התאמה של מזהה מכשיר שניתן לאפס

מזהי מכשירים שניתן לאפס (RDID) הם מזהים ייחודיים שמשמשים באופן בלעדי באפליקציות מובנות במכשירים ניידים. התאמה של מזהי מכשירים שניתנים לאיפוס לא דורשת השקעה רבה בהגדרה, ואפשר להשתמש בה למדידה ולהתאמה של נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) ב-Ads Data Hub. אפשר להריץ שאילתות על מזהי RDID כדי לנתח חשיפות והמרות באפליקציה. אפשר גם להצטרף למערכי נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party), כמו עסקאות של לקוחות באפליקציה, כדי להבין טוב יותר את ההשפעה של המדיה על המרות באפליקציה שמבוססות על נתונים מאינטראקציה ישירה.

ניתוח של מזהים שניתנים לאיפוס (RDID) מתאים במיוחד למפרסמים שהנתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) שלהם מגיעים בעיקר מאפליקציות לנייד (כמו חברות של שירותי נסיעות או משחקים לנייד), או שמציגים מספר גדול של חשיפות באמצעות אפליקציות לנייד (כמו חשיפות ב-YouTube בנייד), וצריכים להעשיר את נתוני החשיפות שלהם על ידי צירוף של מערך נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) שבו מתועדים מזהים שניתנים לאיפוס (RDID). נתוני RDID כוללים גם מזהי פרסום (IFA) לטלוויזיות מחוברות (CTV), שמאפשרים למפרסמים לנתח את התנהגות המשתמשים ואת ביצועי הקמפיינים במכשירי טלוויזיה מחוברים. בנוסף, כדי להתחיל להשתמש בהתאמה של מזהי מכשירים לרימרקטינג, צריך לבצע הגדרה מינימלית.

הנה כמה מתוך הרבה תרחישי שימוש שמתאפשרים בזכות התאמה של RDID:

  • העשרת נתוני המודעות בטלמטרייה: על ידי שילוב של נתוני התנהגות באפליקציה עם נתונים מ-Ads Data Hub, אפשר להעריך את ההשפעה של חשיפות למודעות על פעולות המשתמשים באפליקציות.
  • מדידת הביצועים ב-YouTube: מכיוון שחלק גדול מהתנועה ב-YouTube מתרחש בתוך האפליקציה, שילוב של מזהי מכשיר שניתנים לאיפוס (RDID) יכול לעזור להעריך את ההשפעה של קמפיינים ב-YouTube על הביצועים של האפליקציה.
  • ניתוח התנהגות המשתמשים בערוצים לנייד וב-CTV: על ידי שילוב של מזהי פרסום ב-CTV בניתוח של מזהי מכשירים שניתנים לאיפוס (RDID), המפרסמים יכולים לקבל הבנה רחבה יותר של התנהגות המשתמשים באפליקציות מאינטראקציה ישירה (First-Party) ובפלטפורמות של טלוויזיות מחוברות.
  • כימות ההשפעה של קמפיינים לחיזוק המותג על המרות באפליקציה ועל ערך חיי המשתמשים (LTV): אפשר לשלב נתוני LTV במערכת ה-CRM כדי למדוד את מידת ההשפעה של קמפיינים לחיזוק המותג על ההמרות באפליקציה ועל ערך חיי המשתמשים.

מגבלות

  • במקרה של אירועים ב-iOS, אפשר להתאים נתונים שמקורם באפליקציות ב-iOS בגרסה 14.5 ואילך, ממשתמשים שהעניקו הרשאה במסגרת App Tracking Transparency של Apple.
  • נתונים מ-Gmail לא זמינים בטבלאות של מזהי מכשירים שניתנים לאיפוס (RDID).

כדי לוודא שתוכלו להשתמש בנתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) ב-Ads Data Hub, אתם צריכים לאשר שקיבלתם הסכמה מתאימה לשיתוף נתונים ממשתמשי קצה באזור הכלכלי האירופי עם Google בהתאם למדיניות Google בנושא הסכמת משתמשים באיחוד האירופי ולמדיניות של Ads Data Hub. הדרישה הזו חלה על כל חשבון ב-Ads Data Hub, וצריך לעדכן את ההסכמה בכל פעם שמעלים נתונים חדשים מאינטראקציה ישירה. כל משתמש יכול לאשר את ההסכמה הזו בשם כל החשבון.

