Optimizasyon puanı ve öneriler

Video: Ayrıntılı bilgi

Öneriler, kampanyalarınızı birkaç şekilde iyileştirebilir:

  • Yeni ve alakalı özellikleri tanıtma
  • İyileştirilmiş teklifler, anahtar kelimeler ve reklamlarla bütçenizden daha fazla yararlanma
  • Kampanyalarınızın genel performansını ve verimliliğini artırma

Optimizasyon puanlarını artırmak için RecommendationService kullanarak önerileri alabilir, ardından bunları uygulayabilir veya reddedebilirsiniz. Ayrıca, RecommendationSubscriptionService simgesini kullanarak önerileri otomatik olarak uygulama özelliğine abone olabilirsiniz.

Optimizasyon puanı

Video: Optimizasyon puanı

Optimizasyon puanı, Google Ads hesabınızın iyi performans sergileyecek şekilde ayarlanıp ayarlanmadığını gösteren bir tahmindir ve Customer ile Campaign düzeylerinde kullanılabilir.

Customer.optimization_score_weight yalnızca yönetici olmayan hesaplarda kullanılabilir ve birden fazla hesabın genel optimizasyon puanını hesaplamak için kullanılır. Hesapların optimizasyon puanını ve optimizasyon puanı ağırlığını alıp bunları çarparak (Customer.optimization_score * Customer.optimization_score_weight) genel optimizasyon puanını hesaplayın.

customer ve campaign raporları için optimizasyonla ilgili metrikler mevcuttur:

  1. metrics.optimization_score_url, Google Ads kullanıcı arayüzünde ilgili önerilerle ilgili bilgileri görüntülemek için hesaba derin bağlantı sağlar.
  2. metrics.optimization_score_uplift ilgili tüm öneriler uygulanırsa optimizasyon puanının ne kadar artacağını gösterir. Bu, yalnızca her önerinin artış puanlarının toplamı değil, bir bütün olarak mevcut tüm önerilere dayalı bir tahmindir.

Döndürülen önerileri gruplandırmak ve sıralamak için sorgunuzda segments.recommendation_type kullanarak bu metriklerin her ikisini de öneri türüne göre segmentlere ayırabilirsiniz.

