Anda dapat membangun hubungan yang bermakna bersama pelanggan dengan menindaklanjuti data pihak pertama menggunakan Pencocokan data yang disediakan pengguna (UPDM) Google. Halaman ini akan menjawab Pertanyaan Umum (FAQ) terkait tingkat kecocokan UPDM.
Bagaimana cara memaksimalkan ukuran dan jangkauan daftar?
Ukuran daftar adalah jumlah pengguna sebenarnya yang dapat Anda jangkau. Untuk memaksimalkan ukuran dan jangkauan daftar:
- Upload semua jenis informasi yang tersedia (alamat email, perangkat seluler, nomor telepon, dan alamat fisik). Semakin banyak ID sinyal yang ditambahkan, peluang kecocokan yang lebih baik. Anda tidak harus mencocokkan semua sinyal sebagai ATAU logika digunakan dan setiap sinyal diproses secara individual.
- Gunakan kembali tabel Customer Match yang sudah di-hash untuk UPDM di koneksi.
- Gunakan tingkat kecocokan sebagai tolok ukur untuk mendiagnosis apakah Anda memiliki data pemformatan.
- Masukkan beberapa ID sinyal untuk pelanggan di baris yang sama dalam data Anda .
Bagaimana cara menambahkan beberapa ID sinyal untuk pelanggan?
Masukkan beberapa ID sinyal untuk pelanggan di baris yang sama dalam file data Anda karena hal ini akan memberi Anda tingkat kecocokan yang paling akurat di Ads Data Hub. Sebagai ketika Anda memiliki nomor telepon dan alamat email dari pelanggan, letakkan di baris yang sama berdampingan (seperti yang ditunjukkan pada baris 2 dan baris 5).
Seberapa sering saya harus memperbarui daftar?
Disarankan agar Anda memperbarui daftar setiap hari untuk hasil yang lebih baik dan performa yang optimal. Cara terbaik untuk mencapai hal ini adalah dengan menyiapkan impor sesuai jadwal saat mengonfigurasi Koneksi.
Di mana saya dapat menemukan tingkat kecocokan?
Tingkat kecocokan data hanya ditampilkan untuk tugas yang baru dijalankan di antarmuka pengguna di bagian Recent Runs. Tingkat kecocokan ini memberikan perkiraan yang mendekati Ads Data Hub tidak dapat memberikan nilai pasti karena pembatasan privasi.
Tingkat kecocokan data (pengguna yang cocok dengan seluruh Identitas Google spasi) selalu sama dengan atau lebih besar dari jumlah baris dalam Tabel pencocokan Ads Data Hub (pengguna dalam data pihak pertama yang diketahui Google dan dijangkau oleh kampanye pelanggan). Angka ini dihasilkan dari dibagi dengan jumlah entri unik dalam data pihak pertama pelanggan:
SELECT COUNT(*)
FROM *_updm
GROUP BY 1
Mengapa saya memiliki rasio kecocokan yang rendah?
Tingkat kecocokan adalah persentase video yang Anda upload yang dapat terhubung Pengguna Google agar Anda dapat melihat berapa banyak daftar Anda yang dapat digunakan. Jangan khawatir jika Anda tidak mendapatkan tingkat kecocokan 100%—adalah hal yang umum untuk meminta informasi pelanggan yang tidak cocok.
Anda dapat menggunakan tingkat kecocokan untuk:
- Tetapkan tolok ukur untuk membantu mendiagnosis apakah Anda memiliki masalah format data.
- Lihat persentase kecocokan antara data pihak pertama dan Google.
Mengapa rasio kecocokan saya untuk UPDM lebih tinggi dibandingkan Customer Match?
UPDM mencocokkan pengguna berdasarkan ID sinyal saat Customer Match juga memperhitungkan data tayangan iklan saat memfilter untuk mencocokkan pengguna.
Bagaimana cara menghindari error dan konflik ID?
Untuk mengurangi kemungkinan error dan konflik ID:
- Hanya jalankan satu koneksi yang cocok pada satu waktu per akun
- Gunakan sumber data yang sama. region seperti akun Ads Data Hub Anda.
Berapa nilai TTL untuk data tersebut?
