArm và xử lý ExperimentArm. Mỗi nhóm phải tham chiếu đến cùng một chiến dịch.
2. Bật tính năng thử nghiệm cho thử nghiệm bằng cách sử dụng mặt nạ trường. Bạn không cần thực hiện việc này cho ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS; thay vào đó, chế độ cài đặt chiến dịch đối sánh mở rộng sẽ tự động được bật khi bạn tạo thử nghiệm.
3. Gửi GoogleAdsService.Mutate yêu cầu bao gồm các thao tác biến đổi để tạo thử nghiệm và nhóm thử nghiệm, đồng thời (nếu có) để bật tính năng thử nghiệm.

Sau khi thiết lập, lưu lượng truy cập sẽ được phân tách trong chiến dịch sao cho 50% lưu lượng truy cập được tiếp cận với tính năng đã bật (nhóm thử nghiệm) và 50% không được tiếp cận (nhóm đối chứng).

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

Lưu ý: Mặc dù không có mẫu mã REST trực tiếp cho bước này, nhưng bạn có thể thực hiện việc này bằng yêu cầu REST thủ công.

Hãy tham khảo tài liệu về giao diện REST của Google Ads API và các trang tham khảo dành riêng cho phương thức. Bạn sẽ cần tạo tải trọng JSON dựa trên các định nghĩa proto.

Tài nguyên chính:

• Sử dụng REST
• Cấu trúc giao diện REST
• Ánh xạ trường JSON
• Tham khảo Tài liệu tham khảo API REST để biết dịch vụ và phương thức cụ thể.

Báo cáo về thử nghiệm

Vì lưu lượng truy cập đối chứng và lưu lượng truy cập thử nghiệm được kết hợp trong một chiến dịch duy nhất, nên bạn phải sử dụng tính năng báo cáo thử nghiệm trực tiếp để so sánh các chỉ số giữa nhóm đối chứng và nhóm thử nghiệm. Tính năng báo cáo tiêu chuẩn ở cấp chiến dịch chỉ cho thấy các chỉ số tổng hợp cho toàn bộ chiến dịch và không thể phân biệt giữa hai nhóm.

Bạn có thể sử dụng truy vấn GAQL sau để truy xuất số liệu thống kê về số lượt nhấp cho thử nghiệm trong chiến dịch 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'

Áp dụng hoặc kết thúc thử nghiệm

Sau khi đánh giá kết quả, bạn có thể kết thúc hoặc áp dụng thử nghiệm bằng ExperimentService.

• Kết thúc: Nếu bạn không hài lòng với kết quả, hãy sử dụng EndExperiment. Tính năng này sẽ bị tắt và chiến dịch sẽ quay lại phân phát tất cả lưu lượng truy cập mà không có tính năng thử nghiệm. Đây là một thao tác đồng bộ.
• Áp dụng: Nếu bạn hài lòng với kết quả, hãy sử dụng PromoteExperiment. Thao tác này sẽ áp dụng thay đổi thử nghiệm làm trạng thái vĩnh viễn mới của chiến dịch. Đây là một thao tác không đồng bộ; hãy xem phần Lỗi không đồng bộ để biết thông tin chi tiết.

Thao tác graduate không được hỗ trợ cho các thử nghiệm trong chiến dịch vì không có chiến dịch thử nghiệm riêng biệt để áp dụng.