نتيجة التحسين والاقتراحات

تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

فيديو: نظرة معمّقة

يمكن أن تؤدي الاقتراحات إلى تحسين حملاتك بعدة طرق:

  • تقديم ميزات جديدة وذات صلة
  • حقق أقصى استفادة من ميزانيتك باستخدام عروض الأسعار والكلمات الرئيسية والإعلانات المحسّنة
  • زيادة الأداء العام والكفاءة لحملاتك

لزيادة نتائج التحسين، يمكنك استخدام RecommendationService لاسترداد الاقتراحات، ثم تطبيقها أو رفضها وفقًا لذلك.

نتيجة التحسين

فيديو: نتيجة التحسين

نتيجة التحسين هي تقدير لمدى جودة أداء حسابك على "إعلانات Google" وتوفّره على المستويين Customer وCampaign.

لا يتوفّر Customer.optimization_score_weight إلا للحسابات غير الإدارية ويتم استخدامه لحساب نتيجة التحسين الإجمالية لحسابات متعددة. يمكنك استرداد نتيجة التحسين ووزن نتيجة التحسين للحسابات وضربهما معًا (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) لاحتساب نتيجة التحسين الإجمالية.

تتوفّر مقاييس مرتبطة بالتحسين لتقريرَي customer وcampaign:

  1. ويوفّر metrics.optimization_score_url رابطًا لموضع معيّن في الحساب لعرض معلومات عن الاقتراحات ذات الصلة في واجهة مستخدم "إعلانات Google".
  2. ويخبرك metrics.optimization_score_uplift بالنتيجة التي ستزيد نتيجة التحسين في حال تطبيق جميع الاقتراحات ذات الصلة. فهو تقدير يستند إلى جميع التوصيات المتاحة ككل، وليس فقط مجموع نتائج التحسين لكل مقترح.

لتجميع الاقتراحات التي تم عرضها وترتيبها، يمكنك تقسيم هذين المقياسين حسب نوع الاقتراح باستخدام segments.recommendation_type في طلب البحث.

أنواع الاقتراحات

يدعم إعلانات Google API أنواع الاقتراحات التالية بالكامل:

نوع التوصية الوصف
CAMPAIGN_BUDGET إصلاح الحملات المقيَّدة بالميزانية
KEYWORD إضافة كلمات رئيسية جديدة
TEXT_AD إضافة اقتراحات الإعلانات
TARGET_CPA_OPT_IN عرض السعر مع التكلفة المستهدفة للإجراء
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN عرض السعر مع تحقيق الحد الأقصى من الإحالات الناجحة
ENHANCED_CPC_OPT_IN عرض السعر مع تكلفة النقرة المحسّنة
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN توسيع مدى الوصول من خلال شركاء بحث Google
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN عرض السعر مع الحصول على الحد الأقصى من النقرات
OPTIMIZE_AD_ROTATION استخدام عرض الإعلانات بالتناوب المحسّن
CALLOUT_EXTENSION (متوقف) تم الإيقاف، يمكنك استخدام CALLOUT_ASSET بدلاً من ذلك.
SITELINK_EXTENSION (متوقف) تم الإيقاف، يمكنك استخدام SITELINK_ASSET بدلاً من ذلك.
CALL_EXTENSION (متوقف) تم الإيقاف، يمكنك استخدام CALL_ASSET بدلاً من ذلك.
KEYWORD_MATCH_TYPE (متوقف) تم الإيقاف، يمكنك استخدام USE_BROAD_MATCH_KEYWORD بدلاً من ذلك.
MOVE_UNUSED_BUDGET نقل غير المستخدَمة إلى الميزانيات المحدودة
TARGET_ROAS_OPT_IN عرض السعر مع عائد الإنفاق الإعلاني المستهدف
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET إصلاح الحملات التي يُتوقع أن تكون محدودة بالميزانية في المستقبل
RESPONSIVE_SEARCH_AD إضافة إعلان متجاوب جديد على شبكة البحث
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET تعديل ميزانية الحملة لزيادة عائد الاستثمار
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD استخدام المطابقة التقريبية للحملات المستندة إلى الإحالات الناجحة مع عروض الأسعار المبرمجة
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET إضافة مواد عرض الإعلانات المتجاوبة على شبكة البحث إلى إعلان
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX ترقية حملة Shopping ذكية إلى حملة أداء أفضل
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH تحسين قوة الإعلان المتجاوب على شبكة البحث
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN تعديل حملة لاستخدام إعداد "الانتشار على الشبكة الإعلانية"
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX ترقية حملة محلية قديمة إلى حملة أداء أفضل
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW اقتراح لزيادة التكلفة المستهدفة للإجراء عندما تكون القيمة منخفضة جدًا أو عندما يكون هناك عدد قليل جدًا من الإحالات الناجحة أو لا تضم أي إحالات ناجحة
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS اقتراح لرفع الميزانية مسبقًا لفعالية موسمية من المتوقّع أن تؤدي إلى زيادة عدد الزيارات، وتغيير استراتيجية عروض الأسعار من استراتيجية "تحقيق الحد الأقصى من قيمة الإحالات الناجحة" إلى "عائد الإنفاق الإعلاني المستهدف"
CALLOUT_ASSET إضافة مواد عرض وسائل الشرح إلى مستوى الحملة أو العميل
SITELINK_ASSET إضافة مواد عرض روابط أقسام الموقع إلى مستوى الحملة أو العميل
CALL_ASSET إضافة مواد عرض المكالمات على مستوى الحملة أو العميل

