खास जानकारी
नीचे दिए गए निर्देशों में, एपीआई का इस्तेमाल करके विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों के मान्य ट्रैफ़िक और अमान्य ट्रैफ़िक, दोनों के लिए क्वेरी करने के उदाहरण दिए गए हैं. ये मेट्रिक, Google Ads, Display &Video 360 के ज़रिए खरीदी गई इन्वेंट्री तक सीमित हैं Video 360 और YouTube Reserve.
ध्यान दें कि MRC से मान्यता वाले TrueView व्यू व्यू मेट्रिक के लिए ADH API का इस्तेमाल करना ज़रूरी है, क्योंकि इसमें टेंप्लेट वाली कोई क्वेरी नहीं होती. इसके अलावा, TrueView व्यू व्यू मेट्रिक और विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक, दोनों अलग-अलग हैं.
खरीदारी का वह प्लैटफ़ॉर्म चुनें जिसके लिए आपको विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक से क्वेरी करनी है:
यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक के लिए क्वेरी करना
टेंप्लेट वाले विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की क्वेरी, MRC से मान्यता पा चुकी मेट्रिक उपलब्ध कराती है.
MRC की मान्यता बाइनरी है. आपके नतीजों को मान्यता दी जा सकती है या नहीं. यह आपके पूरे नतीजों की टेबल पर लागू होता है. BigQuery में, लेबल adh-mrc-accredited को MRC से मान्यता पा चुके सभी नतीजों पर लागू किया जाता है. आपकी मेट्रिक को MRC से मान्यता मिल सके, इसके लिए आपको टेंप्लेट के ज़रिए क्वेरी चलानी होगी.
MRC से मान्यता पा चुकी क्वेरी को टेंप्लेट की मदद से चलाने के लिए:
- क्वेरी बनाने के तरीके से जुड़े निर्देशों का पालन करें. साथ ही, यह पक्का करें कि आपने खरीदारी के दरवाज़े के तौर पर YouTube Reserve और क्वेरी टेंप्लेट के तौर पर वीडियो विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़े को चुना हो.
- टेंप्लेट का इस्तेमाल करें के बगल में मौजूद, Run बटन पर क्लिक करें.
एपीआई का इस्तेमाल करके, अमान्य ट्रैफ़िक और विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक के लिए क्वेरी करना
अमान्य ट्रैफ़िक और विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक को ADH API से वापस लाया जा सकता है. इसके लिए generateIvtReport और startAnalysis एंडपॉइंट का इस्तेमाल किया जाता है. अमान्य ट्रैफ़िक के लिए, आपकी मेट्रिक को generateIvtReport के ज़रिए फिर से हासिल करना ज़रूरी है, ताकि adh-mrc-accredited लेबल लागू किया जा सके और आपकी मेट्रिक को MRC से मान्यता मिल सके. इसी तरह, नीचे दी गई ग्लोबल क्वेरी का इस्तेमाल, विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक के लिए किया जाना चाहिए. इसके लिए, MRC की मान्यता के लिए ADH API का इस्तेमाल किया जाना चाहिए. इस सेक्शन में, Python क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके, इस एंडपॉइंट को अनुरोध भेजने का तरीका बताया गया है.
एपीआई क्विकस्टार्ट में दिए गए सेटअप और अनुमति/पुष्टि करने से जुड़े निर्देशों का पालन करें.
इन फ़ील्ड को अपने खाते की काम की जानकारी से बदलने के बाद, अपने YouTube Reserve कैंपेन की अमान्य ट्रैफ़िक रिपोर्ट पाने के लिए, नीचे दी गई क्वेरी चलाएं:
- क्लाइंट सीक्रेट फ़ाइल
- ग्राहक आईडी
- Chronicle API (एपीआई) कुंजी
- Order IDs
- समय क्षेत्र
नमूना कोड
अमान्य ट्रैफ़िक
from __future__ import print_function
import json
import os.path
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build
# If modifying these scopes, delete the file `token.json`.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/adsdatahub']
TOKEN_FILE = 'token.json'