Öneri türleri

Tam olarak desteklenen öneri türleri

RecommendationType Açıklama
CAMPAIGN_BUDGET Bütçeyle sınırlı kampanyaları düzeltme
KEYWORD Yeni anahtar kelimeler ekleyin
TEXT_AD Reklam önerileri ekleyin
TARGET_CPA_OPT_IN Hedef EBM ile teklif verme
MAXIMIZE_CONVERSIONS_OPT_IN Dönüşümleri artırma teklifiyle teklif verme
MAXIMIZE_CONVERSION_VALUE_OPT_IN Dönüşüm değerini artırma teklifiyle teklif verme
ENHANCED_CPC_OPT_IN Geliştirilmiş TBM ile teklif verme
MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN Tıklamaları artırma teklifiyle teklif verme
OPTIMIZE_AD_ROTATION Optimize edilmiş reklam rotasyonlarını kullanın
MOVE_UNUSED_BUDGET Kullanılmayan bütçeleri kısıtlı bütçelere aktarın
TARGET_ROAS_OPT_IN Hedef ROAS ile teklif verme
FORECASTING_CAMPAIGN_BUDGET Gelecekte bütçeyle sınırlı hale gelmesi beklenen kampanyaları düzeltin
RESPONSIVE_SEARCH_AD Yeni duyarlı arama ağı reklamı ekleme
MARGINAL_ROI_CAMPAIGN_BUDGET YG'yi artırmak için kampanya bütçesini ayarlama
USE_BROAD_MATCH_KEYWORD Otomatik teklif özelliğinin kullanıldığı dönüşüme dayalı kampanyalarda geniş eşlemeyi kullanma
RESPONSIVE_SEARCH_AD_ASSET Bir reklama duyarlı arama ağı reklamı öğeleri ekleme
RESPONSIVE_SEARCH_AD_IMPROVE_AD_STRENGTH Duyarlı arama ağı reklamının gücünü artırma
DISPLAY_EXPANSION_OPT_IN Bir kampanyayı Görüntülü Reklam Ağı'nı genişletme özelliğini kullanacak şekilde güncelleme
SEARCH_PARTNERS_OPT_IN Google Arama Ağı iş ortaklarıyla erişimi genişletme
CUSTOM_AUDIENCE_OPT_IN Özel kitle oluşturun
IMPROVE_DEMAND_GEN_AD_STRENGTH Talep Yaratma kampanyalarındaki reklamların gücünü artırma
UPGRADE_SMART_SHOPPING_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Akıllı Alışveriş kampanyalarını Maksimum Performans kampanyalarına yükseltme
UPGRADE_LOCAL_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Eski bir yerel kampanyayı Maksimum Performans kampanyasına yükseltme
SHOPPING_MIGRATE_REGULAR_SHOPPING_CAMPAIGN_OFFERS_TO_PERFORMANCE_MAX Normal Alışveriş kampanyaları tarafından hedeflenen teklifleri mevcut Maksimum Performans kampanyalarına taşıma
MIGRATE_DYNAMIC_SEARCH_ADS_CAMPAIGN_TO_PERFORMANCE_MAX Dinamik Arama Ağı Reklamlarını Maksimum Performans kampanyalarına taşıma
PERFORMANCE_MAX_OPT_IN Hesabınızda Maksimum Performans kampanyaları oluşturma
IMPROVE_PERFORMANCE_MAX_AD_STRENGTH Maksimum Performans kampanyasının öğe grubu gücünü "Mükemmel" derecesine yükseltme
PERFORMANCE_MAX_FINAL_URL_OPT_IN Maksimum Performans kampanyalarınızda nihai URL genişletmesini etkinleştirme
RAISE_TARGET_CPA_BID_TOO_LOW Hedef EBM çok düşük olduğunda ve çok az dönüşüm elde edildiğinde veya hiç dönüşüm elde edilmediğinde hedef EBM'yi yükseltin.
FORECASTING_SET_TARGET_ROAS Trafikte artış olacağı tahmin edilen mevsimsel bir etkinlikten önce bütçeyi artırın ve teklif stratejisini dönüşüm değerini artırmadan hedef ROAS'a değiştirin.
LEAD_FORM_ASSET Kampanyaya potansiyel müşteri formu öğeleri ekleme
CALLOUT_ASSET Kampanya veya müşteri düzeyinde açıklama metni öğeleri ekleme
SITELINK_ASSET Kampanya veya müşteri düzeyinde site bağlantısı öğeleri ekleme
CALL_ASSET Kampanya veya müşteri düzeyinde telefon öğeleri ekleme
SHOPPING_ADD_AGE_GROUP Eksik yaş grubu nedeniyle tanıtımı düşürülen tekliflere yaş grubu özelliğini ekleyin
SHOPPING_ADD_COLOR Eksik renk nedeniyle tanıtımı düşürülen tekliflere renk ekleme
SHOPPING_ADD_GENDER Eksik cinsiyet nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere cinsiyet ekleme
SHOPPING_ADD_GTIN Eksik GTIN nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere GTIN (Global Ticari Öğe Numarası) ekleme
SHOPPING_ADD_MORE_IDENTIFIERS Eksik tanımlayıcılar nedeniyle sıralaması düşürülen tekliflere daha fazla tanımlayıcı ekleme
SHOPPING_ADD_SIZE Eksik beden nedeniyle tanıtımı düşürülen tekliflere beden ekleyin
SHOPPING_ADD_PRODUCTS_TO_CAMPAIGN Bir kampanyanın yayınlanması için ürün ekleme
SHOPPING_FIX_DISAPPROVED_PRODUCTS Onaylanmayan ürünleri düzeltme
SHOPPING_TARGET_ALL_OFFERS Tüm teklifleri hedefleyen bir tümünü yakala kampanyası oluşturma
SHOPPING_FIX_SUSPENDED_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT Merchant Center hesabının askıya alınmasıyla ilgili sorunları düzeltme
SHOPPING_FIX_MERCHANT_CENTER_ACCOUNT_SUSPENSION_WARNING Merchant Center hesabının askıya alınmasıyla ilgili uyarı sorunlarını düzeltme
DYNAMIC_IMAGE_EXTENSION_OPT_IN Hesapta dinamik resim uzantılarını etkinleştirme
RAISE_TARGET_CPA Hedef EBM'yi artırma
LOWER_TARGET_ROAS Hedef ROAS'ı düşürme
FORECASTING_SET_TARGET_CPA Trafikte artış olacağı tahmin edilen bir sezonluk etkinlikten önce, hedef EBM'si belirtilmemiş kampanyalar için hedef EBM belirleyin.
SET_TARGET_CPA Belirtilmiş hedef EBM'si olmayan kampanyalar için hedef EBM belirleyin
SET_TARGET_ROAS Belirtilmemiş hedef ROAS'ı olan kampanyalar için hedef ROAS belirleyin
REFRESH_CUSTOMER_MATCH_LIST Son 90 gün içinde güncellenmemiş bir müşteri listesini güncelleme
IMPROVE_GOOGLE_TAG_COVERAGE Google etiketini daha fazla sayfaya dağıtma
KEYWORD_MATCH_TYPE (kullanımdan kaldırıldı) Kullanımdan kaldırıldı, bunun yerine USE_BROAD_MATCH_KEYWORD kullanın

