نتيجة التحسين والاقتراحات

فيديو: نظرة معمّقة

يمكن أن تساعد الاقتراحات في تحسين حملاتك من خلال بضع طرق:

  • تقديم ميزات جديدة وملائمة
  • الاستفادة بشكلٍ أفضل من ميزانيتك باستخدام عروض الأسعار والكلمات الرئيسية والإعلانات المحسّنة
  • زيادة مستوى أداء حملاتك وكفاءتها بوجه عام

لزيادة نتائج التحسين، يمكنك استخدام الرمز RecommendationService لاسترداد الاقتراحات، ثم تطبيقها أو رفضها وفقًا لذلك. يمكنك أيضًا الاشتراك في تطبيق الاقتراحات تلقائيًا باستخدام الرمز RecommendationSubscriptionService.

نتيجة التحسين

فيديو: نتيجة التحسين

نتيجة التحسين هي تقدير لمدى جودة أداء حسابك على "إعلانات Google"، وهي متاحة على المستويَين Customer و Campaign.

لا يتوفّر الإجراء Customer.optimization_score_weight إلا للحسابات غير الإدارية، ويتم استخدامه لاحتساب القيمة الإجمالية لنتيجة التحسين لحسابات متعدّدة. استرجع نتيجة التحسين ومقدار أثرها في الحسابات واضربهما معًا (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) لاحتساب نتيجة التحسين الإجمالية.

تتوفّر مقاييس ذات صلة بالتحسين لتقريري customer وcampaign:

  1. يقدّم الرمز metrics.optimization_score_url رابطًا لصفحة معيّنة في الحساب لعرض معلومات عن الاقتراحات المرتبطة في واجهة مستخدِم "إعلانات Google".
  2. يشير الرمز metrics.optimization_score_uplift إلى مقدار الزيادة التي ستشهدها نتيجة التحسين في حال تطبيق جميع الاقتراحات ذات الصلة. وهو تقدير يستند إلى كل الاقتراحات المتاحة ككل، وليس مجرد مجموع نتائج التحسين لكل اقتراح.

لتجميع الاقتراحات المعروضة وترتيبها، يمكنك تقسيم هذين المقياسَين حسب نوع الاقتراح باستخدام segments.recommendation_type في طلب البحث.

