मार्कोव चेन स्टैटिस्टिकल फ़ंक्शन, सभी विज्ञापन टचपॉइंट के लिए क्रेडिट असाइन करने के लिए संभावित तरीकों का इस्तेमाल करता है. ऐसा उपयोगकर्ता के ग्राहक में बदलने की संभावना के अनुमान के आधार पर किया जाता है. एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध इस फ़ंक्शन से मिले नतीजे, किसी विज्ञापन चैनल, कैंपेन या अन्य टचपॉइंट को क्रेडिट असाइन करने में मददगार हो सकते हैं. ऐसा, कन्वर्ज़न इवेंट में उनके अनुमानित योगदान के आधार पर किया जाता है
यह कैसे काम करता है
मार्कोव चेन स्टैटिस्टिकल फ़ंक्शन, मार्कोव चेन बनाने के लिए आपके विज्ञापन डेटा का इस्तेमाल करता है. यहां ऑर्डर किए गए ग्राफ़ में मौजूद हर वर्टेक्स, टचपॉइंट को दिखाता है. साथ ही, हर किनारे उस अगले टचपॉइंट पर जाने की संभावना देता है. हालांकि, यह उस टचपॉइंट पर होने की स्थिति में होता है. यह मानता है कि ट्रांज़िशन की संभावना पर, सिर्फ़ मौजूदा टचपॉइंट का असर पड़ता है. इसके बाद, ग्राफ़ से टचपॉइंट को हटाकर, हर टचपॉइंट के योगदान का हिसाब लगाया जाता है. साथ ही, टचपॉइंट को हटाए जाने के बाद, कन्वर्ज़न की अनुमानित संभावना का पता लगाया जाता है.
निजता से जुड़ी पाबंदियां
टचपॉइंट में, ग्राहक में बदलने वाले 50 या उससे ज़्यादा उपयोगकर्ता और खरीदारी नहीं करने वाले 50 या उससे ज़्यादा उपयोगकर्ता शामिल होने चाहिए, ताकि निजता फ़िल्टर से वे न हटाए जाएं. इसके अलावा, ऐसे बाहरी उपयोगकर्ताओं को भी फ़िल्टर किया जा सकता है जो किसी टचपॉइंट को गलत तरीके से क्रेडिट देते हैं. इसलिए, हो सकता है कि मार्कोव चेन मॉडल के आउटपुट में, इनपुट टचपॉइंट की टेबल में मौजूद कुछ टचपॉइंट मौजूद न हों.मार्कोव चेन मॉडल के हर बार के बाद, निजता से जुड़े मैसेज दिखाए जाते हैं. इन मैसेज में, फ़िल्टर किए गए उपयोगकर्ताओं और टचपॉइंट की जानकारी शामिल होती है.
मार्कोव चेन वैल्यू की कंप्यूटिंग के बारे में खास जानकारी
- टचपॉइंट और क्रेडिट टेबल बनाएं:
touchpoint_temp_table
.user_credit_temp_table
.
- ऊपर दी गई अस्थायी टेबल को आर्ग्युमेंट के तौर पर इस्तेमाल करके,
ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS
टेबल की वैल्यू वाले फ़ंक्शन को कॉल करें.
टचपॉइंट और क्रेडिट टेबल बनाना
टचपॉइंट टेबल बनाएं
टचपॉइंट की टेबल में, टचपॉइंट से जुड़े उपयोगकर्ता इवेंट तय किए जाते हैं. उदाहरण के तौर पर दिए गए डेटा में campaign_id
, creative_id
, placement_id
या site_id
के अलावा और भी चीज़ें शामिल हो सकती हैं.
