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ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और सुझाव

सुझावों से, आपके कैंपेन को इन तरीकों से बेहतर बनाया जा सकता है:

नई और काम की सुविधाओं के बारे में बताना
बेहतर बिड, कीवर्ड, और विज्ञापनों की मदद से, अपने बजट का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाएं
अपने कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस और असर को बेहतर बनाना

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर बढ़ाने के लिए, RecommendationService का इस्तेमाल करके सुझाव पाएं. इसके बाद, उन्हें लागू करें या खारिज करें. RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, सुझावों के अपने-आप लागू होने की सुविधा को भी चालू किया जा सकता है.

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर

ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर से यह अनुमान लगाया जाता है कि आपका Google Ads खाता कैसा परफ़ॉर्म करेगा. यह Customer और Campaign लेवल पर उपलब्ध होता है.

ध्यान दें: अगर आपके पास एक से ज़्यादा ग्राहक खाते हैं और आपको कुल ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर का हिसाब लगाना है, तो स्कोर किए गए खातों का वेटेड एवरेज कैलकुलेट करें. इसके लिए, हर खाते के ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर और ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर के वेट के प्रॉडक्ट को जोड़ें. इसके बाद, वेट के योग से भाग दें:

SUM(Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) /
SUM(Customer.optimization_score_weight)

ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ी ये मेट्रिक, customer और campaign रिपोर्ट के लिए उपलब्ध हैं:

metrics.optimization_score_url, खाते में एक डीप लिंक उपलब्ध कराता है. इससे Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, काम के सुझावों की जानकारी देखी जा सकती है.
metrics.optimization_score_uplift से पता चलता है कि इससे जुड़े सभी सुझावों को लागू करने पर, ऑप्टिमाइज़ेशन स्कोर कितना बढ़ जाएगा. यह अनुमान, उपलब्ध सभी सुझावों के आधार पर लगाया जाता है. यह हर सुझाव के लिए, अपलिफ़्ट स्कोर का कुल योग नहीं होता.

जवाब में मिले सुझावों को ग्रुप करने और क्रम से लगाने के लिए, इन दोनों मेट्रिक को सुझाव के टाइप के हिसाब से सेगमेंट किया जा सकता है. इसके लिए, अपनी क्वेरी में segments.recommendation_type का इस्तेमाल करें.

सुझाव के टाइप

यहां दी गई टेबल में, Google Ads API में काम करने वाले सुझावों के टाइप की सूची दी गई है. इनका इस्तेमाल, सुझावों को पाने, लागू करने, और खारिज करने के लिए किया जाता है. अगर किसी खाते में Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में ऐसे सुझाव मौजूद हैं जो एपीआई में काम नहीं करते, तो उपयोगकर्ताओं को सीधे Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में मौजूद सुझाव पेज पर लिंक करने के लिए, metrics.optimization_score_url का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे उपयोगकर्ता उन सुझावों की समीक्षा कर सकते हैं और उन पर कार्रवाई कर सकते हैं.

