คะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพและคำแนะนำ

คำแนะนำช่วยปรับปรุงแคมเปญได้หลายวิธี ดังนี้

  • แนะนำฟีเจอร์ใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้อง
  • ใช้งบประมาณให้คุ้มค่ามากขึ้นด้วยการเสนอราคา คีย์เวิร์ด และโฆษณาที่ได้รับการปรับปรุง
  • เพิ่มประสิทธิภาพและผลลัพธ์โดยรวมของแคมเปญ

หากต้องการเพิ่มคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพ คุณสามารถใช้ RecommendationService เพื่อดึงข้อมูลคำแนะนำ แล้วนำไปใช้หรือปิดคำแนะนำตามความเหมาะสม นอกจากนี้ คุณยังสามารถสมัครรับการใช้คำแนะนำโดยอัตโนมัติโดยใช้ RecommendationSubscriptionService

คะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพ

คะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพคือค่าประมาณว่าบัญชี Google Ads มีความพร้อมในการทำงานดีเพียงใด และมีให้ใช้งานที่ระดับCustomerและCampaign

เมตริกที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับรายงาน customer และ campaign มีดังนี้

  1. metrics.optimization_score_url มี Deep Link ไปยังบัญชีเพื่อดูข้อมูลเกี่ยวกับคําแนะนําที่เกี่ยวข้องใน UI ของ Google Ads
  2. metrics.optimization_score_upliftจะบอกว่าคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพจะเพิ่มขึ้นเท่าใดหากใช้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ซึ่งเป็นค่าประมาณที่อิงตามคำแนะนำทั้งหมดที่มีอยู่โดยรวม ไม่ใช่แค่ผลรวมของคะแนนการเพิ่มขึ้นของคำแนะนำแต่ละรายการ

หากต้องการจัดกลุ่มและจัดลำดับสินค้าแนะนำที่แสดง คุณสามารถแบ่งกลุ่มเมตริกทั้ง 2 รายการนี้ตามประเภทสินค้าแนะนำได้โดยใช้ segments.recommendation_type ในคำค้นหา

ประเภทของการแนะนำ

ตารางต่อไปนี้แสดงประเภทคําแนะนําที่รองรับใน Google Ads API สําหรับการดึง การใช้ และการปิดคําแนะนํา หากบัญชีมีประเภทคําแนะนําใน UI ของ Google Ads ที่ไม่รองรับใน API คุณสามารถใช้ metrics.optimization_score_url เพื่อลิงก์ผู้ใช้ไปยังหน้าคําแนะนําใน UI ของ Google Ads โดยตรงเพื่อตรวจสอบและดําเนินการตามคําแนะนําเหล่านั้น

