재설정 가능한 기기 식별자 매칭

재설정 가능한 기기 식별자(RDID)는 Ads Data Hub에서 수치를 측정하고 퍼스트 파티 데이터를 매칭하는 데 사용할 수 있습니다. RDID를 대상으로 쿼리하면 인앱 노출 및 전환을 분석할 수 있습니다. 또한 고객 앱 거래와 같은 퍼스트 파티 데이터 세트에 조인하면 미디어가 퍼스트 파티 앱 전환에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다.

주로 모바일 앱을 통해 퍼스트 파티 데이터를 얻는 광고주(예: 차량 공유 또는 모바일 게임 회사) 또는 모바일 앱을 사용하여 많은 노출(예: YouTube 모바일 노출)이 발생하고 RDID가 캡처된 퍼스트 파티 데이터 세트를 조인하여 노출 데이터를 강화해야 하는 광고주에게 RDID 분석이 적합합니다. RDID 데이터에는 커넥티드 TV(CTV) 광고용 식별자가 포함되어 있어, 광고주가 커넥티드 TV 기기에서의 사용자 행동 및 캠페인 실적을 분석할 수 있습니다. 무엇보다 RDID 매칭을 시작하는 데는 설정이 거의 필요하지 않습니다.

다음은 RDID 매칭에서 허용되는 사용 사례입니다.

  • 원격 분석으로 광고 데이터 강화: 인앱 행동을 Ads Data Hub 데이터에 조인하면 광고 노출이 앱 내 사용자 액션에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.
  • YouTube 실적 측정: YouTube 트래픽의 대부분이 앱에서 발생하므로 RDID 조인은 YouTube 캠페인이 앱 실적에 미치는 영향을 평가하는 데 유용합니다.
  • 모바일 및 CTV 채널에서의 사용자 행동 분석: RDID 분석에서 CTV IFA를 통합하면 광고주가 퍼스트 파티 앱과 커넥티드 TV 플랫폼에서의 사용자 행동을 더 광범위하게 파악할 수 있습니다.
  • 브랜딩 캠페인이 인앱 전환 및 LTV에 미치는 영향 수치화: CRM에서 LTV 데이터를 조인하여 브랜딩 캠페인이 인앱 전환 및 LTV 증가에 기여하는 정도를 측정할 수 있습니다.

제한사항

  • iOS 이벤트의 경우 Apple의 앱 추적 투명성 프레임워크에 따라 데이터 수집에 동의한 사용자의 iOS 14.5 이상 앱에서 처음 발생한 데이터만 일치시킬 수 있습니다.
  • Gmail 데이터는 RDID 테이블에서 사용할 수 없습니다.

Ads Data Hub에서 퍼스트 파티 데이터를 사용하려면 EU 사용자 동의 정책 및 Ads Data Hub 정책에 따라 데이터를 Google과 공유하기 위해 적절한 동의를 받았음을 확인해야 합니다. 이 요건은 각 Ads Data Hub 계정에 적용되며, 새로운 퍼스트 파티 데이터를 업로드할 때마다 업데이트해야 합니다. 어느 사용자나 계정 전체를 대신하여 이를 확인할 수 있습니다.

분석 쿼리에 적용되는 것과 동일한 Google 서비스 쿼리 규칙이 RDID 쿼리에도 적용됩니다. 예를 들어 데이터 이동 색인을 만들 때 EEA의 사용자에게 교차 서비스 쿼리를 실행할 수 없습니다.

Ads Data Hub에서 동의를 확인하는 방법은 유럽 경제 지역의 동의 요건을 참고하세요.

RDID 매칭 작동 방식

Ads Data Hub에서 추가 device_id_md5 열이 포함된 RDID 테이블을 작성합니다. user_id 열이 포함된 각 adh.* 테이블마다 그에 해당하는 *_rdid 테이블이 있습니다. device_id_md5 열에는 RDID의 MD5 해싱 버전이 포함됩니다. device_id_md5가 해싱되므로 퍼스트 파티 데이터 세트의 RDID를 아래 변환을 사용하여 해싱해야 합니다.

UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device id string))))

RDID를 해싱한 후 기기 ID를 이 열에 조인할 수 있습니다.

RDID 매칭 쿼리 워크플로

  1. Ads Data Hub 계정이 읽기 액세스 권한을 가지고 있는 BigQuery 데이터 세트에 RDID가 포함된 퍼스트 파티 데이터 세트를 업로드합니다.
  2. 데이터 세트에 있는 RDID의 MD5 해싱 버전과 device_id_md5를 조인하는 쿼리를 작성하고 실행합니다.

샘플

브랜딩 캠페인이 인앱 전환 및 LTV에 미치는 영향 수치화

이 쿼리는 CRM 데이터를 YouTube 캠페인 목록과 조인하여 사용자의 평균 LTV와 캠페인별 인앱 전환수를 측정합니다.

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)

캠페인별 수익 측정

이 쿼리는 거래 데이터를 캠페인에 조인하여 전환에서 발생한 수익을 Google Ads 캠페인 ID별로 분류하여 수치화하는 방법을 보여줍니다.

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 트래픽 필터링

CTV IFA는 이제 cm_dt_impression_rdid 및 dv360_dt_impression_rdid 뷰에서 사용할 수 있습니다. 이러한 뷰를 쿼리할 때 CTV 트래픽만 포함하기 위해 다음 WHERE 절을 추가할 수 있습니다.

WHERE event.dv360_device_type IN (3,4,5)