Daha fazla bilgi edinmek için bu videoyu izleyin.

Desteklenmeyen türleri işleme

Önerileri alma

Video: Canlı kodlama

Google Ads API'deki diğer çoğu öğe gibi Recommendationnesneler de bir Google Ads Sorgu Dili sorgusuyla GoogleAdsService.SearchStream kullanılarak getirilir.

Her öneri türü için ayrıntılar, öneriye özel bir alanda sağlanır. Örneğin, CAMPAIGN_BUDGET öneri ayrıntıları campaign_budget_recommendation alanında yer alır ve CampaignBudgetRecommendation nesnesiyle sarmalanır.

Öneriye özgü tüm alanları recommendation birleşim alanında bulabilirsiniz.

Önerinin etkisi

Bazı öneri türleri, önerinin impact alanını doldurur. RecommendationImpact Önerinin uygulanması sonucunda hesap performansı üzerindeki etkiye dair bir tahmin içerir. Aşağıdaki öneri metrikleri, impact.base_metrics ve impact.potential_metrics alanlarında kullanılabilir:

  • impressions

  • clicks

  • cost_micros

  • conversions

  • all_conversions

  • video_views

impact alanı doldurulmuş olsa bile metriklerin kullanılabilirliği, diğer faktörlerin yanı sıra öneri türüne ve kampanya türüne göre değişir. Genel olarak, her etki metriğini kullanmaya çalışmadan önce kullanılabilirliğini kontrol edin.

Kod örneği

Aşağıdaki örnek kod, bir hesaptaki KEYWORD türündeki tüm kullanılabilir ve kapatılmış önerileri alır ve bazı ayrıntılarını yazdırır:

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.V20.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

İşlem yapın

Alınan tüm öneriler uygulanabilir veya reddedilebilir.

Öneri türüne bağlı olarak öneriler günlük veya hatta günde birden çok kez değişebilir. Bu durumda, bir öneri nesnesinin resource_name, öneri alındıktan sonra geçersiz hale gelebilir.

Önerilerle ilgili işlemleri, alındıktan kısa süre sonra yapmanız önerilir.

Önerileri uygula

Video: Önerileri uygulama

Etkin veya reddedilen önerileri ApplyRecommendation yöntemiyle RecommendationService kullanarak uygulayabilirsiniz.

Öneri türlerinde zorunlu veya isteğe bağlı parametreler olabilir. Çoğu öneri, varsayılan olarak kullanılan önerilen değerlerle birlikte gelir.