ประเภทคำแนะนำที่รองรับอย่างเต็มรูปแบบ

RecommendationType คำอธิบาย
CAMPAIGN_BUDGET แก้ไขแคมเปญที่งบประมาณไม่เพียงพอ
KEYWORD เพิ่มคีย์เวิร์ดใหม่
TEXT_AD เพิ่มคำแนะนำโฆษณา
TARGET_CPA_OPT_IN เสนอราคาด้วย CPA ที่ตั้งไว้
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN เสนอราคาด้วยกลยุทธ์เพิ่มจำนวน Conversion สูงสุด
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN เสนอราคาด้วยการเพิ่มมูลค่า Conversion สูงสุด
ENHANCED_CPC_OPT_IN เสนอราคาด้วย CPC ที่ปรับปรุงแล้ว
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN เสนอราคาด้วยการเพิ่มจำนวนคลิกสูงสุด
OPTIMIZE_AD_ROTATION ใช้การหมุนเวียนโฆษณาที่เพิ่มประสิทธิภาพ
MOVE_UNUSED_BUDGET โอนงบประมาณที่ไม่ได้ใช้ไปยังงบประมาณที่จำกัด
TARGET_ROAS_OPT_IN เสนอราคาด้วย ROAS เป้าหมาย
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET แก้ไขแคมเปญที่คาดว่าจะมีงบประมาณไม่เพียงพอในอนาคต
RESPONSIVE_SEARCH_AD เพิ่มโฆษณา Search ที่ปรับเปลี่ยนตามบริบทใหม่
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET ปรับงบประมาณแคมเปญเพื่อเพิ่ม ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD ใช้การทำงานแบบกว้างสำหรับแคมเปญที่อิงตาม Conversion ที่มีการเสนอราคาอัตโนมัติ
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET เพิ่มชิ้นงานโฆษณา Search ที่ปรับเปลี่ยนตามบริบทลงในโฆษณา
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH ปรับปรุงคุณภาพของโฆษณา Search ที่ปรับเปลี่ยนตามบริบท
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN อัปเดตแคมเปญเพื่อใช้การขยายไปยังเครือข่าย Display
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN ขยายการเข้าถึงด้วยพาร์ทเนอร์ Google Search
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN สร้างกลุ่มเป้าหมายที่กำหนดเอง
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH ปรับปรุงคุณภาพของโฆษณาในแคมเปญ Demand Gen
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX อัปเกรดแคมเปญ Shopping อัจฉริยะเป็นแคมเปญ Performance Max
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX อัปเกรดแคมเปญในพื้นที่เดิมเป็นแคมเปญ Performance Max
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX ย้ายข้อเสนอที่กำหนดเป้าหมายโดยแคมเปญ Shopping มาตรฐานไปยังแคมเปญ Performance Max ที่มีอยู่
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX ย้ายข้อมูลโฆษณา Search แบบไดนามิกไปยังแคมเปญ Performance Max
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN สร้างแคมเปญ Performance Max ในบัญชี
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH ปรับปรุงคุณภาพของกลุ่มชิ้นงานในแคมเปญ Performance Max ให้ได้คะแนน "ดีมาก"
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN เปิด Final URL Expansion สำหรับแคมเปญ Performance Max
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW เพิ่ม CPA ที่ตั้งไว้เมื่อต่ำเกินไปและมี Conversion น้อยมากหรือไม่มีเลย
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS เพิ่มงบประมาณล่วงหน้าก่อนเทศกาลประจำปี ที่คาดว่าจะเพิ่มการเข้าชม และเปลี่ยนกลยุทธ์การเสนอราคา จากเพิ่มมูลค่า Conversion สูงสุดเป็น ROAS เป้าหมาย
LEAD_FORM_ASSET เพิ่มชิ้นงานโฆษณาแบบกรอกฟอร์มลงในแคมเปญ
CALLOUT_ASSET เพิ่มชิ้นงานข้อความไฮไลต์ในระดับแคมเปญหรือลูกค้า
SITELINK_ASSET เพิ่มชิ้นงานไซต์ลิงก์ลงในระดับแคมเปญหรือระดับลูกค้า
CALL_ASSET เพิ่มชิ้นงานการโทรในระดับแคมเปญหรือลูกค้า
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP เพิ่มแอตทริบิวต์กลุ่มอายุลงในข้อเสนอที่ถูกลดอันดับเนื่องจากไม่มีกลุ่มอายุ
SHOPPING_ADD_COLOR เพิ่มสีให้กับข้อเสนอที่ถูกลดอันดับเนื่องจากไม่มีสี
SHOPPING_ADD_GENDER เพิ่มเพศให้กับข้อเสนอที่ถูกลดอันดับเนื่องจากไม่มีเพศ ระบุ
SHOPPING_ADD_GTIN เพิ่ม GTIN (หมายเลขสินค้าการค้าสากล) ลงในข้อเสนอที่ถูกลดอันดับเนื่องจากไม่มี GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS เพิ่มตัวระบุให้กับข้อเสนอที่ถูกลดอันดับเนื่องจากไม่มีตัวระบุ
SHOPPING_ADD_SIZE เพิ่มขนาดให้กับข้อเสนอที่ถูกลดอันดับเนื่องจากไม่มีขนาด
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN เพิ่มผลิตภัณฑ์เพื่อให้แคมเปญแสดง
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS แก้ไขผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้รับอนุมัติ
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS สร้างแคมเปญที่ครอบคลุมทั้งหมดซึ่งกำหนดเป้าหมายไปยังข้อเสนอทั้งหมด
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT แก้ไขปัญหาการระงับบัญชี Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING แก้ไขปัญหาเกี่ยวกับคำเตือนการระงับบัญชี Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN เปิดใช้ส่วนขยายรูปภาพแบบไดนามิกในบัญชี
RAISE_TARGET_CPA เพิ่ม CPA ที่ตั้งไว้
LOWER_TARGET_ROAS ROAS เป้าหมายต่ำลง
FORECASTING_SET_TARGET_CPA กำหนด CPA ที่ตั้งไว้สำหรับแคมเปญที่ไม่ได้ระบุไว้ล่วงหน้า ก่อนถึงกิจกรรมตามฤดูกาลที่คาดว่าจะเพิ่มการเข้าชม
SET_TARGET_CPA กำหนด CPA ที่ตั้งไว้สำหรับแคมเปญที่ไม่ได้ระบุไว้
SET_TARGET_ROAS กำหนด ROAS เป้าหมายสำหรับแคมเปญที่ไม่ได้ระบุไว้
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST อัปเดตรายชื่อลูกค้าที่ไม่ได้อัปเดตในช่วง 90 วันที่ผ่านมา
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE ติดตั้งใช้งานแท็ก Google ในหน้าเว็บเพิ่มเติม
CAMPAIGN_SPECIFIC_APP_GOAL เพิ่มเป้าหมาย Conversion ของแอปเฉพาะแคมเปญ
RAISE_TARGET_CPA_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW เพิ่ม CPA ที่ตั้งไว้เมื่อต่ำเกินไปสําหรับแคมเปญ Search
LOWER_TARGET_ROAS_PERFORMANCE_BID_TOO_LOW ลด ROAS เป้าหมายเมื่อต่ำเกินไปสำหรับแคมเปญ Search
RAISE_BUDGET_PERFORMANCE_TOO_LOW เพิ่มงบประมาณเมื่อต่ำเกินไปสำหรับแคมเปญ Search พร้อมใช้งานตั้งแต่เวอร์ชัน v26 เป็นต้นไป ระบบจะแสดงรายละเอียดคำแนะนำใน Recommendation.raise_budget_performance_too_low_recommendation และใช้โดยใช้ ApplyRecommendationOperation.raise_budget_performance_too_low
KEYWORD_MATCH_TYPE (เลิกใช้งาน) เลิกใช้งานแล้ว โปรดใช้ USE_BROAD_MATCH_KEYWORD แทน

