Correspondência personalizada de variáveis do Floodlight

As variáveis personalizadas do Floodlight são parâmetros de URL anexados a conversões do Floodlight gerenciadas usando propriedades do Google Marketing Platform. Com esse recurso, você captura mais informações além do que é possível coletar com parâmetros padrão. Embora os anunciantes transmitam uma ampla variedade de informações usando variáveis personalizadas do Floodlight, somente os dados usados para correspondência são relevantes no Ads Data Hub, por exemplo, IDs dos usuários, cookies externos ou IDs dos pedidos.

É importante ressaltar que as variáveis personalizadas do Floodlight são disparadas quando um usuário faz uma conversão. Dessa forma, a correspondência personalizada de variáveis do Floodlight é útil apenas para responder a perguntas sobre publicidade ou criar públicos-alvo onde as conversões ocorreram. Os exemplos desses casos de uso incluem, entre outros:

  • "Minha campanha recente levou ao crescimento nos produtos certos em que eu queria me concentrar?"
  • "Qual foi a receita incremental de uma campanha que veiculei?"
  • "Quero criar um público-alvo de usuários bastante valiosos."
  • "Quero construir um público-alvo de usuários que interagiram de forma importante com meus serviços."

Variáveis personalizadas do Floodlight

Acessar variáveis personalizadas do Floodlight no Ads Data Hub

As variáveis personalizadas do Floodlight são anexadas e armazenadas como uma string no campo event.other_data da tabela adh.cm_dt_activities_attributed. Use a seguinte expressão regular para separar variáveis individuais, substituindo u1 por qualquer variável que você for usar para a correspondência:

REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS u1_val

Exemplos

Alcance e gasto

Essa consulta mede o alcance e o gasto total associados a uma campanha.

crm_data usa o seguinte esquema:

Campo Descrição
order_id Identificador exclusivo associado a um pedido.
order_val Valor (flutuante) do pedido.
order_timestamp Carimbo de data/hora associado à conclusão do pedido. 
/* 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 que gastam bastante com interação anterior

Essa consulta cria um público-alvo de clientes que gastaram mais de US$ 1.000 em agosto de 2020 e já interagiram com seus anúncios.

crm_data usa o seguinte esquema:

Campo Descrição
your_id Identificador exclusivo associado a um cliente.
customer_spend_aug_2020_usd O gasto acumulado de um cliente (flutuante) em 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)

Campanhas longas de elite

Essa consulta cria um público-alvo de clientes que já fizeram uma conversão em um anúncio e voaram mais de 100 mil milhas em 2019 ou tinham um status "elite" na companhia aérea em 2019.

airline_data usa o seguinte esquema:

Campo Descrição
your_id Identificador exclusivo associado a um cliente.
miles_flown_2019 O total de milhas (em números inteiros) que a pessoa voou em 2019.
ye_2019_status O status da companhia aérea que o cliente conquistou 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)