竞价运营：让你的广告投放更精准、更高效！

竞价运营是一种广告投放策略，它通过实时竞价的方式，让广告投放更加精准、高效。以下是一篇关于竞价运营的代码示例，可以帮助你更好地了解如何让广告投放更精准、更高效。

```python

# 导入必要的库

import pandas as pd

import numpy as np

import datetime

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from google.ads.google_doubleclick import DoubleClickError

from google.ads.google_ads.googleads import GoogleAdsClient

# 定义广告账户信息

googleads_client = GoogleAdsClient(version='v20')

account_id = 'YOUR_ACCOUNT_ID'

customer_id = 'YOUR_CUSTOMER_ID'

# 定义广告组和广告创意

ad_group_id = 'YOUR_ADGROUP_ID'

ad_group_name = 'Your Ad Group Name'

ad_text = 'Your Ad Text'

ad_image = 'Your Ad Image'

# 定义投放时间范围和预算

start_date = datetime.datetime(2023, 1, 1)

end_date = datetime.datetime(2023, 6, 30)

daily_budget = 1000

# 创建广告组和广告创意列表

ad_groups = []

ad_creatives = []

for i in range(5):

ad = {

'name': f'Ad Group {i+1}',

'ad_group_id': ad_group_id,

'ad_text': ad_text,

'ad_image': ad_image,

'status': 'ENABLED',

'cpc_bid': {

'targeting': {

'keywords': ['keyword1', 'keyword2'], # 根据你的关键词选择添加关键字，以获得更准确的广告投放。

'countries': ['US'], # 可以根据地区设置广告投放的范围。

'keywords.language': 'en', # 根据你的目标用户群体设置语言。

},

'cpc': True, # 设置竞价方式为CPC（每次点击付费）。

'max_cpc': daily_budget / 5 # 根据预算设置最大出价。

}

}

ad_groups.append(ad)

ad_creatives.append(i+1) # 根据你的广告创意数量设置相应的创意编号。

daily_budget -= 100 # 更新剩余预算。

if daily_budget < 0: break # 如果预算不足，提前结束循环。

else: continue # 如果预算充足，继续循环。

# 创建广告组和广告创意数据集并添加到广告账户中。

df = pd.DataFrame(ad_groups)

df['creative'] = ad_creatives # 根据你的创意数量设置相应的创意编号。

df['status'] = 'ENABLED' # 将状态设置为启用状态。

df.to_csv('adgroups.csv', index=False) # 将数据集保存为CSV文件。

df['creative'].to_csv('creatives.csv', index=False) # 将创意编号保存为CSV文件。

googleads.adgroups.mutate([{'operator': 'ADD', 'operand': df[['name', 'status', 'cpc_bid']]}]) # 将数据集添加到广告账户中。

googleads.adgroup_criterion_labels.mutate([{'operator': 'ADD', 'label': {'name': 'Keyword Label'}, 'adgroup_criterion': {'criterion_id': df['keywords'].astype(int).values[0]}}]) # 为关键词添加标签，以便于后续追踪和优化。

df['keywords'].apply(lambda x: str(x).split(',')[0], axis=1) # 将关键词标签添加到数据集中的关键词列中。

df['label'] = df['keywords'].apply(lambda x: 'Keyword Label' if str(x).split(',')[0] else None) # 将关键词标签添加到数据集中的标签列中。

df['label'].fillna(None, inplace=True) # 填充空值。

df['label'].to_csv('keyword_labels.csv', index=False) # 将关键词标签保存为CSV文件。

df['cpc'] = df['cpc_bid']['cpc'] # 将CPM改为CPC出价方式。

df['cpc'].to_csv