使用 ChatGPT 创建 Google 广告脚本
管理谷歌广告账户需要花费大量时间。广告优化师必须了解多个广告指标，因此当一个广告优化师需要处理多个谷歌广告账户时，工作量会显著增加，常规操作来优化广告的效率会显著下降。这就是广告优化师需要 Google Ads 脚本的原因。掌握脚本的使用可以有效提高广告优化师的工作效率和广告转化效果。
尽管许多谷歌广告优化师愿意部署脚本来管理广告，但由于创建和部署这些广告脚本需要大量的 Javascript 知识，进入门槛很高。 在本文中，我将向您展示如何使用谷歌广告脚本，即使您之前从未编写过任何脚本代码。
什么是 Google Ads 脚本？
Google Ads 脚本是一小段代码，可让广告优化师无需手动操作界面即可控制和修改广告设置。通过使用脚本，可以实现高级和自动化广告配置、修改。
Google 广告脚本的常见用途
使用广告脚本的情况通常包括：
- 出价调整：脚本可用于自动调整广告系列中的出价并控制成本
- 暂停广告：脚本会自动停止效果不佳的广告或关键字
- 预算管理：广告脚本能够跟踪每日支出并停止超出预算的广告系列
- 报告：脚本可以增强报告功能
如何设置 Google 广告脚本
Google Ads Scripts 脚本功能看起来令人生畏，但实际上它们非常容易使用。Google 建议对优化师对 JavaScript 有基本的知识就可以使用此功能。
在 Google Ads 中设置脚本的步骤
登录 Google Ads 账号。进入工具与设置>批量操作>脚本。
单击 + 图标创建一个新脚本。
将脚本代码粘贴到编辑器中。单击授权即可授予脚本的权限。使用预览测试脚本。
为什么要使用 ChatGPT 创建 Google Ads 脚本？
即便 Java Script 工程师，手动编写脚本也非常耗时。ChatGPT 会让脚本编写变得更简单容易。
使用 ChatGPT 创建脚本的方法
第 1 步：定义脚本要实现的目标确定您希望脚本要实现的目标。
例如：调整点击率低于 3% 的关键字的出价。每日自动发送报告。
第 2 步：向 Chatgpt 写出以上目标的清晰的提示或者要求例如：
- Create a Google Ads script to pause ads with a CTR below 3%.
- Write a script to generate a report of ad groups with fewer than 100 impressions per day.
第 3 步：生成脚本
将提示或者要求输入 ChatGPT。AI 将自动生成脚本。
第 4 步：测试脚本
将脚本粘贴到 Google Ads 脚本编辑器中。使用预览功能在安全的非实时设置的环境中中对其进行测试。
第 5 步：部署脚本
一旦脚本按预期执行，就点击保存按钮进行保存。之后设置自动运行的周期（例如，每天或每周）。
了解 Google Ads 脚本的组成部分
Google Ads 脚本由七个关键组件组成：
函数：脚本以函数开始（例如，main()）。
变量：存储指标、日期或关键字等数据。
对象：用于访问数据或执行操作的核心元素，例如AdsApp或SpreadsheetApp 。
实体：广告系列组成部分，例如广告系列、关键字或广告组。
选择器：过滤脚本检索的数据（例如，withCondition()、forDateRange()）。
方法：定义操作，例如Get、Set或Pause。
迭代器：使用hasNext()和next()等命令帮助循环数据。
使用 ChatGPT 创建的脚本示例
示例 1：暂停效果不佳的广告
目标：暂停点击率低于 3% 的广告。
该脚本会扫描过去 30 天内启用的广告，并暂停点击率低于 3% 的广告。
示例 2：发送每周报告
目标：通过电子邮件发送广告效果报告。
该脚本会自动生成报告并通过电子邮件发送。
示例 3：工作时间内自动启用广告
目标：仅在指定时间投放广告。
描述：上午 9 点启用广告，下午 5 点暂停广告。
示例 4：检测损坏的落地页
目标：暂停返回 404 错误或无法加载的 URL 落地页的广告。
描述：该脚本检查每个广告的落地页并暂停有问题的广告。
示例 5：按设备类型调整出价
目标：根据设备性能修改出价。
描述：此脚本会提高转化率高于 5% 的设备（例如移动设备）的出价，或降低转化率低于 2% 的设备的出价。
有脚本的广告活动与无脚本的广告活动对比
从长远来看，部署广告脚本的广告活动通常比手动管理的广告活动效果更好。
这是因为广告脚本可以减少人为错误，并对广告活动部署的竞争格局不断变化的环境提供实时响应。
例如，根据天气或其他外部因素实施自动出价调整的广告系列通常会获得更高的点击率、更高的转化率和更高的预算效率。另一方面，没有脚本的广告活动在出现性能问题时往往会有更长事件的响应滞后期，从而导致广告支出的浪费和错失优化机会。
