Anda dapat membangun hubungan yang bermakna dengan pelanggan dengan memanfaatkan data pihak pertama menggunakan Pencocokan data yang disediakan pengguna (UPDM) Google. Halaman ini menjawab Pertanyaan Umum (FAQ) terkait rasio kecocokan UPDM.
Bagaimana cara memaksimalkan ukuran daftar dan jangkauan saya?
Ukuran daftar adalah jumlah pengguna sebenarnya yang dapat Anda jangkau. Untuk memaksimalkan ukuran dan jangkauan daftar Anda:
- Upload semua jenis informasi yang tersedia (alamat email, perangkat seluler, nomor telepon, dan alamat fisik). Makin banyak ID sinyal yang Anda tambahkan, makin 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 membantu 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?
Masukkan 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 saya?
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 Anda.
Di mana saya dapat menemukan tingkat kecocokan saya?
Tingkat kecocokan data hanya ditampilkan untuk tugas yang baru dijalankan di antarmuka pengguna di bagian Eksekusi Terbaru. Tingkat kecocokan ini memberikan perkiraan yang mendekati karena Ads Data Hub tidak dapat memberikan nilai yang tepat karena batasan privasi.
Tingkat kecocokan data (pengguna yang dicocokkan dengan seluruh ruang identitas Google) selalu sama dengan atau lebih besar daripada jumlah baris dalam tabel pencocokan Ads Data Hub (pengguna dalam data pihak pertama yang diketahui Google dan dijangkau oleh kampanye pelanggan). Jumlah ini dihasilkan dari kueri berikut yang dibagi dengan jumlah entri unik dalam data pihak pertama pelanggan:
SELECT COUNT(*)
FROM *_updm
GROUP BY 1
Mengapa rasio kecocokan saya rendah?
Tingkat kecocokan adalah persentase kecocokan daftar yang Anda upload dengan pengguna Google, sehingga Anda dapat melihat berapa banyak daftar Anda yang dapat digunakan. Jangan khawatir jika Anda tidak mendapatkan tingkat kecocokan 100% karena wajar saja jika ada informasi pelanggan yang tidak cocok.
Anda dapat menggunakan rasio kecocokan untuk:
- Tetapkan tolok ukur untuk membantu mendiagnosis apakah Anda memiliki masalah pemformatan data.
- Melihat persentase kecocokan antara data pihak pertama dan Google.
Mengapa tingkat kecocokan saya lebih tinggi untuk UPDM dibandingkan dengan Customer Match?
UPDM mencocokkan pengguna berdasarkan salah satu ID sinyal, sementara Customer Match juga mempertimbangkan data tayangan iklan saat memfilter untuk mencocokkan pengguna.
Bagaimana cara menghindari kesalahan dan konflik ID?
Untuk mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan dan konflik ID:
- Menjalankan hanya satu koneksi yang cocok dalam satu waktu per akun
- Gunakan sumber data yang berada di wilayah yang sama dengan akun Ads Data Hub Anda.
Berapa TTL untuk data tersebut?
Time to Live (TTL) selama 60 hari berarti bahwa saat pelanggan mengupload data kecocokan, data tersebut akan disimpan dalam tabel kecocokan selama 60 hari. Setelah 60 hari, entri akan dihapus dari tabel kecocokan hingga diupload ulang. Hal ini mirip dengan masa berlaku yang diterapkan pada upload pencocokan cookie untuk tujuan privasi dan kepatuhan hukum.
Bagaimana data diproses untuk wilayah?
UPDM mengekspor data Customer Match ke empat wilayah yang berbeda (Uni Eropa, Amerika Serikat, Asia, dan Australia). Layanan ini mengekspor set data lengkap (yaitu data untuk semua ID Gaia Google terlepas dari region) ke masing-masing dari empat region. Oleh karena itu, kode ini cocok dengan data untuk semua wilayah, apa pun wilayah pelanggan.
Akibatnya, data hanya difilter jika Ads Data Hub melakukan pemfilteran menurut wilayah karena UPDM sendiri tidak melakukan jenis pemfilteran ini.
Mengapa tabel kecocokan kosong saat saya membuat kueri?
Pastikan Anda menganalisis data Properti yang Dimiliki dan Dioperasikan (O&O) Google untuk UPDM dan bahwa 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 dicocokkan di Ads Data Hub untuk UPDM mencakup pengguna yang dikenal oleh Google yang aktif dalam 180 hari terakhir, yang dijangkau oleh kampanye, dan yang diupload dalam set data pihak pertama.
Bagaimana struktur akun saya?
Agensi harus menambahkan akun turunan unik untuk setiap pengiklan ke akun Ads Data Hub mereka guna menggunakan UPDM dan data pihak pertama. Hal ini memastikan setiap pengiklan menyimpan datanya di akun turunan yang unik dalam akun agensi utama. Akun lama yang tidak memisahkan data pengiklan ke dalam akun turunan yang unik harus membuat akun turunan baru untuk setiap pengiklan dan menunggu 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 rasio kecocokan adalah informasi sensitif. Nilai 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 secara aman antar-platform. Pendekatan ini meningkatkan keamanan dengan menghindari penyimpanan informasi sensitif dan menggunakan token akses sementara untuk tindakan yang diberi otorisasi.
Mengapa penyiapan gagal?
Penyiapan dapat gagal karena berbagai alasan. Salah satu alasan Anda mungkin mengalami error ini 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 Anda guna menyelesaikan penyiapan UPDM. Setelah penyiapan selesai, Anda dapat mengaktifkan kembali DRS. Jika Anda tidak dapat menonaktifkan DRS karena kebijakan organisasi, hubungi tim dukungan kami untuk mendapatkan bantuan.