LiveRamp RampID マッチング

LiveRamp RampID マッチングを使用すると、自社の広告データと Google の広告データの結合キーとして RampID を利用できるようになります。RampID によるデータ結合は、精度においてもマッチ率においても、従来の Cookie ベースのマッチングよりも優れたパフォーマンスを期待できます。

制限事項

LiveRamp によるマッチングは測定専用で、オーディエンス クエリには使用できません。

また、マッチングの対象にできるのは、以下に該当するユーザーのみです。

  • 広告主様の広告に接触したことがあり、対応する LiveRamp ID を持っている。
  • Google の広告に接触したことがあり、対応する Google ID を持っている。
  • Ads Data Hub で測定しようとしている広告キャンペーンに接触したことがある。

LiveRamp マッチングの仕組み

Ads Data Hub での LiveRamp データのマッチングは、Cookie の使用を前提としたものです。まず Google と LiveRamp が、LiveRamp RampID と Google ID を関連付けるマッチテーブルを構築します。このマッチテーブルが Google と LiveRamp の ID 空間を仲介する役割を担います。

マッチテーブルが完成したら、ハッシュした LiveRamp RampID を Google のキャンペーン データとマッチングすることにより、Ads Data Hub と LiveRamp のデータを結合できます。

セットアップ

実装プロセスの大部分は LiveRamp の管理下にあります。プロセスを開始するには、LiveRamp マッチングに関心があることを Google のアカウント担当者にお伝えください。担当者が広告主様の目標についてご相談のうえ、マッチテーブルのセットアップ要件の満たし方について詳細をご案内します。

前提条件

LiveRamp マッチングのセットアップに入る前に、LiveRamp、Google Cloud、および Ads Data Hub のアクティブなアカウントを持っていることを確認しましょう。また、LiveRamp の File-Based Recognition を有効化しておく必要があります。

マッチテーブルのセットアップ

  1. Ads Data Hub のサービス アカウントに、クエリを書き込む BigQuery プロジェクトに対する「BigQuery データ編集者」（roles/bigquery.dataEditor）権限を付与します。
  2. LiveRamp のサービス アカウントに、BigQuery プロジェクトに対する「BigQuery データ編集者」（roles/bigquery.dataEditor）権限を付与します。
  3. LiveRamp と協力してファイル提供の形態をセットアップし、各プロジェクト、データセット、テーブルに対応するデータフィードを伝えます。

マッチテーブルでのクエリ実行

LiveRamp へのインポートが完了したデータは、クエリで分析することができます。Ads Data Hub スキーマ内で user_id フィールドを含むテーブルは、それぞれ対応する *_match テーブルを持ちます。たとえば adh.google_ads_impressions テーブルに対しては adh.google_ads_impressions_match というマッチテーブルが自動的に生成され、後者にはユーザー ID が含まれています。生成されたテーブルには、元のテーブルのデータ行の中から、LiveRamp RampID によるマッチがあったものだけを抽出したサブセットが格納されています。

マッチテーブルには次の列が追加されています。

  • external_cookie: ハッシュした LiveRamp IDL（RampID）をバイト値として保存したもの。

クエリでは、自社データを external_cookie によって *_match テーブルと結合します。クエリ結果は指定した BigQuery プロジェクトに書き出されます。

サンプル

マッチしたユーザーの数をカウントするコードは次のようになります。

SELECT count(1) as matched
FROM adh.cm_dt_impressions_match as adh
INNER JOIN `project_name.dataset_name.table_name_LR_table` as LR
ON LOWER(TO_HEX(adh.external_cookie)) = LR.ADH_Bridge_ID

よくある質問

マッチが発生しないのですが、なぜですか？

クエリを実行してもマッチがまったく返されない場合、次のような理由が考えられます。

  1. *_match テーブルと BigQuery 内のデータセットの間でマッチが存在しない: これが原因かどうか調べるには、各テーブルのエントリ数をそれぞれカウントしてみます。空のテーブルがひとつもない場合は、LiveRamp にご相談ください。
  2. マッチは存在するが、Ads Data Hub のデータ集約要件を満たしていない: BigQuery へエクスポートされたデータは、Ads Data Hub のプライバシー チェックの対象となります。十分な大きさのコホートを持たないデータ行は、BigQuery プロジェクトのアウトプットから除外されます。この場合、Ads Data Hub のサポート窓口にお問い合わせください。
  3. インプレッション量に基づくデフォルトの ID 空間の設定（ログイン中 / ログアウト中）により、マッチが発生していない: Google の担当者にご相談いただければ、ID 空間の設定を切り替えることができます。

BigQuery のデータを Ads Data Hub と結合するにはどうすればいいですか？

次の例のようなクエリで、BigQuery と Ads Data Hub のデータを結合することができます。

SELECT event.campaign_ID,count(*)
FROM adh.cm_dt_impressions_match as a
JOIN `my_project.my_dataset.my_table` as b
ON LOWER(TO_HEX(a.external_cookie)) = b.my_match
WHERE b.filter_field = @filter

1 つの Ads Data Hub アカウントに入力データ用にリンクできる BigQuery プロジェクトは最大で何個ですか？

入力データ用の場合、同じ Ads Data Hub インスタンスに複数の BigQuery プロジェクトを接続することができます。

1 つの Ads Data Hub アカウントに出力データ用にリンクできる BigQuery プロジェクトは最大で何個ですか？

出力データ用の場合、1 つの Ads Data Hub アカウントに 1 つの BigQuery プロジェクトを接続する必要があります。

クエリを実行する際、目的のデータセットやテーブルが Ads Data Hub の UI に表示されないのですが、なぜですか？

書き出し先に指定するデータセットやテーブルは、Ads Data Hub アカウントに出力用としてリンクされている BigQuery プロジェクト内にある必要があります。