Anda dapat membangun hubungan yang bermakna bersama pelanggan dengan menindaklanjuti data pihak pertama menggunakan Pencocokan data yang disediakan pengguna (UPDM) dari Google. Halaman ini menangani Pertanyaan Umum (FAQ) terkait tingkat kecocokan UPDM.
Bagaimana cara memaksimalkan ukuran dan jangkauan daftar?
Ukuran daftar adalah jumlah pengguna sebenarnya yang dapat Anda jangkau. Untuk memaksimalkan ukuran dan jangkauan daftar:
- Upload semua jenis informasi yang tersedia (alamat email, perangkat seluler, nomor telepon, dan alamat fisik). Semakin banyak pengidentifikasi sinyal yang ditambahkan, semakin besar peluang kecocokan. Anda tidak perlu mencocokkan semua sinyal karena logika OR digunakan dan setiap sinyal diproses secara terpisah.
- Gunakan kembali tabel Customer Match yang sudah di-hash untuk UPDM di koneksi Anda.
- Gunakan tingkat kecocokan sebagai tolok ukur untuk mendiagnosis apakah Anda memiliki masalah pemformatan data.
- Masukkan beberapa ID sinyal untuk pelanggan di baris yang sama dalam file data Anda.
Bagaimana cara menambahkan beberapa ID sinyal untuk pelanggan?
Tempatkan beberapa ID sinyal untuk pelanggan di baris yang sama dalam file data Anda karena tindakan ini akan memberi Anda tingkat kecocokan yang paling akurat di Ads Data Hub. Misalnya, jika Anda memiliki nomor telepon dan alamat email dari pelanggan yang sama, tempatkan keduanya di baris yang sama secara berdampingan (seperti yang ditampilkan di baris 2 dan baris 5).
Seberapa sering saya harus memperbarui daftar?
Sebaiknya perbarui daftar setiap hari untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan performa yang optimal. Cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan menyiapkan jadwal impor saat mengonfigurasi Koneksi.
Di mana saya dapat menemukan tingkat kecocokan?
Tingkat kecocokan data hanya ditampilkan untuk tugas yang baru dijalankan di antarmuka pengguna di bagian Jalankan Terbaru. Tingkat kecocokan ini memberikan estimasi yang mendekati karena Ads Data Hub tidak dapat memberikan nilai pasti karena pembatasan privasi.
Rasio kecocokan data (pengguna yang cocok dengan seluruh ruang Identitas Google) selalu sama dengan atau lebih besar dari jumlah baris dalam tabel pencocokan Ads Data Hub (pengguna di data pihak pertama yang diketahui Google dan dijangkau oleh kampanye pelanggan). Jumlah ini dihasilkan dari kueri berikut dibagi dengan jumlah entri unik dalam data pihak pertama pelanggan:
SELECT COUNT(*)
FROM *_updm
GROUP BY 1
Mengapa saya memiliki rasio kecocokan yang rendah?
Tingkat kecocokan adalah persentase upload yang dapat dihubungkan dengan pengguna Google, sehingga Anda dapat melihat berapa banyak daftar Anda yang dapat digunakan. Jangan khawatir jika Anda tidak mendapatkan tingkat kecocokan 100%. Umumnya, ada informasi pelanggan yang tidak cocok.
Anda dapat menggunakan tingkat kecocokan untuk:
- Tetapkan tolok ukur untuk membantu mendiagnosis apakah Anda memiliki masalah format data.
- Lihat persentase kecocokan antara data pihak pertama dan Google.
Mengapa rasio kecocokan saya untuk UPDM lebih tinggi dibandingkan Customer Match?
UPDM mencocokkan pengguna berdasarkan salah satu ID sinyal, sementara Customer Match juga memperhitungkan data tayangan iklan saat memfilter untuk mencocokkan pengguna.
Bagaimana cara menghindari error dan konflik ID?
Untuk mengurangi kemungkinan error dan konflik ID:
- Hanya jalankan satu koneksi yang cocok pada satu waktu per akun
- Gunakan sumber data yang sama, yaitu region dengan akun Ads Data Hub Anda.
Berapa nilai TTL untuk data tersebut?