Time to Live (TTL) 60 hari berarti saat pelanggan mengupload kecocokan data tersebut disimpan dalam tabel pencocokan selama 60 hari. Setelah 60 hari, entri akan dihapus dari tabel pencocokan sampai diupload ulang. Ini adalah mirip dengan masa berlaku yang diterapkan pada upload pencocokan cookie untuk tujuan privasi dan kepatuhan hukum.
Bagaimana cara data diproses untuk wilayah?
UPDM mengekspor data Customer Match ke empat region yang berbeda (EU, US, Asia, dan Australia). Alat ini mengekspor set data lengkap (yaitu data untuk semua ID GAIA Google terlepas dari region) ke masing-masing dari keempat region. Oleh karena itu, cocok dengan untuk semua region, di mana pun region pelanggannya.
Akibatnya, data hanya difilter jika Ads Data Hub memfilter menurut karena UPDM sendiri tidak melakukan pemfilteran jenis ini.
Mengapa tabel pencocokan kosong saat saya mengkuerinya?
Pastikan Anda menganalisis Milik Google & Data yang dioperasikan (O&O) untuk UPDM dan bahwa Anda tidak bergabung dengan kampanye yang menggunakan penelusuran. Agar memenuhi syarat untuk UPDM, peristiwa iklan harus ditautkan ke pengguna yang login di data iklan Google. Lihat Kolom yang dapat digabungkan di Ads Data Hub.
google_ads_impressions, dv360_youtube_impressions, dan
Tabel yt_reserve_impressions berisi data login dan logout. Cocok
pengguna di Ads Data Hub untuk UPDM mencakup pengguna yang diketahui Google,
aktif dalam 180 hari terakhir, dijangkau oleh kampanye, dan yang diupload dalam
{i>dataset <i}pihak pertama.
Bagaimana seharusnya akun saya disusun?
Agensi harus menambahkan akun turunan unik untuk setiap pengiklan ke akun Ads Data Hub untuk menggunakan UPDM dan data pihak pertama. Hal ini memastikan setiap pengiklan memiliki data mereka yang disimpan dalam akun turunan unik di akun agensi. Akun lama yang tidak memisahkan data pengiklan menjadi akun unik akun turunan harus memiliki akun turunan baru yang dibuat untuk setiap pengiklan dan menunggu untuk mengisi ulang data.
Apakah ada dukungan API?
Tidak ada UPDM API publik—penyiapan koneksi dilakukan melalui UI. Namun, menjalankan kueri yang mengandalkan tabel pencocokan UPDM didukung oleh Ads Data Hub API seperti kueri lainnya. Perlu diperhatikan juga bahwa tingkat kecocokan adalah informasi sensitif. Tarif yang ditampilkan kepada pelanggan di pengguna antarmuka memiliki derau yang diterapkan karena persyaratan privasi.
Bagaimana cara menemukan dan mengelola akun layanan UPDM?
Selama penyiapan UPDM, akun layanan Data Fusion, Data Proc, dan Pencocokan dihasilkan secara otomatis dan akses diberikan secara otomatis. Setelah pengaturan selesai, Anda dapat menemukan dan mengelola akun layanan di setelan IAM Google Cloud Anda proyek.
Bagaimana kredensial sumber data ditangani saat dikirimkan melalui UI?
Kredensial untuk menghubungkan sumber data, seperti Snowflake atau MySQL, tidak disimpan langsung di Ads Data Hub. Sebagai gantinya, Ads Data Hub menggunakan layanan akun dan OAuth untuk mengakses dan mentransfer data dengan aman antarplatform. Pendekatan ini meningkatkan keamanan dengan menghindari penyimpanan informasi sensitif dan menggunakan token akses sementara untuk tindakan yang sah.
Mengapa penyiapan gagal?
Penyiapan dapat gagal karena berbagai alasan. Salah satu alasan Anda mungkin menghadapi ini error adalah jika Domain Restricted Sharing (DRS) diaktifkan di Google Cloud proyek. Untuk mengatasi masalah ini, Anda dapat menonaktifkan DRS di akun Google untuk sementara Project cloud untuk menyelesaikan penyiapan UPDM. Setelah penyiapan selesai, Anda dapat mengaktifkan kembali DRS. Jika Anda tidak dapat menonaktifkan DRS karena kebijakan organisasi, hubungi tim dukungan untuk mendapatkan bantuan.