Sıfırlanabilir cihaz tanımlayıcısı eşleştirme

Ads Data Hub'da ölçüm ve birinci taraf verileriyle eşleştirme yapmak için sıfırlanabilir cihaz tanımlayıcıları (RDID'ler) kullanılabilir. RDID'lere göre sorgu yaparak uygulama içi gösterim ve dönüşüm analizlerinden yararlanabilirsiniz. Medyanın birinci taraf uygulama dönüşümleri üzerindeki etkisini daha iyi anlamak için müşteri uygulaması işlemleri gibi birinci taraf veri kümelerini de birleştirebilirsiniz.

RDID analizi, birinci taraf verileri ağırlıklı olarak mobil uygulamalardan (araç paylaşma veya mobil oyun şirketleri gibi) gelen veya mobil uygulamalar aracılığıyla çok sayıda gösterim sunan (YouTube mobil karşılaşmaları gibi) ve RDID'lerin yakalandığı birinci taraf veri kümesini birleştirerek gösterimlerini zenginleştirmesi gereken reklamverenler için idealdir. RDID verilerinde bağlı TV (CTV) reklam tanımlayıcıları (IFA) da bulunur. Bu sayede, reklamverenlerin bağlı TV cihazlarında kullanıcı davranışını ve kampanya performansını analiz etmesini sağlar. Ayrıca, RDID eşleştirmesini kullanmaya başlamak için önemsenmeyecek boyutta kurulum yapılması gerekir.

RDID eşleştirmenin aşağıdaki olanakları sağladığı birçok kullanım alanından bazılarına göz atın:

  • Telemetri ile reklam verilerini zenginleştirme: Uygulama içi davranışı Ads Data Hub verileriyle birleştirerek reklam karşılaşmalarının uygulamalarınızdaki kullanıcı işlemleri üzerindeki etkisini değerlendirebilirsiniz.
  • YouTube performansını ölçme: YouTube trafiğinin büyük bir kısmı uygulama içinde gerçekleştiğinden RDID birleştirmeleri, YouTube kampanyalarının uygulama performansı üzerindeki etkisini değerlendirme konusunda faydalıdır.
  • Mobil ve CTV kanallarında kullanıcı davranışını analiz etme: Reklamverenler, RDID analizine CTV IFA'larını dahil ederek birinci taraf uygulamaları ve bağlı TV platformlarındaki kullanıcı davranışına daha kapsamlı bir bakış elde edebilir.
  • Marka bilinci oluşturma kampanyalarının uygulama içi dönüşümler ve YBD'ye etkisini somut olarak belirleme: Marka bilinci oluşturma kampanyalarının uygulama içi dönüşümleri ve YBD'yi ne kadar artırdığını ölçmek için CRM'nizdeki YBD verilerini birleştirin.

Sınırlamalar

  • iOS etkinliklerinde, iOS 14.5 ve sonraki sürümlerdeki uygulamalarda yalnızca Apple'ın Uygulama Takibi Şeffaflığı Çerçevesi kapsamında izin veren kullanıcılardan gelen verileri eşleştirebilirsiniz.
  • Gmail verileri RDID tablolarında gösterilmez.

Ads Data Hub'da birinci taraf verilerinizi kullanabilmek için AEA'daki son kullanıcılardan alınan verileri, AB kullanıcı rızası politikası ve Ads Data Hub politikasına uygun şekilde Google ile paylaşmak için gereken izni aldığınızı doğrulamanız gerekir. Bu koşul her Ads Data Hub hesabı için geçerlidir ve yeni birinci taraf verileri yüklediğiniz her seferde güncellenmelidir. Bu onayı, hesabın tamamı adına kullanıcılardan herhangi biri verebilir.

Analiz sorguları için geçerli olan Google hizmeti sorgu kurallarının, RDID sorguları için de geçerli olduğunu unutmayın. Örneğin eşleşme tablosu oluşturduğunuzda, AEA'daki kullanıcılarla ilgili hizmetler arası sorgular yürütemezsiniz.

Ads Data Hub'da izni nasıl onaylayacağınızı öğrenmek için Avrupa Ekonomik Alanı için kullanıcı rızası koşulları sayfasını inceleyin.

RDID eşleştirmenin işleyiş şekli

Ads Data Hub, ek bir device_id_md5 sütunu içeren RDID tabloları oluşturur. user_id sütunu içeren her adh.* tablosunda karşılık gelen bir *_rdid tablosu bulunur. device_id_md5 sütunu, RDID'nin MD5 karma oluşturma işlemi uygulanmış sürümünü içerir. device_id_md5 için karma oluşturma işlemi uygulandığından, aşağıdaki dönüşümü kullanarak birinci taraf veri kümenizdeki RDID'lere karma oluşturma işlemi uygulamanız gerekir:

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

RDID'inize karma oluşturma işlemi uyguladıktan sonra cihaz kimliklerinizi bu sütuna ekleyebilirsiniz.

RDID eşleştirme sorgusu iş akışı

  1. RDID'leri içeren birinci taraf veri kümesini, Ads Data Hub hesabınızın okuma erişiminin olduğu bir BigQuery veri kümesine yükleyin.
  2. device_id_md5 ile veri kümenizdeki RDID'lerin MD5 karma oluşturma işlemi uygulanmış sürümünü birleştiren bir sorgu yazıp çalıştırın.

Örnekler

Marka bilinci oluşturma kampanyalarının uygulama içi dönüşümler ve YBD'ye etkisini somut olarak belirleme

Bu sorgu, CRM verilerini YouTube kampanyalarının listesiyle birleştirerek kampanya bazında kullanıcıların ortalama YBD'sini ve uygulama içi dönüşüm sayısını ölçer:

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)

Kampanya bazında geliri ölçme

Bu sorgu, işlem verilerinin kampanyalarla nasıl birleştirileceğini gösterir ve dönüşümlerden elde edilen gelirin miktarını Google Ads kampanya kimliğine göre bölünmüş şekilde ölçer.

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)

CTV trafiği için filtreleme

CTV IFA'ları artık cm_dt_impression_rdid ve dv360_dt_impression_rdid görünümlerinde kullanılabilir. Bu görünümleri sorgularken, yalnızca CTV trafiğini dahil etmek için aşağıdaki WHERE ifadesi eklenebilir.

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