เรียกข้อมูลคำแนะนำ

เช่นเดียวกับเอนทิตีอื่นๆ ส่วนใหญ่ใน Google Ads API Recommendation ออบเจ็กต์จะดึงข้อมูลโดยใช้ GoogleAdsService.SearchStream พร้อมกับคำค้นหา Google Ads Query Language

รายละเอียดของคำแนะนำแต่ละประเภทจะแสดงอยู่ในช่องเฉพาะของคำแนะนำนั้นๆ เช่น รายละเอียดคำแนะนำ CAMPAIGN_BUDGET จะอยู่ในฟิลด์ campaign_budget_recommendation และรวมอยู่ในออบเจ็กต์ CampaignBudgetRecommendation

ค้นหาฟิลด์ทั้งหมดที่เฉพาะเจาะจงสำหรับคำแนะนำได้ในฟิลด์ยูเนียน recommendation

ผลกระทบของคำแนะนำ

คําแนะนําบางประเภทจะป้อนข้อมูลในช่อง impact ของคําแนะนํา RecommendationImpact มีค่าประมาณผลกระทบต่อประสิทธิภาพของบัญชีอันเป็นผลมาจากการ ใช้คำแนะนำ เมตริกคำแนะนำต่อไปนี้มีอยู่ในช่อง impact.base_metrics และ impact.potential_metrics

