Les recommandations peuvent améliorer vos campagnes de plusieurs manières:
- Présenter de nouvelles fonctionnalités pertinentes
- Tirez le meilleur parti de votre budget grâce à des enchères, des mots clés et des annonces améliorés
- Améliorez les performances et l'efficacité globales de vos campagnes
Pour augmenter les taux d'optimisation, vous pouvez utiliser RecommendationService pour récupérer des recommandations, puis les appliquer ou les ignorer en conséquence.
Taux d'optimisation
Le taux d'optimisation fournit une estimation des performances de votre compte Google Ads. Il est disponible aux niveaux Customer et Campaign.
Le Customer.optimization_score_weight n'est disponible que pour les comptes non-administrateur et permet de calculer le taux d'optimisation global de plusieurs comptes. Récupérez le taux d'optimisation et la pondération des taux d'optimisation des comptes, puis multipliez-les (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) pour calculer le taux d'optimisation global.
Des métriques liées à l'optimisation sont disponibles pour les rapports customer et campaign:
metrics.optimization_score_urlfournit un lien profond dans le compte pour afficher des informations sur les recommandations associées dans l'interface utilisateur Google Ads.metrics.optimization_score_upliftindique l'augmentation du taux d'optimisation si toutes les recommandations associées étaient appliquées. Il s'agit d'une estimation basée sur toutes les recommandations disponibles dans leur ensemble, et pas seulement sur la somme des scores d'amélioration de chaque recommandation.
Pour regrouper et trier les recommandations renvoyées, vous pouvez segmenter ces deux métriques par type de recommandation en utilisant segments.recommendation_type dans votre requête.
Types de recommandation
L'API Google Ads est entièrement compatible avec les types de recommandations suivants:
| RecommendationType (Type de recommandation) | Description |
|---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
Corriger les campagnes limitées par leur budget |
KEYWORD |
Ajouter de nouveaux mots clés |
TEXT_AD |
Ajouter des suggestions d'annonces |
TARGET_CPA_OPT_IN |
Enchérir avec le CPA cible |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Enchérir avec la stratégie "Maximiser les conversions" |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Enchérir avec le CPC optimisé |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Élargissez votre couverture en ciblant les sites partenaires du Réseau de Recherche de Google |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Enchérir avec la stratégie "Maximiser les clics" |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Utiliser la rotation optimisée des annonces |
CALLOUT_EXTENSION (obsolète) |
Obsolète. Utilisez CALLOUT_ASSET à la place. |
SITELINK_EXTENSION (obsolète) |
Obsolète. Utilisez SITELINK_ASSET à la place. |
CALL_EXTENSION (obsolète) |
Obsolète. Utilisez CALL_ASSET à la place. |
KEYWORD_MATCH_TYPE (obsolète) |
Obsolète. Utilisez USE_BROAD_MATCH_KEYWORD à la place. |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Réaffectez vos budgets inutilisés aux budgets limités |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Définir des enchères avec un ROAS cible |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Corrigez les campagnes qui seront prochainement limitées par le budget |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Ajouter une annonce responsive sur le Réseau de Recherche |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Ajustez le budget de la campagne pour augmenter le ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Utilisez la requête large pour les campagnes basées sur les conversions avec des enchères automatiques |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
Ajouter des composants d'annonces responsives sur le Réseau de Recherche à une annonce |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Convertir une campagne Shopping intelligente en campagne Performance Max |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
Améliorer l'efficacité d'une annonce responsive sur le Réseau de Recherche |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
Mettre à jour une campagne afin d'utiliser l'expansion au Réseau Display |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
Convertir une ancienne campagne locale en campagne Performance Max |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
Recommandation visant à augmenter le CPA cible lorsqu'il est trop faible et lorsqu'il n'y a que très peu ou pas de conversions |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Recommandation visant à augmenter le budget avant un événement saisonnier prévu pour augmenter le trafic, et modifier la stratégie d'enchères pour maximiser la valeur de conversion par rapport au ROAS cible |
CALLOUT_ASSET |
Ajouter des composants Accroche au niveau de la campagne ou du client |
SITELINK_ASSET |
Ajouter des composants Lien annexe au niveau de la campagne ou du client |
CALL_ASSET |
Ajouter des composants Appel au niveau de la campagne ou du client |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
Ajouter l'attribut tranche d'âge aux offres rétrogradées en raison d'une tranche d'âge manquante |
SHOPPING_ADD_COLOR |
Ajoutez une couleur aux offres rétrogradées en raison d'une couleur manquante |
SHOPPING_ADD_GENDER |
Ajouter un critère de sexe à des offres rétrogradées en raison d'un genre manquant |
SHOPPING_ADD_GTIN |
Ajouter un code article international (GTIN) à des offres rétrogradées en raison d'un code GTIN manquant |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
Ajoutez d'autres identifiants aux offres rétrogradées en raison d'identifiants manquants |
SHOPPING_ADD_SIZE |
Ajoutez la taille aux offres rétrogradées en raison d'une taille manquante |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
Ajoutez des produits pour diffuser une campagne |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
Corriger les produits refusés |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
Créer une campagne générique qui cible toutes les offres |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
Résoudre les problèmes de suspension de compte Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
Résoudre les problèmes liés à l'avertissement de suspension de compte Merchant Center |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
Migrer les offres ciblées par les campagnes Shopping standards vers des campagnes Performance Max existantes |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
Activer les extensions d'image dynamiques dans votre compte |
RAISE_TARGET_CPA |
Augmenter le CPA cible |
LOWER_TARGET_ROAS |
de ROAS cible plus faible |
Gérer les types non compatibles
Récupérer des recommandations
Comme la plupart des autres entités de l'API Google Ads, les objets Recommendation sont récupérés à l'aide de GoogleAdsService.SearchStream avec une requête en langage de requête Google Ads.