टेबल में ये कॉलम होने चाहिए:
कॉलम का नाम | टाइप |
---|---|
touchpoint |
string आर्बिट्ररी टचपॉइंट का नाम. (शून्य नहीं होना चाहिए या उसमें कॉमा नहीं होने चाहिए.) |
user_id |
string टचपॉइंट पर जाने वाले उपयोगकर्ता का आईडी. (शून्य या शून्य नहीं होना चाहिए.) |
event_time |
int उपयोगकर्ता के टचपॉइंट पर जाने का समय. (शून्य नहीं होना चाहिए.) |
टेबल बनाने के लिए सैंपल कोड:
CREATE TABLE touchpoint_temp_table
AS (
SELECT user_id, event.event_time, CAST(event.site_id AS STRING) AS touchpoint
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE
event.event_type IN ('VIEW')
AND user_id <> '0'
AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
UNION ALL
SELECT
user_id, event.event_time, CAST(event.site_id AS STRING) AS touchpoint
FROM adh.cm_dt_clicks
WHERE
event.event_type IN ('CLICK')
AND user_id <> '0'
AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
);
उपयोगकर्ता की क्रेडिट टेबल बनाना
उपयोगकर्ता की क्रेडिट टेबल वह जगह होती है जहां कन्वर्ज़न इवेंट तय किए जाते हैं. कन्वर्ज़न के बाद होने वाले इवेंट को नॉन-कन्वर्ज़न इवेंट माना जाता है.
टेबल में ये कॉलम होने चाहिए:
कॉलम का नाम | टाइप |
---|---|
user_id |
string टचपॉइंट पर जाने वाले उपयोगकर्ता का आईडी. (शून्य या शून्य नहीं होना चाहिए.) |
event_time |
int वह समय जब योगदान इवेंट हुआ. (शून्य नहीं होना चाहिए.) |
credit |
integer उपयोगकर्ता का दिया गया क्रेडिट. इसके लिए, कोई भी क्रेडिट प्रॉडक्ट का विश्लेषण किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, कन्वर्ज़न वैल्यू, कन्वर्ज़न की संख्या वगैरह. यह 1 से 100 के बीच होना चाहिए. |
टेबल बनाने के लिए सैंपल कोड:
CREATE TABLE user_credit_temp_table AS (
SELECT
user_id,
MAX(event.event_time) AS event_time,
1 AS credit
FROM adh.cm_dt_activities_attributed
WHERE user_id <> '0'
AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND DATE(TIMESTAMP_MICROS(event.event_time)) BETWEEN @start_date AND @end_date
AND event.activity_id IN UNNEST (@activity_ids)
GROUP BY user_id
);
टेबल की वैल्यू वाला फ़ंक्शन
टेबल की वैल्यू वाला फ़ंक्शन ऐसा फ़ंक्शन है जो नतीजे के तौर पर टेबल दिखाता है. इस तरह, किसी सामान्य टेबल की तरह ही, टेबल की वैल्यू वाले फ़ंक्शन से क्वेरी की जा सकती है.
सिंटैक्स
ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS(TABLE touchpoints_tmp_table_name, TABLE credits_tmp_table_name, STRING model_name)
तर्क
नाम | |
---|---|
touchpoints_tmp_table_name |
क्लाइंट के बनाए गए अस्थायी टचपॉइंट की टेबल का नाम. टेबल में स्कीमा होना ज़रूरी है, जिसमें touchpoint , user_id , और event_time कॉलम शामिल हों. |
credits_tmp_table_name |
क्लाइंट के बनाए गए अस्थायी उपयोगकर्ता क्रेडिट टेबल का नाम. टेबल में स्कीमा होना ज़रूरी है, जिसमें user_id , credit , और conversion_time कॉलम शामिल हों. |
model |
string markOV_CHAINS होना चाहिए. |
आउटपुट टेबल
आउटपुट टेबल में यह स्कीमा शामिल होगा:
कॉलम का नाम | टाइप |
---|---|
touchpoint |
string टचपॉइंट का नाम. |
score |
integer इस टचपॉइंट के लिए, मार्कोव चेन स्कोर का हिसाब लगाया. |
टेबल की वैल्यू वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने के लिए सैंपल कोड
SELECT *
FROM ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS(
TABLE tmp.touchpoint_temp_table,
TABLE tmp.user_credit_temp_table,
'MARKOV_CHAINS')