सुझावों के टाइप, जो पूरी तरह से काम करते हैं

RecommendationType	ब्यौरा
`CAMPAIGN_BUDGET`	बजट की कमी वाले कैंपेन ठीक करें
`KEYWORD`	नए कीवर्ड जोड़ें
`TEXT_AD`	विज्ञापन सुझाव जोड़ें
`TARGET_CPA_OPT_IN`	टारगेट सीपीए की मदद से बिड करना
`MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN`	कन्वर्ज़न बढ़ाने वाली बिडिंग की रणनीति का इस्तेमाल करके बिड करना
`MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN`	कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने की रणनीति का इस्तेमाल करके बिड करना
`ENHANCED_CPC_OPT_IN`	बेहतर सीपीसी की मदद से बिड करना
`MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN`	क्लिक बढ़ाने के लिए रणनीति का इस्तेमाल करके बिड करना
`OPTIMIZE_AD_ROTATION`	ऑप्टिमाइज़ किए गए विज्ञापन रोटेशन का इस्तेमाल करना
`MOVE_UNUSED_BUDGET`	इस्तेमाल नहीं किए गए बजट को सीमित बजट में ले जाएं
`TARGET_ROAS_OPT_IN`	टारगेट आरओएएस की मदद से बिड करना
`FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET`	उन कैंपेन को ठीक करें जिनमें आने वाले समय में बजट की कमी होने की संभावना है
`RESPONSIVE_SEARCH_AD`	नया रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन जोड़ना
`MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET`	आरओआई बढ़ाने के लिए कैंपेन के बजट में बदलाव करना
`USE_BROAD_MATCH_KEYWORD`	ऑटोमेटेड बिडिंग की सुविधा वाले कन्वर्ज़न-आधारित कैंपेन के लिए, ब्रॉड मैच का इस्तेमाल करना
`RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET`	किसी विज्ञापन में रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन की ऐसेट जोड़ना
`RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH`	रिस्पॉन्सिव सर्च विज्ञापन (सर्च क्वेरी के हिसाब से ढल जाने वाले विज्ञापन) की क्वालिटी को बेहतर बनाना
`DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN`	डिसप्ले नेटवर्क का दायरा बढ़ाने की सुविधा का इस्तेमाल करने के लिए, किसी कैंपेन को अपडेट करना
`SEARCH_PARTNERS_OPT_IN`	Google की सर्च पार्टनर वेबसाइटों की मदद से, ज़्यादा लोगों तक पहुंचना
`CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN`	कस्टम ऑडियंस बनाएं
`IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH`	मांग बढ़ाने में मदद करने वाले कैंपेन में विज्ञापनों की क्वालिटी को बेहतर बनाना
`UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX`	स्मार्ट शॉपिंग कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
`UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX`	लेगसी लोकल कैंपेन को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में अपग्रेड करना
`SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX`	स्टैंडर्ड शॉपिंग कैंपेन से टारगेट किए गए ऑफ़र को, मौजूदा परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में माइग्रेट करना
`MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX`	डाइनैमिक सर्च विज्ञापनों को परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन में माइग्रेट करना
`PERFORMANCE_MAX_OPT_IN`	अपने खाते में परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाना
`IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH`	परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के ऐसेट ग्रुप की क्वालिटी को "बहुत अच्छी" रेटिंग तक पहुंचाना
`PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN`	अपने परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, फ़ाइनल यूआरएल एक्सपैंशन की सुविधा चालू करना
`RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW`	टारगेट सीपीए बहुत कम होने और बहुत कम या कोई कन्वर्ज़न न होने पर, टारगेट सीपीए बढ़ाएं
`FORECASTING_SET_TARGET_ROAS`	सीज़न के हिसाब से होने वाले किसी इवेंट से पहले बजट बढ़ाएं. इससे ट्रैफ़िक बढ़ने का अनुमान लगाया जा सकता है. साथ ही, बिडिंग की रणनीति को कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाने से बदलकर टारगेट आरओएएस पर सेट करें
`LEAD_FORM_ASSET`	किसी कैंपेन में लीड फ़ॉर्म ऐसेट जोड़ना
`CALLOUT_ASSET`	कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉलआउट ऐसेट जोड़ना
`SITELINK_ASSET`	कैंपेन या ग्राहक लेवल पर साइटलिंक ऐसेट जोड़ना
`CALL_ASSET`	कैंपेन या ग्राहक लेवल पर कॉल ऐसेट जोड़ना
`SHOPPING_ADD_AGE_GROUP`	उन ऑफ़र के लिए उम्र समूह एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिन्हें उम्र समूह की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है
`SHOPPING_ADD_COLOR`	उन ऑफ़र में रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिनका दर्जा, रंग एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से घटाया गया है
`SHOPPING_ADD_GENDER`	उन ऑफ़र में लिंग एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिनका दर्जा, लिंग एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से घटाया गया है
`SHOPPING_ADD_GTIN`	जिन ऑफ़र को GTIN मौजूद न होने की वजह से डिमोट किया गया है उनमें GTIN (ग्लोबल ट्रेड आइटम नंबर) जोड़ें
`SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS`	उन ऑफ़र में ज़्यादा आइडेंटिफ़ायर जोड़ें जिनकी रैंकिंग आइडेंटिफ़ायर मौजूद न होने की वजह से कम की गई है
`SHOPPING_ADD_SIZE`	उन ऑफ़र में साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू जोड़ें जिनका दर्जा, साइज़ एट्रिब्यूट की वैल्यू मौजूद न होने की वजह से घटाया गया है
`SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN`	कैंपेन के लिए प्रॉडक्ट जोड़ना
`SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS`	अस्वीकार किए गए प्रॉडक्ट से जुड़ी समस्या हल करना
`SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS`	ऐसा कैच-ऑल कैंपेन बनाएं जो सभी ऑफ़र को टारगेट करता हो
`SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT`	Merchant Center खाते के निलंबन से जुड़ी समस्याएं हल करना
`SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING`	Merchant Center खाते के निलंबन की चेतावनी से जुड़ी समस्याओं को ठीक करना
`DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN`	खाते में डाइनैमिक इमेज एक्सटेंशन चालू करना
`RAISE_TARGET_CPA`	टारगेट सीपीए बढ़ाएं
`LOWER_TARGET_ROAS`	कम टारगेट आरओएएस
`FORECASTING_SET_TARGET_CPA`	उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनके लिए कोई टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है. ऐसा किसी सीज़नल इवेंट से पहले करें, जिससे ट्रैफ़िक में बढ़ोतरी होने का अनुमान है
`SET_TARGET_CPA`	उन कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए सेट करें जिनके लिए कोई टारगेट सीपीए तय नहीं किया गया है
`SET_TARGET_ROAS`	उन कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस सेट करें जिनके लिए टारगेट आरओएएस तय नहीं किया गया है
`REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST`	ऐसी ग्राहक सूची को अपडेट करें जिसे पिछले 90 दिनों में अपडेट नहीं किया गया है
`IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE`	ज़्यादा पेजों पर Google टैग डिप्लॉय करें
`CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL`	कैंपेन के हिसाब से ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न लक्ष्य जोड़ना
`RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW`	सर्च कैंपेन के लिए टारगेट सीपीए बहुत कम होने पर उसे बढ़ाना
`LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW`	सर्च कैंपेन के लिए टारगेट आरओएएस बहुत कम होने पर, उसे कम करना
`RAISE_BUDGET_PERFORMANCE_TOO_LOW`	सर्च कैंपेन के लिए बजट बहुत कम होने पर, उसे बढ़ाएं. v26 से उपलब्ध है. सुझाव की जानकारी, `Recommendation.raise_budget_performance_too_low_recommendation` में दिखाई जाती है. साथ ही, इसे `ApplyRecommendationOperation.raise_budget_performance_too_low` का इस्तेमाल करके लागू किया जाता है.
`KEYWORD_MATCH_TYPE` (अब काम नहीं करता)	इस सुविधा के इस्तेमाल पर रोक लगा दी गई है. इसके बजाय, `USE_BROAD_MATCH_KEYWORD` का इस्तेमाल करें