التعامل مع الأنواع غير المتوافقة

استرداد الاقتراحات

فيديو: الترميز المباشر

كما هو الحال مع معظم الكيانات الأخرى في إعلانات Google API، يتم جلب Recommendation objects باستخدام GoogleAdsService.SearchStream مع طلب بحث بلغة طلب البحث في "إعلانات Google".

بالنسبة إلى كل نوع من أنواع الاقتراحات، يتم تقديم تفاصيل الاقتراح في حقل recommendation محدد بنوع محدّد:

نوع التوصية التوصية النوع
CAMPAIGN_BUDGET campaign_budget_recommendation CampaignBudgetRecommendation
KEYWORD keyword_recommendation KeywordRecommendation
TEXT_AD text_ad_recommendation TextAdRecommendation
TARGET_CPA_OPT_IN target_cpa_opt_in_recommendation TargetCpaOptInRecommendation
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN maximize_conversions_opt_in_recommendation MaximizeConversionsOptInRecommendation
ENHANCED_CPC_OPT_IN enhanced_cpc_opt_in_recommendation EnhancedCpcOptInRecommendation
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN search_partners_opt_in_recommendation SearchPartnersOptInRecommendation
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN maximize_clicks_opt_in_recommendation MaximizeClicksOptInRecommendation
OPTIMIZE_AD_ROTATION optimize_ad_rotation_recommendation OptimizeAdRotationRecommendation
CALLOUT_EXTENSION (متوقف) callout_extension_recommendation CalloutExtensionRecommendation
SITELINK_EXTENSION (متوقف) sitelink_extension_recommendation SitelinkExtensionRecommendation
CALL_EXTENSION (متوقف) call_extension_recommendation CallExtensionRecommendation
KEYWORD_MATCH_TYPE (متوقف) keyword_match_type_recommendation KeywordMatchTypeRecommendation
MOVE_UNUSED_BUDGET move_unused_budget_recommendation MoveUnusedBudgetRecommendation
TARGET_ROAS_OPT_IN target_roas_opt_in_recommendation TargetRoasOptInRecommendation
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET forecasting_campaign_budget_recommendation CampaignBudgetRecommendation
RESPONSIVE_SEARCH_AD responsive_search_ad_recommendation ResponsiveSearchAdRecommendation
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET marginal_roi_campaign_budget_recommendation CampaignBudgetRecommendation
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD use_broad_match_keyword_recommendation UseBroadMatchKeywordRecommendation
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET responsive_search_ad_asset_recommendation ResponsiveSearchAdAssetRecommendation
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN display_expansion_opt_in_recommendation DisplayExpansionOptInRecommendation
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX upgrade_local_campaign_to_performance_max_recommendation UpgradeLocalCampaignToPerformanceMaxRecommendation
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW raise_target_cpa_bid_too_low_recommendation RaiseTargetCpaBidTooLowRecommendation
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS forecasting_set_target_roas_recommendation ForecastingSetTargetRoasRecommendation
CALLOUT_ASSET callout_asset_recommendation CalloutAssetRecommendation
SITELINK_ASSET sitelink_asset_recommendation SitelinkAssetRecommendation
CALL_ASSET call_asset_recommendation CallAssetRecommendation

مثال على الرمز

يسترد رمز الرمز التالي جميع التوصيات المتاحة والمرفوضة من النوع TEXT_AD من الحساب ويطبع بعض التفاصيل:

لغة 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);
      }
    }
  }
}
GetTextAdRecommendations.java

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;
    }
}
GetTextAdRecommendations.cs

لغة 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);
        }
    }
}
GetTextAdRecommendations.php

لغة 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}"')
get_text_ad_recommendations.py

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
get_text_ad_recommendations.rb

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::V13::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;
}
get_text_ad_recommendations.pl

الإجراءات

يمكن تطبيق أي اقتراح مستبعَد أو رفضه.

