คำแนะนำช่วยปรับปรุงแคมเปญได้ 3 วิธีดังนี้
- แนะนำฟีเจอร์ใหม่ที่เกี่ยวข้อง
- ใช้งบประมาณได้คุ้มค่ามากขึ้นด้วยราคาเสนอ คีย์เวิร์ด และโฆษณาที่ปรับปรุงแล้ว
- เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลโดยรวมของแคมเปญ
หากต้องการเพิ่มคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพ ให้ใช้RecommendationService
เพื่อเรียกดูคำแนะนำ จากนั้นจึงใช้หรือปิดคำแนะนำตามความเหมาะสม ตั้งแต่ Google Ads API เวอร์ชัน 15 เป็นต้นไป คุณสมัครรับคำแนะนำใช้โดยอัตโนมัติได้โดยใช้ RecommendationSubscriptionService
คะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพ
วิดีโอ: คะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพ
คะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพคือค่าประมาณว่าบัญชี Google Ads มีความพร้อมในการทำงานดีเพียงใดและใช้งานได้ในระดับ Customer
และ Campaign
Customer.optimization_score_weight
ใช้ได้กับบัญชีที่ไม่ใช่บัญชีดูแลจัดการเท่านั้น และใช้ในการคำนวณคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของหลายบัญชี ดึงข้อมูลน้ำหนักของคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพและคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพของบัญชี แล้วนำมารวมกัน (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight
) เพื่อคำนวณคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม
มีเมตริกที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับรายงาน customer
และ campaign
ดังนี้
metrics.optimization_score_url
ให้ Deep Link ที่ใช้เข้าสู่ระบบบัญชีเพื่อดูข้อมูลเกี่ยวกับคำแนะนำที่เกี่ยวข้องใน UI ของ Google Adsmetrics.optimization_score_uplift
จะบอกจำนวนคะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นหากใช้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ซึ่งเป็นค่าประมาณตามคำแนะนำทั้งหมดที่มีในภาพรวม ไม่ใช่แค่ผลรวมของคะแนนที่เพิ่มขึ้นของคำแนะนำแต่ละรายการ
หากต้องการจัดกลุ่มและเรียงลำดับคำแนะนำที่แสดงกลับมา คุณแบ่งกลุ่มเมตริกทั้ง 2 รายการนี้ตามประเภทคำแนะนำได้โดยใช้ segments.recommendation_type
ในการค้นหา
ประเภทของการแนะนำ
ประเภทคำแนะนำที่รองรับเต็มรูปแบบ
RecommendationType | คำอธิบาย |
---|---|
CAMPAIGN_BUDGET |
แก้ไขแคมเปญที่ถูกจำกัดด้วยงบประมาณ |
KEYWORD |
เพิ่มคีย์เวิร์ดใหม่ |
TEXT_AD |
เพิ่มคำแนะนำโฆษณา |
TARGET_CPA_OPT_IN |
เสนอราคาด้วย CPA เป้าหมาย |
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
เสนอราคาด้วยการเพิ่มจำนวน Conversion สูงสุด |
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
เสนอราคาโดยเพิ่มมูลค่า Conversion สูงสุด |
ENHANCED_CPC_OPT_IN |
เสนอราคาด้วย CPC ที่ปรับปรุงแล้ว |
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
เสนอราคาแบบเพิ่มจำนวนคลิกสูงสุด |
OPTIMIZE_AD_ROTATION |
ใช้การหมุนเวียนโฆษณาที่เพิ่มประสิทธิภาพ |
MOVE_UNUSED_BUDGET |
โอนส่วนที่ไม่ได้ใช้ไปยังงบประมาณที่จํากัด |
TARGET_ROAS_OPT_IN |
เสนอราคาด้วย ROAS เป้าหมาย |
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET |
แก้ไขแคมเปญที่คาดว่าจะถูกจำกัดโดยงบประมาณในอนาคต |
RESPONSIVE_SEARCH_AD |
เพิ่มโฆษณา Search ที่ปรับเปลี่ยนตามบริบทใหม่ |
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET |
ปรับงบประมาณแคมเปญเพื่อเพิ่ม ROI |
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD |
ใช้การทำงานแบบกว้างสำหรับแคมเปญที่อิงตาม Conversion ที่มีการเสนอราคาอัตโนมัติ |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET |
เพิ่มชิ้นงานโฆษณา Search ที่ปรับเปลี่ยนตามบริบทลงในโฆษณา |
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH |
ปรับปรุงคุณภาพของโฆษณา Search ที่ปรับเปลี่ยนตามบริบท |
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN |
อัปเดตแคมเปญเพื่อใช้การขยายไปยังเครือข่าย Display |
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN |
ขยายการเข้าถึงด้วยพาร์ทเนอร์ในเครือข่าย Google Search |