सुझाव वापस पाना

Google Ads API में मौजूद ज़्यादातर अन्य इकाइयों की तरह, Recommendation ऑब्जेक्ट को फ़ेच करने के लिए, Google Ads क्वेरी लैंग्वेज क्वेरी के साथ GoogleAdsService.SearchStream का इस्तेमाल किया जाता है.

हर तरह के सुझाव के लिए, सुझाव से जुड़े फ़ील्ड में जानकारी दी जाती है. उदाहरण के लिए, CAMPAIGN_BUDGET के सुझाव की जानकारी campaign_budget_recommendation फ़ील्ड में होती है. साथ ही, इसे CampaignBudgetRecommendation ऑब्जेक्ट में रैप किया जाता है.

सुझाव से जुड़े सभी फ़ील्ड, recommendation यूनियन फ़ील्ड में मौजूद होते हैं.

सुझाव का असर

कुछ तरह के सुझाव, सुझाव के impact फ़ील्ड को भरते हैं. RecommendationImpact में, सुझाव लागू करने से खाते की परफ़ॉर्मेंस पर पड़ने वाले असर का अनुमान शामिल होता है. impact.base_metrics और impact.potential_metrics फ़ील्ड में, सुझाव से जुड़ी ये मेट्रिक उपलब्ध हैं:

impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
video_views

impact फ़ील्ड में जानकारी भरने के बाद भी, मेट्रिक की उपलब्धता कई बातों पर निर्भर करती है. जैसे, सुझाव का टाइप, कैंपेन का टाइप वगैरह. आम तौर पर, असर की किसी भी मेट्रिक का इस्तेमाल करने से पहले, उसकी उपलब्धता की जांच कर लें.

कोड का उदाहरण

यहां दिए गए सैंपल कोड में, किसी खाते से KEYWORD टाइप के सभी उपलब्ध और खारिज किए गए सुझावों को वापस पाने का तरीका बताया गया है. साथ ही, इनमें से कुछ सुझावों की जानकारी प्रिंट करने का तरीका भी बताया गया है:

Java

try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient();
    RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
        googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) {
  // Creates a query that retrieves keyword recommendations.
  String query =
      "SELECT recommendation.resource_name, "
          + "  recommendation.campaign, "
          + "  recommendation.keyword_recommendation "
          + "FROM recommendation "
          + "WHERE recommendation.type = KEYWORD";
  // Constructs the SearchGoogleAdsStreamRequest.
  SearchGoogleAdsStreamRequest request =
      SearchGoogleAdsStreamRequest.newBuilder()
          .setCustomerId(Long.toString(customerId))
          .setQuery(query)
          .build();

  // Issues the search stream request to detect keyword recommendations that exist for the
  // customer account.
  ServerStream<SearchGoogleAdsStreamResponse> stream =
      googleAdsServiceClient.searchStreamCallable().call(request);

  // Creates apply operations for all the recommendations found.
  List<ApplyRecommendationOperation> applyRecommendationOperations = new ArrayList<>();
  for (SearchGoogleAdsStreamResponse response : stream) {
    for (GoogleAdsRow googleAdsRow : response.getResultsList()) {
      Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation();
      System.out.printf(
          "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'%n",
          recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign());
      KeywordInfo keyword = recommendation.getKeywordRecommendation().getKeyword();
      System.out.printf("\tKeyword = '%s'%n", keyword.getText());
      System.out.printf("\tMatch type = '%s'%n", keyword.getMatchType());

      // Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds
      // it to the list of operations.
      applyRecommendationOperations.add(buildRecommendationOperation(recommendation));
    }
  }DetectAndApplyRecommendations.java

C#

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V25.GoogleAdsService);

// Creates a query that retrieves keyword recommendations.
string query = "SELECT recommendation.resource_name, " +
    "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " +
    "FROM recommendation WHERE " +
    $"recommendation.type = KEYWORD";