Hesapları önerileri otomatik olarak uygulayacak şekilde ayarlama, tüm öneri türleri için desteklenmez. Ancak, Google Ads API tarafından tam olarak desteklenen öneri türleri için benzer bir davranış uygulayabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek için DetectAndApplyRecommendations kod örneğine bakın.

Belirli parametre değerlerine sahip önerileri uygulamak için ApplyRecommendationOperation birleşim alanını kullanın. apply_parameters Her uygun öneri türünün kendi alanı vardır. apply_parameters alanında listelenmeyen hiçbir öneri türü bu parametre değerlerini kullanmaz.

Kod örneği

Aşağıdaki kodda, ApplyRecommendationOperation öğesinin nasıl oluşturulacağı ve önerilen değerleri kendi değerlerinizle değiştirmek isterseniz nasıl geçersiz kılacağınız gösterilmektedir.

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::V20::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::V20::Resources::Ad->new({
  #   id => "INSERT_AD_ID_AS_INTEGER_HERE"
  # });
  # my $text_ad_parameters =
  #   Google::Ads::GoogleAds::V20::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::V20::Services::RecommendationService::ApplyRecommendationOperation
    ->new({
      resourceName => $recommendation->{resourceName}});

  return $apply_recommendation_operation;
}
detect_and_apply_recommendations.pl

Sonraki örnekte, önceki kodda oluşturulan öneri uygulama işlemlerini göndererek ApplyRecommendation çağrısı yapılır.

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.V20.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

Daha fazla bilgi edinmek için bu videoları izleyin

Parametreleri uygulama

Toplu

Hatalar

Testler

Önerileri kapatma

Video: Önerileri kapatma

Önerileri RecommendationService simgesiyle kapatabilirsiniz. Kod yapısı, önerileri uygulama ile benzerdir ancak bunun yerine DismissRecommendationOperation ve RecommendationService.DismissRecommendation kullanırsınız.

Daha fazla bilgi edinmek için bu videoları izleyin

Toplu

Hatalar

Testler

Önerileri otomatik olarak uygulayın

Belirli bir türdeki önerileri otomatik olarak uygulamak için RecommendationSubscriptionService simgesini kullanabilirsiniz.

Belirli bir öneri türüne abone olmak için RecommendationSubscription nesnesi oluşturun, type alanını desteklenen öneri türlerinden birine ayarlayın ve status alanını ENABLED olarak ayarlayın.

Abonelik destekli öneri türleri

  • 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

Abonelikleri alma

Bir hesabın öneri abonelikleri hakkında bilgi edinmek için recommendation_subscription kaynağını sorgulayın.

Otomatik olarak uygulanan değişiklikleri görüntülemek için change_event kaynağını sorgulayın ve change_event.client_type öğesini GOOGLE_ADS_RECOMMENDATIONS_SUBSCRIPTION olarak filtreleyin.

Kampanya oluşturma sırasında sunulan öneriler

Belirli bir öneri türleri grubu için kampanya oluşturma sırasında öneri oluşturmak üzere RecommendationService.GenerateRecommendationsRequest kullanabilirsiniz.

GenerateRecommendations, giriş olarak bir müşteri kimliği, reklamcılık kanalı türü (SEARCH veya PERFORMANCE_MAX olmalıdır), oluşturulacak öneri türlerinin listesi ve belirtilen türlere bağlı çeşitli veri noktalarını kabul eder. Sağladığınız verilere göre Recommendation nesnelerinin listesini oluşturur. İstenen recommendation_types için öneri oluşturmaya yetecek kadar veri yoksa veya kampanya zaten önerilen durumda ise sonuç kümesinde bu tür için bir öneri yer almaz. Uygulamanızın, istenen öneri türleri için öneri döndürülmediği durumu işlediğinden emin olun.

Aşağıdaki tabloda, GenerateRecommendations tarafından desteklenen öneri türleri ve bu tür için öneri almak üzere sağlamanız gereken alanlar açıklanmaktadır. En iyi uygulama olarak, istenen öneri türleriyle ilgili tüm bilgiler toplandıktan sonra GenerateRecommendations isteğini gönderin. İç içe yerleştirilmiş alanlar da dahil olmak üzere zorunlu ve isteğe bağlı alanlarla ilgili ek ayrıntılar için referans belgelerine bakın.

