Mit Ads Data Hub können Sie Abfragen ausführen, bei denen Google-Daten mit selbst erhobenen Daten zusammengeführt werden, die Sie in BigQuery hochgeladen haben. So erhalten Sie ein umfassendes Bild davon, wie Nutzer mit Ihrer Plattform interagieren. Dies kann auch zu einer besseren Attribution beitragen.
Ihre Daten müssen mit einer Kennung versehen sein, die von Ads Data Hub erfasst wird. Dieser Join-Schlüssel wird als gemeinsames Attribut für Ihre Daten und die Daten von Google verwendet, sodass Sie beide Datasets verknüpfen können. Ads Data Hub unterstützt das Zusammenführen für die folgenden Schlüssel:
- Rücksetzbare Geräte-IDs (RDIDs) [nicht für Anbieter verfügbar]
- Benutzerdefinierte Floodlight-Variablen
- Cookies
- LiveRamp-RampIDs (derzeit in der Betaversion)
Einige Join-Schlüssel funktionieren für bestimmte Anwendungsfälle möglicherweise besser. Die Wahl eines Join-Schlüssels hängt jedoch eher davon ab, wie Ihre Daten eingerichtet sind (App-basiert oder offline), und weniger von Ihrem Anwendungsfall. So können beispielsweise sowohl RDIDs als auch Cookies zur Kundensegmentierung zusammengeführt werden. Werbetreibende, deren Zugriffe hauptsächlich aus Apps stammen (z. B. Mitfahrportale), erzielen jedoch durch die Zusammenführung mit RDIDs einen höheren Return on Investment (ROI) als Werbetreibende, deren Umsatz auf andere Weise gefördert wird.
Grundsätzlich sind die Anwendungsfälle der verschiedenen Abgleichsoptionen gleich: Wenn Sie Ihre Daten mit denen von Google zusammenführen, können Sie relevantere Werbefragen beantworten und bessere Zielgruppen erstellen. Jede Abgleichsoption bietet jedoch Zugriff auf unterschiedliche Daten, hat unterschiedliche Einschränkungen und erfordert unterschiedliche Investitionen in Einrichtung und Wartung.
Überblick über die verfügbaren Join-Schlüssel
In der folgenden Übersicht finden Sie weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen den verfügbaren Join-Schlüsseln.
Es ist unwahrscheinlich, dass Sie all Ihre Google-Anzeigendaten abgleichen können. Die Abgleichsraten unterliegen einer Reihe von Faktoren und variieren je nach Anwendungsfall und clientseitiger Einrichtung. Sie sind oft niedriger als erwartet.
RDIDs
RDIDs sind eindeutige Kennungen, die ausschließlich für systemeigene Apps auf Mobilgeräten verwendet werden. Der RDID-Abgleich ist daher ideal für Werbetreibende geeignet, deren Daten hauptsächlich aus Apps stammen oder die eine große Anzahl von Impressionen auf Mobilgeräten erzielen. Für den RDID-Abgleich ist die geringste Investition in die Einrichtung erforderlich.
Weitere Informationen zum RDID-Abgleich
Benutzerdefinierte Floodlight-Variablen
Benutzerdefinierte Floodlight-Variablen sind URL-Parameter, die an Floodlight-Tags angehängt sind, mit denen während eines Conversion-Ereignisses Informationen erfasst werden. Da Floodlight-Tags nur für GMP-Properties (Google Marketing Platform) verfügbar sind, ist der Abgleich auf GMP-IDs beschränkt. Für den Abgleich benutzerdefinierter Floodlight-Variablen ist eine geringe Investition in die Einrichtung erforderlich.
Weitere Informationen zum Abgleich benutzerdefinierter Floodlight-Variablen
Cookies
Bei diesem Vorgang werden die Cookies eines Werbetreibenden den Cookies von Google zugeordnet. Die Einrichtung des Cookie-Abgleichs ist etwas aufwändig und es dauert eine gewisse Zeit, bis die Match-Tables mit Daten gefüllt werden.
Wichtig: Nutzer sind nur dann für den Cookie-Abgleich qualifiziert, wenn sie mit Ihrer Domain und Ihren Anzeigen interagiert haben.
Weitere Informationen zum Cookie-Abgleich
LiveRamp-RampIDs
Weitere Informationen zum LiveRamp-Abgleich
Welcher Join-Schlüssel ist der richtige für Sie?
