توفّر Google Ads API موارد لإجراء اختبارات أ/ب لأفكار جديدة بشأن الحملات والكلمات الرئيسية واستراتيجيات عروض الأسعار وغير ذلك. استنادًا إلى ما تريد اختباره، تتوفّر العديد من سير العمل المختلفة.
تتضمّن جميع إجراءات سير العمل التجريبية تقسيم الزيارات بين مجموعة ضابطة أو حملة ضابطة، ومجموعة تجريبية واحدة أو أكثر أو حملات تجريبية واحدة أو أكثر تم تطبيق تغييرات عليها. من خلال مقارنة مقاييس الأداء بين المجموعة الضابطة والمجموعة التجريبية، يمكنك تقييم فعالية التغييرات التي أجريتها.
سير عمل التجارب
تتيح Google Ads API ثلاثة مسارات عمل مختلفة للتجارب:
- تحت إدارة النظام
يُعدّ سير العمل هذا مثاليًا لاختبار التغييرات على
الحملات يتم إنشاء حملة تجريبية جديدة تلقائيًا استنادًا إلى حملة ضابطة، ويمكنك تعديل هذه الحملة التجريبية قبل بدء التجربة. الاستثناء الوحيد هو
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPINGالتجارب، التي تتيح لك إما إنشاء "حملة الأداء الأفضل" جديدة استنادًا إلى "حملة تسوّق" ضابطة، أو استخدام "حملة الأداء الأفضل" حالية كحملة تجريبية.يتم تقسيم عدد الزيارات بين الحملة الضابطة والحملة التجريبية أثناء التجربة. هذه هي أقرب طريقة عمل إلى اختبار A/B العادي حيث يتم عرض حملتَين متوازيتَين في الوقت نفسه.
- داخل الحملة
يتم استخدام سير العمل هذا لاختبار ميزة معيّنة، مثل
المطابقة التقريبية أو "حملة الأداء الأفضل" ضمن حملة حالية يتم تقسيم الزيارات ضمن الحملة الواحدة، بحيث يتم عرض الميزة التي يتم اختبارها على جزء فقط من الزيارات. ويكون ذلك مفيدًا عندما تريد اختبار تأثير تغيير واحد بدون إنشاء حملة منفصلة تمامًا.
- تحسين مواد العرض
تم تصميم سير العمل هذا خصيصًا لاختبار مواد العرض
اختلافات ضمن "حملات الأداء الأفضل". تتيح لك هذه الميزة اختبار مجموعات مختلفة من مواد العرض مقارنةً ببعضها البعض لمعرفة المجموعة التي تحقّق أفضل أداء.
ملخّص عن سير العمل وأنواعه
تعتمد خطوات العمل التي تستخدمها على
ExperimentType الذي تختاره
عند إنشاء تجربتك. يلخّص الجدول التالي الأنواع المتاحة وسير العمل المقابل لكل نوع.
| سير العمل | أنواع التجارب | الوصف |
|---|---|---|
| تحت إدارة النظام | SEARCH_CUSTOM، وDISPLAY_CUSTOM، وHOTEL_CUSTOM، وYOUTUBE_CUSTOM، وPMAX_REPLACEMENT_SHOPPING |
إنشاء أو استخدام حملات تجريبية منفصلة لاختبارها مقارنةً بحملة ضابطة |
| داخل الحملة | ADOPT_AI_MAX، ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS |
تختبر هذه الميزة من خلال تقسيم عدد الزيارات ضمن حملة واحدة. |
| تحسين مواد العرض | OPTIMIZE_ASSETS |
تختبر مجموعات مختلفة من مواد العرض في "حملات الأداء الأفضل". |
ربط واجهة برمجة التطبيقات بواجهة المستخدِم
يلخّص الجدول التالي كيفية ربط أنواع التجارب في واجهة برمجة التطبيقات بأنواع التجارب في واجهة مستخدم "إعلانات Google".
واجهة برمجة التطبيقات ExperimentType |
المكافئ لواجهة مستخدم "إعلانات Google" |
|---|---|
ADOPT_AI_MAX |
AI Max في الحملات على شبكة بحث Google |
ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS |
الكلمات الرئيسية التي تستخدم المطابقة التقريبية في "الحملات على شبكة البحث" |
DISPLAY_CUSTOM |
Custom Display |
HOTEL_CUSTOM |
فندق مخصّص |
OPTIMIZE_ASSETS |
مواد العرض التي قدّمتها |
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING |
"حملات الأداء الأفضل" مقابل "حملات Shopping" |
SEARCH_CUSTOM |
بحث مخصص |
YOUTUBE_CUSTOM |
فيديو مخصّص حملة مخصّصة لزيادة الطلب |
مراحل التجربة
تتّبع عملية إدارة تجربة عادةً الخطوات التالية، مع بعض الاختلافات في مسارات العمل:
- الإعداد: أنشئ
Experimentوموردًا واحدًا أو أكثر من مواردExperimentArm. عدِّل مجموعات التجربة إذا كان ذلك منطبقًا. - الجدولة: ابدأ التجربة. تتطلّب بعض سير العمل تحديد موعد لتنفيذها أو إعداد الحملات قبل أن تتمكّن من عرض الإعلانات.
- التنفيذ وإعداد التقارير: أثناء تنفيذ التجربة، يمكنك طلب البحث عن
experimentأو موارد أخرى للحصول على مقاييس لمقارنة الأداء بين المجموعة الضابطة ومجموعة التجربة. - الإكمال: بعد توفّر معلومات كافية، يمكنك إكمال التجربة باستخدام إحدى العمليات التالية:
- إنهاء: لإيقاف التجربة. تتوقف الحملات أو المجموعات التجريبية عن عرض الإعلانات.
- الترقية: تطبِّق هذه العملية التغييرات من مجموعة التجربة على المجموعة الضابطة أو الحملة.
- الترقية: تحويل حملة تجريبية إلى حملة مستقلة تمامًا وغير تجريبية
الخطوات التالية
لمعرفة كيفية إعداد تجربة، اطّلِع على دليل سير العمل الذي تحتاج إليه: