As variáveis do Floodlight personalizadas são parâmetros de URL anexados a conversões do Floodlight, que são geridas através das propriedades da Google Marketing Platform. Permitem-lhe captar informações adicionais além das que pode recolher com parâmetros padrão. Embora os anunciantes transmitam uma grande variedade de informações através das variáveis do Floodlight personalizadas, apenas os dados que podem ser usados para fins de correspondência são relevantes no Ads Data Hub, como IDs dos utilizadores, cookies externos ou IDs das encomendas.
Acima de tudo, as variáveis do Floodlight personalizadas são acionadas quando um utilizador faz uma conversão. Como tal, a correspondência de variáveis do Floodlight personalizadas só é útil para responder a perguntas sobre publicidade ou criar públicos-alvo onde ocorreram conversões. Alguns exemplos de utilização incluem, entre outros:
- "A minha campanha recente levou ao aumento dos produtos certos em que queria concentrar-me?"
- "Qual foi a receita incremental de uma campanha que apresentei?"
- "Quero criar um público-alvo de utilizadores de elevado valor."
- "Quero criar um público-alvo de utilizadores que interagiram de forma significativa com os meus serviços."
Saiba mais sobre as variáveis do Floodlight personalizadas
Aceder a variáveis do Floodlight personalizadas no Ads Data Hub
As variáveis do Floodlight personalizadas são anexadas juntas e armazenadas como uma string no campo event.other_data da tabela adh.cm_dt_activities_attributed. Tem de usar a seguinte expressão regular para separar variáveis individuais, substituindo u1 pela variável que vai usar para fazer a correspondência:
REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS u1_val
Amostras
Alcance e gastos
Esta consulta mede o alcance e os gastos totais associados a uma determinada campanha.
crm_data usa o seguinte esquema:
| Campo | Descrição |
|---|---|
| order_id | Um identificador único associado a uma encomenda. |
| order_val | O valor (flutuante) da encomenda. |
| order_timestamp | A data/hora associada à conclusão da encomenda. |
/* Creates a temporary table containing user IDs and order IDs (extracted u-values)
associated with a given campaign */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, event.campaign_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS order_id
FROM adh.cm_dt_activities_attributed
WHERE event.other_data LIKE "%u1%" AND event.campaign_id = 31459
)
/* Creates a temporary table where each row contains an order ID, the order's value,
and the time the order was placed */
WITH crm_data AS (
SELECT order_id, order_val, order_timestamp
FROM `your_cloud_project.your_dataset.crm_data`
WHERE order_timestamp > FORMAT_TIMESTAMP('%F', TIMESTAMP_MICROS('2020-01-19 03:14:59'), @time_zone)
)
/* Joins both tables on order ID, counts the number of distinct users and sums the
value of all orders */
SELECT DISTINCT(user_id) AS reach, sum(order_val) as order_val
FROM floodlight JOIN crm_data
ON (floodlight.order_id = crm_data.order_id)
Clientes com gastos elevados com interação anterior
Esta consulta cria um público-alvo de clientes que gastaram mais de 1000 $ em agosto de 2020 e que interagiram anteriormente com os seus anúncios.
crm_data usa o seguinte esquema:
| Campo | Descrição |
|---|---|
| your_id | Um identificador único associado a um cliente. |
| customer_spend_aug_2020_usd | Os gastos acumulados (flutuantes) de um determinado cliente ao longo de agosto de 2020. |
/* Creates a temporary table containing IDs you track, alongside IDs Google tracks
for the same user */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS your_id
FROM adh.cm_dt_activities_events
WHERE event.other_data LIKE "%u1%"
)
/* Creates a temporary table containing IDs you track for customers who spent over
$1000 in August 2020 */
WITH crm_data AS (
SELECT your_id
FROM `your_cloud_project.your_dataset.crm_data`
WHERE customer_spend_aug_2020_usd > 1000
)
/* Creates a list (to be used in audience creation) of customers who spent over
$1000 in August 2020 */
SELECT user_id
FROM floodlight
JOIN crm_data ON (floodlight.your_id = crm_data.your_id)
Passageiros de longo curso com estatuto de elite
Esta consulta cria um público-alvo de clientes que fizeram anteriormente uma conversão num anúncio e que voaram mais de 100 000 milhas em 2019 ou tinham o estatuto "elite" da companhia aérea durante 2019.
airline_data usa o seguinte esquema:
| Campo | Descrição |
|---|---|
| your_id | Um identificador único associado a um cliente. |
| miles_flown_2019 | O total de milhas (como número inteiro) que o cliente voou em 2019. |
| ye_2019_status | O estatuto da companhia aérea que o cliente ganhou em 2019. |
/* Creates a temporary table containing IDs you track, alongside IDs Google
tracks for the same user */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS your_id
FROM adh.cm_dt_activities_events
WHERE event.other_data LIKE "%u1%"
)
/* Creates a temporary table containing IDs you track for customers who either
flew over 100,000 miles with your airline in 2019, or earned elite status in
2019 */
WITH airline_data AS (
SELECT your_id
FROM `my_cloud_project.my_dataset.crm_data`
WHERE miles_flown_2019 > 100000 or ye_2019_status = "elite"
)
/* Creates a list (to be used in audience creation) of customers who previously
converted on an ad and either earned elite status, or flew over 100,000 miles
in 2019 */
SELECT user_id
FROM floodlight
JOIN airline_data ON (floodlight.your_id = airline_data.your_id)