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

แม้ว่าimpactฟิลด์จะได้รับการป้อนข้อมูลแล้ว ความพร้อมใช้งานของเมตริกจะแตกต่างกันไปตามประเภทคำแนะนำและประเภทแคมเปญ รวมถึงปัจจัยอื่นๆ โดยทั่วไป ให้ตรวจสอบความพร้อมใช้งานของเมตริกผลลัพธ์แต่ละรายการก่อนที่จะพยายามใช้

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดตัวอย่างต่อไปนี้จะดึงข้อมูลคำแนะนำประเภท KEYWORD ทั้งหมดที่ใช้ได้และที่ปิดไปแล้วจากบัญชี และพิมพ์รายละเอียดบางส่วนของคำแนะนำเหล่านั้น

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));
    }
  }

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;
}

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());
}

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)
    )

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)
end

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);
  });

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
"
}
EOF

ดำเนินการ

คุณใช้หรือปิดคำแนะนำที่ดึงมาได้

คำแนะนำอาจเปลี่ยนแปลงได้ทุกวันหรือหลายครั้งต่อวัน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทคำแนะนำ เมื่อเกิดกรณีดังกล่าว resource_name ของออบเจ็กต์คำแนะนำ อาจล้าสมัยหลังจากดึงข้อมูลคำแนะนำ

แนวทางปฏิบัติแนะนำคือให้ดำเนินการตามคำแนะนำหลังจากที่ดึงข้อมูลมาได้ไม่นาน

ใช้คำแนะนำ

คุณสามารถใช้คำแนะนำที่ใช้งานอยู่หรือคำแนะนำที่ปิดไปแล้วได้ด้วยวิธี ApplyRecommendation ของ RecommendationService

ประเภทคำแนะนำอาจมีพารามิเตอร์ที่จำเป็นหรือไม่บังคับ คำแนะนำส่วนใหญ่ มาพร้อมกับค่าที่แนะนำซึ่งระบบจะใช้โดยค่าเริ่มต้น

ระบบไม่รองรับการตั้งค่าบัญชีเพื่อใช้คําแนะนําโดยอัตโนมัติสําหรับคําแนะนําบางประเภท อย่างไรก็ตาม คุณสามารถใช้ลักษณะการทำงานที่คล้ายกัน สำหรับประเภทคำแนะนำที่ Google Ads API รองรับอย่างเต็มที่ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ตัวอย่างโค้ด DetectAndApplyRecommendations

ใช้ฟิลด์ Union apply_parameters ของ ApplyRecommendationOperation เพื่อใช้คําแนะนําที่มีค่าพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจง คำแนะนำที่เหมาะสมแต่ละประเภทจะมีช่องของตัวเอง ประเภทคำแนะนำที่ไม่ได้ระบุไว้ในช่อง apply_parameters จะไม่ใช้ค่าพารามิเตอร์เหล่านี้

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีสร้าง ApplyRecommendationOperation และวิธีลบล้างค่าที่แนะนำหากต้องการแทนที่ด้วยค่าของคุณเอง

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();
}

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;
}

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;
}

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 operation

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
end

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;
}

curl

ตัวอย่างถัดไปจะเรียกใช้ ApplyRecommendation โดยส่งการดำเนินการใช้คําแนะนําที่สร้างขึ้นในโค้ดก่อนหน้า

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());
}

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);
    }
}

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
        );
    }
}

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}'."
        )

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
end

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};
}

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}"
    }
  ]
}
EOF

ปิดคำแนะนำ

คุณปิดคำแนะนำได้โดยใช้ RecommendationService โครงสร้างโค้ด คล้ายกับการใช้คำแนะนำ แต่คุณจะใช้ DismissRecommendationOperation และ RecommendationService.DismissRecommendation แทน

การดำเนินการแบบกลุ่มและการจัดการข้อผิดพลาด

ทั้ง ApplyRecommendation และ DismissRecommendation ยอมรับการดำเนินการสูงสุด 100 รายการต่อคำขอ เมื่อส่งการดำเนินการหลายรายการในคำขอเดียว โปรดคำนึงถึงลักษณะการทำงานต่อไปนี้

