Administra los datos de manera eficiente

Una función principal de muchas aplicaciones de Google Ads es recuperar datos de la cuenta para casos de uso como el análisis de datos, las consultas de los clientes y las verificaciones de cumplimiento de políticas. Mientras recuperas los datos, debes optimizar el uso para no sobrecargar los servidores de Google ni correr el riesgo de que se limite la frecuencia. Para obtener más detalles, consulta las guías sobre la limitación de frecuencia y el mantenimiento de una dirección de correo electrónico de contacto actualizada.

Comprende la política de uso de recursos de Google para los informes

Para garantizar la estabilidad de sus servidores, la API de Google Ads limita GoogleAdsService.Search y GoogleAdsService.SearchStream los patrones de consulta que consumen cantidades excesivas de recursos de la API. Si se limita un patrón de consulta en particular, otros servicios, métodos y patrones de consulta seguirán funcionando sin problemas. Se muestran los siguientes errores para las solicitudes limitadas:

Si encuentras estos errores, espera 5 minutos antes de volver a intentar las solicitudes que fallaron con QuotaError.EXCESSIVE_SHORT_TERM_QUERY_RESOURCE_CONSUMPTION y 30 minutos para las solicitudes que fallaron con QuotaError.EXCESSIVE_LONG_TERM_QUERY_RESOURCE_CONSUMPTION.

Para ayudarte a identificar y supervisar tus informes costosos, también mostraremos una métrica de costo para los informes individuales.

La métrica de costo que muestran estos campos depende de varios factores, como los siguientes:

• El tamaño de tus cuentas
• Las vistas y las columnas que recuperas en tus informes
• La carga en los servidores de la API de Google Ads

Para ayudarte a hacer un seguimiento de las consultas costosas, publicaremos estadísticas agregadas iniciales sobre el consumo de recursos de varios patrones de consulta que vemos en nuestros servidores. Publicaremos periódicamente números actualizados para ayudarte a ajustar tus consultas.

Por ejemplo, supongamos que ejecutas un patrón de consulta de la siguiente manera, que consume 600 unidades de recursos por informe.

SELECT campaign.id, campaign.name, metrics.cost_micros FROM campaign WHERE
    segments.date = "YYYY-MM-DD"

Ejecutas esta consulta para varias cuentas de cliente en varias fechas individuales modificando la consulta para sustituir diferentes valores por el filtro segments.date. En la siguiente tabla, se muestra la cantidad de informes que puedes ejecutar en un período determinado de modo que el uso de recursos se ajuste a varios depósitos de uso de recursos.

Ejecutar este patrón de consulta 10 veces en 5 minutos se consideraría un uso promedio, mientras que ejecutar 3,000 informes en 5 minutos se consideraría un uso muy alto.

Existen varias estrategias para optimizar el consumo de recursos de tus informes. En el resto de esta guía, se abordan algunas de estas estrategias.

Almacena tus datos en caché

Debes almacenar en caché los detalles de la entidad que recuperas de los servidores de la API en una base de datos local en lugar de llamar al servidor cada vez que necesites los datos, en especial para las entidades a las que se accede con frecuencia o que cambian con poca frecuencia. Usa change-event y change-status siempre que sea posible para detectar qué objetos cambiaron desde la última vez que sincronizaste los resultados.

Optimiza la frecuencia de ejecución de los informes

Google Ads ha publicado lineamientos sobre la actualidad de los datos y la frecuencia con la que se actualizan. Debes usar esta guía para determinar con qué frecuencia recuperar los informes.

Si necesitas actualizar las cuentas con regularidad, te recomendamos que limites la cantidad de esas cuentas a un conjunto pequeño, por ejemplo, solo las veinte cuentas principales de Google Ads. El resto se puede actualizar con una frecuencia más baja, por ejemplo, una o dos veces al día.

Optimiza el tamaño de tus informes

Tu aplicación debe recuperar grandes lotes de datos en lugar de ejecutar una gran cantidad de informes pequeños. Un factor que influye en esta elección son los límites de la cuenta.

Por ejemplo, considera el siguiente código que extrae las estadísticas de grupos de anuncios específicos y actualiza una tabla de la base de datos de estadísticas:

  List<long> adGroupIds = FetchAdGroupIdsFromLocalDatabase();

  foreach (long adGroupId in adGroupIds)
  {
    string query = "SELECT ad_group.id, ad_group.name, metrics.clicks, " +
        "metrics.cost_micros, metrics.impressions, segments.date FROM " +
        "ad_group WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS AND " +
        "ad_group.id = ${adGroupId}";
    List<GoogleAdsRow> rows = RunGoogleAdsReport(customerId, query);
    InsertRowsIntoStatsTable(adGroupId, rows);
  }

Este código funciona bien en una cuenta de prueba pequeña. Sin embargo, Google Ads admite hasta 20,000 grupos de anuncios por campaña y 10,000 campañas por cuenta. Por lo tanto, si este código se ejecuta en una cuenta grande de Google Ads, puede sobrecargar los servidores de la API de Google Ads, lo que provoca la limitación de frecuencia.

