ציון האופטימיזציה וההמלצות

סרטון: ניתוח מעמיק

המלצות יכולות לשפר את הקמפיינים שלכם בכמה דרכים:

  • הצגת תכונות חדשות ורלוונטיות
  • מפיקים יותר מהתקציב בעזרת שיפורי הצעות המחיר, מילות המפתח והמודעות
  • לשפר את הביצועים והיעילות הכוללים של הקמפיינים

תוכלו להשתמש בRecommendationService כדי לאחזר המלצות על מנת לשפר את ציוני האופטימיזציה, וליישם או לדחות אותן בהתאם. החל מגרסה 15 של Google Ads API, תוכלו גם להירשם ליישום אוטומטי של המלצות באמצעות RecommendationSubscriptionService.

ציון האופטימיזציה

סרטון: ציון האופטימיזציה

ציון האופטימיזציה הוא אומדן שמעריך את יעילות ההגדרות של חשבון Google Ads ואת ההשפעה שלהן על פוטנציאל הביצועים. הוא זמין ברמות Customer ו-Campaign.

השדה Customer.optimization_score_weight זמין רק לחשבונות שאינם חשבונות ניהול, ומשמש לחישוב ציון האופטימיזציה הכולל של כמה חשבונות. כדי לחשב את ציון האופטימיזציה הכולל, מאחזרים את ציון האופטימיזציה ואת ציון האופטימיזציה של החשבונות ומכפילים אותם יחד (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight).

יש מדדים שקשורים לאופטימיזציה בדוחות customer ו-campaign:

  1. השדה metrics.optimization_score_url מספק קישור עומק לחשבון, שמופיע בו מידע על ההמלצות הקשורות בממשק המשתמש של Google Ads.
  2. בעזרת metrics.optimization_score_uplift תוכלו לדעת עד כמה ציון האופטימיזציה יעלה אם ייושמו כל ההמלצות הקשורות. מדובר בהערכה שמבוססת על כל ההמלצות הזמינות, ולא רק על הסכום של דירוגי השיפור לכל המלצה.

כדי לקבץ ולסדר את ההמלצות שהוחזרו, תוכלו לפלח את שני המדדים האלה לפי סוג ההמלצה באמצעות segments.recommendation_type בשאילתה.

