रीसेट किए जा सकने वाले डिवाइस आइडेंटिफ़ायर (आरडीआईडी), खास तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले यूनीक आइडेंटिफ़ायर हैं के लिए, मोबाइल डिवाइस में पहले से मौजूद ऐप्लिकेशन के लिए उपलब्ध है. RDID मैचिंग के लिए कम से कम ज़रूरत होती है इसे सेटअप करने में कम समय लगता है. साथ ही, इसका इस्तेमाल मेज़रमेंट और पहले पक्ष (ग्राहक) के डेटा के लिए किया जा सकता है मैचिंग की सुविधा चालू करें. RDID से क्वेरी करके, इन-ऐप्लिकेशन आइटम को अनपैक किया जा सकता है इंप्रेशन और कन्वर्ज़न. आपके पास पहले पक्ष के डेटासेट से भी जुड़ने का विकल्प है, जैसे कि ताकि ऑनलाइन प्लैटफ़ॉर्म पर मौजूद मीडिया के असर को बेहतर ढंग से समझा जा सके. पहले पक्ष के ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न.
RDID विश्लेषण, विज्ञापन देने वाले उन लोगों या कंपनियों के लिए सबसे अच्छा होता है जिनका पहले पक्ष (ग्राहक) का डेटा मुख्य रूप से (जैसे कि राइडशेयरिंग या मोबाइल गेम कंपनियों से) या किसी मोबाइल ऐप्लिकेशन (जैसे कि YouTube मोबाइल) का इस्तेमाल करके बड़ी संख्या में इंप्रेशन मिलना और उन्हें पहले पक्ष की मदद से, अपने इंप्रेशन डेटा को बेहतर बनाने की ज़रूरत होती है वह डेटासेट जिसमें RDID कैप्चर किए गए हों. RDID डेटा में, कनेक्ट किया गया डेटा भी शामिल है विज्ञापन के लिए टीवी (सीटीवी) आइडेंटिफ़ायर (आईएफ़ए), विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों को उपयोगकर्ता का विश्लेषण करने में मदद करता है कनेक्टेड टीवी डिवाइसों पर व्यवहार और कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस. इसके अलावा, RDID मैचिंग की सुविधा को शुरू करने के लिए, आपको बहुत कम सेटअप चाहिए होता है.
RDID मैचिंग के कई काम करने के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:
- टेलीमेट्री की मदद से विज्ञापन डेटा को बेहतर बनाएं: Ads Data Hub डेटा से इन-ऐप्लिकेशन व्यवहार में शामिल होकर, अपने ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ता की कार्रवाइयों से विज्ञापन के एक्सपोज़र के असर का आकलन किया जा सकता है.
- YouTube की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करना: YouTube से मिलने वाले ट्रैफ़िक का एक बड़ा हिस्सा ऐप्लिकेशन में होता है. इसलिए, RDID जॉइन की मदद से यह आकलन किया जा सकता है कि ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस पर YouTube कैंपेन का क्या असर पड़ा है.
- मोबाइल और CTV चैनलों पर उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण करना: RDID विश्लेषण में CTV IFA को शामिल करके, विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों को पहले-पक्ष के ऐप्लिकेशन और कनेक्टेड टीवी प्लैटफ़ॉर्म पर, उपयोगकर्ता के व्यवहार को बेहतर तरीके से समझने में मदद मिलती है.
- इन-ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न और लाइफ़टाइम वैल्यू पर ब्रैंडिंग कैंपेन के असर का आकलन करें: अपने सीआरएम में लाइफ़टाइम वैल्यू डेटा को जोड़ें, ताकि यह मेज़र किया जा सके कि ब्रैंडिंग कैंपेन, इन-ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न और लाइफ़टाइम वैल्यू में किस हद तक बढ़ोतरी करते हैं.
सीमाएं
- iOS इवेंट के लिए, सिर्फ़ iOS 14.5 या इसके बाद के वर्शन वाले ऐप्लिकेशन से मिलने वाले डेटा का मिलान किया जा सकता है ऐसे उपयोगकर्ताओं से मिले जिन्होंने Apple की ऐप्लिकेशन ट्रैकिंग का पारदर्शिता फ़्रेमवर्क.
- RDID टेबल में Gmail का डेटा उपलब्ध नहीं होता.