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN |
สร้างกลุ่มเป้าหมายที่กำหนดเอง |
IMPROVE_DISCOVERY_AD_STRENGTH |
ปรับปรุงคุณภาพของโฆษณาในแคมเปญ Demand Gen |
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
อัปเกรดแคมเปญ Smart Shopping เป็นแคมเปญ Performance Max |
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
อัปเกรดแคมเปญในพื้นที่เดิมเป็นแคมเปญ Performance Max |
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX |
ย้ายข้อมูลข้อเสนอที่กำหนดเป้าหมายโดยแคมเปญ Shopping ปกติไปยังแคมเปญ Performance Max ที่มีอยู่ |
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX |
ย้ายข้อมูลโฆษณา Search แบบไดนามิกไปยังแคมเปญ Performance Max |
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN |
สร้างแคมเปญ Performance Max ในบัญชี |
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH |
ปรับปรุงคุณภาพของกลุ่มชิ้นงานของแคมเปญ Performance Max เป็น คะแนน "ดีมาก" |
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN |
เปิด Final URL Expansion สําหรับแคมเปญ Performance Max |
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW |
เพิ่ม CPA เป้าหมายเมื่อต่ำเกินไปและมี Conversion น้อยมากหรือไม่มีเลย |
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS |
เพิ่มงบประมาณล่วงหน้าก่อนถึงเทศกาลประจำปีที่คาดการณ์ว่าจะเพิ่มการเข้าชม และเปลี่ยนกลยุทธ์การเสนอราคาจากการเพิ่มมูลค่า Conversion สูงสุดเป็น ROAS เป้าหมาย |
LEAD_FORM |
เพิ่มชิ้นงานโฆษณาแบบกรอกฟอร์มลงในแคมเปญ |
CALLOUT_ASSET |
เพิ่มชิ้นงานข้อความไฮไลต์ลงในแคมเปญหรือระดับลูกค้า |
SITELINK_ASSET |
เพิ่มชิ้นงานไซต์ลิงก์ลงในแคมเปญหรือระดับลูกค้า |
CALL_ASSET |
เพิ่มชิ้นงานการโทรลงในแคมเปญหรือระดับลูกค้า |
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP |
เพิ่มแอตทริบิวต์กลุ่มอายุไปยังข้อเสนอที่ถูกลดระดับเนื่องจากไม่มีกลุ่มอายุ |
SHOPPING_ADD_COLOR |
เพิ่มสีให้กับข้อเสนอที่ถูกลดระดับเนื่องจากไม่มีสี |
SHOPPING_ADD_GENDER |
เพิ่มเพศให้กับข้อเสนอที่ถูกลดระดับเนื่องจากไม่มีเพศ |
SHOPPING_ADD_GTIN |
เพิ่ม GTIN (หมายเลขสินค้าการค้าสากล) ไปยังข้อเสนอที่ถูกลดระดับเนื่องจากไม่มี GTIN |
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS |
เพิ่มตัวระบุลงในข้อเสนอที่ถูกลดระดับเนื่องจากไม่มีตัวระบุ |
SHOPPING_ADD_SIZE |
เพิ่มขนาดลงในข้อเสนอที่ถูกลดระดับลงเนื่องจากไม่มีขนาด |
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN |
เพิ่มผลิตภัณฑ์สำหรับแคมเปญที่จะแสดง |
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS |
แก้ไขผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้รับอนุมัติ |
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS |
สร้างแคมเปญที่ครอบคลุมทั้งหมดซึ่งกำหนดเป้าหมายข้อเสนอทั้งหมด |
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT |
แก้ไขปัญหาการระงับบัญชี Merchant Center |
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING |
แก้ไขปัญหาเกี่ยวกับคำเตือนเกี่ยวกับการระงับบัญชี Merchant Center |
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN |
เปิดใช้ส่วนขยายรูปภาพแบบไดนามิกในบัญชี |
RAISE_TARGET_CPA |
เพิ่ม CPA เป้าหมาย |
LOWER_TARGET_ROAS |
ROAS เป้าหมายต่ำลง |
FORECASTING_SET_TARGET_CPA |
กำหนด CPA เป้าหมายสำหรับแคมเปญที่ไม่ได้ระบุ CPA เป้าหมายไว้ล่วงหน้าก่อนเทศกาลประจำปีที่คาดว่าจะเพิ่มการเข้าชม |
SET_TARGET_CPA |
กำหนด CPA เป้าหมายสำหรับแคมเปญที่ไม่ได้ระบุ CPA เป้าหมาย |
SET_TARGET_ROAS |
กําหนด ROAS เป้าหมายสําหรับแคมเปญที่ไม่ได้ระบุ ROAS เป้าหมาย |
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST |
อัปเดตรายชื่อลูกค้าที่ไม่ได้อัปเดตในช่วง 90 วันที่ผ่านมา |
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE |
ใช้แท็ก Google ในหน้าเว็บอื่นๆ เพิ่มเติม |
CALLOUT_EXTENSION (เลิกใช้งานแล้ว) |
เลิกใช้งานแล้ว โปรดใช้ CALLOUT_ASSET แทน |
