Giá trị nhận dạng thiết bị có thể đặt lại (RDID) là các giá trị nhận dạng duy nhất được sử dụng riêng cho các ứng dụng tích hợp sẵn trên thiết bị di động. Việc so khớp RDID yêu cầu rất ít đầu tư vào hoạt động thiết lập, và có thể dùng cho hoạt động đo lường cũng như dữ liệu của bên thứ nhất so khớp trong Ads Data Hub. Bằng cách truy vấn RDID, bạn có thể giải nén trong ứng dụng lượt hiển thị và lượt chuyển đổi. Bạn cũng có thể tham gia vào các tập dữ liệu của bên thứ nhất, chẳng hạn như các giao dịch trong ứng dụng của khách hàng, để hiểu rõ hơn về tác động của nội dung nghe nhìn đối với lượt chuyển đổi ứng dụng của bên thứ nhất.
Phân tích RDID là lựa chọn lý tưởng cho những nhà quảng cáo có dữ liệu của bên thứ nhất chủ yếu đến từ các ứng dụng dành cho thiết bị di động (chẳng hạn như đi chung xe hoặc các công ty trò chơi dành cho thiết bị di động) hoặc cung cấp số lượng lớn hiển thị sử dụng các ứng dụng dành cho thiết bị di động (chẳng hạn như YouTube dành cho thiết bị di động hiển thị quảng cáo) và cần làm phong phú dữ liệu hiển thị bằng cách tham gia bên thứ nhất tập dữ liệu mà RDID được thu thập. Dữ liệu RDID cũng bao gồm dữ liệu Đã kết nối Giá trị nhận dạng truyền hình (CTV) cho quảng cáo (IFA), giúp nhà quảng cáo phân tích dữ liệu người dùng và hiệu suất của chiến dịch trên thiết bị TV thông minh. Ngoài ra, RDID so khớp yêu cầu bạn thiết lập không đáng kể để bắt đầu.
Dưới đây là một số trường hợp sử dụng mà tính năng so khớp RDID được phép:
- Làm phong phú dữ liệu quảng cáo bằng dữ liệu đo từ xa: Bằng cách kết hợp hành vi trong ứng dụng với dữ liệu Ads Data Hub, bạn có thể đánh giá tác động của các lượt hiển thị quảng cáo đối với hành động của người dùng trong ứng dụng của bạn.
- Đo lường hiệu suất trên YouTube: Vì một phần lớn lưu lượng truy cập trên YouTube diễn ra trong ứng dụng, nên các chế độ kết hợp RDID rất hữu ích trong việc đánh giá tác động của các chiến dịch trên YouTube đối với hiệu suất của ứng dụng.
- Phân tích hành vi của người dùng trên các kênh dành cho thiết bị di động và TV kết nối Internet: Bằng cách kết hợp IFA CTV trong phân tích RDID, nhà quảng cáo có thể hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng trên các ứng dụng bên thứ nhất và nền tảng TV có kết nối.
- Đo lường mức độ tác động của các chiến dịch xây dựng thương hiệu đối với lượt chuyển đổi trong ứng dụng và LTV: Kết hợp dữ liệu LTV trong CRM của bạn để đo lường mức độ mà các chiến dịch xây dựng thương hiệu làm tăng lượt chuyển đổi trong ứng dụng và LTV.
Các điểm hạn chế
- Đối với các sự kiện trên iOS, bạn chỉ có thể so khớp dữ liệu bắt nguồn từ các ứng dụng trên iOS 14.5 trở lên từ những người dùng đã cấp quyền theo Khung Minh bạch về việc theo dõi ứng dụng.
- Dữ liệu Gmail không có trong bảng RDID.
Xác nhận sự đồng ý của bên thứ nhất
Để đảm bảo có thể sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất trong Ads Data Hub, bạn phải xác nhận rằng bạn đã nhận được sự đồng ý phù hợp để chia sẻ dữ liệu từ người dùng cuối ở Khu vực kinh tế Châu Âu (EEA) với Google theo Chính sách về sự đồng ý của người dùng ở Liên minh Châu Âu và Quảng cáo Chính sách về trung tâm dữ liệu. Yêu cầu này áp dụng cho từng Dữ liệu quảng cáo Tài khoản trung tâm và phải được cập nhật mỗi khi bạn tải dữ liệu mới của bên thứ nhất lên. Bất kỳ hạng nào một người dùng có thể tạo xác nhận này thay mặt cho toàn bộ tài khoản.
Xin lưu ý rằng các quy tắc truy vấn dịch vụ tương tự của Google áp dụng cho các truy vấn phân tích cũng áp dụng cho các truy vấn RDID. Ví dụ: bạn không thể chạy truy vấn chéo dịch vụ trên người dùng ở EEA khi bạn tạo bảng so khớp.
Để tìm hiểu cách xác nhận sự đồng ý trong Ads Data Hub, hãy xem bài viết Yêu cầu về sự đồng ý cho Khu vực kinh tế Châu Âu.
Cách hoạt động của tính năng so khớp RDID
Ads Data Hub tạo bảng RDID có chứa thêm một cột device_id_md5. Mỗi bảng adh.* chứa cột user_id sẽ có một bảng *_rdid tương ứng. Cột device_id_md5 chứa phiên bản RDID được băm bằng MD5. Vì device_id_md5 được băm, nên bạn sẽ cần băm RDID trong tập dữ liệu của bên thứ nhất bằng cách sử dụng phép biến đổi sau:
UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device id string))))
Sau khi băm RDID, bạn có thể kết hợp mã thiết bị với cột này.
Quy trình truy vấn so khớp RDID
- Tải tập dữ liệu của bên thứ nhất có chứa RDID lên tập dữ liệu BigQuery mà tài khoản Ads Data Hub có quyền đọc.
- Viết và chạy một truy vấn kết hợp
device_id_md5với phiên bản RDID được băm trong tập dữ liệu của bạn.
Mẫu
Định lượng tác động của chiến dịch xây dựng thương hiệu đối với lượt chuyển đổi trong ứng dụng và LTV
Truy vấn này kết hợp dữ liệu CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) với danh sách Chiến dịch YouTube để đo lường hoạt động của người dùng LTV trung bình và số lượng lượt chuyển đổi trong ứng dụng theo chiến dịch:
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)
Đo lường doanh thu theo chiến dịch
Truy vấn này cho biết cách kết hợp dữ liệu giao dịch với các chiến dịch, cho phép bạn định lượng doanh thu từ lượt chuyển đổi, được phân chia theo mã chiến dịch trên 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)
Lọc cho lưu lượng truy cập CTV
IFA CTV hiện đã có trong chế độ xem cm_dt_impression_rdid và dv360_dt_impression_rdid. Khi truy vấn các chế độ xem này, bạn có thể thêm mệnh đề WHERE sau để chỉ bao gồm lưu lượng truy cập CTV:
WHERE event.dv360_device_type IN (3,4,5)