Welcher Join-Schlüssel der richtige ist, hängt in erster Linie davon ab, wie Nutzer mit Ihrer Plattform interagieren. Einige Anwendungsfälle sind jedoch für bestimmte Join-Schlüssel ungeeignet. Sie können der Tabelle mit den unterstützten Anwendungsfällen entnehmen, welche Schlüssel für Ihren Anwendungsfall geeignet sind. Anschließend können Sie bestimmen, welche Art von Daten Sie benötigen.
Unterstützte Anwendungsfälle
Die folgende Liste enthält Anwendungsfälle und selbst erhobene Daten, mit denen der Anwendungsfall erreicht werden kann. Diese Liste ist bei Weitem nicht vollständig. Wie bereits erwähnt, eignet sich für viele der Anwendungsfälle ein beliebiger Join-Schlüssel. Einige Anwendungsfälle, die speziell für eine bestimmte Plattform oder einen bestimmten Gerätetyp sind, eignen sich jedoch möglicherweise besser für einen bestimmten Join-Schlüssel.
| Anwendungsfall | Touchpoints (z. B. Mobilgeräte, das Web und soziale Netzwerke) | Kundensegmentdaten (Affinitätskategorie) | Conversion-Daten (d. h. Transaktionen und Offline-Conversions) |
|---|---|---|---|
| Steigerung durch die Kampagne: Bestimmen Sie mithilfe von A/B-Tests die Wirkung einer Anzeige oder Kampagne auf die Anzahl der Conversions. | |||
| YouTube-Leistung auf Mobilgeräten: Erfassen Sie die YouTube-Impressionen, die auf Mobilgeräten in Apps erfolgen. | |||
| In-App-Conversions: Erfassen Sie Conversions, die in Apps ausgeführt werden. | |||
| Bisherige Käufe mit nach der Kampagne erfassten Daten zusammenführen: Überprüfen Sie die Effektivität Ihrer Kampagne, während Sie sich die bisherigen Käufe im Kontext ansehen. | |||
| Kundensegmentierung: Sie können Zielgruppen optimieren und Messungen ausführen, indem Sie Alleinstellungsmerkmale, die Sie erfassen, mit Google-Anzeigendaten zusammenführen. | |||
| Ausrichtung auf Nutzer, die den Einkaufswagen ohne Kauf verlassen haben: Verwenden Sie Conversion-Ereignisse vom Typ „In den Einkaufswagen“, um Zielgruppen für Nutzer zu erstellen, die den Einkaufswagen ohne Kauf verlassen haben. | |||
| Telemetrie: Sie können anhand von Aktionen, die Sie mit Ihrer App erfassen (z. B. Surfen, aber kein Ausführen von Conversions), Zielgruppen optimieren und Erkenntnisse gewinnen. | |||
| Ausrichtung mithilfe von Conversion-Wert-Messwerten: Erstellen Sie Zielgruppen auf der Grundlage des bisherigen Werts einer Conversion. |
Einrichtung
Die Einzelheiten der Implementierung unterscheiden sich je nach Abgleichsoption. Im Allgemeinen sind folgende Schritte erforderlich:
- Laden Sie Ihre Daten in BigQuery hoch.
- Gewähren Sie dem Ads Data Hub-Dienstkonto Lesezugriff auf diese Datasets und Schreibzugriff auf die Tabellen mit den Ergebnissen.
Für den LiveRamp- und Cookie-Abgleich sind weitere Schritte erforderlich.
Daten hochladen
Laden Sie Ihre Daten in mindestens ein Dataset in BigQuery hoch (z. B. YourData). Erstellen Sie ein weiteres Dataset für die Ausgabe der Joins zwischen Google-Daten und Ihren Daten (z. B. OutputData).
Dem Ads Data Hub-Dienstkonto Schreibzugriff auf Ihr Google Cloud-Projekt gewähren
Sie müssen dem Ads Data Hub-Dienstkonto für alle Datasets mit hochgeladenen Daten, die Sie verwenden möchten, die Rolle „BigQuery-Datenbetrachter“ (roles/bigquery.dataViewer) zuweisen.
Das Dienstkonto benötigt außerdem die Rolle „BigQuery-Datenbearbeiter“ (roles/bigquery.dataEditor) für das Dataset, das die Ausgaben Ihrer Joins enthält.