SITELINK_EXTENSION (เลิกใช้งานแล้ว) |
เลิกใช้งานแล้ว โปรดใช้ SITELINK_ASSET แทน |
CALL_EXTENSION (เลิกใช้งานแล้ว) |
เลิกใช้งานแล้ว โปรดใช้ CALL_ASSET แทน |
KEYWORD_MATCH_TYPE (เลิกใช้งานแล้ว) |
เลิกใช้งานแล้ว โปรดใช้ USE_BROAD_MATCH_KEYWORD แทน |
ดูวิดีโอนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
จัดการประเภทที่ไม่รองรับ
เรียกดูคำแนะนำ
ระบบจะดึงข้อมูลRecommendation
ออบเจ็กต์โดยใช้GoogleAdsService.SearchStream
กับการค้นหาภาษาคำค้นหาของ Google Ads เช่นเดียวกับเอนทิตีอื่นๆ ส่วนใหญ่ใน Google Ads API
สำหรับคำแนะนำแต่ละประเภท ระบบจะให้รายละเอียดในช่องสำหรับคำแนะนำโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น รายละเอียดของคำแนะนำ CAMPAIGN_BUDGET
จะอยู่ในช่อง campaign_budget_recommendation
และรวมอยู่ในออบเจ็กต์ CampaignBudgetRecommendation
ค้นหาช่องเฉพาะคำแนะนำทั้งหมดในช่องการรวม recommendation
ผลกระทบของคำแนะนำ
คำแนะนำบางประเภทจะป้อนข้อมูลในช่อง impact
ของคำแนะนำ
RecommendationImpact
มีค่าประมาณผลกระทบที่มีต่อประสิทธิภาพบัญชีอันเป็นผลมาจากการใช้คำแนะนำ เมตริกคำแนะนำต่อไปนี้จะมีอยู่ในช่อง impact.base_metrics
และ impact.potential_metrics
impressions
clicks
cost_micros
conversions
all_conversions
(พร้อมให้ใช้งานใน Google Ads API เวอร์ชัน 16)video_views
ตัวอย่างโค้ด
โค้ดตัวอย่างต่อไปนี้จะดึงคำแนะนำประเภท TEXT_AD
ที่มีและที่ปิดไปแล้วทั้งหมดจากบัญชี แล้วพิมพ์รายละเอียดบางส่วน ดังนี้
Java
private void runExample(GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId) { try (GoogleAdsServiceClient googleAdsServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createGoogleAdsServiceClient()) { String query = "SELECT recommendation.type, " + "recommendation.campaign, " + "recommendation.text_ad_recommendation " + "FROM recommendation " + "WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; // Creates a request that will retrieve all recommendations using pages of the // specified page size. SearchGoogleAdsRequest request = SearchGoogleAdsRequest.newBuilder() .setCustomerId(Long.toString(customerId)) .setPageSize(PAGE_SIZE) .setQuery(query) .build(); // Issues the search request. SearchPagedResponse searchPagedResponse = googleAdsServiceClient.search(request); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for the // recommendation in each row. for (GoogleAdsRow googleAdsRow : searchPagedResponse.iterateAll()) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.getRecommendation(); Ad recommendedAd = recommendation.getTextAdRecommendation().getAd(); System.out.printf( "Recommendation ('%s') was found for campaign '%s':%n", recommendation.getResourceName(), recommendation.getCampaign()); if (recommendedAd.hasExpandedTextAd()) { ExpandedTextAdInfo eta = recommendedAd.getExpandedTextAd(); System.out.printf( "\tHeadline 1 = '%s'%n" + "\tHeadline 2 = '%s'%n" + "\tDescription = '%s'%n", eta.getHeadlinePart1(), eta.getHeadlinePart2(), eta.getDescription()); } if (recommendedAd.getDisplayUrl() != null) { System.out.printf("\tDisplay URL = '%s'%n", recommendedAd.getDisplayUrl()); } for (String url : recommendedAd.getFinalUrlsList()) { System.out.printf("\tFinal URL = '%s'%n", url); } for (String url : recommendedAd.getFinalMobileUrlsList()) { System.out.printf("\tFinal Mobile URL = '%s'%n", url); } } } }