creds = None
# The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
# created automatically when the authorization flow completes for the first
# time.
if os.path.exists(TOKEN_FILE):
creds = Credentials.from_authorized_user_file(TOKEN_FILE, SCOPES)
# If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
if not creds or not creds.valid:
if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
creds.refresh(Request())
else:
flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
'YOUR_CLIENT_SECRETS.json', SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)
# Save the credentials for the next run.
with open(TOKEN_FILE, 'w') as token:
token.write(creds.to_json())
service = build('adsdatahub', 'v1', credentials=creds,
developerKey='YOUR_API_KEY',
discoveryServiceUrl='https://adsdatahub.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1&labels=')
body = {
'ads_data_customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID,
'start_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 15
},
'end_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 20
},
'time_zone': 'YOUR_TIMEZONE',
'yt_reserve_dimensions': {
'order_ids': [YOUR_ORDER_IDS],
'metric_type': 'METRIC_TYPE_IMPRESSION'
},
'dest_table': 'YOUR_DESTINATION_TABLE'
}
resp = service.customers().generateIvtReport(name='customers/YOUR_CUSTOMER_ID,
body=body).execute()
print(json.dumps(resp))
विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक
from __future__ import print_function
import json
import os.path
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build
# If modifying these scopes, delete the file `token.json`.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/adsdatahub']
TOKEN_FILE = 'token.json'
creds = None
# The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
# created automatically when the authorization flow completes for the first
# time.
if os.path.exists(TOKEN_FILE):
creds = Credentials.from_authorized_user_file(TOKEN_FILE, SCOPES)
# If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
if not creds or not creds.valid:
if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
creds.refresh(Request())
else:
flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
'YOUR_CLIENT_SECRETS.json', SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)
# Save the credentials for the next run.
with open(TOKEN_FILE, 'w') as token:
token.write(creds.to_json())
service = build('adsdatahub', 'v1', credentials=creds,
developerKey='YOUR_API_KEY',
discoveryServiceUrl='https://adsdatahub.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1&labels=')
name = 'customers/global/analysisQueries/ad88e8562a8f4baa9c8522945fe95522'
body = {
'spec': {
'ads_data_customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID,
'start_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 15
},
'end_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 20
},
'time_zone': 'YOUR_TIMEZONE',
'parameter_values': {
'line_item_ids': {
'array_value': {
'values': [
{
'value': 'YOUR_LINE_ITEM_ID'
},
]
}
}
}
},
'dest_table': 'YOUR_DESTINATION_TABLE',
'customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID
}
resp = service.customers().analysisQueries().start(name=name,body=body).execute()
print(json.dumps(resp))
आसानी से पहचान में आने वाले अमान्य ट्रैफ़िक से विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक का हिसाब लगाएं
इन फ़ॉर्मूला का इस्तेमाल करके, MRC से मान्यता प्राप्त विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक पाएं आसानी से पहचान में आने वाला अमान्य ट्रैफ़िक (जीआईवीटी):
- कुल इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर): कुल इंप्रेशन - सामान्य अमान्य इंप्रेशन
- दिखने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर): दिखने वाले इंप्रेशन + दिखने वाले अमान्य इंप्रेशन - जीआईवीटी के दिखने वाले इंप्रेशन
- मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर): मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन + मेज़र किए जा सकने वाले अमान्य इंप्रेशन - जीआईवीटी से मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन
- मंज़ूर किए गए इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर): मंज़ूर किए गए इंप्रेशन + मंज़ूर किए गए अमान्य इंप्रेशन - जीआईवीटी से मिले इंप्रेशन
- न दिखने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर) : मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर) - दिखने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर)
- मेज़र नहीं किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर): मंज़ूर किए गए इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर) - मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर)
- % मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर): मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर) / मंज़ूर किए गए इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर)
- दिखने वाले इंप्रेशन का प्रतिशत (जीआईवीटी को छोड़कर): दिखने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर) / मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी को छोड़कर)