סוגי המלצות

סוגי המלצות שנתמכים באופן מלא

RecommendationType תיאור
CAMPAIGN_BUDGET תיקון קמפיינים שמוגבלים על-ידי התקציב
KEYWORD הוספה של מילות מפתח חדשות
TEXT_AD הוספת הצעות למודעה
TARGET_CPA_OPT_IN הגשת הצעת מחיר עם יעד עלות להמרה (CPA)
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN הגשת הצעת מחיר עם מקסימום המרות
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN הגשת הצעת מחיר עם מקסימום ערך המרות
ENHANCED_CPC_OPT_IN הגשת הצעת מחיר עם אופטימיזציית עלות לקליק (eCPC)
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN הגשת הצעת מחיר עם מקסימום קליקים
OPTIMIZE_AD_ROTATION שימוש בסבבי מודעות שעברו אופטימיזציה
MOVE_UNUSED_BUDGET העברת תקציבים לא מנוצלים לתקציבים מוגבלים
TARGET_ROAS_OPT_IN הגשת הצעת מחיר עם יעד החזר על הוצאות פרסום (ROAS)
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET תיקון קמפיינים שצפויים להיות מוגבלים על-ידי התקציב בעתיד
RESPONSIVE_SEARCH_AD הוספה של מודעה רספונסיבית חדשה לרשת החיפוש
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET מתאימים את תקציב הקמפיין כדי להגדיל את החזר ה-ROI
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD שימוש בהתאמה רחבה בקמפיינים מבוססי-המרות עם בידינג אוטומטי
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET הוספת נכסים של מודעות רספונסיביות לרשת החיפוש למודעה
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH שיפור החוזק של מודעה רספונסיבית לרשת החיפוש
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN צריך לעדכן את הקמפיין כדי להשתמש בהרחבה לרשת המדיה
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN הרחבת פוטנציאל החשיפה באמצעות שותפי החיפוש של Google
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN יצירת קהל בהתאמה אישית
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH כדאי לשפר את החוזק של מודעות בקמפיינים ליצירת ביקוש
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX איך משדרגים קמפיין שופינג חכם לקמפיין למיקסום ביצועים
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX שדרוג קמפיין מקומי קודם לקמפיין למיקסום ביצועים
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX העברת מוצרים שמטורגטים על ידי קמפיינים רגילים לשופינג אל קמפיינים קיימים למיקסום הביצועים
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX העברת מודעות דינמיות לרשת החיפוש לקמפיינים למיקסום ביצועים
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN יצירת קמפיינים למיקסום הביצועים בחשבון
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH שיפור החוזק של קבוצת הנכסים בקמפיין למיקסום הביצועים לדירוג 'מצוין'
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN הפעלת התכונה 'התאמת כתובת URL סופית' בקמפיינים למיקסום הביצועים
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW מומלץ להעלות את יעד העלות להמרה כשהוא נמוך מדי ויש מעט מאוד המרות או שאין המרות בכלל
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS כדאי להגדיל את התקציב מראש לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה, ולשנות את שיטת הבידינג מ'מקסימום ערך המרות' ליעד החזר על הוצאות פרסום (ROAS)
LEAD_FORM כדאי להוסיף נכסי השארת פרטים לקמפיין
CALLOUT_ASSET הוספה של נכסי יתרונות מרכזיים ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
SITELINK_ASSET הוספת נכסי Sitelink ברמת הקמפיין או הלקוח
CALL_ASSET הוספת נכסי התקשרות ברמת הקמפיין או ברמת הלקוח
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP יש להוסיף את מאפיין קבוצת הגיל למוצרים שירדו בדרגה עקב קבוצת גיל חסרה
SHOPPING_ADD_COLOR הוספת צבע למוצרים שירדו בדרגה עקב צבע חסר
SHOPPING_ADD_GENDER הוספת מגדר למוצרים שיורידו את הדירוג שלהם כי חסר מגדר
SHOPPING_ADD_GTIN הוספת מספר GTIN (מספר פריט מסחרי גלובלי) למוצרים שהדירוג שלהם ירד כי חסר מספר GTIN
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS אפשר להוסיף עוד מזהים למוצרים שיורדים בדרגה עקב מזהים חסרים
SHOPPING_ADD_SIZE הוספת המידה למוצרים שהורדו בגלל גודל חסר
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN צריך להוסיף מוצרים לקמפיין כדי להציג
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS תיקון מוצרים שנדחו
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS יוצרים קמפיין מאסף (catch-all) שמטרגט את כל המבצעים
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT טיפול בבעיות שקשורות להשעיית חשבון Merchant Center
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING טיפול בבעיות שקשורות לאזהרה לגבי השעיה של חשבון Merchant Center
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN הפעלה של תוספי תמונות דינמיים בחשבון
RAISE_TARGET_CPA הגדלת יעד העלות להמרה (CPA)
LOWER_TARGET_ROAS יעד החזר נמוך יותר על הוצאות פרסום
FORECASTING_SET_TARGET_CPA צריך להגדיר יעד עלות להמרה (CPA) לקמפיינים שלא צוין עבורם יעד מראש, לפני אירוע עונתי שצפוי להגדיל את נפח התנועה
SET_TARGET_CPA הגדרת יעד עלות להמרה (CPA) בקמפיינים שלא צוין עבורם יעד אחד
SET_TARGET_ROAS הגדרת יעד החזר על הוצאות פרסום בקמפיינים שלא צוין עבורם יעד כזה
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST עדכון של רשימת לקוחות שלא עודכנה ב-90 הימים האחרונים
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE פריסה של Google Tag בדפים נוספים
CALLOUT_EXTENSION (הוצא משימוש) הוצא משימוש, יש להשתמש במקום זאת ב-CALLOUT_ASSET
SITELINK_EXTENSION (הוצא משימוש) הוצא משימוש, יש להשתמש במקום זאת ב-SITELINK_ASSET
CALL_EXTENSION (הוצא משימוש) הוצא משימוש, יש להשתמש במקום זאת ב-CALL_ASSET
KEYWORD_MATCH_TYPE (הוצא משימוש) הוצא משימוש, יש להשתמש במקום זאת ב-USE_BROAD_MATCH_KEYWORD

אפשר למצוא מידע נוסף בסרטון הבא

טיפול בסוגים שלא נתמכים

אחזור המלצות

סרטון: קידוד בזמן אמת

כמו רוב הישויות האחרות ב-Google Ads API, אובייקטים מסוג Recommendation מאוחזרים באמצעות התג GoogleAdsService.SearchStream עם שאילתה של Google Ads Query Language.

