Ads Data Hub का इस्तेमाल करके, Google डेटा को BigQuery में अपलोड किए गए पहले पक्ष के डेटा से जोड़ने वाली क्वेरी एक्ज़ीक्यूट की जा सकती हैं. इससे आपको इस बात की पूरी जानकारी मिल पाती है कि उपयोगकर्ता आपके प्लैटफ़ॉर्म से कैसे जुड़ते हैं. साथ ही, इससे आपको बेहतर एट्रिब्यूशन मिल सकता है.
आपका डेटा एक ऐसे आइडेंटिफ़ायर के लिए कुंजी होना चाहिए जिसे Ads Data Hub ट्रैक करता है. इस 'जॉइन की' का इस्तेमाल आपके डेटा और Google के बीच शेयर किए गए एट्रिब्यूट के तौर पर किया जाता है. इससे आप दोनों डेटासेट को लिंक कर सकते हैं. Ads Data Hub की मदद से, इन कुंजियों का इस्तेमाल करके मीटिंग में शामिल हुआ जा सकता है:
- रीसेट किए जा सकने वाले डिवाइस आईडी (RDID) [वेंडर के लिए उपलब्ध नहीं हैं]
- कस्टम Floodlight वैरिएबल
- कुकी
- LiveRamp RampID (फ़िलहाल, बीटा वर्शन में)
कुछ 'जॉइन की', खास तरह के इस्तेमाल के लिए बेहतर काम कर सकती हैं. हालांकि, आपके इस्तेमाल के उदाहरण के बजाय, आपके डेटा को कैसे सेट अप किया गया है (जैसे कि ऐप्लिकेशन के आधार पर बनाम ऑफ़लाइन), इस बात पर निर्भर करता है कि आपका डेटा कैसे सेट अप किया गया है. उदाहरण के लिए, ग्राहकों को सेगमेंट में बांटने के लिए RDID और कुकी, दोनों को जोड़ा जा सकता है. हालांकि, जिन विज्ञापन देने वालों का ट्रैफ़िक मुख्य रूप से ऐप्लिकेशन (जैसे कि राइडशेयर करने वाली कंपनियां) से आता है उन्हें RDID का इस्तेमाल करके जुड़ने से, उन विज्ञापन देने वालों के मुकाबले ज़्यादा फ़ायदा मिलता है जिनकी बिक्री कहीं और से होती है.
बड़े लेवल पर, कई मैचिंग ऑप्शन के इस्तेमाल के उदाहरण एक जैसे ही हैं: Google के साथ अपने डेटा को जोड़कर, विज्ञापन से जुड़े ज़्यादा काम के सवालों के जवाब दिए जा सकते हैं और बेहतर ऑडियंस बनाई जा सकती है. हालांकि, मैच करने का हर विकल्प अलग-अलग डेटा का ऐक्सेस देता है और इसकी सीमाएं भी अलग-अलग होती हैं. साथ ही, सेटअप और रखरखाव में एक अलग लेवल की ज़रूरत होती है.
उपलब्ध 'जॉइन की' की खास जानकारी
अलग-अलग 'जॉइन की' के बीच के अंतर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, यहां दी गई खास जानकारी देखें.
इस बात की संभावना कम है कि आप अपने Google विज्ञापन के सभी डेटा का मिलान कर पाएंगे. मैच रेट कई बातों पर निर्भर करता है. ये इस्तेमाल के उदाहरण और क्लाइंट-साइड सेटअप के हिसाब से अलग-अलग होते हैं. मैच रेट अक्सर उपयोगकर्ताओं की उम्मीद से कम होते हैं.
RDID
RDID एक यूनीक आइडेंटिफ़ायर होता है. इसका इस्तेमाल, खास तौर पर मोबाइल डिवाइसों में मौजूद खास ऐप्लिकेशन के लिए किया जाता है. उदाहरण के लिए, RDID मैचिंग की सुविधा उन विज्ञापन देने वालों के लिए सबसे सही है जिनका डेटा मुख्य रूप से मोबाइल ऐप्लिकेशन से मिलता है या जो मोबाइल पर बड़ी संख्या में इंप्रेशन देते हैं. RDID मैचिंग के लिए, सेटअप में सबसे कम निवेश करना पड़ता है.
आरडीआईडी मैचिंग के बारे में ज़्यादा जानें
कस्टम Floodlight वैरिएबल
कस्टम Floodlight वैरिएबल, Floodlight टैग से जुड़े यूआरएल पैरामीटर होते हैं, जो किसी कन्वर्ज़न इवेंट के दौरान जानकारी कैप्चर करते हैं. Floodlight टैग खास तौर पर, Google Marketing Platform (GMP) प्रॉपर्टी के लिए होते हैं. इसलिए, मैचिंग की सुविधा, GMP आईडी तक ही सीमित होती है. कस्टम Floodlight वैरिएबल मैच करने के लिए, सेटअप में थोड़ा निवेश करने की ज़रूरत होती है.
कस्टम Floodlight वैरिएबल मैच करने के बारे में ज़्यादा जानें
कुकी
कुकी मैचिंग की मदद से, विज्ञापन देने वाले की कुकी को Google की कुकी से जोड़ा जाता है. कुकी मैचिंग के लिए निवेश की ज़रूरत होती है. साथ ही, मैच टेबल को पॉप्युलेट करने के लिए, अलग-अलग समय की ज़रूरत होती है.
खास बात: कुकी मैचिंग के लिए उपयोगकर्ता सिर्फ़ तब ही मंज़ूरी पा सकते हैं, जब उन्होंने आपके डोमेन और आपके विज्ञापनों के साथ इंटरैक्ट किया हो.