وبناءً على نوع الاقتراح، يمكن أن تتغير الاقتراحات يوميًا أو حتى عدة مرات في اليوم. وعند حدوث ذلك، يمكن أن يصبح عنصر الكائن resource_name قديمًا بعد استرداد التوصية.

من الممارسات الجيدة اتخاذ إجراءات بشأن الاقتراحات بعد وقت قصير من استردادها.

تطبيق الاقتراحات

فيديو: تطبيق الاقتراحات

إعداد الحسابات من أجل التطبيق التلقائي للاقتراحات غير متاح في Google Ads API، ومع ذلك يمكنك تنفيذ سلوك مشابه لأنواع الاقتراحات المتوافقة بالكامل مع إعلانات Google API. يمكنك الرجوع إلى مثال الرمز DetectAndApplyRecommendations للاطّلاع على مزيد من المعلومات.

يمكنك تطبيق الاقتراحات النشطة أو المرفوضة باستخدام طريقة ApplyRecommendation في RecommendationService.

يمكن أن تحتوي أنواع الاقتراحات على معلَمات إلزامية أو اختيارية. تأتي معظم الاقتراحات مع القيم الموصى بها التي يتم استخدامها بشكل افتراضي، راجع تفاصيل التوصية.

استخدِم الحقل apply_parameters من ApplyRecommendationOperation لتطبيق الاقتراحات باستخدام قيم معلّمات معيّنة. ولكل نوع من أنواع التوصيات المناسبة حقله الخاص. أي نوع اقتراح غير موجود في الجدول لا يستخدم قيم المعلمات هذه.

نوع التوصية apply_parameters النوع
CAMPAIGN_BUDGET campaign_budget CampaignBudgetParameters
KEYWORD keyword KeywordParameters
TEXT_AD text_ad TextAdParameters
TARGET_CPA_OPT_IN target_cpa_opt_in TargetCpaOptInParameters
CALLOUT_EXTENSION (متوقف) callout_extension CalloutExtensionParameters
SITELINK_EXTENSION (متوقف) sitelink_extension SitelinkExtensionParameters
CALL_EXTENSION (متوقف) 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
CALLOUT_ASSET callout_asset CalloutAssetParameters
SITELINK_ASSET sitelink_asset SitelinkAssetParameters
CALL_ASSET call_asset CallAssetParameters

مثال على الرمز

يوضح مثال الرمز التالي كيفية تطبيق مقترح باستخدام معلمات التطبيق الموصى بها:

لغة 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());
    }
  }
}
ApplyRecommendation.java

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;
    }
}
ApplyRecommendation.cs

لغة 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
    );
}
ApplyRecommendation.php

لغة 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}'"
    )
apply_recommendation.py

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
apply_recommendation.rb

Perl

sub apply_recommendation {
  my ($api_client, $customer_id, $recommendation_id) = @_;

  my $recommendation_resource_name =
    Google::Ads::GoogleAds::V13::Utils::ResourceNames::recommendation(
    $customer_id, $recommendation_id);

  # Create an apply recommendation operation.
  my $apply_recommendation_operation =
    Google::Ads::GoogleAds::V13::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::V13::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V13::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;
}
apply_recommendation.pl

شاهد مقاطع الفيديو هذه لمزيد من المعلومات

تطبيق المعلمات

مجمَّع

الأخطاء

الاختبارات

رفض الاقتراحات

فيديو: رفض الاقتراحات

يمكنك رفض الاقتراحات باستخدام RecommendationService. تشبه بنية الشفرة تطبيق الاقتراحات، ولكنك تستخدم بدلاً من ذلك DismissRecommendationOperation و RecommendationService.DismissRecommendation.

شاهد مقاطع الفيديو هذه لمزيد من المعلومات

مجمَّع

الأخطاء

الاختبارات