הפרטים על כל סוג המלצה מופיעים בשדה ספציפי להמלצה. לדוגמה, פרטי ההמלצות CAMPAIGN_BUDGET מופיעים בשדה campaign_budget_recommendation, והם מוקפים באובייקט CampaignBudgetRecommendation.

מוצאים את כל השדות הספציפיים להמלצות בשדה האיחוד recommendation.

השפעה של המלצות

חלק מסוגי ההמלצות מאכלסים את השדה impact של ההמלצה. RecommendationImpact מכיל אומדן של ההשפעה על ביצועי החשבון כתוצאה מיישום ההמלצה. מדדי ההמלצות הבאים זמינים בשדות impact.base_metrics ו-impact.potential_metrics:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions (זמין החל מגרסה 16 של Google Ads API)

  • video_views

קוד לדוגמה

הקוד לדוגמה הבא מאחזר את כל ההמלצות הזמינות וההמלצות מסוג KEYWORD מהחשבון, ומדפיס חלק מהפרטים שלהן:

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.V16.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

נקיטת פעולה

אפשר ליישם או לדחות כל המלצה שאוחזרה.

בהתאם לסוג ההמלצות, ההמלצות יכולות להשתנות על בסיס יומי או אפילו כמה פעמים ביום. במקרים כאלה, הערך resource_name של אובייקט המלצה עלול להפוך למיושן אחרי שאוחזרה את ההמלצה.

מומלץ לנקוט פעולה בהתאם להמלצות זמן קצר לאחר האחזור.

יישום ההמלצות

סרטון: יישום המלצות

אפשר ליישם המלצות פעילות או המלצות שנדחו באמצעות השיטה ApplyRecommendation ב-RecommendationService.

סוגי ההמלצות יכולים לכלול פרמטרים שהם חובה או אופציונליים. רוב ההמלצות כוללות ערכים מומלצים כברירת מחדל.

רק בחלק מסוגי ההמלצות אין תמיכה בהגדרת חשבון ליישום אוטומטי של המלצות. עם זאת, אפשר להטמיע התנהגות דומה בסוגי ההמלצות שנתמכים באופן מלא ב-Google Ads API. למידע נוסף, אפשר לעיין בדוגמה של הקוד DetectAndApplyRecommendations.

משתמשים בשדה האיחוד apply_parameters של ApplyRecommendationOperation כדי ליישם המלצות עם ערכי פרמטרים ספציפיים. לכל סוג המלצה מתאים יש שדה משלו. באף סוג המלצה שלא רשום בשדה apply_parameters לא נעשה שימוש בערכי הפרמטרים האלה.

קוד לדוגמה

הקוד הבא מדגים איך ליצור את ApplyRecommendationOperation ואיך לשנות את הערכים המומלצים אם רוצים להחליף אותם בערכים משלכם.

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::V16::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::V16::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V16::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::V16::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl

הדוגמה הבאה מפעילה את ApplyRecommendation ושולחת את הפעולות של יישום ההמלצות שנוצרו בקוד הקודם.

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.V16.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

אפשר למצוא מידע נוסף בסרטונים האלה

החלת פרמטרים

בכמות גדולה

שגיאות

בדיקות

דחיית המלצות

סרטון: דחיית המלצות

תוכלו לסגור המלצות באמצעות RecommendationService. מבנה הקוד דומה ליישום המלצות, אבל במקום זאת משתמשים ב-DismissRecommendationOperation וב-RecommendationService.DismissRecommendation.

אפשר למצוא מידע נוסף בסרטונים האלה

בכמות גדולה

שגיאות

בדיקות

יישום אוטומטי של המלצות

החל מגרסה 15 של Google Ads API, תוכלו להשתמש ב-RecommendationSubscriptionService כדי ליישם באופן אוטומטי המלצות מסוג מסוים.

כדי להירשם לסוג המלצה מסוים, יוצרים אובייקט RecommendationSubscription, מגדירים את השדה type לאחד מהסוגים הנתמכים של ההמלצות ומגדירים את השדה status לערך ENABLED.

סוגי המלצות שנתמכים על ידי מינויים

  • 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

אחזור מינויים

על מנת לקבל מידע על המינויים להמלצות בחשבון, צריך להריץ שאילתה על המשאב recommendation_subscription.

