Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirme

Genel bakış

UPDM (Kullanıcı tarafından sağlanan veri eşleştirme), bir kullanıcı hakkında topladığınız birinci taraf verilerini (web sitelerinizden, uygulamalarınızdan veya fiziksel mağazalarınızdan bilgiler gibi) Google Marketing Platform hariç Google reklam verilerinde aynı kullanıcının oturum açtığı etkinlikle birleştirir. Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirmeye uygun olması için reklam etkinliğinin Google reklam verilerinde oturum açmış bir kullanıcıya bağlanması gerekir.

Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirme, diğer müşteri eşleştirme biçimlerine kıyasla bazı benzersiz avantajlar sağlar Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirme:

  • Sektör değişikliklerine karşı üçüncü taraf verilerine göre daha dayanıklıdır
  • Kullanıcı tarafından sağlanan veri eşleştirme, yalnızca Google'a ait ve Google tarafından işletilen envanterde oturum açan kullanıcılar için kullanılabilir. Bu nedenle, yakında kullanıma sunulacak üçüncü taraf çerezlerinin kullanımdan kaldırılmasından etkilenmez.
  • Daha alakalı müşteri deneyimleri sunabilir, bu da genellikle daha yüksek müşteri etkileşimi sağlar.
  • Daha zengin müşteri analizleri sunar

İşlem özeti

Hesabınızda kullanıcı tarafından sağlanan veri eşleştirmeyi etkinleştirdikten sonra, özelliğin sürekli kullanımı iki aşamadan oluşur:

  1. Ads Data Hub'da birinci taraf veri kullanımı
    • Biçimlendirirsiniz ve birinci taraf verilerinizi BigQuery veri kümenize yüklersiniz. Yönetici projeniz dışında sahip olduğunuz herhangi bir BigQuery veri kümesini kullanabilirsiniz.
    • Bir bağlantı oluşturup içe aktarma programı oluşturarak veri eşleştirme isteği başlatırsınız.
    • Google, projenizle Google'ın sahip olduğu veriler ile Google'ın kullanıcı kimliğini içeren ve kullanıcı tarafından sağlanıp karma haline getirilmiş verileri *_match tabloları arasında oluşturmak ve güncellemek için verileri birleştirir.
  2. Ads Data Hub'da devam eden sorgular, eşleştirilen verilere göre
    • Sorguları Ads Data Hub'da normal sorguları çalıştırdığınız gibi *_match tablolarında da çalıştırırsınız.

Veri kaynağı ve hedef projeler

Bağlantılar için iki farklı Google Cloud projesi kullanmanız gerekir: veri kaynağı projesi ve hedef proje.

  • Veri Kaynağı: Bu proje, tescilli reklam verilerinizi ham biçimde içeriyor.
  • Hedef: Bu, Ads Data Hub'ın yazdığı BigQuery veri kümesidir. Varsayılan olarak bu, yönetici projenizdir. Başka bir Google Cloud projesine geçmek için Hizmet hesaplarını yapılandırma başlıklı makaleye bakın.

Gizlilik kısıtlamaları

Müşteri verilerini toplama

Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirme özelliğini kullanırken birinci taraf verilerini yüklemeniz gerekir. Bu bilgiler; web sitelerinizden, uygulamalarınızdan, fiziksel mağazalarınızdan topladığınız veya bir müşterinin sizinle doğrudan paylaştığı tüm bilgiler olabilir.

Veri boyutu

Kullanıcı tarafından sağlanan veri eşleştirme, son kullanıcıların gizliliğini korumak için verilerinizin boyutuyla ilgili şu gereksinimleri uygular:

  • Kullanıcı listenize en az 1.000 kayıt yüklemeniz gerekir.
  • Eşleşme tablonuzun başarılı şekilde her güncellemesinde, yeni eşleştirilen minimum kullanıcı sayısı bulunmalıdır. Bu davranış, fark kontrollerine benzer.
  • Listeniz, maksimum kayıt sayısını aşmamalıdır. Maksimum veri limiti hakkında bilgi edinmek için Google temsilcinizle iletişime geçin.

Bağlantılar sekmesini etkinleştirme

Başlamadan önce, veri eşleştirme ardışık düzeninizi oluşturacağınız Bağlantılar sekmesini etkinleştirmek için Ads Data Hub hesabınızı yapılandırın. Bu adımları yalnızca bir kez gerçekleştirmeniz yeterlidir.