Les détails de la recommandation sont fournis dans un champ recommendation spécifique pour chaque type de recommandation:
Exemple de code
L'exemple de code suivant récupère toutes les recommandations de type TEXT_AD disponibles et ignorées à partir d'un compte, puis affiche certaines des informations correspondantes:
Java
private void runExample(GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId) {
try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient =
googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient()) {
String query =
"SELECT recommendation.type, "
+ "recommendation.campaign, "
+ "recommendation.text_ad_recommendation "
+ "FROM recommendation "
+ "WHERE recommendation.type = TEXT_AD";
// Creates a request that will retrieve all recommendations using pages of the
// specified page size.
SearchGoogleAdsRequest request =
SearchGoogleAdsRequest.newBuilder()
.setCustomerId(Long.toString(customerId))
.setPageSize(PAGE_SIZE)
.setQuery(query)
.build();
// Issues the search request.
SearchPagedResponse searchPagedResponse = googleAdsServiceClient.search(request);
// Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for the
// recommendation in each row.
for (GoogleAdsRow googleAdsRow : searchPagedResponse.iterateAll()) {
Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation();
Ad recommendedAd = recommendation.getTextAdRecommendation().getAd();
System.out.printf(
"Recommendation ('%s') was found for campaign '%s':%n",
recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign());
if (recommendedAd.hasExpandedTextAd()) {
ExpandedTextAdInfo eta = recommendedAd.getExpandedTextAd();
System.out.printf(
"\tHeadline 1 = '%s'%n" + "\tHeadline 2 = '%s'%n" + "\tDescription = '%s'%n",
eta.getHeadlinePart1(), eta.getHeadlinePart2(), eta.getDescription());
}
if (recommendedAd.getDisplayUrl() != null) {
System.out.printf("\tDisplay URL = '%s'%n", recommendedAd.getDisplayUrl());
}
for (String url : recommendedAd.getFinalUrlsList()) {
System.out.printf("\tFinal URL = '%s'%n", url);
}
for (String url : recommendedAd.getFinalMobileUrlsList()) {
System.out.printf("\tFinal Mobile URL = '%s'%n", url);
}
}
}
}
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId)
{
// Get the GoogleAdsServiceClient .
GoogleAdsServiceClient service = client.GetService(Services.V13.GoogleAdsService);
string query =
@"SELECT
recommendation.type,
recommendation.campaign,
recommendation.text_ad_recommendation
FROM
recommendation
WHERE
recommendation.type = TEXT_AD";
// Create a request that will retrieve all recommendations using pages of the
// specified page size.
SearchGoogleAdsRequest request = new SearchGoogleAdsRequest()
{
CustomerId = customerId.ToString(),
PageSize = PAGE_SIZE,
Query = query
};
try
{
// Issue the search request.
PagedEnumerable<SearchGoogleAdsResponse, GoogleAdsRow> searchPagedResponse =
service.Search(customerId.ToString(), query);
// Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values
// for the recommendation in each row.
foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in searchPagedResponse)
{
Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation;
// ...
}
}
catch (GoogleAdsException e)
{
Console.WriteLine("Failure:");
Console.WriteLine($"Message: {e.Message}");
Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}");
Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}");
throw;
}
}
PHP
public static function runExample(GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId)
{
$googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient();
// Creates a query that retrieves recommendations for text ads.
