Google Ads API: Curso Gratis

Lección 1: Fundamentos de Google Ads API

¿Qué es Google Ads API?

Google Ads API es una interfaz de programación que permite interactuar directamente con tu cuenta de Google Ads mediante código. A diferencia de la interfaz web, la API te permite:

• Automatizar tareas repetitivas
• Procesar grandes volúmenes de datos
• Crear aplicaciones personalizadas
• Integrar con sistemas externos

Diferencias clave con Google Ads Scripts:

• Mayor flexibilidad y potencia
• Acceso a más funcionalidades
• Mejor para aplicaciones externas
• Requiere más configuración inicial

Lección 2: Configuración del Entorno

Paso 1: Crear un proyecto en Google Cloud Console

1. Accede a Google Cloud Console

2. Crea un nuevo proyecto o selecciona uno existente

3. Habilita la Google Ads API

4. Configura las credenciales OAuth 2.0

Paso 2: Obtener token de desarrollador

1. Accede a tu cuenta de Google Ads

2. Ve a Herramientas y configuración > Configuración > Centro de API

3. Solicita tu token de desarrollador

4. Espera la aprobación (puede tomar varios días)

Lección 3: Autenticación y Primera Conexión

Configuración de credenciales:

Crea un archivo google-ads.yaml con la siguiente estructura:

developer_token: "TU_DEVELOPER_TOKEN"
client_id: "TU_CLIENT_ID"
client_secret: "TU_CLIENT_SECRET"
refresh_token: "TU_REFRESH_TOKEN"
login_customer_id: "TU_CUSTOMER_ID"

Primera conexión con Python:

from google.ads.googleads.client import GoogleAdsClient

client = GoogleAdsClient.load_from_storage("google-ads.yaml")
customer_service = client.get_service("CustomerService")
customers = customer_service.list_accessible_customers()

Lección 4: Estructura de Datos y Consultas GAQL

Google Ads Query Language (GAQL):

GAQL es un lenguaje similar a SQL para consultar datos de Google Ads:

Ejemplo básico:

SELECT 
    campaign.id,
    campaign.name,
    metrics.clicks,
    metrics.impressions,
    metrics.cost_micros
FROM campaign
WHERE segments.date DURING LAST_30_DAYS

Consulta avanzada para arbitraje:

SELECT 
    ad_group.id,
    ad_group.name,
    metrics.clicks,
    metrics.cost_micros,
    metrics.conversions,
    metrics.conversion_value_micros
FROM ad_group
WHERE campaign.id = 'TU_CAMPAIGN_ID'
AND segments.date = TODAY

Lección 5: Gestión Automatizada de Campañas

Crear campañas automáticamente:

def create_campaign(client, customer_id, campaign_name, budget_amount):
    campaign_service = client.get_service("CampaignService")
    campaign_operation = client.get_type("CampaignOperation")
    campaign = campaign_operation.create
    
    campaign.name = campaign_name
    campaign.advertising_channel_type = client.enums.AdvertisingChannelTypeEnum.SEARCH
    campaign.status = client.enums.CampaignStatusEnum.ENABLED
    
    # Configurar presupuesto
    campaign.campaign_budget = create_budget(client, customer_id, budget_amount)
    
    response = campaign_service.mutate_campaigns(
        customer_id=customer_id,
        operations=[campaign_operation]
    )
    return response

Pausa automática de campañas no rentables:

def pause_unprofitable_campaigns(client, customer_id, min_roas=1.2):
    query = """
    SELECT campaign.id, campaign.name, metrics.search_impression_share
    FROM campaign
    WHERE metrics.search_impression_share < 0.1
    AND segments.date DURING LAST_7_DAYS
    """
    
    campaigns_to_pause = []
    # Lógica para identificar campañas no rentables
    # Pausar campañas automáticamente

Lección 6: Optimización de Pujas en Tiempo Real

Sistema de ajuste automático de pujas:

def adjust_bids_based_on_performance(client, customer_id):
    # Obtener datos de rendimiento
    query = """
    SELECT 
        ad_group.id,
        metrics.cost_per_conversion,
        metrics.conversion_rate,
        ad_group.cpc_bid_micros
    FROM ad_group
    WHERE segments.date DURING LAST_3_DAYS
    AND metrics.clicks > 50
    """
    
    # Lógica de optimización
    for row in search_results:
        current_cpc = row.ad_group.cpc_bid_micros
        conversion_rate = row.metrics.conversion_rate
        
        if conversion_rate > 0.05:  # 5% o más
            new_bid = current_cpc * 1.1  # Aumentar 10%
        elif conversion_rate < 0.02:  # Menos de 2%
            new_bid = current_cpc * 0.9  # Reducir 10%
        else:
            continue
            
        update_bid(client, customer_id, row.ad_group.id, new_bid)

Lección 7: Monitoreo y Alertas Automáticas

Sistema de alertas para arbitraje:

def monitor_campaign_performance(client, customer_id):
    alerts = []
    
    # Alerta por CPC elevado
    high_cpc_query = """
    SELECT campaign.name, metrics.average_cpc
    FROM campaign
    WHERE segments.date = TODAY
    AND metrics.average_cpc > 2000000  # $2.00
    """
    
    # Alerta por baja conversión
    low_conversion_query = """
    SELECT campaign.name, metrics.conversion_rate
    FROM campaign
    WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS
    AND metrics.conversion_rate < 0.01
    AND metrics.clicks > 100
    """
    
    # Enviar alertas por email o Slack
    send_alerts(alerts)

Dashboard automatizado:

• ROI por campaña en tiempo real
• Gasto vs. ingresos por hora
• Palabras clave más rentables
• Alertas de rendimiento

Lección 8: Integración con Plataformas de Afiliación

Sincronización de datos de conversión:

def sync_conversion_data(client, customer_id, affiliate_data):
    conversion_upload_service = client.get_service("ConversionUploadService")
    
    for conversion in affiliate_data:
        click_conversion = client.get_type("ClickConversion")
        click_conversion.gclid = conversion['gclid']
        click_conversion.conversion_action = conversion['action_resource_name']
        click_conversion.conversion_date_time = conversion['datetime']
        click_conversion.conversion_value = conversion['value']
        
        # Subir conversión
        request = client.get_type("UploadClickConversionsRequest")
        request.customer_id = customer_id
        request.conversions = [click_conversion]
        
        response = conversion_upload_service.upload_click_conversions(request=request)