Vidéo: informations détaillées
Les recommandations peuvent améliorer vos campagnes de plusieurs manières:
- Présenter de nouvelles fonctionnalités pertinentes
- Tirez pleinement 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 est une estimation du potentiel de votre compte Google Ads tel que vous l'avez configuré. 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 du 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
:
- L'
metrics.optimization_score_url
fournit un lien profond dans le compte pour afficher des informations sur les recommandations associées dans l'UI Google Ads. metrics.optimization_score_uplift
indique l'augmentation du taux d'optimisation si toutes les recommandations associées étaient appliquées.
L'optimization_score_uplift
est une estimation basée sur toutes les recommandations disponibles dans leur ensemble, et pas seulement sur la somme des scores d'augmentation de chaque recommandation.
Types de recommandation
L'API Google Ads est entièrement compatible avec les types de recommandations suivants:
RecommendationType | 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 |
Enchère avec CPA cible |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
Définir des enchères avec la stratégie "Maximiser les conversions" |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
Enchère avec Optimiseur de CPC |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
Élargissez votre couverture grâce aux partenaires du Réseau de Recherche de Google |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
Enchère avec Maximiser les clics |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
Utiliser la rotation optimisée des annonces |
CALLOUT_EXTENSION |
Ajouter des extensions d'accroche à la campagne |
SITELINK_EXTENSION |
Ajouter des extensions Liens annexes à la campagne |
CALL_EXTENSION |
Ajouter des extensions d'appel à la campagne |
KEYWORD_MATCH_TYPE (deprecated) |
Modifier les types de correspondance des mots clés |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
Réaffectez vos budgets inutilisés aux budgets limités |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
Enchère avec ROAS cible |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
Corrigez les campagnes qui devraient être limitées par le budget à l'avenir |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
Ajouter une annonce responsive sur le Réseau de Recherche |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
Ajustez le budget de votre campagne pour augmenter votre ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
Utilisez la requête large pour les campagnes basées sur les conversions avec 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 pour 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 qu'il y a très peu ou pas de conversions. |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
Recommandation d'augmentation du budget avant un événement saisonnier prévu pour augmenter le trafic et modification de la stratégie d'enchères (de "Maximiser la valeur de conversion" à "ROAS cible"). |
Gérer les types non compatibles
Récupérer les recommandations
Comme la plupart des autres entités de l'API Google Ads, les objets Recommendation
sont extraits à l'aide de GoogleAdsService.SearchStream
avec une requête de langage de requête Google Ads.
Pour chaque type de recommandation, les détails de la recommandation sont fournis dans un champ recommendation
spécifique avec un type spécifique:
Exemple de code
L'exemple de code suivant récupère toutes les recommandations de type TEXT_AD
disponibles et ignorées à partir d'un compte et affiche certaines de leurs informations:
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.V12.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::V12::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; }
Intervenez
Toute recommandation récupérée peut être appliquée ou ignorée.
Selon le type de recommandation, les recommandations peuvent changer quotidiennement ou même plusieurs fois par jour. Lorsque cela se produit, l'objet resource_name
d'un objet de recommandation peut devenir obsolète une fois la recommandation récupérée.
Nous vous recommandons d'appliquer 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. Toutefois, vous pouvez mettre en œuvre 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 à l'aide de 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 page Détails des recommandations pour en savoir plus.
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 la table n'utilisent pas ces valeurs de paramètres.
RecommendationType | apply_parameters | Type |
---|---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
campaign_budget |
CampaignBudgetParameters |
KEYWORD |
keyword |
KeywordParameters |
TEXT_AD |
text_ad |
TextAdParameters |
TARGET_CPA_OPT_IN |
target_cpa_opt_in |
TargetCpaOptInParameters |
CALLOUT_EXTENSION |
callout_extension |
CalloutExtensionParameters |
SITELINK_EXTENSION |
sitelink_extension |
SitelinkExtensionParameters |
CALL_EXTENSION |
call_extension |
CallExtensionParameters |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
move_unused_budget |
MoveUnusedBudgetParameters |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
target_roas_opt_in |
TargetRoasOptInParameters |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
campaign_budget |
CampaignBudgetParameters |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
responsive_search_ad |
ResponsiveSearchAdParameters |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
campaign_budget |
CampaignBudgetParameters |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
use_broad_match_keyword |
UseBroadMatchKeywordRecommendation |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
responsive_search_ad_asset |
ResponsiveSearchAdAssetParameters |
Exemple de code
L'exemple de code suivant montre comment appliquer une recommandation avec les paramètres d'application 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.V12.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::V12::Utils::ResourceNames::recommendation( $customer_id, $recommendation_id); # Create an apply recommendation operation. my $apply_recommendation_operation = Google::Ads::GoogleAds::V12::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::V12::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V12::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; }
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Vidéo: Ignorer les recommandations
Vous pouvez ignorer les recommandations à l'aide de la méthode RecommendationService
. La structure du code est semblable à l'application de recommandations, mais vous devez utiliser DismissRecommendationOperation
et RecommendationService.DismissRecommendation
à la place.