  • การผสมประเภทคำแนะนำ: โดยค่าเริ่มต้น (partial_failure = false) การดำเนินการทั้งหมดในคำขอเดียวต้องกำหนดเป้าหมายเป็นคำแนะนำประเภทเดียวกัน ไม่เช่นนั้น API จะแสดงผลเป็น RecommendationError.DIFFERENT_TYPES_NOT_SUPPORTED หากต้องการ ใช้หรือปิดคำแนะนำประเภทต่างๆ ในคำขอเดียวกัน ให้ตั้งค่า partial_failure เป็น true ในคำขอเพื่อให้การดำเนินการที่ถูกต้องสำเร็จได้โดยอิสระ
  • ข้อผิดพลาดเกี่ยวกับวงจร: เนื่องจากระบบประเมินคำแนะนำแบบไดนามิก สถานะของคำแนะนำจึงอาจเปลี่ยนแปลงระหว่างการดึงข้อมูลและการดำเนินการ หากใช้คำแนะนำแล้ว ปิดคำแนะนำแล้ว หรือใช้ไม่ได้อีกต่อไป API จะแสดงผล RECOMMENDATION_ALREADY_APPLIED, RECOMMENDATION_ALREADY_DISMISSED หรือ RECOMMENDATION_INVALIDATED ใน RecommendationError

ใช้คำแนะนำโดยอัตโนมัติ

คุณสามารถใช้RecommendationSubscriptionServiceเพื่อ ใช้คําแนะนําประเภทหนึ่งๆ โดยอัตโนมัติ

หากต้องการสมัครรับข้อมูลคำแนะนำประเภทใดประเภทหนึ่ง ให้สร้างออบเจ็กต์ RecommendationSubscription ตั้งค่าฟิลด์ type เป็นหนึ่งในประเภทคำแนะนำที่รองรับ และตั้งค่าฟิลด์ status เป็น ENABLED

ประเภทคำแนะนำที่รองรับการสมัครใช้บริการ

  • 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

ดึงข้อมูลการสมัครใช้บริการ

หากต้องการดูข้อมูลเกี่ยวกับการสมัครรับข้อมูลเพื่อรับคำแนะนำของบัญชี ให้ค้นหาทรัพยากร recommendation_subscription

หากต้องการดูการเปลี่ยนแปลงที่มีผลโดยอัตโนมัติ ให้ค้นหาแหล่งข้อมูล change_event โดยกรอง change_event.client_type เป็น GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION

คําแนะนําในการสร้างแคมเปญ

คุณสามารถใช้ RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest เพื่อสร้างคําแนะนําในระหว่างการสร้างแคมเปญสําหรับคําแนะนําประเภทหนึ่งๆ ได้

GenerateRecommendations ยอมรับรหัสลูกค้าเป็นอินพุต ซึ่งเป็นประเภทช่องทางโฆษณาที่ต้องเป็น SEARCH หรือ PERFORMANCE_MAX, รายการประเภทคำแนะนำที่จะสร้าง และจุดข้อมูลต่างๆ ที่ขึ้นอยู่กับประเภทที่ระบุ โดยจะแสดงผลรายการออบเจ็กต์ Recommendation รายการตามข้อมูลที่คุณระบุ หากมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะสร้างคำแนะนำสำหรับ recommendation_types ที่ขอ หรือหากแคมเปญอยู่ในสถานะที่แนะนำอยู่แล้ว ชุดผลลัพธ์จะไม่มีคำแนะนำสำหรับประเภทนั้น ตรวจสอบว่าแอปพลิเคชันของคุณจัดการกรณีที่ไม่มีการแสดงคำแนะนำสำหรับประเภทคำแนะนำที่ขอ

ตารางต่อไปนี้อธิบายประเภทคำแนะนำที่ GenerateRecommendations รองรับ และช่องที่คุณต้องระบุเพื่อรับคำแนะนำสำหรับประเภทนั้น แนวทางปฏิบัติแนะนำคือให้ส่งคำขอ GenerateRecommendations หลังจากรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับประเภทคำแนะนำที่ขอแล้ว ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ฟิลด์ที่ต้องระบุและฟิลด์ที่ไม่บังคับ รวมถึงฟิลด์ที่ซ้อนกันได้ที่ เอกสารอ้างอิง

