Análisis de valor de Shapley

El método de valor de Shapley es un algoritmo que asigna crédito a varios canales de publicidad y puntos de contacto según su contribución modelada a la conversión. Con el método de valores de Shapley, puedes modelar la contribución que tiene un canal específico en la conversión.

El Centro de Datos de Anuncios utiliza el "Método de valor de Shapley simplificado", que se explica en detalle en el artículo Métodos de valor de Shapley para el modelado de atribución en Documento sobre publicidad en línea.

Nota: El modelo de valor de Shapley solo se puede usar con los tablas: cm_dt_*, dv360_dt_*.

Restricciones de privacidad

Los filtros de privacidad quitarán los puntos de contacto con menos de 50 usuarios y los usuarios atípicos que contribuyan con una cantidad desproporcionada de crédito a un punto de contacto. Por lo tanto, es posible que al resultado del modelo de valor de Shapley le falten algunos puntos de contacto que se encuentran en la tabla de puntos de contacto de entrada.

Los mensajes de privacidad se muestran después de cada iteración del modelo de valores de Shapley. Estos mensajes incluyen información sobre los usuarios y los puntos de contacto que se filtraron.

Descripción general del cálculo de los valores de valor de Shapley

1. Crea las tablas de puntos de contacto y créditos:
   1. touchpoint_temp_table.
   2. user_credit_temp_table.
2. Llama a la función con valor de tabla ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS usando las tablas temporales anteriores como argumentos.

Crea las tablas de puntos de contacto y créditos

Crea la tabla de puntos de contacto

La tabla de puntos de contacto es donde se definen los eventos de usuarios relacionados con los puntos de contacto. Los datos de ejemplo pueden incluir, entre otros , los siguientes: campaign_id, creative_id, placement_id o site_id.

Nota: Por el momento, el análisis de valor de Shapley está limitado a un máximo de 150 puntos de contacto.

La tabla debe contener las siguientes columnas:

Nombre de la columna	Tipo
touchpoint	string Nombre del punto de contacto arbitrario. (no debe ser NULO ni contener comas).
user_id	string El ID de un usuario que visita el punto de contacto. (no debe ser NULL ni 0).
event_time	int La hora a la que el usuario visitó el punto de contacto. (no debe ser NULL).

Precaución: La consulta fallará si la cantidad total de puntos de contacto distintos es superior a 150 o si no hay user_id en el user_credit_temp_table.

Código de muestra para crear la tabla:

CREATE TABLE touchpoint_temp_table
AS (
  SELECT user_id, event.event_time, CAST(event.site_id AS STRING) AS touchpoint
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE
    event.event_type IN ('VIEW')
    AND user_id <> '0'
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)

  UNION ALL

    SELECT
      user_id, event.event_time, CAST(event.site_id AS STRING) AS touchpoint
    FROM adh.cm_dt_clicks
    WHERE
      event.event_type IN ('CLICK')
      AND user_id <> '0'
      AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
);

Crea la tabla de créditos de usuarios

La tabla de créditos de usuarios es donde se definen los eventos de conversión. Para cada usuario, solo se consideran los eventos con una marca de tiempo anterior a la conversión.

La tabla debe contener las siguientes columnas:

Nombre de la columna	Tipo
user_id	string El ID de un usuario que visita el punto de contacto. (no debe ser NULL ni 0).
event_time	int La hora a la que se produjo el evento de contribución. (no debe ser NULL).
credit	integer El crédito que aportó el usuario. Puede ser cualquier crédito que se desee analizar. Por ejemplo, el valor de conversión, la cantidad de conversiones, etc. Debe estar entre 1 y 100.

Nota: Si un solo usuario tiene varios eventos de conversión, súbelos como lo harías con cualquier otro evento. Asegúrate de que ningún evento use un par duplicado de user_id y event_time.

Código de muestra para crear la tabla:

CREATE TABLE user_credit_temp_table AS (
  SELECT
    user_id,
    MAX(event.event_time) AS event_time,
    1 AS credit
  FROM adh.cm_dt_activities_attributed
  WHERE user_id <> '0'
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND DATE(TIMESTAMP_MICROS(event.event_time)) BETWEEN @start_date AND @end_date
    AND event.activity_id IN UNNEST (@activity_ids)
  GROUP BY user_id
);

La función con valor de tabla

La función con valor de tabla es una que muestra una tabla como resultado. Por lo tanto, puedes consultar la función con valor de tabla como lo harías con una tabla normal.

Sintaxis

ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS(TABLE touchpoints_tmp_table_name, TABLE credits_tmp_table_name, STRING model_name)

Argumentos

Nombre
touchpoints_tmp_table_name	El nombre de la tabla de punto de contacto temporal creada por el cliente. La tabla debe tener un esquema que contenga las columnas de touchpoint, user_id y event_time.
credits_tmp_table_name	El nombre de la tabla de créditos de usuarios temporales creada por el cliente. La tabla debe tener un esquema que contenga las columnas user_id, credit y conversion_time.
model	string Debe ser SHAPLEY_VALUES.

Tabla de resultados

La tabla de resultados contendrá el siguiente esquema:

Nombre de la columna	Tipo
touchpoint	string Nombre del punto de contacto.
score	integer Se calcula la puntuación del valor de Shapley para este punto de contacto.

Código de muestra para usar la función con valor de tabla

SELECT *
FROM ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS(
  TABLE tmp.touchpoint_temp_table,
  TABLE tmp.user_credit_temp_table,
  'SHAPLEY_VALUES')