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId) { // Get the GoogleAdsServiceClient . GoogleAdsServiceClient service = client.GetService(Services.V15.GoogleAdsService); string query = @"SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; // Create a request that will retrieve all recommendations using pages of the // specified page size. SearchGoogleAdsRequest request = new SearchGoogleAdsRequest() { CustomerId = customerId.ToString(), PageSize = PAGE_SIZE, Query = query }; try { // Issue the search request. PagedEnumerable<SearchGoogleAdsResponse, GoogleAdsRow> searchPagedResponse = service.Search(customerId.ToString(), query); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values // for the recommendation in each row. foreach (GoogleAdsRow googleAdsRow in searchPagedResponse) { Recommendation recommendation = googleAdsRow.Recommendation; // ... } } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; } }
PHP
public static function runExample(GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId) { $googleAdsServiceClient = $googleAdsClient->getGoogleAdsServiceClient(); // Creates a query that retrieves recommendations for text ads. $query = 'SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, ' . 'recommendation.text_ad_recommendation ' . 'FROM recommendation ' . 'WHERE recommendation.type = TEXT_AD'; // Issues a search request by specifying page size. $response = $googleAdsServiceClient->search( SearchGoogleAdsRequest::build($customerId, $query)->setPageSize(self::PAGE_SIZE) ); // Iterates over all rows in all pages and prints the requested field values for // the recommendation in each row. foreach ($response->iterateAllElements() as $googleAdsRow) { /** @var GoogleAdsRow $googleAdsRow */ $recommendation = $googleAdsRow->getRecommendation(); printf( "Recommendation with resource name '%s' was found for campaign " . "with resource name '%s':%s", $recommendation->getResourceName(), $recommendation->getCampaign(), PHP_EOL ); $recommendedAd = $recommendation->getTextAdRecommendation()->getAd(); if (!is_null($recommendedAd->getExpandedTextAd())) { $recommendedExpandedTextAd = $recommendedAd->getExpandedTextAd(); printf( "\tHeadline part 1 is '%s'.%s", $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart1(), PHP_EOL ); printf( "\tHeadline part 2 is '%s'.%s", $recommendedExpandedTextAd->getHeadlinePart2(), PHP_EOL ); printf( "\tDescription is '%s'%s", $recommendedExpandedTextAd->getDescription(), PHP_EOL ); } if (!is_null($recommendedAd->getDisplayUrl())) { printf("\tDisplay URL is '%s'.%s", $recommendedAd->getDisplayUrl(), PHP_EOL); } foreach ($recommendedAd->getFinalUrls() as $finalUrl) { /** @var string $finalUrl */ printf("\tFinal URL is '%s'.%s", $finalUrl, PHP_EOL); } foreach ($recommendedAd->getFinalMobileUrls() as $finalMobileUrl) { /** @var string $finalMobileUrl */ printf("\tFinal Mobile URL is '%s'.%s", $finalMobileUrl, PHP_EOL); } } }
Python
def main(client, customer_id): ga_service = client.get_service("GoogleAdsService") query = """ SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD""" search_request = client.get_type("SearchGoogleAdsStreamRequest") search_request.customer_id = customer_id search_request.query = query stream = ga_service.search_stream(request=search_request) for batch in stream: for row in batch.results: recommendation = row.recommendation recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad print( f'Recommendation ("{recommendation.resource_name}") ' f'was found for campaign "{recommendation.campaign}".' ) if recommended_ad.display_url: print(f'\tDisplay URL = "{recommended_ad.display_url}"') for url in recommended_ad.final_urls: print(f'\tFinal URL = "{url}"') for url in recommended_ad.final_mobile_urls: print(f'\tFinal Mobile URL = "{url}"')
Ruby