List<ApplyRecommendationOperation> operations =
    new List<ApplyRecommendationOperation>();

try
{
    // Issue a search request.
    googleAdsService.SearchStream(customerId.ToString(), query,
        delegate (SearchGoogleAdsStreamResponse resp)
        {
            Console.WriteLine($"Found {resp.Results.Count} recommendations.");
            foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in resp.Results)
            {
                Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation;
                Console.WriteLine("Keyword recommendation " +
                    $"{recommendation.ResourceName} was found for campaign " +
                    $"{recommendation.Campaign}.");

                if (recommendation.KeywordRecommendation != null)
                {
                    KeywordInfo keyword =
                        recommendation.KeywordRecommendation.Keyword;
                    Console.WriteLine($"Keyword = {keyword.Text}, type = " +
                        "{keyword.MatchType}");
                }

                operations.Add(
                    BuildApplyRecommendationOperation(recommendation.ResourceName)
                );
            }
        }
    );
}
catch (GoogleAdsException e)
{
    Console.WriteLine("Failure:");
    Console.WriteLine($"Message: {e.Message}");
    Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}");
    Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}");
    throw;
}DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

$googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient();
// Creates a query that retrieves keyword recommendations.
$query = 'SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign, '
    . 'recommendation.keyword_recommendation '
    . 'FROM recommendation '
    . 'WHERE recommendation.type = KEYWORD ';
// Issues a search request to detect keyword recommendations that exist for the
// customer account.
$response =
    $googleAdsServiceClient->search(SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query));

$operations = [];
// Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for
// the recommendation in each row.
foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) {
    /** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */
    $recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation();
    printf(
        "Keyword recommendation with resource name '%s' was found for campaign "
        . "with resource name '%s':%s",
        $recommendation->getResourceName(),
        $recommendation->getCampaign(),
        PHP_EOL
    );
    if (!is_null($recommendation->getKeywordRecommendation())) {
        $keyword = $recommendation->getKeywordRecommendation()->getKeyword();
        printf(
            "\tKeyword = '%s'%s\ttype = '%s'%s",
            $keyword->getText(),
            PHP_EOL,
            KeywordMatchType::name($keyword->getMatchType()),
            PHP_EOL
        );
    }
    // Creates an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply this
    // recommendation, and adds it to the list of operations.
    $operations[] = self::buildRecommendationOperation($recommendation->getResourceName());
}DetectAndApplyRecommendations.php

Python

googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService")
query: str = """
    SELECT
      recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
    FROM recommendation
    WHERE
      recommendation.type = KEYWORD"""

# Detects keyword recommendations that exist for the customer account.
response: Iterable[GoogleAdsRow] = googleads_service.search(
    customer_id=customer_id, query=query
)

operations: List[ApplyRecommendationOperation] = []
for row in response:
    recommendation = row.recommendation
    print(
        f"Keyword recommendation ('{recommendation.resource_name}') "
        f"was found for campaign '{recommendation.campaign}."
    )

    keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword
    print(
        f"\tKeyword = '{keyword.text}'\n" f"\tType = '{keyword.match_type}'"
    )

    # Create an ApplyRecommendationOperation that will be used to apply
    # this recommendation, and add it to the list of operations.
    operations.append(
        build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name)
    )detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

query = <<~QUERY
  SELECT recommendation.resource_name, recommendation.campaign,
      recommendation.keyword_recommendation
  FROM recommendation
  WHERE recommendation.type = KEYWORD
QUERY

google_ads_service = client.service.google_ads

response = google_ads_service.search(
  customer_id: customer_id,
  query: query,
)

operations = response.each do |row|
  recommendation = row.recommendation

  puts "Keyword recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\
    "campaign '#{recommendation.campaign}'."

  if recommendation.keyword_recommendation
    keyword = recommendation.keyword_recommendation.keyword
    puts "\tKeyword = '#{keyword.text}'"
    puts "\ttype = '#{keyword.match_type}'"
  end

  build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name)
enddetect_and_apply_recommendations.rb

Perl

# Create the search query.
my $search_query =
  "SELECT recommendation.resource_name, " .
  "recommendation.campaign, recommendation.keyword_recommendation " .
  "FROM recommendation " .
  "WHERE recommendation.type = KEYWORD";

# Get the GoogleAdsService.
my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService();

my $search_stream_handler =
  Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchStreamHandler->new({
    service => $google_ads_service,
    request => {
      customerId => $customer_id,
      query      => $search_query
    }});

# Create apply operations for all the recommendations found.
my $apply_recommendation_operations = ();
$search_stream_handler->process_contents(
  sub {
    my $google_ads_row = shift;
    my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation};
    printf "Keyword recommendation '%s' was found for campaign '%s'.\n",
      $recommendation->{resourceName}, $recommendation->{campaign};
    my $keyword = $recommendation->{keywordRecommendation}{keyword};
    printf "\tKeyword = '%s'\n",    $keyword->{text};
    printf "\tMatch type = '%s'\n", $keyword->{matchType};
    # Creates an ApplyRecommendationOperation that will apply this recommendation, and adds
    # it to the list of operations.
    push @$apply_recommendation_operations,
      build_recommendation_operation($recommendation);
  });detect_and_apply_recommendations.pl

curl

# Gets keyword recommendations.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   MANAGER_CUSTOMER_ID,
#   OAUTH2_ACCESS_TOKEN:
#     See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers
#     for details.
curl -f --request POST \
"https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/googleAds:search" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
"query": "
  SELECT
    recommendation.campaign,
    recommendation.keyword_recommendation
  FROM recommendation
  WHERE
    recommendation.type = KEYWORD
"
}
EOFdetect_and_apply_recommendations.sh

कार्रवाई करें

वापस लाए गए किसी भी सुझाव को लागू या खारिज किया जा सकता है.

