Сопоставление LiveRamp RampID

Сопоставление LiveRamp RampID позволяет использовать идентификаторы RampID как ключ соединения рекламных данных, принадлежащих вам и Google. Объединение данных с помощью RampID позволяет получить более точные результаты и более высокий коэффициент соответствия, чем обычное сопоставление с использованием файлов cookie.

Ограничения

Сопоставление LiveRamp может использовать только в аналитических целях, для запросов аудиторий оно не подходит.

Пользователи могут быть сопоставлены, если они:

  • взаимодействовали с вашей рекламой и у них есть соответствующий идентификатор LiveRamp;
  • взаимодействовали с рекламой Google и у них есть соответствующий идентификатор Google;
  • ранее взаимодействовали с рекламой из кампании, которую вы хотите проанализировать с помощью Ads Data Hub.

Как работает сопоставление LiveRamp

Сопоставление данных LiveRamp в Ads Data Hub происходит с помощью файлов cookie. Сначала Google и LiveRamp создают таблицу соответствий, в которой связываются идентификаторы LiveRamp RampID и Google. Эта таблица используется, чтобы преобразовывать области идентификаторов Google и LiveRamp.

Когда таблица будет готова, вы сможете объединять данные Ads Data Hub и LiveRamp, сопоставляя хешированные LiveRamp RampID и данные кампаний Google.

Настройка

Реализация по большей части происходит через LiveRamp. Чтобы инициировать процесс, свяжитесь с вашим специалистом по работе с аккаунтом Google и сообщите, что вас интересует сопоставление LiveRamp. Специалист обсудит с вами цели и объяснит, как выполнить требования для настройки таблицы соответствий.

Требования

Чтобы настроить сопоставление LiveRamp, необходимы активные аккаунты LiveRamp, Google Cloud и Ads Data Hub. Также необходимо включить в LiveRamp процесс File-Based Recognition.

Как настроить таблицу соответствий

  1. Назначьте своему сервисному аккаунту Ads Data Hub роль редактора данных BigQuery (roles/bigquery.dataEditor) для проекта BigQuery, в который будут записываться запросы.
  2. Назначьте сервисному аккаунту LiveRamp роль редактора данных BigQuery (roles/bigquery.dataEditor) для вашего проекта BigQuery.
  3. В LiveRamp настройте передачу файлов и укажите, какой фид данных соответствует каждому проекту, набору данных и таблице.

Как отправлять запросы к таблицам соответствий

Когда импорт данных в LiveRamp завершится, вы сможете отправлять к ним запросы. В схеме Ads Data Hub каждой таблице, содержащей поле user_id, сопутствует таблица *_match. Например, для таблицы adh.google_ads_impressions Ads Data Hub создает таблицу соответствий adh.google_ads_impressions_match, содержащую ваши идентификаторы пользователей. Эти таблицы включают поднабор строк, доступных в исходных таблицах, с сопоставленными LiveRamp RampID.

Таблицы соответствий содержат дополнительный столбец:

  • external_cookie – хешированный LiveRamp IDL, сохраненный в байтовом формате.

Ваши запросы должны объединять данные с таблицей *_match по external_cookie. Результаты записываются в указанный вами проект BigQuery.

Пример

Ниже приводится пример кода для подсчета количества сопоставленных пользователей.

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

Часто задаваемые вопросы

Почему я не вижу соответствий?

Если ваш запрос не возвращает соответствия, это может обусловлено следующими причинами:

  1. В таблице *_match нет соответствий с набором данных BigQuery. Чтобы выяснить, в этом ли причина, подсчитайте количество записей в каждой таблице отдельно. Если обе таблицы содержат данные, свяжитесь с сервисом LiveRamp, чтобы решить проблему.
  2. Соответствия найдены, но они не проходят по требованиям Ads Data Hub к агрегированию. Данные, экспортируемые в BigQuery, проходят проверки конфиденциальности в Ads Data Hub. Если строка содержит недостаточно большую когорту, она не появится в результатах проекта BigQuery. В этом случае обратитесь в службу поддержки Ads Data Hub.
  3. Настройки областей идентификации по умолчанию (вошедшие/не вошедшие в систему), основанные на объеме показов, приводят к отсутствия соответствий. Ваш представитель Google может изменить эти настройки.

Как объединять данные BigQuery и Ads Data Hub?

Ниже приводится пример запроса, который позволяет объединить данные BigQuery и Ads Data Hub?

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

Сколько проектов BigQuery можно связать с аккаунтом Ads Data Hub для входных данных?

Для входных данных с одним экземпляром Ads Data Hub можно связать много проектов BigQuery.

Сколько проектов BigQuery можно связать с аккаунтом Ads Data Hub для выходных данных?

Для выходных данных с одним аккаунтом Ads Data Hub можно связать один проект BigQuery.

Что делать, если мой набор данных или таблица не появляются в интерфейсе Ads Data Hub при выполнении запроса?

Проверьте, чтобы набор данных и таблица, в которые нужно записывать результаты, входят в проект BigQuery, связанный с аккаунтом Ads Data Hub для получения результатов.