Puoi utilizzare Ads Data Hub per eseguire query che uniscono i dati di Google con i dati proprietari che hai caricato in BigQuery. Ciò ti consente di ottenere una rappresentazione più completa di come gli utenti interagiscono con la tua piattaforma e contribuire a una migliore attribuzione.
I dati devono essere associati a un identificatore monitorato da Ads Data Hub. Questa chiave di join viene utilizzata come attributo condiviso tra i tuoi dati e quelli di Google, consentendoti di collegare entrambi i set di dati. Ads Data Hub supporta l'unione nelle seguenti chiavi:
- ID dispositivo reimpostabili (RDID) [non disponibili per i fornitori]
- Variabili Floodlight personalizzate
- Cookie
- RampID di LiveRamp (attualmente in versione beta)
Sebbene alcune chiavi di join possano funzionare meglio per casi d'uso specifici, la scelta di una dipende più da come sono configurati i dati (ad es. in base all'app o offline) piuttosto che dal caso d'uso. Ad esempio, sia gli RDID sia i cookie possono essere uniti per la segmentazione dei clienti, ma gli inserzionisti il cui traffico proviene principalmente da app (come le società di ridesharing) ottengono più valore dall'unione mediante RDID rispetto agli inserzionisti le cui vendite sono generate altrove.
A livello generale, i casi d'uso delle varie opzioni di corrispondenza sono gli stessi: unendo i tuoi dati con quelli di Google potrai rispondere a domande sulla pubblicità più significative e creare segmenti di pubblico migliori. Tuttavia, ciascuna opzione di corrispondenza dà accesso a dati diversi, presenta limitazioni differenti e richiede un diverso livello di investimento in termini di configurazione e manutenzione.
Panoramica delle chiavi di join disponibili
Utilizza la seguente panoramica per scoprire di più sulle differenze tra le chiavi di join disponibili.
È improbabile che tu riesca a trovare una corrispondenza con tutti i tuoi dati pubblicitari di Google. I tassi di corrispondenza sono soggetti a una serie di fattori e variano a seconda del caso d'uso e della configurazione lato client. I tassi di corrispondenza sono spesso inferiori a quanto previsto dagli utenti.
RDID
Gli RDID sono identificatori univoci utilizzati esclusivamente per le app native sui dispositivi mobili. Di conseguenza, la corrispondenza di RDID è ideale per gli inserzionisti i cui dati provengono principalmente da app mobile o che generano un elevato numero di impressioni sui dispositivi mobili. La corrispondenza di RDID richiede il minimo investimento in termini di configurazione.
Scopri di più sulla corrispondenza di RDID
Variabili Floodlight personalizzate
Le variabili Floodlight personalizzate sono parametri URL associati ai tag Floodlight, che acquisiscono informazioni durante un evento di conversione. Poiché i tag Floodlight sono esclusivi per le proprietà di Google Marketing Platform (GMP), la corrispondenza è limitata agli ID di GMP. La corrispondenza delle variabili Floodlight personalizzate richiede un piccolo investimento in termini di configurazione.
Scopri di più sulla corrispondenza delle variabili Floodlight personalizzate
Cookie
La corrispondenza dei cookie associa i cookie di un inserzionista a quelli di Google. La corrispondenza dei cookie richiede un investimento in termini di configurazione e un periodo di tempo variabile per completare le tabelle delle corrispondenze.
Punto chiave: gli utenti sono idonei alla corrispondenza dei cookie solo se hanno interagito con il tuo dominio e i tuoi annunci.
Scopri di più sulla corrispondenza dei cookie
RampID di LiveRamp
Scopri di più sulla corrispondenza di LiveRamp
Qual è la chiave di join più adatta a te?
Come accennato in precedenza, la scelta della chiave di join giusta dipende principalmente dal modo in cui gli utenti interagiscono con la tua piattaforma. Detto ciò, alcuni casi d'uso non funzionano con determinate chiavi di join. Utilizza la tabella dei casi d'uso supportati per sapere quali chiavi supportano il tuo caso d'uso, quindi determina il tipo di dati necessario.
Casi d'uso supportati
Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso di esempio, insieme ai dati proprietari che possono essere utilizzati per realizzarli. L'elenco non è esaustivo. Inoltre, come accennato in precedenza, molti dei casi d'uso possono essere realizzati con qualsiasi chiave di join, sebbene alcuni casi d'uso specifici di una piattaforma o un tipo di dispositivo possano essere più adatti a una chiave di join specifica.
| Caso d'uso | Touchpoint (ad es. dispositivi mobili, web, social) | Dati dei segmenti di clienti (ad es. categoria di affinità) | Dati sulle conversioni (ad es. transazioni, conversioni offline) |
|---|---|---|---|
| Impatto della campagna. Misura l'impatto di un annuncio o di una campagna sulle conversioni con i test A/B. | |||
| Rendimento di YouTube su dispositivi mobili. Monitora le impressioni di YouTube che si verificano in-app su dispositivi mobili. | |||
| Conversioni in-app. Misura le conversioni che si verificano in-app. | |||
| Unione della cronologia acquisti ai dati post-campagna. Esamina l'efficacia della tua campagna contestualizzando la cronologia acquisti. | |||
| Segmentazione dei clienti. Migliora i segmenti di pubblico ed esegui la misurazione unendo gli elementi distintivi che monitori con i dati pubblicitari di Google. | |||
| Targeting degli utenti che hanno abbandonato il carrello degli acquisti. Utilizza gli eventi di conversione di tipo "aggiungi al carrello" per creare segmenti di pubblico di utenti che hanno abbandonato il carrello degli acquisti. | |||
| Telemetria. Arricchisci i segmenti di pubblico e raccogli informazioni in base alle azioni che monitori utilizzando la tua app, come la navigazione e la mancata conversione. | |||
| Targeting con metriche sul valore di conversione. Crea segmenti di pubblico in base al valore storico di una conversione. |
Configurazione
I dettagli di implementazione specifici sono diversi a seconda dell'opzione di corrispondenza. In genere, devi:
- Caricare i dati in BigQuery.
- Concedere all'account di servizio Ads Data Hub l'accesso in lettura a questi set di dati e l'accesso in scrittura alle tabelle contenenti i risultati.
Tuttavia, sia la corrispondenza LiveRamp sia quella dei cookie richiedono una configurazione aggiuntiva oltre a questi due passaggi.
Caricare i dati
Carica i tuoi dati in almeno un set di dati in BigQuery (ad esempio YourData).
Crea un altro set di dati per l'output dei join tra i dati di Google e i tuoi dati (ad esempio OutputData).
Autorizzare l'account di servizio Ads Data Hub
Devi concedere all'account di servizio Ads Data Hub il ruolo "Visualizzatore dati BigQuery" (roles/bigquery.dataViewer) per tutti i set di dati contenenti dati caricati che intendi utilizzare.
L'account di servizio richiede inoltre il ruolo "Editor dati BigQuery" (roles/bigquery.dataEditor) per il set di dati contenente gli output dei tuoi join.