सुझाव के टाइप के आधार पर, सुझावों में रोज़ या दिन में कई बार बदलाव हो सकता है. ऐसा होने पर, सुझाव मिलने के बाद, सुझाव ऑब्जेक्ट का resource_name पुराना हो सकता है.

सुझाव मिलने के तुरंत बाद उन पर कार्रवाई करना अच्छा होता है.

सुझावों को लागू करना

RecommendationService के ApplyRecommendation तरीके का इस्तेमाल करके, चालू या खारिज किए गए सुझावों को लागू किया जा सकता है.

सुझाव के टाइप में ज़रूरी या वैकल्पिक पैरामीटर हो सकते हैं. ज़्यादातर सुझावों के साथ, सुझाई गई वैल्यू भी मिलती हैं. इनका इस्तेमाल डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है.

सुझाव अपने-आप लागू होने की सुविधा, सभी तरह के सुझावों के लिए उपलब्ध नहीं है. हालांकि, Google Ads API के साथ पूरी तरह से काम करने वाले सुझावों के लिए, इसी तरह का व्यवहार लागू किया जा सकता है. ज़्यादा जानने के लिए, DetectAndApplyRecommendations कोड का उदाहरण देखें.

ApplyRecommendationOperation के apply_parameters यूनियन फ़ील्ड का इस्तेमाल करके, पैरामीटर की खास वैल्यू के साथ सुझाव लागू करें. सुझाव के हर टाइप के लिए एक अलग फ़ील्ड होता है. apply_parameters फ़ील्ड में शामिल नहीं किए गए किसी भी सुझाव टाइप के लिए, इन पैरामीटर वैल्यू का इस्तेमाल नहीं किया जाता.

कोड का उदाहरण

यहां दिए गए कोड में, ApplyRecommendationOperation बनाने का तरीका बताया गया है. साथ ही, इसमें सुझाई गई वैल्यू को बदलने का तरीका भी बताया गया है. ऐसा तब किया जा सकता है, जब आपको सुझाई गई वैल्यू को अपनी वैल्यू से बदलना हो.

Java

/** Creates and returns an ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation. */
private ApplyRecommendationOperation buildRecommendationOperation(Recommendation recommendation) {
  // If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource name
  // like this:
  // String resourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId);

  // Creates a builder to construct the operation.
  Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder();

  // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. Below is
  // an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
  // operationBuilder.getTextAdBuilder().getAdBuilder().setResourceName("INSERT_AD_RESOURCE_NAME");

  // Sets the operation's resource name to the resource name of the recommendation to apply.
  operationBuilder.setResourceName(recommendation.getResourceName());
  return operationBuilder.build();
}DetectAndApplyRecommendations.java

C#

private ApplyRecommendationOperation BuildApplyRecommendationOperation(
    string recommendationResourceName
)
{
    // If you have a recommendation_id instead of the resource_name you can create a
    // resource name from it like this:
    // string recommendationResourceName =
    //    ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId)

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is
    // applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    Ad overridingAd = new Ad()
    {
        Id = "INSERT_AD_ID_AS_LONG_HERE"
    };
    applyRecommendationOperation.TextAd = new TextAdParameters()
    {
        Ad = overridingAd
    };
    */

    ApplyRecommendationOperation applyRecommendationOperation =
    new ApplyRecommendationOperation()
    {
        ResourceName = recommendationResourceName
    };

    return applyRecommendationOperation;
}DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

private static function buildRecommendationOperation(
    string $recommendationResourceName
): ApplyRecommendationOperation {
    // If you have a recommendation_id instead of the resource name, you can create a resource
    // name from it like this:
    /*
    $recommendationResourceName =
        ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId);
    */

    // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
    // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    // For details, please read
    // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation.
    /*
    $overridingAd = new Ad([
        'id' => 'INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE'
    ]);
    $applyRecommendationOperation->setTextAd(new TextAdParameters(['ad' => $overridingAd]));
    */

    // Issues a mutate request to apply the recommendation.
    $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation();
    $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName);
    return $applyRecommendationOperation;
}DetectAndApplyRecommendations.php

Python

def build_recommendation_operation(
    client: GoogleAdsClient, recommendation: str
) -> ApplyRecommendationOperation:
    """Creates a ApplyRecommendationOperation to apply the given recommendation.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        recommendation: a resource name for the recommendation to be applied.
    """
    # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create
    # a resource name like this:
    #
    # googleads_service = client.get_service("GoogleAdsService")
    # resource_name = googleads_service.recommendation_path(
    #   customer_id, recommendation.id
    # )

    operation: ApplyRecommendationOperation = client.get_type(
        "ApplyRecommendationOperation"
    )

    # Each recommendation type has optional parameters to override the
    # recommended values. Below is an example showing how to override a
    # recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
    #
    # operation.text_ad.ad.resource_name = "INSERT_AD_RESOURCE_NAME"
    #
    # For more details, see:
    # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters

    operation.resource_name = recommendation
    return operationdetect_and_apply_recommendations.py