  1. Google temsilcinizi gönderin:
    1. Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirmek için kullanacağınız Ads Data Hub hesap kimliği.
    2. Hedef projenize erişimi olan süper kullanıcı e-posta adresi.
    3. Hesabın ve süper kullanıcının izin verilenler listesine eklendiğini doğrulamak için Google temsilcinizle görüşün.

  2. Belirtilen Google Cloud projesinde Ads Data Connector API'yi etkinleştirin. Varsayılan olarak bu, yönetici projenizdir. Farklı bir proje kullanmak için aşağıdaki adımları uygulayarak Veri Kaynağı projesi olarak alternatif Google Cloud projesini uygulayın. Bu adımlar, izin verilenler listesindeki süper kullanıcı olarak oturum açıldığında gerçekleştirilmelidir.

    1. Cloud Console API Kitaplığı'na gidin.
    2. Listeden Veri Kaynağı projenizi seçin.
    3. "Ads Data Connector API" ifadesini arayın. Ads Data Connector API arama sonuçlarında görünmüyorsa bu, oturum açmış Google hesabının izin verilenler listesinde bulunan süper kullanıcı olmadığı anlamına gelebilir.
    4. API sayfasında ETKİNLEŞTİR'i tıklayın.
    5. API'nin etkinleştirildiğini Google temsilcinizle görüşün.

  3. Google temsilciniz size Datafusion, Dataproc ve UPDM hizmet hesapları olarak tanımlanan üç e-posta adresi gönderir.

    Ads Data Hub hesabınızda, Birinci taraf verileriniz ve Veri eşleştirme adlı sekmeleri içeren yeni bir Bağlantılar bölümü gösterilir. Her sekmenin kullanım alanları hakkında bilgi edinin.

  4. Hizmet hesaplarına uygun izinleri verin. Farklı hizmet hesaplarının ve gerekli izinlerinin açıklaması için tabloda veri kaynağınızı seçin:

    BigQueryCloud StorageSalesforce
    Datafusion hizmet hesabı
    Amaç Datafusion hizmet hesabı, Ads Data Hub kullanıcı arayüzündeki kaynak alanlarının listesini görüntülemek için kullanılır.
    Biçim service-some-number@gcp-sa-datafusion.iam.gserviceaccount.com
    Gerekli erişim
    BigQuery Data Viewer
    roles/bigquery.dataViewer
    		 Veri Kaynağı ve Hedef projelerdeki belirli veri kümeleri için
    Storage Admin
    roles/storage.admin
    		 Veri Kaynağı projesi veya özel bir depolama paketi için
    Dataproc hizmet hesabı
    Amaç Veri hatlarının arka planda çalıştırılmasından dataproc hizmet hesabı sorumludur.
    Biçim some-number-compute@developer.gserviceaccount.com
    Gerekli erişim
    BigQuery Data Viewer
    roles/bigquery.dataViewer
    		 Veri Kaynağı ve Hedef projelerdeki belirli veri kümeleri için
    BigQuery Data Editor
    roles/bigquery.dataEditor
    		 Hedef projedeki belirli veri kümeleri için
    BigQuery Job User
    roles/bigquery.jobUser
    		 hem Veri Kaynağı hem de Hedef projeler için
    Storage Admin
    roles/storage.admin
    		 Hem Veri Kaynağı hem de Hedef projeler için veya özel bir depolama paketi için
    UPDM hizmet hesabı
    Amaç UPDM hizmet hesabı, eşleşen işi çalıştırmak için kullanılır.
    Biçim service-some-number@gcp-sa-adsdataconnector.iam.gserviceaccount.com
    Gerekli erişim
    BigQuery Data Viewer
    roles/bigquery.dataViewer
    		 Hedef proje için
    BigQuery Job User
    roles/bigquery.jobUser
    		 Hedef proje için
    Datafusion hizmet hesabı
    Amaç Datafusion hizmet hesabı, Ads Data Hub kullanıcı arayüzündeki kaynak alanlarının listesini görüntülemek için kullanılır.
    Biçim service-some-number@gcp-sa-datafusion.iam.gserviceaccount.com
    Gerekli erişim
    Storage Object Viewer
    roles/storage.objectViewer
    		 Veri Kaynağı projesindeki belirli depolama alanı grupları için
    BigQuery Data Viewer
    roles/bigquery.dataViewer
    		 Veri Kaynağı projesi veya özel bir depolama paketi için
    Storage Admin
    roles/storage.admin
    		 Veri Kaynağı projesi veya özel bir depolama paketi için
    Dataproc hizmet hesabı
    Amaç Veri hatlarının arka planda çalıştırılmasından dataproc hizmet hesabı sorumludur.
    Biçim some-number-compute@developer.gserviceaccount.com
    Gerekli erişim
    Storage Admin
    roles/storage.admin
    		 Hem Veri Kaynağı hem de Hedef projeler için veya özel bir depolama paketi için
    BigQuery Job User
    roles/bigquery.jobUser
    		 Hedef proje için
    UPDM hizmet hesabı
    Amaç UPDM hizmet hesabı, eşleşen işi çalıştırmak için kullanılır.
    Biçim service-some-number@gcp-sa-adsdataconnector.iam.gserviceaccount.com
    Gerekli erişim
    BigQuery Data Viewer
    roles/bigquery.dataViewer
    		 Hedef proje için
    BigQuery Job User
    roles/bigquery.jobUser
    		 Hedef proje için