כדי לראות את השינויים שהוחלו באופן אוטומטי, אפשר להריץ שאילתה על המשאב change_event, תוך סינון של change_client_type לפי GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION.

המלצות בתהליך יצירת הקמפיין

החל מגרסה 16 של Google Ads API, תוכלו להשתמש ב-RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות במהלך יצירת הקמפיין, לקבוצה נתונה של סוגי המלצות.

GenerateRecommendations מקבלת כקלט מספר לקוח, סוג של ערוץ פרסום שחייב להיות SEARCH או PERFORMANCE_MAX, רשימה של סוגי המלצות ליצירה ונקודות נתונים שונות שתלויות בסוגים שצוינו. הפונקציה יוצרת פלט של רשימה של Recommendation אובייקטים על סמך הנתונים שאתם מספקים. אם אין מספיק נתונים ליצירת המלצה לסוג recommendation_types המבוקש, או אם הקמפיין כבר במצב המומלץ, קבוצת התוצאות לא תכיל המלצה לסוג הזה. ודאו שהאפליקציה שלכם מטפלת במקרים שבהם לא מוחזרות המלצות לסוגי ההמלצות המבוקשים.

בטבלה הבאה מפורטים סוגי ההמלצות שנתמכים ב-GenerateRecommendations, והשדות שצריך למלא כדי לקבל המלצות מהסוג הזה. מומלץ לשלוח את הבקשה GenerateRecommendations אחרי שנאסף כל המידע שקשור לסוגי ההמלצות המבוקשים. במסמכי התיעוד תוכלו לקרוא פרטים נוספים על שדות חובה ושדות אופציונליים, כולל שדות בתוך שדות.

RecommendationType שדות חובה שדות אופציונליים
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
הערה: האובייקט SitelinkAssetRecommendation שיוחזר יכלול רשימות ריקות. אם התשובה GenerateRecommendations מכילה SitelinkAssetRecommendation, אפשר להתייחס אליה כאל אות להוספה של לפחות נכס Sitelink אחד לקמפיין.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

תהליך שימוש לדוגמה

נניח שהחברה שלכם היא סוכנות פרסום שמספקת למשתמשים תהליך עבודה ליצירת קמפיינים, ואתם רוצים להציע למשתמשים במהלך התהליך הזה הצעות. אפשר להשתמש ב-GenerateRecommendationsRequest כדי ליצור המלצות על פי דרישה, ולשלב את ההמלצות האלה בממשק המשתמש של יצירת הקמפיין.

תהליך השימוש עשוי להיראות כך:

  1. משתמש מגיע לאפליקציה שלכם כדי ליצור קמפיין למיקסום ביצועים.

  2. המשתמש מספק מידע ראשוני כחלק מתהליך יצירת הקמפיין. לדוגמה, הם מספקים פרטים ליצירת SitelinkAsset יחיד, ובוחרים באפשרות TARGET_SPEND כשיטות הבידינג החכמות.

  3. שולחים GenerateRecommendationsRequest שמגדיר את השדות הבאים:

    • campaign_sitelink_count: מוגדר ל-1, שהוא המספר של נכסי ה-Sitelink בקמפיין שנמצא בתהליך עבודה.

    • bidding_info: מגדירים את השדה bidding_strategy_type בתצוגת עץ ל-TARGET_SPEND.

    • conversion_tracking_status: מוגדר לערך ConversionTrackingStatus של הלקוח הזה. איך מאחזרים את השדה הזה? תוכלו לקרוא את המדריך תחילת העבודה לניהול המרות.

    • recommendation_types: מוגדר ל-[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN].

    • advertising_channel_type: מוגדר ל-PERFORMANCE_MAX.

    • customer_id: מוגדר למזהה של הלקוח שיוצר את הקמפיין.

  4. במקרה הזה, אפשר ליישם את ההמלצות ב-GenerateRecommendationsResponse - SitelinkAssetRecommendation וב-MaximizeClicksOptInRecommendation - ולהציע אותן למשתמש על ידי הצגתן בממשק ליצירת הקמפיין. אם המשתמש מאשר הצעה, תוכלו לשלב אותה בבקשה ליצירת הקמפיין אחרי שהמשתמש ישלים את תהליך יצירת הקמפיין.