So khớp giá trị nhận dạng thiết bị có thể đặt lại

Bạn có thể sử dụng giá trị nhận dạng thiết bị có thể đặt lại (RDID) để đo lường và so khớp dữ liệu của bên thứ nhất trong Ads Data Hub. Bằng cách truy vấn dựa trên RDID, bạn có thể giải nén lượt hiển thị và lượt chuyển đổi trong ứng dụng. Bạn cũng có thể sử dụng tập dữ liệu của bên thứ nhất (chẳng hạn như giao dịch trong ứng dụng của khách hàng) để hiểu rõ hơn về mức độ tác động của nội dung nghe nhìn đối với lượt chuyển đổi ứng dụng của bên thứ nhất.

Kỹ thuật phân tích RDID là phương pháp lý tưởng cho những nhà quảng cáo có dữ liệu của bên thứ nhất chủ yếu đến từ các ứng dụng di động (chẳng hạn như dịch vụ đi chung xe hoặc công ty trò chơi di động) hoặc phân phối số lượt hiển thị lớn bằng ứng dụng di động (chẳng hạn như lần phơi sáng YouTube trên thiết bị di động) và cần làm phong phú dữ liệu hiển thị bằng cách kết hợp dữ liệu của bên thứ nhất nơi thu thập RDID. Dữ liệu RDID cũng bao gồm Giá trị nhận dạng cho quảng cáo (IFA) cho TV thông minh (CTV). Giá trị nhận dạng đó cho phép nhà quảng cáo phân tích hành vi của người dùng và hiệu suất chiến dịch trên các thiết bị TV thông minh. Ngoài ra, tính năng so khớp RDID yêu cầu bạn thiết lập một lượng thông tin không đáng kể để bắt đầu.

Dưới đây là một vài trong số nhiều trường hợp sử dụng mà việc so khớp RDID cho 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 việc hiển thị quảng cáo đối với hành động của người dùng trong ứng dụng của bạn.
  • Đo lường hiệu suất trên YouTube: Vì phần lớn lưu lượng truy cập trên YouTube diễn ra trong ứng dụng, nên các phép liên kết RDID rất hữu ích trong việc đánh giá tác động của các chiến dịch YouTube đối với hiệu suất của ứng dụng.
  • Phân tích hành vi của người dùng trên các kênh TV thông minh và thiết bị di động: Bằng cách kết hợp IFA của CTV (TV kết nối Internet) vào dữ liệu 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 thông minh.
  • Đo lường mức độ tác động của chiến dịch xây dựng thương hiệu đối với lượt chuyển đổi trong ứng dụng và LTV: Kết hợp dữ liệu LTV trong hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) để đo lường mức độ gia tăng giá trị vòng đời và lượt chuyển đổi trong ứng dụng của các chiến dịch xây dựng thương hiệu.

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 của người dùng đã cấp quyền theo khung Minh bạch về việc theo dõi ứng dụng của Apple.
  • Dữ liệu Gmail không có trong bảng RDID.

Để đảm bảo bạn 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 với Google theo Chính sách về sự đồng ý của người dùng ở Liên minh Châu Âu và chính sách của Ads Data Hub. Yêu cầu này áp dụng cho từng tài khoản Trung tâm dữ liệu quảng cáo và phải được cập nhật mỗi khi bạn tải dữ liệu mới của bên thứ nhất lên. Bất kỳ người dùng nào cũng có thể đưa ra xác nhận này thay mặt cho toàn bộ tài khoản.

Xin lưu ý rằng các quy tắc truy vấn dịch vụ của Google áp dụng cho truy vấn phân tích cũng áp dụng cho các truy vấn RDID. Ví dụ: bạn không thể chạy các truy vấn trên nhiều dịch vụ cho người dùng ở EEA khi tạo bảng so khớp.

Để tìm hiểu cách xác nhận sự đồng ý trong Ads Data Hub, hãy xem bài viết Các yêu cầu về sự đồng ý đối với Khu vực kinh tế Châu Âu.

Cách hoạt động của tính năng so khớp RDID

Ads Data Hub tạo bảng RDID, trong đó có 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 băm MD5 của RDID. Vì device_id_md5 được băm, nên bạn cần băm RDID trong tập dữ liệu của bên thứ nhất bằng cách sử dụng phép biến đổi dưới đây:

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

  1. Tải tập dữ liệu của bên thứ nhất có chứa RDID lên tập dữ liệu BigQuery mà tài khoản Ads Data Hub của bạn có quyền đọc.
  2. Viết và chạy một truy vấn kết hợp device_id_md5 với phiên bản RDID được băm bằng MD5 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 với danh sách các chiến dịch trên YouTube để đo lường LTV trung bình của người dùng và số 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, giúp bạn xác định doanh thu từ lượt chuyển đổi, được 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 (TV kết nối Internet)

IFA của CTV hiện có ở 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 đây để chỉ bao gồm lưu lượng truy cập CTV:

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