Las variables personalizadas de Floodlight son parámetros de URL vinculados a las conversiones de Floodlight, que se administran a través de las propiedades de Google Marketing Platform. Te permiten captar información adicional, además de la que puedes recopilar con los parámetros estándar. Si bien los anunciantes pasan una amplia variedad de información mediante variables personalizadas de Floodlight, solo los datos que se pueden usar para establecer coincidencias son relevantes en el Centro de Datos de Anuncios, como los IDs de usuario, las cookies externas o los IDs de pedido.
Es importante destacar que las variables personalizadas de Floodlight se activan cuando un usuario genera una conversión. Por lo tanto, la coincidencia de variables personalizadas de Floodlight solo es útil para responder preguntas publicitarias o crear públicos en los que se generaron conversiones. Estos son algunos ejemplos de casos de uso:
- “¿Mi campaña reciente generó crecimiento en los productos adecuados en los que quería enfocarme?”
- "¿Cuáles fueron los ingresos incrementales de una campaña que publiqué?"
- “Quiero crear un público de usuarios valiosos”.
- “Quiero crear un público de usuarios que hayan interactuado de manera significativa con mis servicios”.
Más información sobre las variables personalizadas de Floodlight
Accede a las variables personalizadas de Floodlight en el Centro de Datos de Anuncios
Las variables personalizadas de Floodlight se agregan y almacenan como una cadena en el campo event.other_data
de la tabla adh.cm_dt_activities_attributed
. Deberás usar la siguiente expresión regular a fin de separar las variables individuales y reemplazar u1
por la variable que usarás para la coincidencia:
REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS u1_val
Ejemplos
Inversión y alcance
Esta búsqueda mide el alcance y la inversión total asociados con una campaña determinada.
crm_data
usa el siguiente esquema:
Campo | Descripción |
---|---|
order_id | Es un identificador único asociado con un pedido. |
order_val | Es el valor (en forma de número de punto flotante) del pedido. |
order_timestamp | Es la marca de tiempo asociada con la finalización del pedido. |
/* Creates a temporary table containing user IDs and order IDs (extracted u-values)
associated with a given campaign */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, event.campaign_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS order_id
FROM adh.cm_dt_activities_attributed
WHERE event.other_data LIKE "%u1%" AND event.campaign_id = 31459
)
/* Creates a temporary table where each row contains an order ID, the order's value,
and the time the order was placed */
WITH crm_data AS (
SELECT order_id, order_val, order_timestamp
FROM `your_cloud_project.your_dataset.crm_data`
WHERE order_timestamp > FORMAT_TIMESTAMP('%F', TIMESTAMP_MICROS('2020-01-19 03:14:59'), @time_zone)
)
/* Joins both tables on order ID, counts the number of distinct users and sums the
value of all orders */
SELECT DISTINCT(user_id) AS reach, sum(order_val) as order_val
FROM floodlight JOIN crm_data
ON (floodlight.order_id = crm_data.order_id)
Clientes que invierten mucho dinero con compromisos anteriores
Esta búsqueda crea un público de clientes que invirtieron más de USD 1,000 durante agosto de 2020 y anteriormente interactuaron con tus anuncios.
crm_data
usa el siguiente esquema:
Campo | Descripción |
---|---|
your_id | Un identificador único asociado con un cliente. |
customer_spend_aug_2020_usd | Es la inversión acumulativa de un cliente determinado (como flotante) durante agosto de 2020. |
/* Creates a temporary table containing IDs you track, alongside IDs Google tracks
for the same user */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS your_id
FROM adh.cm_dt_activities_events
WHERE event.other_data LIKE "%u1%"
)
/* Creates a temporary table containing IDs you track for customers who spent over
$1000 in August 2020 */
WITH crm_data AS (
SELECT your_id
FROM `your_cloud_project.your_dataset.crm_data`
WHERE customer_spend_aug_2020_usd > 1000
)
/* Creates a list (to be used in audience creation) of customers who spent over
$1000 in August 2020 */
SELECT user_id
FROM floodlight
JOIN crm_data ON (floodlight.your_id = crm_data.your_id)
Folletos de larga distancia de élite
Esta búsqueda crea un público de clientes que anteriormente generaron una conversión a partir de un anuncio y, en 2019, volaron más de 160,000 kilómetros o tuvieron el estado de aerolínea "élite" durante 2019.
airline_data
usa el siguiente esquema:
Campo | Descripción |
---|---|
your_id | Un identificador único asociado con un cliente. |
miles_flown_2019 | Las millas totales (como un número entero) que el cliente voló en 2019. |
ye_2019_status | Es el estatus de aerolínea que obtuvo el cliente en 2019. |
/* Creates a temporary table containing IDs you track, alongside IDs Google
tracks for the same user */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS your_id
FROM adh.cm_dt_activities_events
WHERE event.other_data LIKE "%u1%"
)
/* Creates a temporary table containing IDs you track for customers who either
flew over 100,000 miles with your airline in 2019, or earned elite status in
2019 */
WITH airline_data AS (
SELECT your_id
FROM `my_cloud_project.my_dataset.crm_data`
WHERE miles_flown_2019 > 100000 or ye_2019_status = "elite"
)
/* Creates a list (to be used in audience creation) of customers who previously
converted on an ad and either earned elite status, or flew over 100,000 miles
in 2019 */
SELECT user_id
FROM floodlight
JOIN airline_data ON (floodlight.your_id = airline_data.your_id)