RecommendationType ฟิลด์ที่จำเป็น ฟิลด์ตัวเลือก
CAMPAIGN_BUDGET สําหรับทั้งแคมเปญ Search และ Performance Max คุณต้องระบุฟิลด์ต่อไปนี้
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
สําหรับแคมเปญ Search เท่านั้น คุณต้องระบุข้อมูลในช่องต่อไปนี้ด้วย
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id หรือ negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     หากตั้งค่ากลยุทธ์การเสนอราคาเป็น TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
  • สําหรับแคมเปญ Performance Max ให้ระบุค่าในช่อง merchant_center_account_id เพื่อระบุให้ RecommendationsService สร้างคําแนะนําสําหรับแคมเปญ Performance Max สําหรับธุรกิจค้าปลีกแทนแคมเปญ Performance Max มาตรฐาน
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
หมายเหตุ: ออบเจ็กต์ SitelinkAssetRecommendation ที่แสดงผลจะมีรายการว่าง หากคำตอบของ GenerateRecommendations มี SitelinkAssetRecommendation ระบบจะถือว่าเป็นสัญญาณให้เพิ่มชิ้นงานไซต์ลิงก์อย่างน้อย 1 รายการลงในแคมเปญ
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

ตัวอย่างขั้นตอนการใช้งาน

สมมติว่าบริษัทของคุณเป็นเอเจนซีโฆษณาที่ให้บริการเวิร์กโฟลว์การสร้างแคมเปญแก่ผู้ใช้ และคุณต้องการให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้ในระหว่างเวิร์กโฟลว์นั้น คุณสามารถใช้ GenerateRecommendationsRequest เพื่อ สร้างคําแนะนําตามต้องการ และรวมคําแนะนําเหล่านั้นไว้ใน อินเทอร์เฟซผู้ใช้การสร้างแคมเปญ

ขั้นตอนการใช้งานอาจมีลักษณะดังนี้

  1. ผู้ใช้เข้ามาที่แอปพลิเคชันของคุณเพื่อสร้างแคมเปญ Performance Max

  2. ผู้ใช้จะให้ข้อมูลเบื้องต้นบางอย่างซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการสร้างแคมเปญ เช่น ลูกค้าให้รายละเอียดในการสร้างSitelinkAssetรายการเดียว และเลือกTARGET_SPENDเป็นกลยุทธ์ Smart Bidding

  3. คุณส่ง GenerateRecommendationsRequest ซึ่งตั้งค่าช่องต่อไปนี้

    • campaign_sitelink_count: ตั้งค่าเป็น 1 ซึ่งเป็นจำนวนชิ้นงานไซต์ลิงก์ในแคมเปญที่อยู่ระหว่างดำเนินการ

    • bidding_info: ตั้งค่าช่อง bidding_strategy_type ที่ฝังเป็น TARGET_SPEND

    • conversion_tracking_status: ตั้งค่าเป็น ConversionTrackingStatus ของลูกค้ารายนี้ ดูคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีดึงข้อมูลฟิลด์นี้ได้ที่คู่มือเริ่มต้นใช้งานการจัดการ Conversion

    • recommendation_types: ตั้งค่าเป็น [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]

    • advertising_channel_type: ตั้งค่าเป็น PERFORMANCE_MAX

    • customer_id: ตั้งค่าเป็นรหัสของลูกค้าที่สร้างแคมเปญ

  4. คุณสามารถใช้คำแนะนำใน GenerateRecommendationsResponse ซึ่งในกรณีนี้คือ SitelinkAssetRecommendation และ MaximizeClicksOptInRecommendation แล้วแนะนำให้ผู้ใช้ทราบโดยแสดงคำแนะนำเหล่านั้นในอินเทอร์เฟซการสร้างแคมเปญ หากผู้ใช้ยอมรับคำแนะนำ คุณสามารถรวมคำแนะนำนั้นไว้ในคำขอสร้างแคมเปญเมื่อผู้ใช้ทำตามขั้นตอนการสร้างแคมเปญเสร็จสมบูรณ์