def get_text_ad_recommendations(customer_id) # GoogleAdsClient will read a config file from # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new ga_service = client.service.google_ads query = <<~QUERY SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, recommendation.text_ad_recommendation FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD QUERY response = ga_service.search( customer_id: customer_id, query: query, page_size: PAGE_SIZE, ) response.each do |row| recommendation = row.recommendation recommended_ad = recommendation.text_ad_recommendation.ad puts "Recommendation ('#{recommendation.resource_name}') was found for "\ "campaign '#{recommendation.campaign}'." if recommended_ad.expanded_text_ad eta = recommended_ad.expanded_text_ad puts "\tHeadline 1 = '#{eta.headline_part1}'\n\tHeadline2 = '#{eta.headline_part2}'\n" + "\tDescription = '#{eta.description}'" end if recommended_ad.display_url puts "\tDisplay URL = '#{recommended_ad.display_url}'" end recommended_ad.final_urls.each do |url| puts "\tFinal Url = '#{url}'" end recommended_ad.final_mobile_urls.each do |url| puts "\tFinal Mobile Url = '#{url}'" end end end
Perl
sub get_text_ad_recommendations { my ($api_client, $customer_id) = @_; # Creates the search query. my $search_query = "SELECT recommendation.type, recommendation.campaign, " . "recommendation.text_ad_recommendation " . "FROM recommendation WHERE recommendation.type = TEXT_AD"; # Create a search Google Ads request that will retrieve all recommendations for # text ads using pages of the specified page size. my $search_request = Google::Ads::GoogleAds::V15::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; }
ดำเนินการ
คำแนะนำที่ดึงมาสามารถใช้หรือปิดได้
คำแนะนำอาจเปลี่ยนแปลงได้สำหรับแต่ละวันหรือแม้กระทั่งวันละหลายครั้ง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทคำแนะนำ เมื่อเกิดกรณีเช่นนี้ขึ้น resource_name
ของออบเจ็กต์คำแนะนำอาจล้าสมัยหลังจากที่ดึงคำแนะนำกลับมา
คุณควรดำเนินการตามคำแนะนำไม่นานหลังจากดึงข้อมูล
ใช้คำแนะนำ
คุณใช้คำแนะนำที่ใช้งานอยู่หรือปิดไปแล้วได้โดยใช้เมธอด ApplyRecommendation
ของ RecommendationService
ประเภทคำแนะนำอาจมีพารามิเตอร์ที่จำเป็นหรือไม่บังคับก็ได้ คำแนะนำส่วนใหญ่มาพร้อมกับค่าที่แนะนำซึ่งใช้โดยค่าเริ่มต้น
คําแนะนําบางประเภทไม่รองรับการตั้งค่าบัญชีการใช้คําแนะนําโดยอัตโนมัติ แต่คุณใช้ลักษณะการทำงานที่คล้ายกันกับประเภทคำแนะนำที่ Google Ads API รองรับอย่างเต็มรูปแบบได้
ดูข้อมูลเพิ่มเติมในตัวอย่างโค้ด DetectAndApplyRecommendations
ใช้ช่องการรวม apply_parameters
ของ ApplyRecommendationOperation
เพื่อใช้คำแนะนำกับค่าพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจง คำแนะนำที่เหมาะสมแต่ละประเภทจะมีช่องของตนเอง
คำแนะนำประเภทที่ไม่ได้ระบุไว้ในช่อง apply_parameters
จะไม่ใช้ค่าพารามิเตอร์เหล่านี้
ตัวอย่างโค้ด
ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้จะแสดงวิธีใช้คำแนะนำที่มีพารามิเตอร์การใช้ที่แนะนำ
Java
private void runExample( GoogleAdsClient googleAdsClient, long customerId, String recommendationId) { String recommendationResourceName = ResourceNames.recommendation(customerId, recommendationId); ApplyRecommendationOperation.Builder operationBuilder = ApplyRecommendationOperation.newBuilder().setResourceName(recommendationResourceName); // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended values. // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. // Please read // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation // for details. // Note that additional import statements are needed for this example to work. And also, please // replace INSERT_AD_ID_HERE with a valid ad ID below. // // Ad overrideAd = Ad.newBuilder().setId(Long.parseLong("INSERT_AD_ID_HERE")).build(); // operationBuilder.setTextAd(TextAdParameters.newBuilder(). // setAd(overrideAd).build()).build(); List<ApplyRecommendationOperation> operations = new ArrayList<>(); operations.add(operationBuilder.build()); try (RecommendationServiceClient recommendationServiceClient = googleAdsClient.getLatestVersion().createRecommendationServiceClient()) { ApplyRecommendationResponse response = recommendationServiceClient.applyRecommendation(Long.toString(customerId), operations); System.out.printf("Applied %d recommendation:%n", response.getResultsCount()); for (ApplyRecommendationResult result : response.getResultsList()) { System.out.println(result.getResourceName()); } } }
C#
public void Run(GoogleAdsClient client, long customerId, long recommendationId) { // Get the RecommendationServiceClient. RecommendationServiceClient service = client.GetService( Services.V15.RecommendationService); ApplyRecommendationOperation operation = new ApplyRecommendationOperation() { ResourceName = ResourceNames.Recommendation(customerId, recommendationId), // Each recommendation types has optional parameters to override the recommended // values. For example, you can override a recommended ad when a // TextAdRecommendation is applied, as shown below. // Please read https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation // for details. // TextAd = new TextAdParameters() { // Ad = new Ad() { // Id = long.Parse("INSERT_AD_ID_HERE") // } // } }; try { ApplyRecommendationResponse response = service.ApplyRecommendation( customerId.ToString(), new ApplyRecommendationOperation[] { operation }); Console.WriteLine($"Applied {0} recommendation(s):", response.Results.Count); foreach (ApplyRecommendationResult result in response.Results) { Console.WriteLine($"- {result.ResourceName}"); } } catch (GoogleAdsException e) { Console.WriteLine("Failure:"); Console.WriteLine($"Message: {e.Message}"); Console.WriteLine($"Failure: {e.Failure}"); Console.WriteLine($"Request ID: {e.RequestId}"); throw; } }
PHP
public static function runExample( GoogleAdsClient $googleAdsClient, int $customerId, string $recommendationId ) { $recommendationResourceName = ResourceNames::forRecommendation($customerId, $recommendationId); $applyRecommendationOperation = new ApplyRecommendationOperation(); $applyRecommendationOperation->setResourceName($recommendationResourceName); // Each recommendation type has optional parameters to override the recommended values. // This is an example to override a recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. // For details, please read // https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/latest/ApplyRecommendationOperation. /* $overridingAd = new Ad([ 'id' => 'INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE' ]); $applyRecommendationOperation->setTextAd(new TextAdParameters(['ad' => $overridingAd])); */ // Issues a mutate request to apply the recommendation. $recommendationServiceClient = $googleAdsClient->getRecommendationServiceClient(); $response = $recommendationServiceClient->applyRecommendation( ApplyRecommendationRequest::build($customerId, [$applyRecommendationOperation]) ); /** @var Recommendation $appliedRecommendation */ $appliedRecommendation = $response->getResults()[0]; printf( "Applied recommendation with resource name: '%s'.%s", $appliedRecommendation->getResourceName(), PHP_EOL ); }
Python