أنواع الاقتراحات

أنواع الاقتراحات المتوافقة بالكامل

RecommendationType الوصف
CAMPAIGN_BUDGET إصلاح الحملات التي تكون ميزانيتها أدنى من حدود الميزانية المطلوبة
KEYWORD إضافة كلمات رئيسية جديدة
TEXT_AD إضافة اقتراحات الإعلانات
TARGET_CPA_OPT_IN تقديم عروض أسعار باستخدام التكلفة المستهدَفة للإجراء
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN تقديم عروض أسعار باستخدام استراتيجية "تحقيق الحد الأقصى من الإحالات الناجحة"
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN تقديم عروض أسعار باستخدام استراتيجية "تحقيق الحد الأقصى من قيمة الإحالات الناجحة"
ENHANCED_CPC_OPT_IN تقديم عروض أسعار باستخدام ميزة "تكلفة النقرة المحسّنة"
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN تقديم عروض أسعار باستخدام استراتيجية "تحقيق الحد الأقصى من النقرات"
OPTIMIZE_AD_ROTATION استخدام عمليات عرض الإعلانات بالتناوب المحسّنة
MOVE_UNUSED_BUDGET نقل الميزانيات غير المستخدَمة إلى الميزانيات المحدودة
TARGET_ROAS_OPT_IN تقديم عروض أسعار باستخدام استراتيجية "عائد الإنفاق الإعلاني المستهدَف"
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET إصلاح الحملات التي يُتوقّع أن تصبح ميزانيتها أدنى من حدود الميزانية المطلوبة 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 المبرمَجة
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET إضافة مواد عرض الإعلانات المتجاوبة على شبكة البحث إلى إعلان
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH تحسين قوة إعلان متجاوب على شبكة البحث
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN تعديل حملة لاستخدام ميزة "توسيع نطاق الجمهور" على الشبكة الإعلانية
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN توسيع مدى الوصول من خلال شركاء "شبكة بحث Google"
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN إنشاء جمهور مخصّص
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH تحسين قوة الإعلانات في "الحملات لزيادة الطلب"
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX ترقية "حملة Shopping ذكية" إلى "حملة أداء أفضل"
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX ترقية حملة محلية تقليدية إلى "حملة أداء أفضل"
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX نقل العروض التي تستهدفها "حملات Shopping العادية" إلى "حملات الأداء الأفضل" الحالية
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX نقل "الإعلانات الديناميكية على شبكة البحث" إلى "حملات الأداء الأفضل"
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN إنشاء "حملات أداء أفضل" في حسابك
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH تحسين قوة مجموعة مواد العرض في "حملة الأداء الأفضل" إلى تقييم "ممتاز"
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN تفعيل ميزة "توسيع عنوان URL النهائي" في "حملات الأداء الأفضل"
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW ارفع التكلفة المستهدَفة للإجراء عندما تكون منخفضة جدًا ويكون هناك إحالات ناجحة قليلة جدًا أو لا تكون متوفّرة.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS رفع الميزانية قبل حدث موسمي يُتوقّع أن يؤدي إلى زيادة عدد الزيارات، وتغيير استراتيجية عروض الأسعار من "تحقيق الحد الأقصى من قيمة الإحالات الناجحة" إلى "عائد الإنفاق الإعلاني المستهدَف"
LEAD_FORM_ASSET إضافة مواد عرض نماذج العملاء المحتملين إلى حملة
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 إلى مستوى الحملة أو العميل
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP إضافة سمة الفئة العمرية إلى العروض التي تم خفض ترتيبها بسبب عدم توفّر فئة عمرية
SHOPPING_ADD_COLOR إضافة لون إلى العروض التي تم خفض ترتيبها بسبب عدم توفّر معلومات عن اللون
SHOPPING_ADD_GENDER إضافة قيمة جنس إلى العروض التي تم خفض ترتيبها بسبب عدم توفّر قيمة جنس
SHOPPING_ADD_GTIN إضافة رقم GTIN (الرقم التجاري العالمي للسلعة) إلى العروض التي تم خفض ترتيبها بسبب عدم توفّر رقم GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS إضافة المزيد من المعرّفات إلى العروض التي تم خفض ترتيبها بسبب عدم توفّر المعرّفات
SHOPPING_ADD_SIZE إضافة المقاس إلى العروض التي تم خفض ترتيبها بسبب عدم توفّر المقاس
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN إضافة منتجات لعرضها في حملة
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS حلّ المشاكل في المنتجات المرفوضة
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS إنشاء حملة شاملة تستهدف جميع العروض
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT حلّ المشاكل المتعلّقة بتعليق حساب Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING حلّ المشاكل المتعلّقة بتحذير تعليق حساب Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN تفعيل إضافات الصور الديناميكية في الحساب
RAISE_TARGET_CPA رفع التكلفة المستهدَفة للإجراء
LOWER_TARGET_ROAS خفض عائد الإنفاق الإعلاني المستهدَف
FORECASTING_SET_TARGET_CPA ضبط تكلفة مستهدَفة للإجراء للحملات التي لا تتضمّن تكلفة محدّدة، وذلك قبل حدث موسمي يُتوقّع أن يؤدي إلى زيادة عدد الزيارات
SET_TARGET_CPA ضبط تكلفة مستهدَفة للإجراء للحملات التي لا تتضمّن تكلفة محدّدة
SET_TARGET_ROAS ضبط عائد إنفاق إعلاني مستهدَف للحملات التي لا تتضمّن قيمة محدّدة
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST تعديل قائمة عملاء لم يتم تعديلها في آخر 90 يومًا
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE نشر "علامة Google" على المزيد من الصفحات
KEYWORD_MATCH_TYPE (متوقّفة نهائيًا) تم إيقاف هذه السياسة نهائيًا، لذا يُرجى استخدام USE_BROAD_MATCH_KEYWORD بدلاً منها.

