Shadowley की वैल्यू का विश्लेषण

शॉपली वैल्यू मेथड एक ऐसा एल्गोरिदम है जो कई विज्ञापन चैनलों और टचपॉइंट को क्रेडिट असाइन करता है. ये क्रेडिट, कन्वर्ज़न में उनके अनुमानित योगदान के आधार पर असाइन किए जाते हैं. शेपली वैल्यू के तरीके का इस्तेमाल करके, किसी चैनल के कन्वर्ज़न में होने वाले योगदान का मॉडल बनाया जा सकता है.

Ads Data Hub, "सिंप्लिफ़ाइड शेपली वैल्यू मेथड" का इस्तेमाल करता है. इसके बारे में, ऑनलाइन विज्ञापन दस्तावेज़ में एट्रिब्यूशन मॉडलिंग के लिए शेपली वैल्यू के तरीके में पूरी जानकारी दी गई है.

ध्यान दें: शेपली वैल्यू मॉडल का इस्तेमाल, सिर्फ़ डेटा ट्रांसफ़र पर आधारित टेबल के साथ किया जा सकता है: cm_dt_*, dv360_dt_*.

निजता से जुड़ी पाबंदियां

निजता फ़िल्टर की मदद से, 50 से कम उपयोगकर्ताओं वाले टचपॉइंट को हटा दिया जाएगा. साथ ही, उन बाहरी उपयोगकर्ताओं को भी हटा दिया जाएगा जो किसी टचपॉइंट को रेवेन्यू के बहुत ज़्यादा क्रेडिट देते हैं. इसलिए, शापली वैल्यू मॉडल से मिले आउटपुट में, ऐसा हो सकता है कि इनपुट टचपॉइंट टेबल में मौजूद कुछ टचपॉइंट न हों.

शेपली वैल्यू मॉडल को हर बार दोहराने के बाद, निजता से जुड़े मैसेज दिखाए जाते हैं. इन मैसेज में फ़िल्टर किए गए उपयोगकर्ताओं और टचपॉइंट की जानकारी शामिल होती है.

ऐप्लिकेशन की वैल्यू की वैल्यू की तुलना करने के लिए शेपली की खास जानकारी

1. टचपॉइंट और क्रेडिट टेबल बनाएं:
   1. touchpoint_temp_table.
   2. user_credit_temp_table.
2. ऊपर दी गई अस्थायी टेबल का इस्तेमाल आर्ग्युमेंट के तौर पर, ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS टेबल वैल्यू वाले फ़ंक्शन को कॉल करें.

टचपॉइंट और क्रेडिट टेबल बनाना

टचपॉइंट टेबल बनाना

टचपॉइंट टेबल वह जगह होती है जहां टचपॉइंट से जुड़े उपयोगकर्ता इवेंट तय किए जाते हैं. डेटा के उदाहरण में campaign_id, creative_id, placement_id या site_id के अलावा, और भी चीज़ें शामिल हो सकती हैं.

ध्यान दें: फ़िलहाल, शेपली की वैल्यू का विश्लेषण करने के लिए 150 टचपॉइंट इस्तेमाल किए जा सकते हैं.

टेबल में नीचे दिए गए कॉलम होने चाहिए:

कॉलम का नाम	टाइप
touchpoint	string आर्बिट्ररी टचपॉइंट का नाम. (शून्य नहीं होना चाहिए या इसमें कॉमा नहीं होने चाहिए.)
user_id	string टचपॉइंट पर जाने वाले उपयोगकर्ता का आईडी. (शून्य या 0 नहीं होना चाहिए.)
event_time	int वह समय जब उपयोगकर्ता ने टचपॉइंट को विज़िट किया. (शून्य नहीं होना चाहिए.)

चेतावनी: अगर अलग-अलग टचपॉइंट की कुल संख्या 150 से ज़्यादा है या user_credit_temp_table में user_id मौजूद नहीं है, तो क्वेरी फ़ेल हो जाएगी.

टेबल बनाने के लिए सैंपल कोड:

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)
);

उपयोगकर्ता की क्रेडिट टेबल बनाना

उपयोगकर्ता की क्रेडिट टेबल वह जगह है जहां कन्वर्ज़न इवेंट तय किए जाते हैं. हर उपयोगकर्ता के लिए, सिर्फ़ कन्वर्ज़न से पहले टाइमस्टैंप वाले इवेंट को ही शामिल किया जाता है.

टेबल में नीचे दिए गए कॉलम होने चाहिए:

कॉलम का नाम	टाइप
user_id	string टचपॉइंट पर जाने वाले उपयोगकर्ता का आईडी. (शून्य या 0 नहीं होना चाहिए.)
event_time	int योगदान से जुड़ा इवेंट होने का समय. (शून्य नहीं होना चाहिए.)
credit	integer उपयोगकर्ता से मिला क्रेडिट. यह कोई भी क्रेडिट हो सकता है, जिसका विश्लेषण करना चाहें. उदाहरण के लिए, कन्वर्ज़न वैल्यू, कन्वर्ज़न की संख्या वगैरह. यह संख्या 1 से 100 के बीच होनी चाहिए.

ध्यान दें: अगर किसी उपयोगकर्ता के पास एक से ज़्यादा कन्वर्ज़न इवेंट हैं, तो उन्हें किसी दूसरे इवेंट की तरह ही अपलोड करें. पक्का करें कि किसी भी इवेंट में, user_id और event_time के डुप्लीकेट जोड़े का इस्तेमाल न किया गया हो.

टेबल बनाने के लिए सैंपल कोड:

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
);

टेबल-वैल्यू वाला फ़ंक्शन

टेबल वैल्यू वाला फ़ंक्शन ऐसा फ़ंक्शन है जो नतीजे के तौर पर टेबल दिखाता है. इसलिए, टेबल वैल्यू वाले फ़ंक्शन से क्वेरी की जा सकती है, जैसे कि किसी सामान्य टेबल पर की जाती है.

सिंटैक्स

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

तर्क

नाम
touchpoints_tmp_table_name	क्लाइंट के बनाए गए अस्थायी टचपॉइंट का नाम. टेबल में ऐसा स्कीमा होना ज़रूरी है जिसमें touchpoint, user_id, और event_time कॉलम शामिल हों.
credits_tmp_table_name	क्लाइंट के बनाए गए अस्थायी उपयोगकर्ता के लिए क्रेडिट टेबल का नाम. टेबल में स्कीमा होना ज़रूरी है, जिसमें user_id, credit, और conversion_time कॉलम शामिल हैं.
model	string SHAPLEY_Values होने चाहिए.

आउटपुट टेबल

आउटपुट टेबल में यह स्कीमा होगा:

कॉलम का नाम	टाइप
touchpoint	string टचपॉइंट का नाम.
score	integer इस टचपॉइंट के लिए, शेपले के वैल्यू स्कोर का हिसाब लगाया गया.

टेबल वैल्यू वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने के लिए सैंपल कोड

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