def main(client, customer_id, recommendation_id): recommendation_service = client.get_service("RecommendationService") apply_recommendation_operation = client.get_type( "ApplyRecommendationOperation" ) apply_recommendation_operation.resource_name = ( recommendation_service.recommendation_path( customer_id, recommendation_id ) ) # This is where we override the recommended ad when a TextAdRecommendation is applied. # override_ad = client.get_type("Ad") # override_ad.resource_name = "INSERT_AD_ID_HERE" # apply_recommendation_operation.text_ad.ad = override_ad recommendation_response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id=customer_id, operations=[apply_recommendation_operation] ) print( "Applied recommendation with resource name: " f"'{recommendation_response.results[0].resource_name}'" )
Ruby
def apply_recommendation(customer_id, recommendation_id) # GoogleAdsClient will read a config file from # ENV['HOME']/google_ads_config.rb when called without parameters client = Google::Ads::GoogleAds::GoogleAdsClient.new recommendation_resource = client.path.recommendation(customer_id, recommendation_id) apply_recommendation_operation = client.operation.apply_recommendation apply_recommendation_operation.resource_name = recommendation_resource # Each recommendation type has optional parameters to override the recommended # values. This is an example to override a recommended ad when a # TextAdRecommendation is applied. # For details, please read # https://developers.google.com/google-ads/api/reference/rpc/google.ads.google_ads.v1.services#google.ads.google_ads.v1.services.ApplyRecommendationOperation # # text_ad_parameters = client.resource.text_ad_parameters do |tap| # tap.ad = client.resource.ad do |ad| # ad.id = "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # end # end # apply_recommendation_operation.text_ad = text_ad_parameters # Issues a mutate request to apply the recommendation. recommendation_service = client.service.recommendation response = recommendation_service.apply_recommendation( customer_id: customer_id, operations: [apply_recommendation_operation], ) applied_recommendation = response.results.first puts "Applied recommendation with resource name: '#{applied_recommendation.resource_name}'." end
Perl
sub apply_recommendation { my ($api_client, $customer_id, $recommendation_id) = @_; my $recommendation_resource_name = Google::Ads::GoogleAds::V15::Utils::ResourceNames::recommendation( $customer_id, $recommendation_id); # Create an apply recommendation operation. my $apply_recommendation_operation = Google::Ads::GoogleAds::V15::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::V15::Resources::Ad->new({ # id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE" # }); # my $text_ad_parameters = # Google::Ads::GoogleAds::V15::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; }
ดูวิดีโอเหล่านี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
ใช้พารามิเตอร์
เป็นกลุ่ม
ข้อผิดพลาด
การทดสอบ
ปิดคำแนะนำ
คุณปิดคำแนะนำได้โดยใช้RecommendationService
โครงสร้างโค้ดคล้ายกับการใช้คำแนะนำ แต่ใช้ DismissRecommendationOperation
และ RecommendationService.DismissRecommendation
แทน
ดูวิดีโอเหล่านี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
เป็นกลุ่ม
ข้อผิดพลาด
การทดสอบ
ใช้คำแนะนำโดยอัตโนมัติ
ตั้งแต่ Google Ads API เวอร์ชัน 15 เป็นต้นไป คุณจะใช้ RecommendationSubscriptionService
เพื่อนำคำแนะนำบางประเภทไปใช้โดยอัตโนมัติได้
หากต้องการสมัครรับข้อมูลประเภทคำแนะนำที่เจาะจง ให้สร้างออบเจ็กต์ RecommendationSubscription
ตั้งค่าช่อง type
เป็นประเภทคำแนะนำที่รองรับรายการใดรายการหนึ่ง และตั้งค่าช่อง status
เป็น ENABLED
ประเภทคำแนะนำที่การสมัครใช้บริการรองรับ