شاهِد هذا الفيديو لمعرفة المزيد من المعلومات.

الأسماء المعرِّفة للأنواع غير المتوافقة

استرداد الاقتراحات

فيديو: الترميز المباشر

مثل معظم الكيانات الأخرى في Google Ads API، يتم جلب Recommendation العناصر باستخدام GoogleAdsService.SearchStream مع طلب بحث بلغة طلب البحث في "إعلانات Google".

يتم تقديم التفاصيل لكل نوع من الاقتراحات في حقل خاص بالاقتراح. على سبيل المثال، تفاصيل CAMPAIGN_BUDGET المقترَحة متوفّرة في الحقل campaign_budget_recommendation ، ويتم لفّها في عنصر CampaignBudgetRecommendation.

ابحث عن جميع الحقول المتعلّقة بالاقتراحات في حقل ناتج عن دمج recommendation.

تأثير الاقتراح

تملأ بعض أنواع الاقتراحات حقل impact للاقتراح. RecommendationImpact يحتوي على تقدير للتأثير في أداء الحساب نتيجة تطبيق الاقتراح. تتوفّر مقاييس الاقتراحات التالية في الحقلين impact.base_metrics وimpact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

مثال على الرمز البرمجي

يسترجع نموذج الرمز البرمجي التالي جميع الاقتراحات المتاحة والمرفوضة من النوع KEYWORD من حساب معيّن ويطبع بعض تفاصيلها:

Java

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

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

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

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

#C

// Get the GoogleAdsServiceClient.
GoogleAdsServiceClient googleAdsService = client.GetService(
    Services.V19.GoogleAdsService);

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

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

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

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

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

PHP

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

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

Python

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

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

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

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

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

Ruby

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

google_ads_service = client.service.google_ads

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

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

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

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

  build_recommendation_operation(client, recommendation.resource_name)
end
detect_and_apply_recommendations.rb

Perl

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

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

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

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

cURL

# Gets keyword recommendations.
#
# Variables:
#   API_VERSION,
#   CUSTOMER_ID,
#   DEVELOPER_TOKEN,
#   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 "developer-token: ${DEVELOPER_TOKEN}" \
--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
detect_and_apply_recommendations.sh

اتخاذ إجراء

يمكن تطبيق أي اقتراح تم استرجاعه أو رفضه.

استنادًا إلى نوع الاقتراح، يمكن أن تتغيّر الاقتراحات يوميًا أو حتى عدة مرات في اليوم. وعندما يحدث ذلك، يمكن أن يصبح resource_name لعنصر الاقتراح قديمًا بعد استرجاع الاقتراح.

من الممارسات الجيدة اتّخاذ إجراء بشأن الاقتراحات بعد استرجاعها بفترة قصيرة.

تطبيق الاقتراحات

فيديو: تطبيق الاقتراحات

يمكنك تطبيق الاقتراحات النشطة أو المرفوضة باستخدام ApplyRecommendation طريقة RecommendationService.

يمكن أن تحتوي أنواع الاقتراحات على مَعلمات إلزامية أو اختيارية. تأتي معظم الاقتراحات مع قيم مقترَحة يتم استخدامها تلقائيًا.

لا يمكن ضبط الحسابات لتطبيق الاقتراحات تلقائيًا لجميع أنواع الاقتراحات. ومع ذلك، يمكنك تنفيذ سلوك مشابه لأنواع الاقتراحات المتوافقة بالكامل مع Google Ads API. يُرجى الرجوع إلى DetectAndApplyRecommendations مثال على رمز للحصول على مزيد من المعلومات.

استخدِم حقل الربط apply_parameters في ApplyRecommendationOperation لتطبيق الاقتراحات التي تحتوي على قيم معلَمات محدّدة. ولكل نوع من أنواع الاقتراحات المناسبة حقل خاص به. لا يستخدم أيّ نوع من الاقتراحات غير المُدرَج في حقل apply_parameters قيم هذه المَعلمات.

مثال على الرمز البرمجي

يوضّح الرمز البرمجي التالي كيفية إنشاء ApplyRecommendationOperation و كيفية إلغاء القيم المقترَحة إذا كنت تريد استبدالها بقيم خاصة بك.