कुकी मैचिंग के बारे में ज़्यादा जानें
LiveRamp रैंप आईडी
LiveRamp मैचिंग के बारे में ज़्यादा जानें
आपके लिए कौनसी 'जॉइन की' सही है?
जैसा कि पहले बताया गया है, सही 'जॉइन की' चुनना मुख्य रूप से इस बात पर निर्भर करता है कि उपयोगकर्ता आपके प्लैटफ़ॉर्म से कैसे जुड़ते हैं. इसका मतलब है कि इस्तेमाल के कुछ उदाहरण, कुछ 'जॉइन की' के साथ काम नहीं करेंगे. काम करने वाले इस्तेमाल के उदाहरणों की टेबल का इस्तेमाल करके जानें कि कौनसी कुंजी आपके इस्तेमाल के उदाहरण के साथ काम करती हैं. इसके बाद, यह तय करें कि आपको किस तरह के डेटा की ज़रूरत होगी.
इस्तेमाल के उदाहरण
इस सूची में, पहले पक्ष (ग्राहक) के डेटा के साथ-साथ इस्तेमाल के उदाहरण दिए गए हैं. इनका इस्तेमाल, इस्तेमाल के उदाहरण को पूरा करने के लिए किया जा सकता है. हालांकि, यह पूरी सूची नहीं है. इसके अलावा, जैसा कि पहले बताया गया है, इस्तेमाल के कई उदाहरण किसी भी 'जॉइन की' से पूरे किए जा सकते हैं. (हालांकि, इस्तेमाल के कुछ उदाहरण खास तौर पर प्लैटफ़ॉर्म या डिवाइस के हिसाब से होते हैं, फिर भी वे किसी खास 'जॉइन की' के साथ बेहतर काम कर सकते हैं.)
| इस्तेमाल के बारे में जानकारी | टचपॉइंट (जैसे, मोबाइल, वेब, सोशल) | ग्राहक सेगमेंट का डेटा (यानी अफ़िनिटी कैटगरी) | कन्वर्ज़न डेटा (उदाहरण के लिए, लेन-देन, ऑफ़लाइन कन्वर्ज़न) |
|---|---|---|---|
| कैंपेन पर असर. A/B टेस्टिंग का इस्तेमाल करके, कन्वर्ज़न पर किसी विज्ञापन या कैंपेन के असर को मेज़र करें. | |||
| मोबाइल YouTube पर वीडियो की परफ़ॉर्मेंस. मोबाइल पर ऐप्लिकेशन में मिलने वाले YouTube इंप्रेशन ट्रैक करें. | |||
| इन-ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न. इन-ऐप्लिकेशन होने वाले कन्वर्ज़न मेज़र करें. | |||
| कैंपेन के बाद के डेटा में खरीदारी के इतिहास को जोड़ना. खरीदारी के इतिहास का संदर्भ देते हुए, अपने कैंपेन के असर की समीक्षा करें. | |||
| ग्राहकों को अलग-अलग सेगमेंट में बांटना. Google विज्ञापन डेटा की मदद से, दूसरों को सबसे अलग दिखाने वाली चीज़ों को जोड़कर ऑडियंस को बेहतर बनाएं और मेज़रमेंट करें. | |||
| शॉपिंग कार्ट छोड़ने वाले लोगों को टारगेट करना. शॉपिंग कार्ट छोड़ने वाले लोगों की ऑडियंस बनाने के लिए, “कार्ट में जोड़ें” टाइप के कन्वर्ज़न इवेंट का इस्तेमाल करें. | |||
| टेलिमेट्री. ऑडियंस को बेहतर बनाएं और अपने ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करके ट्रैक की जाने वाली कार्रवाइयों के आधार पर अहम जानकारी इकट्ठा करें. जैसे, ब्राउज़ करना और ग्राहक में नहीं बदलना. | |||
| कन्वर्ज़न वैल्यू की मेट्रिक का इस्तेमाल करके टारगेट करना. कन्वर्ज़न की पुरानी वैल्यू के आधार पर ऑडियंस बनाएं. |
सेटअप
हर मैचिंग ऑप्शन को लागू करने की जानकारी अलग-अलग होती है. आम तौर पर, आपको ये काम करने होंगे:
- BigQuery में अपना डेटा अपलोड करें.
- Ads Data Hub सेवा खाते को उन डेटासेट को पढ़ने का ऐक्सेस दें. साथ ही, उन टेबल में लिखने का ऐक्सेस दें जिनमें आपके नतीजे शामिल हैं.
हालांकि, LiveRamp और कुकी मैचिंग, दोनों के लिए इन दो चरणों के अलावा, अतिरिक्त सेटअप की ज़रूरत होती है.
अपना डेटा अपलोड करना
BigQuery में, अपने डेटा को कम से कम एक डेटासेट में अपलोड करें (उदाहरण के लिए, YourData).
Google डेटा और अपने डेटा (उदाहरण के लिए, OutputData) के बीच किए जाने वाले जॉइन के आउटपुट के लिए एक और डेटासेट बनाएं.
Ads Data Hub सेवा खाते को अनुमति दें
अपलोड किए गए उन सभी डेटासेट के लिए, आपको Ads Data Hub सेवा खाते को "BigQuery डेटा व्यूअर" (roles/bigquery.dataViewer) की भूमिका देनी होगी, जिनका इस्तेमाल आपको करना है.
आपके जॉइन के आउटपुट वाले डेटासेट के लिए, सेवा खाते को "BigQuery डेटा एडिटर" (roles/bigquery.dataEditor) की भूमिका भी ज़रूरी है.