Correspondência do identificador de dispositivo reajustável (RDID)

Os identificadores de dispositivos reajustáveis (RDID) podem ser usados para fins de medição e correspondência de dados originais no Ads Data Hub. Ao consultar os RDIDs, pode explorar as impressões e as conversões na app. Também pode aderir a conjuntos de dados original, como as transações nas apps de clientes, para compreender melhor o impacto dos meios nas conversões de apps originais.

A análise do RDID é ideal para anunciantes cujos dados originais provêm sobretudo de apps para dispositivos móveis (como empresas de partilha de viagens ou de jogos para dispositivos móveis) ou que fornecem um grande número de impressões através de apps para dispositivos móveis (como exposições do YouTube para dispositivos móveis) e, para enriquecer os respetivos dados de impressões, têm de aderir a um conjunto de dados originais onde os RDIDs sejam captados. Os dados de RDID também incluem identificadores de publicidade (IFA) para smart TV (CTV), o que permite aos anunciantes analisar o comportamento dos utilizadores e o desempenho das campanhas em dispositivos smart TV. Além disso, a correspondência do RDID requer uma configuração mínima da sua parte para começar.

Seguem-se alguns dos vários exemplos de utilização da correspondência do RDID:

  • Enriqueça os dados de anúncios com telemetria: ao juntar o comportamento na app com os dados do Ads Data Hub, pode avaliar o impacto das exposições a anúncios em ações do utilizador nas suas apps.
  • Meça o desempenho do YouTube: uma vez que grande parte do tráfego do YouTube ocorre na app, as junções do RDID são úteis para avaliar o impacto das campanhas do YouTube no desempenho da app.
  • Analise o comportamento dos utilizadores em canais de dispositivos móveis e CTV: ao incorporar os IFAs de CTV na análise de RDID, os anunciantes podem ter uma visão mais alargada do comportamento dos utilizadores em plataformas de apps originais e dispositivos smart TV.
  • Quantifique o impacto das campanhas de branding nas conversões na app e no valor do cliente (LTV): junte dados do LTV ao sistema de gestão das relações com clientes (CRM) para medir até que ponto as campanhas de branding aumentam as conversões na app e o LTV.

Limitações

  • Para eventos do iOS, apenas pode fazer corresponder os dados provenientes de apps com o iOS 14.5 ou posterior de utilizadores que tenham concedido autorização ao abrigo da framework App Tracking Transparency da Apple.
  • Os dados do Gmail não estão disponíveis nas tabelas do RDID.

Para garantir que consegue usar os seus dados originais no Ads Data Hub, tem de confirmar que recebeu o consentimento adequado para partilhar dados de utilizadores finais do EEE com a Google em conformidade com a Política de Consentimento de Utilizadores da UE e a política do Ads Data Hub. Este requisito aplica-se a cada conta do Ads Data Hub e tem de ser atualizado sempre que carrega novos dados originais. Qualquer utilizador individual pode dar esta confirmação em nome de toda a conta.

Tenha em atenção que as regras de consulta dos serviços Google aplicáveis a consultas de análise também se aplicam a consultas do RDID. Por exemplo, não pode executar consultas em vários serviços sobre utilizadores no EEE quando cria uma tabela de correspondência.

Para saber como confirmar o consentimento no Ads Data Hub, consulte o documento Requisitos para consentimento no Espaço Económico Europeu.

Como funciona a correspondência do RDID

O Ads Data Hub cria tabelas do RDID, que contêm uma coluna device_id_md5 adicional. Cada tabela adh.* que contenha uma coluna user_id terá uma tabela *_rdid correspondente. A coluna device_id_md5 contém uma versão com hash MD5 do RDID. Uma vez que device_id_md5 tem hash, tem de aplicar hash aos RDID no conjunto de dados original com a transformação abaixo:

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

Depois de aplicar hash ao RDID, pode juntar os IDs de dispositivos a esta coluna.

Fluxo de trabalho da consulta de correspondência do RDID

  1. Carregue um conjunto de dados original que contenha RDIDs para um conjunto de dados do BigQuery ao qual a sua conta do Ads Data Hub tenha acesso de leitura.
  2. Escreva e execute uma consulta que junte device_id_md5 a uma versão com hash MD5 dos RDIDs no seu conjunto de dados.

Amostras

Quantifique o impacto das campanhas de branding nas conversões na app e no LTV

Esta consulta junta os dados de CRM a uma lista de campanhas do YouTube para medir o LTV médio dos utilizadores e o número de conversões na app por campanha:

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)

Meça a receita por campanha

Esta consulta mostra como juntar dados de transações a campanhas, o que lhe permite quantificar a receita das conversões, dividida pelo ID das campanhas do Google Ads:

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)

Filtro para tráfego de CTV

Os IFAs de CTV estão agora disponíveis nas vistas cm_dt_impression_rdid e dv360_dt_impression_rdid. Quando consultar estas vistas a cláusula WHERE seguinte pode ser adicionada de modo a incluir apenas tráfego de CTV:

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