Ruby

def build_recommendation_operation(client, recommendation)
  # If you have a recommendation_id instead of the resource_name
  # you can create a resource name from it like this:
  # recommendation_resource =
  #    client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id)

  operations = client.operation.apply_recommendation
  operations.resource_name = recommendation_resource

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended
  # values. This is an example to override a recommended ad when a
  # TextAdRecommendation is applied.
  #
  # text_ad_parameters = client.resource.text_ad_parameters do |tap|
  #   tap.ad = client.resource.ad do |ad|
  #     ad.id = "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  #   end
  # end
  # operation.text_ad = text_ad_parameters
  #
  # For more details, see:
  # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation#apply_parameters

  return operation
enddetect_and_apply_recommendations.rb

Perl

sub build_recommendation_operation {
  my ($recommendation) = @_;

  # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource
  # name like this:
  # my $recommendation_resource_name =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V25::Utils::ResourceNames::recommendation(
  #   $customer_id, $recommendation_id);

  # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values.
  # Below is an example showing how to override a recommended ad when a TextAdRecommendation
  # is applied.
  # my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V25::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V25::Services::RecommendationService::TextAdParameters
  #   ->new({ad => $overriding_ad});
  # $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters;

  # Create an apply recommendation operation.
  my $apply_recommendation_operation =
    Google::Ads::GoogleAds::V25::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}detect_and_apply_recommendations.pl

curl

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

Google Ads API के REST इंटरफ़ेस के दस्तावेज़ और तरीके के हिसाब से रेफ़रंस पेज देखें. आपको प्रोटो डेफ़िनिशन के आधार पर, JSON पेलोड बनाना होगा.

मुख्य 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.

अगले उदाहरण में, ApplyRecommendation को कॉल किया गया है. इसमें, पिछले कोड में बनाई गई, सुझाव लागू करने की कार्रवाइयां भेजी गई हैं.

Java

// Issues a mutate request to apply the recommendations.
ApplyRecommendationResponse applyRecommendationsResponse =
    recommendationServiceClient.applyRecommendation(
        Long.toString(customerId), applyRecommendationOperations);
for (ApplyRecommendationResult applyRecommendationResult :
    applyRecommendationsResponse.getResultsList()) {
  System.out.printf(
      "Applied recommendation with resource name: '%s'.%n",
      applyRecommendationResult.getResourceName());
}DetectAndApplyRecommendations.java

C#

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V25.RecommendationService);

    ApplyRecommendationRequest applyRecommendationRequest = new ApplyRecommendationRequest()
    {
        CustomerId = customerId.ToString(),
    };

    applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations);

    ApplyRecommendationResponse response =
        recommendationService.ApplyRecommendation(applyRecommendationRequest);
    foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results)
    {
        Console.WriteLine("Applied a recommendation with resource name: " +
            result.ResourceName);
    }
}DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

private static function applyRecommendations(
    GoogleAdsClient $googleAdsClient,
    int $customerId,
    array $operations
): void {
    // Issues a mutate request to apply the recommendations.
    $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient();
    $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation(
        ApplyRecommendationRequest::build($customerId, $operations)
    );
    foreach ($response->getResults() as $appliedRecommendation) {
        /** @var Recommendation $appliedRecommendation */
        printf(
            "Applied a recommendation with resource name: '%s'.%s",
            $appliedRecommendation->getResourceName(),
            PHP_EOL
        );
    }
}DetectAndApplyRecommendations.php

Python

def apply_recommendations(
    client: GoogleAdsClient,
    customer_id: str,
    operations: List[ApplyRecommendationOperation],
) -> None:
    """Applies a batch of recommendations.

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        customer_id: a client customer ID.
        operations: a list of ApplyRecommendationOperation messages.
    """
    # Issues a mutate request to apply the recommendations.
    recommendation_service = client.get_service("RecommendationService")
    response: ApplyRecommendationResult = (
        recommendation_service.apply_recommendation(
            customer_id=customer_id, operations=operations
        )
    )

    for result in response.results:
        print(
            "Applied a recommendation with resource name: "
            f"'{result.resource_name}'."
        )detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

def apply_recommendations(client, customer_id, operations)
  # Issues a mutate request to apply the recommendation.
  recommendation_service = client.service.recommendation

  response = recommendation_service.apply_recommendation(
    customer_id: customer_id,
    operations: [operations],
  )

  response.results.each do |applied_recommendation|
    puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'."
  end
enddetect_and_apply_recommendations.rb

Perl

# Issue a mutate request to apply the recommendations.
my $apply_recommendation_response =
  $api_client->RecommendationService()->apply({
    customerId => $customer_id,
    operations => $apply_recommendation_operations
  });

foreach my $result (@{$apply_recommendation_response->{results}}) {
  printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n",
    $result->{resourceName};
}detect_and_apply_recommendations.pl

curl

# Applies a recommendation.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   DEVELOPER_TOKEN,
#   MANAGER_CUSTOMER_ID,
#   OAUTH2_ACCESS_TOKEN:
#     See https://developers.google.com/google-ads/api/rest/auth#request_headers
#     for details.
#
#   RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME: The resource name of the recommendation to
#     apply, from the previous request.
curl -f --request POST \
"https://googleads.googleapis.com/v${API_VERSION}/customers/${CUSTOMER_ID}/recommendations:apply" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \
--header "login-customer-id: ${MANAGER_CUSTOMER_ID}" \
--header "Authorization: Bearer ${OAUTH2_ACCESS_TOKEN}" \
--data @- <<EOF
{
  "operations": [
    {
      "resourceName": "${RECOMMENDATION_RESOURCE_NAME}"
    }
  ]
}
EOFdetect_and_apply_recommendations.sh