    Çok yakında

Birinci taraf verilerini alma

Giriş için verileri biçimlendir

Doğru şekilde eşleştirilebilmeleri için verileriniz aşağıdaki biçimlendirme şartlarına uygun olmalıdır:

  • Belirtildiğinde, Base16 dizesi olarak kodlanan SHA256 karma oluşturma yöntemini kullanarak yükleme yapmanız gerekir. UPDM Base64'ü desteklese de bu, Google Ads Müşteri Eşleştirme kurallarından farklıdır.
  • Giriş alanları dize olarak biçimlendirilmelidir. BigQuery\S39;s SHA256 karma işlevi ve Base16 kodlama işlevi (TO_HEX) kullanıyorsanız şu dönüşümü kullanın: TO_HEX(SHA256(user_data)).
  • Düz metin
  • Karma oluşturma: Yok
  • Boşlukları kaldır
  • Tüm karakterleri küçük harfle yazın
  • Tüm e-posta adresleri için gmail.com veya hotmail.co.jp gibi bir alan adı ekleyin
  • Aksan işaretlerini kaldırın. Örneğin, è, é, ê veya ë anahtar kelimesini e olarak değiştirin
  • Karma oluşturma: Base16 kodlu SHA256

Geçerli: TO_HEX(SHA256("jeffersonloveshiking@gmail.com"))

Geçersiz: TO_HEX(SHA256("JéffersonLôvesHiking@gmail.com"))
  • Boşlukları kaldır
  • E.164 biçiminde olmalıdır. Örneğin, ABD +14155552671, Birleşik Krallık +442071838750)
  • Ülke kodunu dahil edin (ABD dahil)
  • Ülke kodundan önce "+" & dışında tüm özel karakterleri kaldırın
  • Karma oluşturma: Base16 kodlu SHA256

Geçerli: TO_HEX(SHA256("+18005550101"))

Geçersiz: TO_HEX(SHA256("(800) 555-0101"))
  • Boşlukları kaldır
  • Tüm karakterleri küçük harfle yazın
  • Mrs.
  • Aksan işaretlerini kaldırmayın (örneğin, è, é, ê veya ë)
  • Karma oluşturma: Base16 kodlu SHA256

Geçerli: TO_HEX(SHA256("daní"))

Geçersiz: TO_HEX(SHA256("Daní"))
  • Boşlukları kaldır
  • Tüm karakterleri küçük harfle yazın
  • Jr. gibi tüm ön ekleri kaldırın
  • Aksan işaretlerini kaldırmayın (örneğin, è, é, ê veya ë)
  • Karma oluşturma: Base16 kodlu SHA256

Geçerli: TO_HEX(SHA256("delacruz"))

Geçersiz: TO_HEX(SHA256("de la Cruz, Jr."))
  • Tüm müşteri verileriniz aynı ülkeden olsa bile ülke kodunu ekleyin
  • Ülke verilerine karma oluşturma işlemi uygulamayın
  • ISO 3166-1 alfa-2 ülke kodlarını kullanın
  • Karma oluşturma: Yok

Geçerli: US

Geçersiz: United States of America veya USA
  • Posta kodu verilerine karma oluşturma uygulamayın
  • Hem ABD hem de uluslararası posta kodlarına izin verilir
  • ABD için:
    • 5 basamaklı kodlara izin verilir; örneğin, 94043
    • 5 basamak ve ardından 4 basamaklı uzantılara da izin verilir (örneğin, 94043-1351 veya 940431351).
  • Diğer tüm ülkeler için:
    • Biçimlendirme gerekmez (küçük harf kullanmanıza veya boşluk ve özel karakterleri kaldırmanıza gerek yoktur)
    • Posta kodu uzantısı girmeyin
  • Karma oluşturma: Yok

Karma doğrulama ve veri kodlaması

Verilerinizin doğru biçimlendirildiğinden emin olmak için aşağıdaki karma doğrulama komut dosyalarını kullanabilirsiniz.