पहले पक्ष की सहमति से जुड़ी सहमति
Ads Data Hub में पहले पक्ष (ग्राहक) के डेटा का इस्तेमाल करने के लिए, आपको ये काम करने होंगे इस बात की पुष्टि करें कि आपने ईईए के असली उपयोगकर्ताओं का डेटा शेयर करने के लिए ज़रूरी सहमति ले ली है ईयू उपयोगकर्ता की सहमति से जुड़ी नीति और विज्ञापनों के मुताबिक Data Hub की नीति. यह ज़रूरी शर्त, Google Ads के हर डेटा पर लागू होती है हब खाता. साथ ही, इसे पहले पक्ष (ग्राहक) का नया डेटा अपलोड करते समय हर बार अपडेट करना ज़रूरी है. कोई भी एक उपयोगकर्ता पूरे खाते की ओर से यह सहमति दे सकता है.
ध्यान दें कि विश्लेषण क्वेरी पर लागू होने वाले Google सेवा क्वेरी के ही नियम RDID क्वेरी पर भी लागू होते हैं. उदाहरण के लिए, आप क्रॉस-सेवा क्वेरी नहीं चला सकते ईईए में रहने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या को दिखाता है.
Ads Data Hub में सहमति स्वीकार करने का तरीका जानने के लिए, सहमति लेने से जुड़ी ज़रूरी शर्तें देखें यूरोपियन इकनॉमिक एरिया के लिए तय किया गया है.
RDID मैचिंग की सुविधा कैसे काम करती है
Ads Data Hub, RDID टेबल बनाता है, जिसमें एक और device_id_md5 कॉलम होता है. user_id कॉलम वाली हर adh.* टेबल में उससे जुड़ी *_rdid टेबल होगी. device_id_md5 कॉलम में, RDID का MD5 हैश किया गया वर्शन मौजूद होता है. device_id_md5 हैश किया गया है. इसलिए, आपको इस ट्रांसफ़ॉर्मेशन का इस्तेमाल करके, अपने पहले पक्ष के डेटासेट में RDID को हैश करना होगा:
UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device id string))))
अपने RDID को हैश करने के बाद, इस कॉलम में अपने डिवाइस आईडी जोड़े जा सकते हैं.
क्वेरी का वर्कफ़्लो से मेल खाने वाला RDID
- RDID वाले पहले पक्ष के डेटासेट को उस BigQuery डेटासेट में अपलोड करें जिसे आपके Ads Data Hub खाते के पास पढ़ने का ऐक्सेस हो.
- अपने डेटासेट में RDID के MD5 हैश किए गए वर्शन के साथ
device_id_md5को जोड़ने वाली क्वेरी लिखें और चलाएं.
सैंपल
इन-ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न और लाइफ़टाइम वैल्यू पर ब्रैंडिंग कैंपेन के असर का आकलन करें
यह क्वेरी CRM (कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट) डेटा को इस सूची के साथ जोड़ती है: YouTube कैंपेन की मदद से, औसत लाइफ़टाइम वैल्यू और कैंपेन के हिसाब से इन-ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न:
WITH crm_data as (
SELECT
UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5, AVG(lifetime_value), SUM(iac)
FROM 'projectname.crm_data' # first party transactions data keyed off device ID
)
SELECT
branding_campaigns.campaign_id, crm_data.iac, crm_data.lifetime_value
FROM
adh.dv360_youtube_conversions_rdid AS branding_campaigns
branding_campaigns LEFT JOIN crm_data
ON branding_campaigns.device_id_md5 = crm_data.device_id_md5
WHERE branding_campaigns.campaign_id IN (list of branding campaigns)
कैंपेन के हिसाब से रेवेन्यू मेज़र करें
इस क्वेरी में, लेन-देन के डेटा को कैंपेन में जोड़ने का तरीका बताया गया है. इससे Google Ads कैंपेन आईडी के हिसाब से कन्वर्ज़न से मिलने वाले रेवेन्यू का हिसाब लगाया जा सकता है:
WITH transactions AS (
SELECT
UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5,
transaction_amount
FROM 'projectname.transactions' # first-party transactions data keyed off device ID
)
SELECT
adh_conversions.campaign_id,
SUM(transaction_amount) # first-party column for transaction amount as revenue
FROM
adh.google_ads_conversions_rdid AS adh_conversions
LEFT JOIN transactions ON (adh_conversions.device_id_md5 = transactions.device_id_md5)
CTV के ट्रैफ़िक के हिसाब से फ़िल्टर करें
CTV IFA अब cm_dt_impression_rdid और dv360_dt_impression_rdid व्यू में उपलब्ध हैं. इन व्यू की क्वेरी करते समय, सिर्फ़ CTV ट्रैफ़िक को शामिल करने के लिए, यहां दिए गए WHERE क्लॉज़ जोड़े जा सकते हैं:
WHERE event.dv360_device_type IN (3,4,5)