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
เรียกข้อมูลการสมัครใช้บริการ
หากต้องการดูข้อมูลเกี่ยวกับการสมัครรับคำแนะนำของบัญชี ให้ค้นหาแหล่งข้อมูล recommendation_subscription
หากต้องการดูการเปลี่ยนแปลงที่ใช้โดยอัตโนมัติ ให้ค้นหาแหล่งข้อมูล change_event
โดยกรอง change_client_type
เป็น GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION
คําแนะนําในการสร้างแคมเปญ
ตั้งแต่ Google Ads API เวอร์ชัน 16 เป็นต้นไป คุณจะใช้ RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest
เพื่อสร้างคำแนะนำระหว่างการสร้างแคมเปญสำหรับชุดคำแนะนำหนึ่งๆ ได้
GenerateRecommendations
ยอมรับอินพุตสำหรับรหัสลูกค้า ซึ่งเป็นประเภทช่องทางการโฆษณาที่ต้องเป็น SEARCH
หรือ PERFORMANCE_MAX
รายการประเภทคำแนะนำที่จะสร้าง และจุดข้อมูลต่างๆ ที่ขึ้นอยู่กับประเภทที่ระบุ ระบบจะแสดงรายการออบเจ็กต์ Recommendation
รายการตามข้อมูลที่คุณให้ไว้ หากมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะสร้างคำแนะนำสำหรับ recommendation_types
ที่ขอ หรือหากแคมเปญอยู่ในสถานะที่แนะนำอยู่แล้ว ชุดผลลัพธ์จะไม่มีคำแนะนำสำหรับประเภทดังกล่าว ตรวจสอบว่าแอปพลิเคชันของคุณจัดการกรณีที่ไม่มีการส่งกลับคำแนะนำสำหรับประเภทคำแนะนำที่ขอ
ตารางต่อไปนี้อธิบายประเภทคำแนะนำที่ GenerateRecommendations
รองรับ รวมถึงช่องที่คุณต้องระบุเพื่อรับคำแนะนำสำหรับประเภทนั้นๆ แนวทางปฏิบัติแนะนำคือให้ส่งคำขอ GenerateRecommendations
หลังจากรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับประเภทคำแนะนำที่ขอแล้ว ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟิลด์ที่จำเป็นและฟิลด์ที่ไม่บังคับ รวมถึงช่องที่ฝังในเอกสารอ้างอิง
RecommendationType | ฟิลด์ที่จำเป็น | ช่องที่ไม่บังคับ |
---|---|---|
KEYWORD |
|
|
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN |
|
|
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN |
|
|
SET_TARGET_CPA |
|
|
SET_TARGET_ROAS |
|
|
SITELINK_ASSET
หมายเหตุ: ออบเจ็กต์ SitelinkAssetRecommendation ที่แสดงผลจะแสดงรายการที่ว่างเปล่า หากการตอบกลับ GenerateRecommendations มี SitelinkAssetRecommendation ระบบจะถือว่าการตอบกลับนี้เป็นสัญญาณให้เพิ่มชิ้นงานไซต์ลิงก์อย่างน้อย 1 รายการลงในแคมเปญ |
|
|
TARGET_CPA_OPT_IN |
|
|
TARGET_ROAS_OPT_IN |
|
ตัวอย่างขั้นตอนการใช้งาน
สมมติว่าบริษัทของคุณเป็นเอเจนซีโฆษณาซึ่งให้เวิร์กโฟลว์การสร้างแคมเปญแก่ผู้ใช้ และคุณต้องการเสนอคำแนะนำแก่ผู้ใช้ในระหว่างกระบวนการดังกล่าว คุณสามารถใช้ GenerateRecommendationsRequest
เพื่อสร้างคำแนะนำแบบออนดีมานด์ แล้วรวมคำแนะนำเหล่านั้นไว้ในอินเทอร์เฟซผู้ใช้การสร้างแคมเปญได้
ขั้นตอนการใช้งานอาจมีลักษณะดังนี้
ผู้ใช้มาที่แอปพลิเคชันของคุณเพื่อสร้างแคมเปญ Performance Max
ผู้ใช้ให้ข้อมูลเบื้องต้นบางอย่างในขั้นตอนการสร้างแคมเปญ เช่น ให้รายละเอียดในการสร้าง
SitelinkAsset
รายการเดียว และเลือกTARGET_SPEND
เป็นกลยุทธ์ Smart Biddingโดยจะส่ง
GenerateRecommendationsRequest
ซึ่งตั้งค่าช่องต่อไปนี้campaign_sitelink_count
: ตั้งค่าเป็น1
ซึ่งเป็นจำนวนชิ้นงานไซต์ลิงก์ในแคมเปญที่อยู่ระหว่างดำเนินการbidding_info
: ตั้งค่าช่องbidding_strategy_type
ที่ฝังไว้เป็นTARGET_SPEND
conversion_tracking_status
: ตั้งค่าเป็นConversionTrackingStatus
ของลูกค้ารายนี้ สำหรับคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีดึงข้อมูลช่องนี้ โปรดดูคู่มือเริ่มต้นใช้งานสำหรับการจัดการ Conversionrecommendation_types
: ตั้งเป็น[SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN]
advertising_channel_type
: ตั้งเป็นPERFORMANCE_MAX
customer_id
: ตั้งเป็นรหัสของลูกค้าที่สร้างแคมเปญ
คุณสามารถดูคำแนะนำใน
GenerateRecommendationsResponse
ซึ่งในกรณีนี้คือSitelinkAssetRecommendation
และMaximizeClicksOptInRecommendation
และแนะนำให้ผู้ใช้ทราบโดยแสดงไว้ในอินเทอร์เฟซการสร้างแคมเปญ หากผู้ใช้ยอมรับคำแนะนำ คุณจะรวมคำแนะนำนั้นไว้ในคำขอสร้างแคมเปญเมื่อผู้ใช้ดำเนินการตามขั้นตอนการสร้างแคมเปญจนเสร็จสมบูรณ์ได้