JavaScriptPythonGoJavaSQL
Base16Base64
/**
 * @fileoverview Provides the hashing algorithm for User-Provided Data Match, as
 * well as some valid hashes of sample data for testing.
*/

async function hash(token) {
  const formattedToken = token.trim().toLowerCase();
  const hashArrayBuffer = await crypto.subtle.digest(
      'SHA-256', (new TextEncoder()).encode(formattedToken));
  return Array.from(new Uint8Array(hashArrayBuffer))
      .map((b) => b.toString(16).padStart(2, '0'))
      .join('');
}

function main() {
  // Expected hash for test@gmail.com:
  // 87924606b4131a8aceeeae8868531fbb9712aaa07a5d3a756b26ce0f5d6ca674
  hash('test@gmail.com').then(result => console.log(result));

  // Expected hash for +18005551212:
  // 61d9111bed3e6d9cfc1bc3b5cb35a402687c4f1546bee061a2bd444fbdd64c44
  hash('+18005551212').then(result => console.log(result));

  // Expected hash for John:
  // 96d9632f363564cc3032521409cf22a852f2032eec099ed5967c0d000cec607a
  hash('John').then(result => console.log(result));

  // Expected hash for Doe:
  // 799ef92a11af918e3fb741df42934f3b568ed2d93ac1df74f1b8d41a27932a6f
  hash('Doe').then(result => console.log(result));
}

main()
/**
 * @fileoverview Provides the hashing algorithm, as well as some valid hashes of
 * sample data for testing.
*/

async function hash(token) {
  const formattedToken = token.trim().toLowerCase();
  const hashBuffer = await crypto.subtle.digest(
      'SHA-256', (new TextEncoder()).encode(formattedToken));
  const base64Str = btoa(String.fromCharCode(...new Uint8Array(hashBuffer)));
  return base64Str;
}

function main() {
  // Expected hash for test@gmail.com:
  // h5JGBrQTGorO7q6IaFMfu5cSqqB6XTp1aybOD11spnQ=
  hash('test@gmail.com').then(result => console.log(result));

  // Expected hash for +18005551212:
  // YdkRG+0+bZz8G8O1yzWkAmh8TxVGvuBhor1ET73WTEQ=
  hash('+18005551212').then(result => console.log(result));

  // Expected hash for John: ltljLzY1ZMwwMlIUCc8iqFLyAy7sCZ7VlnwNAAzsYHo=
  hash('John').then(result => console.log(result));

  // Expected hash for Doe: eZ75KhGvkY4/t0HfQpNPO1aO0tk6wd908bjUGieTKm8=
  hash('Doe').then(result => console.log(result));
}

main()
Base16Base64
"""Provides the hashing algorithm, as well as some valid hashes of sample data for testing.

Supports: Python 2, Python 3

Sample hashes:

  - Email 'test@gmail.com': 87924606b4131a8aceeeae8868531fbb9712aaa07a5d3a756b26ce0f5d6ca674
  - Phone '+18005551212':   61d9111bed3e6d9cfc1bc3b5cb35a402687c4f1546bee061a2bd444fbdd64c44
  - First name 'John':      96d9632f363564cc3032521409cf22a852f2032eec099ed5967c0d000cec607a
  - Last name 'Doe':        799ef92a11af918e3fb741df42934f3b568ed2d93ac1df74f1b8d41a27932a6f
"""

import base64
import hashlib

def updm_hash(token):
  return hashlib.sha256(token.strip().lower().encode('utf-8')).hexdigest()

def print_updm_hash(token):
  print('Hash: "{}"\t(Token: {})'.format(updm_hash(token), token))

def main():
  print_updm_hash('test@gmail.com')
  print_updm_hash('+18005551212')
  print_updm_hash('John')
  print_updm_hash('Doe')

if __name__ == '__main__':
  main()
"""Provides the hashing algorithm, as well as some valid hashes of sample data for testing.