$query = 'SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, '
. 'recommendation.text_ad_recommendation '
. 'FROM recommendation '
. 'WHERE recommendation.type = TEXT_AD';
// Issues a search request by specifying page size.
$response =
$googleAdsServiceClient->search($customerId, $query, ['pageSize' => self::PAGE_SIZE]);
// Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for
// the recommendation in each row.
foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) {
/** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */
$recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation();
printf(
"Recommendation with resource name '%s' was found for campaign "
. "with resource name '%s':%s",
$recommendation->getResourceName(),
$recommendation->getCampaign(),
PHP_EOL
);
$recommendedAd = $recommendation->getTextAdRecommendation()->getAd();
if (!is_null($recommendedAd->getExpandedTextAd())) {
$recommendedExpandedTextAd = $recommendedAd->getExpandedTextAd();
printf(
"\tHeadline part 1 is '%s'.%s",
$recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart1(),
PHP_EOL
);
printf(
"\tHeadline part 2 is '%s'.%s",
$recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart2(),
PHP_EOL
);
printf(
"\tDescription is '%s'%s",
$recommendedExpandedTextAd->getDescription(),
PHP_EOL
);
}
if (!is_null($recommendedAd->getDisplayUrl())) {
printf("\tDisplay URL is '%s'.%s", $recommendedAd->getDisplayUrl(), PHP_EOL);
}
foreach ($recommendedAd->getFinalUrls() as $finalUrl) {
/** @var string $finalUrl */
printf("\tFinal URL is '%s'.%s", $finalUrl, PHP_EOL);
}
foreach ($recommendedAd->getFinalMobileUrls() as $finalMobileUrl) {
/** @var string $finalMobileUrl */
printf("\tFinal Mobile URL is '%s'.%s", $finalMobileUrl, PHP_EOL);
}
}
}
Python
def main(client, customer_id):
ga_service = client.get_service("GoogleAdsService")
query = """
SELECT
recommendation.type,
recommendation.campaign,
recommendation.text_ad_recommendation
FROM recommendation
WHERE recommendation.type = TEXT_AD"""
search_request = client.get_type("SearchGoogleAdsStreamRequest")
search_request.customer_id = customer_id
search_request.query = query
stream = ga_service.search_stream(request=search_request)
for batch in stream:
for row in batch.results:
recommendation = row.recommendation
recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad
print(
f'Recommendation ("{recommendation.resource_name}") '
f'was found for campaign "{recommendation.campaign}".'
)
if recommended_ad.display_url:
print(f'\tDisplay URL = "{recommended_ad.display_url}"')
for url in recommended_ad.final_urls:
print(f'\tFinal URL = "{url}"')
for url in recommended_ad.final_mobile_urls:
print(f'\tFinal Mobile URL = "{url}"')
Ruby
def get_text_ad_recommendations(customer_id)
# GoogleAdsClient will read a config file from
# ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters
client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new
ga_service = client.service.google_ads
query = <<~QUERY
SELECT recommendation.type, recommendation.campaign,
recommendation.text_ad_recommendation
FROM recommendation
WHERE recommendation.type = TEXT_AD
QUERY
response = ga_service.search(
customer_id: customer_id,
query: query,
page_size: PAGE_SIZE,
)
response.each do |row|
recommendation = row.recommendation
recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad
puts "Recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\
"campaign '#{recommendation.campaign}'."
if recommended_ad.expanded_text_ad
eta = recommended_ad.expanded_text_ad
puts "\tHeadline 1 = '#{eta.headline_part1}'\n\tHeadline2 = '#{eta.headline_part2}'\n" +
"\tDescription = '#{eta.description}'"
end
if recommended_ad.display_url
puts "\tDisplay URL = '#{recommended_ad.display_url}'"
end
recommended_ad.final_urls.each do |url|
puts "\tFinal Url = '#{url}'"
end
recommended_ad.final_mobile_urls.each do |url|
puts "\tFinal Mobile Url = '#{url}'"
end
end
end
Perl
sub get_text_ad_recommendations {
my ($api_client, $customer_id) = @_;
# Creates the search query.
my $search_query =
"SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, " .
"recommendation.text_ad_recommendation " .
"FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD";
# Create a search Google Ads request that will retrieve all recommendations for
# text ads using pages of the specified page size.
my $search_request =
Google::Ads::GoogleAds::V14::Services::GoogleAdsService::SearchGoogleAdsRequest
->new({
customerId => $customer_id,
query => $search_query,
pageSize => PAGE_SIZE
});
# Get the GoogleAdsService.
my $google_ads_service = $api_client->GoogleAdsService();
my $iterator = Google::Ads::GoogleAds::Utils::SearchGoogleAdsIterator->new({
service => $google_ads_service,
request => $search_request
});
# Iterate over all rows in all pages and print the requested field values for
# the recommendation in each row.
while ($iterator->has_next) {
my $google_ads_row = $iterator->next;
my $recommendation = $google_ads_row->{recommendation};
printf
"Recommendation '%s' was found for campaign '%s':\n",
$recommendation->{resourceName},
$recommendation->{campaign};
my $recommended_ad = $recommendation->{textAdRecommendation}{ad};
if ($recommended_ad->{expandedTextAd}) {
my $recommended_expanded_text_ad = $recommended_ad->{expandedTextAd};
printf "\tHeadline part 1 is '%s'.\n" .
"\tHeadline part 2 is '%s'.\n" . "\tDescription is '%s'.\n",
$recommended_expanded_text_ad->{headlinePart1},
$recommended_expanded_text_ad->{headlinePart2},
$recommended_expanded_text_ad->{description};
}
if ($recommended_ad->{displayUrl}) {
printf "\tDisplay URL is '%s'.\n", $recommended_ad->{displayUrl};
}
foreach my $final_url (@{$recommended_ad->{finalUrls}}) {
printf "\tFinal URL is '%s'.\n", $final_url;
}
foreach my $final_mobile_url (@{$recommended_ad->{finalMobileUrls}}) {
printf "\tFinal Mobile URL is '%s'.\n", $final_mobile_url;
}
}
return 1;
}
Passer à l'action
Toute recommandation récupérée peut être appliquée ou ignorée.
Selon le type de recommandation, les recommandations peuvent changer quotidiennement ou même plusieurs fois par jour. Dans ce cas, le resource_name d'un objet de recommandation peut devenir obsolète une fois la recommandation récupérée.
Il est recommandé de mettre en œuvre les recommandations peu de temps après leur récupération.
Appliquer les recommandations
Vidéo: Appliquer les recommandations
La définition de comptes pour l'application automatique des recommandations n'est pas disponible dans l'API Google Ads. Cependant, vous pouvez appliquer un comportement similaire pour les types de recommandations entièrement compatibles avec l'API Google Ads. Pour en savoir plus, consultez l'exemple de code DetectAndApplyRecommendations.
Vous pouvez appliquer des recommandations actives ou ignorées avec la méthode ApplyRecommendation de RecommendationService.
Les types de recommandations peuvent comporter des paramètres obligatoires ou facultatifs. La plupart des recommandations sont fournies avec des valeurs recommandées qui sont utilisées par défaut. Consultez la section Détails des recommandations.
Utilisez le champ apply_parameters de ApplyRecommendationOperation pour appliquer des recommandations avec des valeurs de paramètres spécifiques. Chaque type de recommandation approprié possède son propre champ. Les types de recommandations manquants dans le tableau n'utilisent pas ces valeurs de paramètres.
Exemple de code
L'exemple de code suivant montre comment appliquer une recommandation avec les paramètres "apply" recommandés:
Java
private void runExample(
GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId, String recommendationId) {
String recommendationResourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId);
ApplyRecommendationOperation.Builder operationBuilder =
ApplyRecommendationOperation.newBuilder().setResourceName(recommendationResourceName);
// Each recommendation types has optional parameters to override the recommended values.
// This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
// Please read
// https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation
// for details.
// Note that additional import statements are needed for this example to work. And also, please
// replace INSERT_AD_ID_HERE with a valid ad ID below.
//
// Ad overrideAd = Ad.newBuilder().setId(Long.parseLong("INSERT_AD_ID_HERE")).build();
// operationBuilder.setTextAd(TextAdParameters.newBuilder().
// setAd(overrideAd).build()).build();
List<ApplyRecommendationOperation> operations = new ArrayList<>();
operations.add(operationBuilder.build());
try (RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) {
ApplyRecommendationResponse response =
recommendationServiceClient.applyRecommendation(Long.toString(customerId), operations);
System.out.printf("Applied %d recommendation:%n", response.getResultsCount());
for (ApplyRecommendationResult result : response.getResultsList()) {
System.out.println(result.getResourceName());
}
}
}
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId, long recommendationId)
{
// Get the RecommendationServiceClient.
