Пользовательские переменные Floodlight – это параметры URL, связанные с конверсиями Floodlight, которыми можно управлять через ресурсы Google Платформы для маркетинга. С их помощью вы можете собирать дополнительную информацию, которая не регистрируется в стандартных параметрах. В целом пользовательские переменные Floodlight позволяют получать самые разные данные, но в Ads Data Hub могут быть полезны только те, которые используются для сопоставления, например идентификаторы пользователей, сторонние файлы cookie или идентификаторы заказов.
Поскольку пользовательские переменные Floodlight срабатывают в момент конверсии, их сопоставление позволяет только отвечать на вопросы о рекламе или создавать аудитории из тех, кто совершил конверсию. Вот несколько примеров таких вопросов и аудиторий (неполный список):
- Помогла ли моя последняя кампания продвигать именно те товары, которые было нужно?
- Какой дополнительный доход получен от проведенной кампании?
- Я хочу создать аудиторию ценных пользователей.
- Я хочу создать аудиторию из клиентов, которые совершали важные действия с моими услугами.
Подробнее о пользовательских переменных Floodlight…
Как найти пользовательские переменные Floodlight в Ads Data Hub
Пользовательские переменные Floodlight объединяются и хранятся в виде строки в поле event.other_data таблицы adh.cm_dt_activities_attributed. Чтобы выделить отдельные переменные, используйте приведенное ниже регулярное выражение, заменив u1 на переменную, которую вы будете сопоставлять:
REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS u1_val
Примеры запросов
Охват и расходы
Этот запрос позволяет определить охват и общие расходы для определенной кампании.
Для crm_data используется следующая схема:
| Поле | Описание |
|---|---|
| order_id | Уникальный идентификатор заказа |
| order_val | Ценность заказа (число с плавающей запятой) |
| order_timestamp | Временная метка выполнения заказа |
/* 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)
Клиенты с высоким уровнем расходов, ранее взаимодействовавшие с вашей рекламой
Этот запрос позволяет создать аудиторию из клиентов, которые в августе 2020 года потратили более 1000 долларов США, а перед этим взаимодействовали с вашей рекламой.
Для crm_data используется следующая схема:
| Поле | Описание |
|---|---|
| your_id | Уникальный идентификатор клиента |
| customer_spend_aug_2020_usd | Суммарные расходы клиента (число с плавающей запятой) за август 2020 г. |
/* 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)
Элитные пассажиры рейсов на дальние расстояния
Этот запрос позволяет создать аудиторию из клиентов, которые совершили конверсию после просмотра рекламы и в 2019 году совершили перелеты более чем на 100 000 миль или имели статус элитных пассажиров.
Для airline_data используется следующая схема:
| Поле | Описание |
|---|---|
| your_id | Уникальный идентификатор клиента |
| miles_flown_2019 | Суммарная протяженность всех перелетов за 019 год в милях (целое число) |
| ye_2019_status | Статус пассажира в авиакомпании в 2019 г. |
/* 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)