सुझावों को खारिज करना

RecommendationService का इस्तेमाल करके, सुझावों को खारिज किया जा सकता है. कोड का स्ट्रक्चर, सुझाव लागू करने जैसा ही होता है. हालांकि, इसके बजाय DismissRecommendationOperation और RecommendationService.DismissRecommendation का इस्तेमाल किया जाता है.

बल्क ऑपरेशन और गड़बड़ी ठीक करना

ApplyRecommendation और DismissRecommendation, दोनों ही एक अनुरोध में ज़्यादा से ज़्यादा 100 कार्रवाइयां स्वीकार करते हैं. एक ही अनुरोध में कई कार्रवाइयां भेजते समय, इन बातों का ध्यान रखें:

सुझावों के टाइप को मिक्स करना: डिफ़ॉल्ट रूप से (partial_failure = false), एक अनुरोध में मौजूद सभी कार्रवाइयों को सुझाव के एक ही टाइप को टारगेट करना चाहिए. ऐसा न होने पर, एपीआई RecommendationError.DIFFERENT_TYPES_NOT_SUPPORTED दिखाता है. एक ही अनुरोध में अलग-अलग तरह के सुझावों को लागू या खारिज करने के लिए, अनुरोध पर partial_failure को true पर सेट करें, ताकि मान्य कार्रवाइयां अलग-अलग तरीके से पूरी हो सकें.
लाइफ़साइकल से जुड़ी गड़बड़ियां: सुझावों का आकलन डाइनैमिक तरीके से किया जाता है. इसलिए, सुझाव पाने और उस पर कार्रवाई करने के बीच, सुझाव की स्थिति बदल सकती है. अगर कोई सुझाव पहले ही लागू किया जा चुका है, खारिज किया जा चुका है या अब लागू नहीं होता है, तो एपीआई RecommendationError में RECOMMENDATION_ALREADY_APPLIED, RECOMMENDATION_ALREADY_DISMISSED या RECOMMENDATION_INVALIDATED दिखाता है.

अपने-आप लागू होने वाले सुझाव

RecommendationSubscriptionService का इस्तेमाल करके, किसी खास तरह के सुझावों को अपने-आप लागू किया जा सकता है.

किसी खास तरह के सुझाव की सदस्यता लेने के लिए, RecommendationSubscription ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, type फ़ील्ड को, सुझाव के लिए इस्तेमाल किए जा सकने वाले टाइप में से किसी एक पर सेट करें. साथ ही, status फ़ील्ड को ENABLED पर सेट करें.

सदस्यता के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप

ENHANCED_CPC_OPT_IN
KEYWORD
KEYWORD_MATCH_TYPE
LOWER_TARGET_ROAS
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN
OPTIMIZE_AD_ROTATION
RAISE_TARGET_CPA
RESPONSIVE_SEARCH_AD
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN
SET_TARGET_CPA
SET_TARGET_ROAS
TARGET_CPA_OPT_IN
TARGET_ROAS_OPT_IN
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

सदस्यताएं वापस पाना

किसी खाते के सुझावों की सदस्यता के बारे में जानकारी पाने के लिए, recommendation_subscription संसाधन के लिए क्वेरी करें.

अपने-आप लागू हुए बदलावों को देखने के लिए, change_event रिसॉर्स को क्वेरी करें. साथ ही, change_event.client_type को GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION पर फ़िल्टर करें.

कैंपेन बनाते समय मिलने वाले सुझाव

सुझावों के किसी सेट के लिए, कैंपेन बनाते समय सुझाव जनरेट करने के लिए, RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल किया जा सकता है.

GenerateRecommendations, इनपुट के तौर पर ग्राहक आईडी, विज्ञापन के लिए चैनल का टाइप, जनरेट किए जाने वाले सुझावों के टाइप की सूची, और तय किए गए टाइप के आधार पर अलग-अलग डेटा पॉइंट स्वीकार करता है. विज्ञापन के लिए चैनल का टाइप, SEARCH या PERFORMANCE_MAX होना चाहिए. यह आपके दिए गए डेटा के आधार पर, Recommendation ऑब्जेक्ट की सूची दिखाता है. अगर अनुरोध किए गए recommendation_types के लिए सुझाव जनरेट करने के लिए ज़रूरी डेटा उपलब्ध नहीं है या कैंपेन पहले से ही सुझाई गई स्थिति में है, तो नतीजों के सेट में उस तरह का कोई सुझाव नहीं होगा. पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन, उस स्थिति को मैनेज करता हो जब अनुरोध किए गए सुझावों के टाइप के लिए कोई सुझाव नहीं मिलता है.