RecommendationServiceClient service = client.GetService(
Services.V13.RecommendationService);
ApplyRecommendationOperation operation = new ApplyRecommendationOperation()
{
ResourceName = ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId),
// Each recommendation types has optional parameters to override the recommended
// values. For example, you can override a recommended ad when a
// TextAdRecommendation is applied, as shown below.
// Please read https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation
// for details.
// TextAd = new TextAdParameters() {
// Ad = new Ad() {
// Id = long.Parse("INSERT_AD_ID_HERE")
// }
// }
};
try
{
ApplyRecommendationResponse response = service.ApplyRecommendation(
customerId.ToString(), new ApplyRecommendationOperation[] {
operation
});
Console.WriteLine($"Applied {0} recommendation(s):", response.Results.Count);
foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results)
{
Console.WriteLine($"- {result.ResourceName}");
}
}
catch (GoogleAdsException e)
{
Console.WriteLine("Failure:");
Console.WriteLine($"Message: {e.Message}");
Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}");
Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}");
throw;
}
}
PHP
public static function runExample(
GoogleAdsClient $googleAdsClient,
int $customerId,
string $recommendationId
) {
$recommendationResourceName =
ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId);
$applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation();
$applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName);
// 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.
$recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient();
$response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation(
$customerId,
[$applyRecommendationOperation]
);
/** @var Recommendation $appliedRecommendation */
$appliedRecommendation = $response->getResults()[0];
printf(
"Applied recommendation with resource name: '%s'.%s",
$appliedRecommendation->getResourceName(),
PHP_EOL
);
}
Python
def main(client, customer_id, recommendation_id):
recommendation_service = client.get_service("RecommendationService")
apply_recommendation_operation = client.get_type(
"ApplyRecommendationOperation"
)
apply_recommendation_operation.resource_name = recommendation_service.recommendation_path(
customer_id, recommendation_id
)
# This is where we override the recommended ad when a TextAdRecommendation is applied.
# override_ad = client.get_type("Ad")
# override_ad.resource_name = "INSERT_AD_ID_HERE"
# apply_recommendation_operation.text_ad.ad = override_ad
recommendation_response = recommendation_service.apply_recommendation(
customer_id=customer_id, operations=[apply_recommendation_operation]
)
print(
"Applied recommendation with resource name: "
f"'{recommendation_response.results[0].resource_name}'"
)
Ruby
def apply_recommendation(customer_id, recommendation_id)
# GoogleAdsClient will read a config file from
# ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters
client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new
recommendation_resource =
client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id)
apply_recommendation_operation = client.operation.apply_recommendation
apply_recommendation_operation.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.
# For details, please read
# https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/google.ads.google_ads.v1.services#google.ads.google_ads.v1.services.ApplyRecommendationOperation
#
# 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
# apply_recommendation_operation.text_ad = text_ad_parameters
# Issues a mutate request to apply the recommendation.
recommendation_service = client.service.recommendation
response = recommendation_service.apply_recommendation(
customer_id: customer_id,
operations: [apply_recommendation_operation],
)
applied_recommendation = response.results.first
puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'."
end
Perl
sub apply_recommendation {
my ($api_client, $customer_id, $recommendation_id) = @_;
my $recommendation_resource_name =
Google::Ads::GoogleAds::V14::Utils::ResourceNames::recommendation(
$customer_id, $recommendation_id);
# Create an apply recommendation operation.
my $apply_recommendation_operation =
Google::Ads::GoogleAds::V14::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
->new({
resourceName => $recommendation_resource_name
});
# 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.
#
# my $overriding_ad = Google::Ads::GoogleAds::V14::Resources::Ad->new({
# id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
# });
# my $text_ad_parameters =
# Google::Ads::GoogleAds::V14::Services::RecommendationService::TextAdParameters
# ->new({ad => $overriding_ad});
# $apply_recommendation_operation->{textAd} = $text_ad_parameters;
# Apply the recommendation.
my $apply_recommendation_response =
$api_client->RecommendationService()->apply({
customerId => $customer_id,
operations => [$apply_recommendation_operation]});
printf "Applied recommendation with resource name: '%s'.\n",
$apply_recommendation_response->{results}[0]{resourceName};
return 1;
}
Regardez ces vidéos pour en savoir plus
Appliquer les paramètres
En masse
Erreurs
Tests
Masquer les recommandations
Vidéo: Ignorer des recommandations
Vous pouvez ignorer les recommandations à l'aide de RecommendationService. La structure du code est semblable à l'application de recommandations, à la différence que vous utilisez DismissRecommendationOperation et RecommendationService.DismissRecommendation.