Time to Live (TTL) 60 hari berarti saat pelanggan mengupload kumpulan data kecocokan, data tersebut disimpan dalam tabel pencocokan selama 60 hari. Setelah 60 hari, entri dihapus dari tabel pencocokan sampai diupload ulang. Hal ini serupa dengan masa berlaku yang ditetapkan pada upload pencocokan cookie untuk tujuan privasi dan kepatuhan hukum.
Bagaimana cara data diproses untuk wilayah?
UPDM mengekspor data Customer Match ke empat region yang berbeda (EU, AS, Asia, dan Australia). Alat ini mengekspor set data lengkap (yaitu data untuk semua ID Google GAIA terlepas dari wilayah) ke masing-masing dari keempat wilayah. Oleh karena itu, pencocokan ini mencocokkan data untuk semua region, di mana pun region pelanggannya.
Akibatnya, data hanya difilter jika Ads Data Hub memfilter berdasarkan wilayah karena UPDM sendiri tidak melakukan jenis pemfilteran ini.
Mengapa tabel pencocokan kosong saat saya mengkuerinya?
Pastikan Anda menganalisis data yang Dimiliki & Dioperasikan (O&O) Google untuk UPDM dan Anda tidak menggabungkan kampanye yang menggunakan penelusuran. Agar memenuhi syarat untuk UPDM, peristiwa iklan harus ditautkan ke pengguna yang login di data iklan Google. Lihat Kolom yang dapat digabungkan di Ads Data Hub.
Tabel google_ads_impressions, dv360_youtube_impressions, dan
yt_reserve_impressions berisi data login dan logout. Pengguna yang cocok di Ads Data Hub untuk UPDM mencakup pengguna yang diketahui Google yang aktif dalam 180 hari terakhir, yang dijangkau berdasarkan kampanye, dan diupload dalam set data pihak pertama.
Bagaimana seharusnya akun saya disusun?
Agensi harus menambahkan akun turunan unik untuk setiap pengiklan ke akun Ads Data Hub mereka agar dapat menggunakan UPDM dan data pihak pertama. Hal ini memastikan setiap pengiklan menyimpan data mereka di akun turunan unik di bagian akun agensi utama. Akun lama yang tidak memisahkan data pengiklan menjadi akun turunan unik harus membuat akun turunan baru untuk setiap pengiklan dan menunggu hingga data diisi ulang.
Apakah ada dukungan API?
Tidak ada UPDM API publik—penyiapan koneksi dilakukan melalui UI. Namun, menjalankan kueri yang mengandalkan tabel pencocokan UPDM didukung oleh Ads Data Hub API seperti kueri lainnya. Perlu juga dicatat bahwa tingkat kecocokan adalah informasi sensitif. Tarif yang ditampilkan kepada pelanggan di antarmuka pengguna memiliki derau yang diterapkan karena persyaratan privasi.
Bagaimana cara menemukan dan mengelola akun layanan UPDM?
Selama penyiapan UPDM, akun layanan Data Fusion, Data Proc, dan Matching dibuat secara otomatis dan akses diberikan secara otomatis. Setelah penyiapan selesai, Anda dapat menemukan dan mengelola akun layanan di setelan IAM project Google Cloud Anda.
Bagaimana kredensial sumber data ditangani saat dikirimkan melalui UI?
Kredensial untuk menghubungkan sumber data, seperti Snowflake atau MySQL, tidak disimpan secara langsung di Ads Data Hub. Sebagai gantinya, Ads Data Hub menggunakan akun layanan dan OAuth untuk mengakses dan mentransfer data antarplatform dengan aman. Pendekatan ini meningkatkan keamanan dengan menghindari penyimpanan informasi sensitif dan menggunakan token akses sementara untuk tindakan yang diotorisasi.
Mengapa penyiapan gagal?
Penyiapan dapat gagal karena berbagai alasan. Salah satu alasan error ini mungkin muncul adalah jika Domain Restricted Sharing (DRS) diaktifkan di project Google Cloud Anda. Untuk mengatasi masalah ini, Anda dapat menonaktifkan DRS untuk sementara di project Google Cloud guna menyelesaikan penyiapan UPDM. Setelah penyiapan selesai, Anda dapat mengaktifkan kembali DRS. Jika tidak dapat menonaktifkan DRS karena kebijakan organisasi, hubungi tim dukungan kami untuk mendapatkan bantuan.