Un mejor enfoque sería ejecutar un solo informe y procesarlo de forma local. Se muestra un enfoque de este tipo con un mapa en la memoria.

  Hashset<long> adGroupIds = FetchAdGroupIdsFromLocalDatabase();

  string query = "SELECT ad_group.id, ad_group.name, metrics.clicks, " +
      "metrics.cost_micros, metrics.impressions, segments.date FROM " +
      "ad_group WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS";
  List<GoogleAdsRow> rows = RunGoogleAdsReport(customer_id, query);

  var memoryMap = new Dictionary<long, List<GoogleAdsRow>>();
  for each (GoogleAdsRow row in rows)
  {
    var adGroupId = row.AdGroup.Id;

    if (adGroupIds.Contains(adGroupId))
    {
      CheckAndAddRowIntoMemoryMap(row, adGroupId, memoryMap);
    }
  }
  foreach (long adGroupId in memoryMap.Keys())
  {
    InsertRowsIntoStatsTable(adGroupId, rows);
  }

Esto reduce la carga en los servidores de la API de Google Ads debido a la menor cantidad de informes que se ejecutan.

Si descubres que el informe es demasiado grande para almacenarlo en la memoria, también puedes dividir la consulta en grupos más pequeños agregando una cláusula LIMIT como esta:

SELECT
  ad_group.id,
  ad_group.name,
  metrics.clicks,
  metrics.cost_micros,
  metrics.impressions,
  segments.date
FROM ad_group
WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS
  AND ad_group.id IN (id1, id2, ...)
LIMIT 100000

Las etiquetas son otra forma de agrupar entidades y reducir la cantidad de consultas de informes. Consulta la guía de etiquetas para obtener más información.

Optimiza lo que recuperas

Cuando ejecutes informes, debes tener en cuenta las columnas que incluyes en tus consultas. Considera el siguiente ejemplo que está programado para ejecutarse cada hora:

SELECT
  customer.id,
  customer.currency_code,
  campaign.id,
  campaign.name,
  ad_group.id,
  ad_group.name,
  ad_group_criterion.keyword.match_type,
  ad_group_criterion.keyword.text,
  ad_group_criterion.criterion_id,
  ad_group_criterion.quality_info.creative_quality_score,
  ad_group_criterion.system_serving_status,
  ad_group_criterion.negative,
  ad_group_criterion.quality_info.quality_score,
  ad_group_criterion.quality_info.search_predicted_ctr,
  ad_group_criterion.quality_info.post_click_quality_score,
  metrics.historical_landing_page_quality_score,
  metrics.search_click_share,
  metrics.historical_creative_quality_score,
  metrics.clicks,
  metrics.impressions
FROM keyword_view
WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS

Las únicas columnas que probablemente cambien cada hora son metrics.clicks y metrics.impressions. Todas las demás columnas se actualizan con poca frecuencia o no se actualizan, por lo que es muy ineficiente recuperarlas cada hora. Puedes almacenar estos valores en una base de datos local y ejecutar un informe de change-event o change-status para descargar los cambios una o dos veces al día.

En algunos casos, puedes reducir la cantidad de filas que descargas aplicando los filtros adecuados.

Borra las cuentas que no uses

Si tu aplicación administra cuentas de clientes de terceros, debes desarrollarla teniendo en cuenta la rotación de clientes. Debes limpiar periódicamente tus procesos y almacenes de datos para quitar las cuentas de los clientes que ya no usan tu aplicación. Cuando limpies las cuentas de Google Ads que no se usen, ten en cuenta las siguientes instrucciones:

• Revoca la autorización que tu cliente le otorgó a tu aplicación para administrar su cuenta.
• Deja de realizar llamadas a la API a las cuentas de Google Ads del cliente. Esto se aplica especialmente a los trabajos sin conexión, como los trabajos de cron y las canalizaciones de datos que están diseñados para ejecutarse sin intervención del usuario.
• Si el cliente revocó su autorización, tu aplicación debe controlar la situación correctamente y evitar enviar llamadas no válidas a la API a los servidores de la API de Google.
• Si el cliente canceló su cuenta de Google Ads, debes detectarlo y evitar enviar llamadas no válidas a la API a los servidores de la API de Google.
• Borra los datos que descargaste de las cuentas de Google Ads del cliente de tu base de datos local después de un período adecuado.