Java

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

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

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

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

#C

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

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

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

    return applyRecommendationOperation;
}
DetectAndApplyRecommendations.cs

PHP

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

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

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

Python

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

    Args:
        client: an initialized GoogleAdsClient instance.
        customer_id: a client customer ID.
        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 = 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
detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

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

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

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

  return operation
end
detect_and_apply_recommendations.rb

Perl

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

  # If you have a recommendation ID instead of a resource name, you can create a resource
  # name like this:
  # my $recommendation_resource_name =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V19::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::V19::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V19::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::V19::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl

يستدعي المثال التالي ApplyRecommendation، مع إرسال عمليات تطبيق الاقتراحات التي تم إنشاؤها في الرمز البرمجي السابق.

Java

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

#C

private void ApplyRecommendation(GoogleAdsClient client, long customerId,
    List<ApplyRecommendationOperation> operations)
{
    // Get the RecommendationServiceClient.
    RecommendationServiceClient recommendationService = client.GetService(
        Services.V19.RecommendationService);

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

    applyRecommendationRequest.Operations.AddRange(operations);

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

PHP

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

Python

def apply_recommendations(client, customer_id, operations):
    """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 = recommendation_service.apply_recommendation(
        customer_id=customer_id, operations=operations
    )

    for result in response.results:
        print(
            "Applied a recommendation with resource name: "
            f"'{result[0].resource_name}'."
        )
detect_and_apply_recommendations.py

Ruby

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

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

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

Perl

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

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

cURL

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

مشاهدة هذين الفيديوهَين لمعرفة المزيد من المعلومات

تطبيق المَعلمات

دفعة واحدة

الأخطاء

الاختبارات

رفض الاقتراحات

فيديو: رفض الاقتراحات

يمكنك رفض الاقتراحات باستخدام الرمز RecommendationService. تشبه بنية الرمز المبرمَج تطبيق الاقتراحات، ولكن بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام DismissRecommendationOperation وRecommendationService.DismissRecommendation.

مشاهدة هذين الفيديوهَين لمعرفة المزيد من المعلومات

دفعة واحدة

الأخطاء

الاختبارات

تطبيق الاقتراحات تلقائيًا

يمكنك استخدام الرمز RecommendationSubscriptionService لتطبيق اقتراحات من نوع معيّن تلقائيًا.

للاشتراك في نوع اقتراح معيّن، أنشئ عنصرًا من نوع RecommendationSubscription، واضبط الحقل type على أحد أنواع الاقتراحات المتوافقة، واضبط الحقل status على ENABLED.

أنواع الاقتراحات المتاحة عند الاشتراك

  • 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
  • SEARCH_PLUS_OPT_IN
  • SET_TARGET_CPA
  • SET_TARGET_ROAS
  • TARGET_CPA_OPT_IN
  • TARGET_ROAS_OPT_IN
  • USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

استرداد الاشتراكات

للحصول على معلومات عن اشتراكات الاقتراحات في حساب معيّن، أدخِل طلب بحث عن المورد recommendation_subscription.

للاطّلاع على التغييرات التي تم تطبيقها تلقائيًا، أدخِل طلب بحث في مورد change_event، مع فلترة change_event.client_type إلى GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

الاقتراحات في إنشاء الحملة

يمكنك استخدام RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest لإنشاء اقتراحات أثناء إنشاء الحملة، لمجموعة معيّنة من أنواع الاقتراحات.

تقبل دالة GenerateRecommendations كمدخل رقم تعريف العميل أو نوع قناة إعلانية يجب أن يكون إما SEARCH أو PERFORMANCE_MAX، قائمة بأنواع الاقتراحات المطلوب إنشاؤها، ونقاط بيانات مختلفة تعتمد على الأنواع المحدّدة. وتعرض قائمة بعناصر Recommendation استنادًا إلى البيانات التي تقدّمها. إذا لم تتوفّر بيانات كافية لإنشاء اقتراح recommendation_typesمطلوب، أو إذا كانت الحملة في الحالة المقترَحة، لن تحتوي مجموعة النتائج على اقتراح لهذا النوع. تأكَّد من أنّ تطبيقك يعالج الحالة التي لا يتم فيها عرض أي اقتراحات لأنواع الاقتراحات المطلوبة.