RecommendationType Zorunlu alanlar İsteğe bağlı alanlar
CAMPAIGN_BUDGET (v18'den itibaren) Hem Arama Ağı hem de Maksimum Performans kampanyaları için aşağıdaki alanlar zorunludur:
  • asset_group_info
  • final_url
  • bidding_strategy_type
Yalnızca Arama Ağı kampanyaları için aşağıdaki alanlar da gereklidir:
  • country_code
  • language_code
  • positive_location_id veya negative_location_id
  • ad_group_info.keywords
  • Teklif stratejisi TARGET_IMPRESSION_SHARE olarak ayarlanmışsa bidding_info.
    bidding_strategy_target_info.
    target_impression_share_info
  • budget_info
  • Maksimum Performans kampanyaları için merchant_center_account_id alanına bir değer girerek RecommendationsService'a standart Maksimum Performans kampanyaları yerine perakende Maksimum Performans kampanyaları için öneriler oluşturmasını sağlayın.
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
Not: Döndürülen SitelinkAssetRecommendation nesnesi boş listeler içerir. GenerateRecommendations yanıtı SitelinkAssetRecommendation içeriyorsa bu, kampanyaya en az bir site bağlantısı öğesi ekleme sinyali olarak değerlendirilebilir.
  • campaign_sitelink_count
TARGET_CPA_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info
TARGET_ROAS_OPT_IN
  • conversion_tracking_status
  • bidding_info

Örnek kullanım akışı

Şirketinizin kullanıcılara kampanya oluşturma iş akışı sağlayan bir reklam ajansı olduğunu ve bu akış sırasında kullanıcılara öneriler sunmak istediğinizi varsayalım. İsteğe bağlı olarak öneriler oluşturmak ve bu önerileri kampanya oluşturma kullanıcı arayüzünüze dahil etmek için GenerateRecommendationsRequest kullanabilirsiniz.

Kullanım akışı aşağıdaki gibi görünebilir:

  1. Bir kullanıcı, Maksimum Performans kampanyası oluşturmak için uygulamanıza gelir.

  2. Kullanıcı, kampanya oluşturma akışının bir parçası olarak bazı başlangıç bilgileri sağlar. Örneğin, tek bir SitelinkAsset oluşturmak için ayrıntılar sağlarlar ve Akıllı Teklif stratejileri olarak TARGET_SPEND'ı seçerler.

  3. Aşağıdaki alanları ayarlayan bir GenerateRecommendationsRequest gönderirsiniz:

    • campaign_sitelink_count: Devam eden kampanyadaki site bağlantısı öğelerinin sayısı olan 1 olarak ayarlanır.

    • bidding_info: İç içe yerleştirilmiş bidding_strategy_type alanını TARGET_SPEND olarak ayarlayın.

    • conversion_tracking_status: Bu müşterinin ConversionTrackingStatus olarak ayarlanır. Bu alanın nasıl alınacağıyla ilgili bilgi için dönüşüm yönetimiyle ilgili Başlangıç kılavuzunu inceleyin.

    • recommendation_types: [SITELINK_ASSET, MAXIMIZE_CLICKS_OPT_IN] olarak ayarlanır.

    • advertising_channel_type: PERFORMANCE_MAX olarak ayarlanır.

    • customer_id: Kampanyayı oluşturan müşterinin kimliğine ayarlanır.

  4. GenerateRecommendationsResponse — bu örnekte bir SitelinkAssetRecommendation ve bir MaximizeClicksOptInRecommendation —bölümündeki önerileri alıp kampanya oluşturma arayüzünüzde göstererek kullanıcıya önerebilirsiniz. Kullanıcı bir öneriyi kabul ederse kampanyayı oluşturma akışını tamamladığında öneriyi kampanya oluşturma isteğine dahil edebilirsiniz.