नीचे दी गई टेबल में, GenerateRecommendations के साथ काम करने वाले सुझावों के टाइप और उस टाइप के सुझाव पाने के लिए ज़रूरी फ़ील्ड के बारे में बताया गया है. सबसे सही तरीका यह है कि सुझाए गए प्रॉडक्ट के टाइप से जुड़ी सारी जानकारी इकट्ठा करने के बाद, GenerateRecommendations अनुरोध भेजें. नेस्ट किए गए फ़ील्ड के साथ-साथ, ज़रूरी और वैकल्पिक फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें.

RecommendationType	ज़रूरी फ़ील्ड	ज़रूरी नहीं हैं
`CAMPAIGN_BUDGET`	सर्च और परफ़ॉर्मेंस मैक्स, दोनों कैंपेन के लिए ये फ़ील्ड ज़रूरी हैं: `asset_group_info` `final_url` `bidding_strategy_type` सिर्फ़ सर्च कैंपेन के लिए, इन फ़ील्ड में भी जानकारी डालना ज़रूरी है: `country_code` `language_code` `positive_location_id` या `negative_location_id` `ad_group_info.keywords` `bidding_info. bidding_strategy_target_info. target_impression_share_info` अगर बिडिंग की रणनीति को `TARGET_IMPRESSION_SHARE` पर सेट किया गया है	`budget_info` परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए, `merchant_center_account_id` फ़ील्ड में कोई वैल्यू डालें. इससे `RecommendationsService` को स्टैंडर्ड परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के बजाय, रीटेल परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन के लिए सुझाव जनरेट करने का निर्देश मिलता है.
`KEYWORD`	`seed_info`	`ad_group_info`
`MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`
`MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`
`MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`
`SET_TARGET_CPA`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`
`SET_TARGET_ROAS`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`
`SITELINK_ASSET` ध्यान दें: दिखाए गए `SitelinkAssetRecommendation` ऑब्जेक्ट में खाली सूचियां होंगी. अगर `GenerateRecommendations` रिस्पॉन्स में `SitelinkAssetRecommendation` शामिल है, तो इसे कैंपेन में कम से कम एक साइटलिंक ऐसेट जोड़ने के सिग्नल के तौर पर माना जा सकता है.	`campaign_sitelink_count`
`TARGET_CPA_OPT_IN`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`
`TARGET_ROAS_OPT_IN`	`conversion_tracking_status` `bidding_info`

इस्तेमाल के फ़्लो का उदाहरण

मान लें कि आपकी कंपनी एक विज्ञापन एजेंसी है, जो लोगों को कैंपेन बनाने का वर्कफ़्लो उपलब्ध कराती है. साथ ही, आपको उस फ़्लो के दौरान लोगों को सुझाव देने हैं. GenerateRecommendationsRequest का इस्तेमाल करके, मांग पर सुझाव जनरेट किए जा सकते हैं. साथ ही, उन सुझावों को कैंपेन बनाने वाले यूज़र इंटरफ़ेस में शामिल किया जा सकता है.

इस्तेमाल करने का फ़्लो ऐसा दिख सकता है:

कोई उपयोगकर्ता, परफ़ॉर्मेंस मैक्स कैंपेन बनाने के लिए आपके ऐप्लिकेशन पर आता है.
उपयोगकर्ता, कैंपेन बनाने के फ़्लो के हिस्से के तौर पर कुछ शुरुआती जानकारी देता है. उदाहरण के लिए, वे एक SitelinkAsset बनाने के लिए जानकारी देते हैं. साथ ही, वे स्मार्ट बिडिंग की रणनीति के तौर पर TARGET_SPEND को चुनते हैं.
आपने GenerateRecommendationsRequest भेजा है. इससे ये फ़ील्ड सेट होते हैं:
- campaign_sitelink_count: इसे 1 पर सेट किया गया है. यह प्रोग्रेस में चल रहे कैंपेन में मौजूद साइटलिंक ऐसेट की संख्या है.
- bidding_info: नेस्ट किए गए bidding_strategy_type फ़ील्ड को TARGET_SPEND पर सेट करता है.
- conversion_tracking_status: इस ग्राहक के ConversionTrackingStatus पर सेट करें. इस फ़ील्ड को वापस पाने के तरीके के बारे में जानने के लिए, कन्वर्ज़न मैनेजमेंट की शुरुआती गाइड पर जाएं.
- recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] पर सेट करें.
- advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX पर सेट करें.
- customer_id: इसे कैंपेन बनाने वाले ग्राहक के आईडी पर सेट किया जाता है.
GenerateRecommendationsResponse में दिए गए सुझावों को लागू किया जा सकता है. इस मामले में, SitelinkAssetRecommendation और MaximizeClicksOptInRecommendation को लागू किया जा सकता है. साथ ही, कैंपेन बनाने वाले इंटरफ़ेस में इन्हें दिखाकर, उपयोगकर्ता को इनके सुझाव दिए जा सकते हैं. अगर उपयोगकर्ता कोई सुझाव स्वीकार करता है, तो कैंपेन बनाने का फ़्लो पूरा होने के बाद, उसे कैंपेन बनाने के अनुरोध में शामिल किया जा सकता है.