يوضّح الجدول التالي أنواع الاقتراحات التي تتيحها GenerateRecommendations والحقول التي يجب تقديمها لتلقّي اقتراحات من هذا النوع. من أفضل الممارسات إرسال طلب GenerateRecommendations بعد جمع جميع المعلومات المتعلّقة بأنواع الاقتراحات المطلوبة. للحصول على تفاصيل إضافية عن الحقول المطلوبة والاختيارية، بما في ذلك الحقول المُدمجة، يُرجى الرجوع إلى المستندات المرجعية.

RecommendationType حقول مطلوبة الحقول الاختيارية
CAMPAIGN_BUDGET (بدءًا من الإصدار 18) بالنسبة إلى كلّ من "الحملات على شبكة البحث" و"حملات الأداء الأفضل"، تكون الحقول التالية مطلوبة:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
بالنسبة إلى "الحملات على شبكة البحث" فقط، تكون الحقول التالية مطلوبة أيضًا:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id أو negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info     إذا تم ضبط استراتيجية عروض الأسعار على TARGET_IMPRESSION_SHARE
  • budget_info
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
ملاحظة: سيحتوي العنصر SitelinkAssetRecommendation الذي تم إرجاعه على قوائم فارغة. إذا كان ردّ GenerateRecommendations يحتوي على SitelinkAssetRecommendation، يمكن التعامل معه كإشارة لإضافة مادة عرض واحدة على الأقل لروابط أقسام الموقع إلى الحملة.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

مثال على مسار الاستخدام

لنفترض أنّ شركتك وكالة إعلانية تقدّم للمستخدمين سير عمل إنشاء حملة، وأنّك تريد تقديم اقتراحات للمستخدمين أثناء هذا المسار. يمكنك استخدام GenerateRecommendationsRequest لإنشاء اقتراحات عند الطلب، ودمج هذه الاقتراحات في واجهة مستخدِم إنشاء الحملة.

قد يبدو مسار الاستخدام على النحو التالي:

  1. يأتي مستخدم إلى تطبيقك لإنشاء "حملة أداء أفضل".

  2. يقدّم المستخدِم بعض المعلومات الأولية كجزء من تدفق إنشاء الحملة. على سبيل المثال، يوفّرون تفاصيل لإنشاء ملف شخصي واحد SitelinkAsset، ويختارون TARGET_SPEND كاستراتيجية عروض الأسعار الذكية.

  3. تُرسِل GenerateRecommendationsRequest الذي يضبط الحقول التالية:

    • ‫campaign_sitelink_count: يتم ضبطه على 1، وهو عدد مواد عرض روابط أقسام الموقع في الحملة التي لا تزال في مرحلة الإنشاء.

    • bidding_info: اضبط الحقل المُدمَج bidding_strategy_type على TARGET_SPEND.

    • ‫conversion_tracking_status: تم ضبطها على ConversionTrackingStatus للعميل للحصول على إرشادات حول كيفية استرداد هذا الحقل، يُرجى الانتقال إلى دليل البدء لإدارة الإحالات الناجحة.

    • ‫recommendation_types: تم ضبطها على [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • ‫advertising_channel_type: تم ضبطها على PERFORMANCE_MAX.

    • ‫customer_id: يتم ضبطه على رقم تعريف العميل الذي ينشئ الحملة.

  4. يمكنك اتّباع الاقتراحات الواردة في GenerateRecommendationsResponse ، في هذه الحالة، SitelinkAssetRecommendation وMaximizeClicksOptInRecommendation ، واقتراحها على المستخدِم من خلال عرضها في واجهة إنشاء الحملة. إذا وافق المستخدم على اقتراح، يمكنك بعد ذلك دمجه في طلب إنشاء الحملة بعد أن يُكمل المستخدم مسار إنشاء الحملة.