שימו לב שכללי השאילתות של שירותי Google שחלים על שאילתות ניתוח חלים גם על שאילתות של מזהי מכשירים שניתנים לאיפוס. לדוגמה, אי אפשר להריץ שאילתות בין שירותים על משתמשים באזור הכלכלי האירופי כשיוצרים טבלת התאמה.

במאמר דרישות לקבלת הסכמה באזור הכלכלי האירופי מוסבר איך לציין את הסכמת המשתמשים ב-Ads Data Hub.

איך מתבצעת התאמה של RDID

מערכת Ads Data Hub יוצרת טבלאות של מזהים שניתנים לאיפוס (RDID), שמכילות device_id_md5עמודה נוספת. לכל טבלת adh.* שמכילה עמודה user_id תהיה טבלת *_rdid תואמת. בעמודה device_id_md5 מופיעה גרסה של ה-RDID שעברה גיבוב MD5. מכיוון ש-device_id_md5 מגובב (hashed), תצטרכו לבצע גיבוב למזהי המכשירים שניתנים לאיפוס במערך הנתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) באמצעות הטרנספורמציה הבאה:

UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device id string))))

אחרי שמבצעים גיבוב של ה-RDID, אפשר לצרף את מזהי המכשירים לעמודה הזו.

תהליך העבודה של שאילתת התאמה של RDID

  1. מעלים מערך נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) שמכיל מזהי משתמשים שניתנים לזיהוי (RDID) למערך נתונים ב-BigQuery שלחשבון Ads Data Hub שלכם יש גישת קריאה אליו.
  2. כותבים ומריצים שאילתה שמצטרפת ל-device_id_md5 עם גרסה מוצפנת ב-MD5 של מזהי המכשירים לדיווח (RDID) במערך הנתונים.

דוגמאות

כימות ההשפעה של קמפיינים לחיזוק המותג על המרות באפליקציה ועל ערך חיי הלקוח

השאילתה הזו מצטרפת לנתונים של מערכת CRM (ניהול קשרי לקוחות) עם רשימה של קמפיינים ב-YouTube כדי למדוד את ערך חיי המשתמשים הממוצע ואת מספר ההמרות בתוך האפליקציה לפי קמפיין:

WITH crm_data as (
  SELECT
    UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5, AVG(lifetime_value), SUM(iac)
  FROM 'projectname.crm_data' # first party transactions data keyed off device ID
)

SELECT
  branding_campaigns.campaign_id, crm_data.iac, crm_data.lifetime_value
FROM
  adh.dv360_youtube_conversions_rdid AS branding_campaigns
  branding_campaigns LEFT JOIN crm_data
  ON branding_campaigns.device_id_md5 = crm_data.device_id_md5
WHERE branding_campaigns.campaign_id IN (list of branding campaigns)

מדידת הכנסות לפי קמפיין

השאילתה הזו מראה איך לצרף נתוני עסקאות לקמפיינים, כדי שתוכלו לכמת את ההכנסות מהמרות, לפי מזהה הקמפיין ב-Google Ads:

WITH transactions AS (
  SELECT
    UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5,
    transaction_amount
  FROM 'projectname.transactions' # first-party transactions data keyed off device ID
)

SELECT
  adh_conversions.campaign_id,
  SUM(transaction_amount) # first-party column for transaction amount as revenue
FROM
  adh.google_ads_conversions_rdid AS adh_conversions
  LEFT JOIN transactions ON (adh_conversions.device_id_md5 = transactions.device_id_md5)

סינון של תנועה ב-CTV

אפשר לסנן את תנועת הגולשים ב-CTV בתצוגות שונות של חשיפות. כשמבצעים שאילתה לגבי התצוגות האלה, צריך להוסיף פסקה WHERE כדי לכלול רק תנועה של משתמשים ב-CTV.

צפיות בחשיפות בהעברת נתונים מ-Campaign Manager 360 ומ-Display & Video 360

כדי לסנן את התנועה ב-CTV בתצוגות cm_dt_impression_rdid ו-dv360_dt_impression_rdid, משתמשים בסעיף WHERE הבא:

WHERE event.dv360_device_type IN (3,4,5)

כדי לסנן את התנועה ב-CTV בתצוגות google_ads_impressions_rdid ו-dv360_youtube_impressions_rdid, משתמשים בסעיף WHERE הבא:

WHERE mobile_browser_class IN (5,6,7)