Durch den LiveRamp-RampID-Abgleich können Sie RampIDs als Join-Schlüssel zwischen Ihren und den Werbedaten von Google verwenden. Die Zusammenführung Ihrer Daten über RampIDs kann eine größere Genauigkeit und eine höhere Abgleichsrate als der herkömmliche Cookie-basierte Abgleich bieten.
Einschränkungen
Der LiveRamp-Abgleich dient nur zu Analysezwecken und kann nicht für Zielgruppenabfragen verwendet werden.
Außerdem muss ein Nutzer folgende Voraussetzungen erfüllen, damit er abgeglichen werden kann:
- Er hat mit Ihren Anzeigen interagiert und hat eine entsprechende LiveRamp-ID.
- Er hat mit Anzeigen von Google interagiert und hat eine entsprechende Google-ID.
- Er hat zuvor mit einer Werbekampagne interagiert, die Sie mithilfe von Ads Data Hub analysieren möchten.
Funktionsweise des LiveRamp-Abgleichs
Für den Abgleich von LiveRamp-Daten mithilfe von Ads Data Hub müssen Cookies eingesetzt werden. Zuerst erstellen Google und LiveRamp eine Match-Table, in der LiveRamp-RampIDs mit Google-IDs verknüpft sind. Diese Match-Table wird zur Übersetzung zwischen den ID-Bereichen von Google und LiveRamp verwendet.
Sobald die Match-Table vollständig ist, können Sie Ads Data Hub- und LiveRamp-Daten zusammenführen, indem Sie gehashte LiveRamp RampIDs mit Google-Kampagnendaten abgleichen.
Einrichtung
Der Großteil der Implementierung wird von LiveRamp verwaltet. Wenn Sie damit beginnen möchten, teilen Sie Ihrem Google-Kundenbetreuer mit, dass Sie am LiveRamp-Abgleich interessiert sind. Der Kundenbetreuer wird mit Ihnen über Ihre Ziele sprechen und Ihnen weitere Informationen dazu bereitstellen, wie Sie die Anforderungen für die Einrichtung einer Match-Table erfüllen.
Voraussetzungen
Bevor Sie den LiveRamp-Abgleich einrichten, haben Sie ein aktives LiveRamp-, Google Cloud- und Ads Data Hub-Konto. Außerdem muss die dateibasierte LiveRamp-Erkennung aktiviert sein.
Match-Tables einrichten
- Gewähren Sie dem Ads Data Hub-Dienstkonto BigQuery-Datenbearbeiter-Zugriff (
roles/bigquery.dataEditor) auf das BigQuery-Projekt, in das Ihre Abfragen geschrieben werden sollen. - Gewähren Sie dem LiveRamp-Dienstkonto BigQuery-Datenbearbeiter-Zugriff (
roles/bigquery.dataEditor) auf das BigQuery-Projekt. - Richten Sie mit LiveRamp die Dateibereitstellung ein und vermitteln Sie, welche Datenfeeds den einzelnen Projekten, Datasets und Tabellen zugeordnet sind.
Match-Tables abfragen
Nachdem Ihre Daten in LiveRamp importiert wurden, können Sie Abfragen dafür ausführen. Für jede Tabelle im Ads Data Hub-Schema, die ein user_id-Feld enthält, gibt es eine entsprechende *_match-Tabelle. Beispielsweise wird für die Tabelle adh.google_ads_impressions in Ads Data Hub auch eine Match-Table mit dem Namen adh.google_ads_impressions_match erstellt, die Ihre Nutzer-IDs enthält. Diese Tabellen enthalten eine Teilmenge der in den ursprünglichen Tabellen verfügbaren Zeilen, bei denen es eine Übereinstimmung mit den LiveRamp-RampIDs gibt.
Die Match-Tables enthalten eine zusätzliche Spalte:
external_cookie: Ihre gehashte LiveRamp-ID (in Byte gespeichert).
Bei Ihren Abfragen sollten die Daten mit einer *_match-Tabelle für external_cookie zusammengeführt werden. Die Ergebnisse werden in das von Ihnen angegebene BigQuery-Projekt geschrieben.
Beispiel
Im folgenden Codebeispiel wird die Anzahl der übereinstimmenden Nutzer gezählt.
SELECT count(1) as matched
FROM adh.cm_dt_impressions_match as adh
INNER JOIN `project_name.dataset_name.table_name_LR_table` as LR
ON LOWER(TO_HEX(adh.external_cookie)) = LR.ADH_Bridge_ID
Häufig gestellte Fragen
Warum erhalte ich keine Übereinstimmungen?
Wenn bei Ihrer Abfrage keine Übereinstimmungen zurückgegeben werden, kann dies an einem der folgenden Probleme liegen:
- Bei der
*_match-Tabelle und dem Dataset in BiqQuery gibt es keine Übereinstimmungen. Sie können überprüfen, ob dieses Problem vorliegt, indem Sie die Anzahl der Einträge in jeder Tabelle separat zählen. Keine der Tabellen ist leer. Wenden Sie sich zur Fehlerbehebung an LiveRamp. - Es gibt Übereinstimmungen, aber die Aggregationsanforderungen von Ads Data Hub werden nicht erfüllt. Die nach BigQuery exportierten Daten unterliegen den Datenschutzprüfungen von Ads Data Hub. Wenn eine Zeile keine ausreichend große Kohorte enthält, wird sie nicht in der Ausgabe des BigQuery-Projekts aufgeführt. Wenden Sie sich in diesem Fall an den Ads Data Hub-Support.
- Mit der Standardeinstellung für den ID-Bereich (angemeldet/abgemeldet), die auf dem Impressionsvolumen basiert, gibt es keine Übereinstimmungen. In diesem Fall kann Ihr Google-Ansprechpartner die Einstellung für den ID-Bereich für Sie ändern.
Wie kann ich Daten aus BigQuery mit Ads Data Hub zusammenführen?
Mit der folgenden Beispielabfrage werden Daten aus BigQuery und Ads Data Hub zusammengeführt.
SELECT event.campaign_ID,count(*)
FROM adh.cm_dt_impressions_match as a
JOIN `my_project.my_dataset.my_table` as b
ON LOWER(TO_HEX(a.external_cookie)) = b.my_match
WHERE b.filter_field = @filter
Wie viele BigQuery-Projekte können für Eingabedaten mit einem Ads Data Hub-Konto verknüpft werden?
Für Eingabedaten können mehrere BigQuery-Projekte mit einer einzelnen Ads Data Hub-Instanz verbunden werden.
Wie viele BigQuery-Projekte können für Ausgabedaten mit einem Ads Data Hub-Konto verknüpft werden?
Für Ausgabedaten muss ein BigQuery-Projekt mit einem Ads Data Hub-Konto verbunden sein.
Was kann ich tun, wenn mein Dataset oder meine Tabelle beim Ausführen einer Abfrage nicht auf der Ads Data Hub-Benutzeroberfläche angezeigt wird?
Bewegen Sie das Dataset und die Tabelle, in die Sie schreiben möchten, in das BigQuery-Projekt, das mit Ihrem Ads Data Hub-Konto für die Ausgabe verknüpft ist.