Supports: Python 2, Python 3

Sample hashes:

  - Email 'test@gmail.com': h5JGBrQTGorO7q6IaFMfu5cSqqB6XTp1aybOD11spnQ=
  - Phone '+18005551212':   YdkRG+0+bZz8G8O1yzWkAmh8TxVGvuBhor1ET73WTEQ=
  - First name 'John':      ltljLzY1ZMwwMlIUCc8iqFLyAy7sCZ7VlnwNAAzsYHo=
  - Last name 'Doe':        eZ75KhGvkY4/t0HfQpNPO1aO0tk6wd908bjUGieTKm8=
"""

import base64
import hashlib

def hash(token):
  return base64.b64encode(
      hashlib.sha256(
          token.strip().lower().encode('utf-8')).digest()).decode('utf-8')

def print_hash(token, expected=None):
  hashed = hash(token)

  if expected is not None and hashed != expected:
    print(
        'ERROR: Incorrect hash for token "{}". Expected "{}", got "{}"'.format(
            token, expected, hashed))
    return

  print('Hash: "{}"\t(Token: {})'.format(hashed, token))

def main():
  print_hash(
      'test@gmail.com', expected='h5JGBrQTGorO7q6IaFMfu5cSqqB6XTp1aybOD11spnQ=')
  print_hash(
      '+18005551212', expected='YdkRG+0+bZz8G8O1yzWkAmh8TxVGvuBhor1ET73WTEQ=')
  print_hash('John', expected='ltljLzY1ZMwwMlIUCc8iqFLyAy7sCZ7VlnwNAAzsYHo=')
  print_hash('Doe', expected='eZ75KhGvkY4/t0HfQpNPO1aO0tk6wd908bjUGieTKm8=')

if __name__ == '__main__':
  main()
Base16Base64
/*
Provides the hashing algorithm, as well as some valid hashes of sample data for testing.

Sample hashes:

  - Email 'test@gmail.com': 87924606b4131a8aceeeae8868531fbb9712aaa07a5d3a756b26ce0f5d6ca674
  - Phone '+18005551212':   61d9111bed3e6d9cfc1bc3b5cb35a402687c4f1546bee061a2bd444fbdd64c44
  - First name 'John':      96d9632f363564cc3032521409cf22a852f2032eec099ed5967c0d000cec607a
  - Last name 'Doe':        799ef92a11af918e3fb741df42934f3b568ed2d93ac1df74f1b8d41a27932a6f
*/
package main

import (
  "crypto/sha256"
  "fmt"
  "strings"
)

// Hash hashes an email, phone, first name, or last name into the correct format.
func Hash(token string) string {
  formatted := strings.TrimSpace(strings.ToLower(token))
  hashed := sha256.Sum256([]byte(formatted))
  encoded := fmt.Sprintf("%x", hashed[:])
  return encoded
}

// PrintHash prints the hash for a token.
func PrintHash(token string) {
  fmt.Printf("Hash: \"%s\"\t(Token: %s)\n", Hash(token), token)

}

func main() {
  PrintHash("test@gmail.com")
  PrintHash("+18005551212")
  PrintHash("John")
  PrintHash("Doe")
}
/*
Provides the hashing algorithm, as well as some valid hashes of sample data for testing.

Sample hashes:

  - Email 'test@gmail.com': h5JGBrQTGorO7q6IaFMfu5cSqqB6XTp1aybOD11spnQ=
  - Phone '+18005551212':   YdkRG+0+bZz8G8O1yzWkAmh8TxVGvuBhor1ET73WTEQ=
  - First name 'John':      ltljLzY1ZMwwMlIUCc8iqFLyAy7sCZ7VlnwNAAzsYHo=
  - Last name 'Doe':        eZ75KhGvkY4/t0HfQpNPO1aO0tk6wd908bjUGieTKm8=
*/
package main

import (
  "crypto/sha256"
  "encoding/base64"
  "fmt"
  "strings"
)

// Hash hashes an email, phone, first name, or last name into the correct format.
func Hash(token string) string {
  formatted := strings.TrimSpace(strings.ToLower(token))
  hashed := sha256.Sum256([]byte(formatted))
  encoded := base64.StdEncoding.EncodeToString(hashed[:])
  return encoded
}

// PrintHash prints the hash for a token.
func PrintHash(token string) {
  fmt.Printf("Hash: \"%s\"\t(Token: %s)\n", Hash(token), token)

}

func main() {
  PrintHash("test@gmail.com")
  PrintHash("+18005551212")
  PrintHash("John")
  PrintHash("Doe")
}
Base16Base64
package updm.hashing;

import static java.nio.charset.StandardCharsets.UTF_8;

import com.google.common.base.Ascii;
import com.google.common.hash.Hashing;

/**
 * Example of the UPDM hashing algorithm using hex-encoded SHA-256.
*
* <p>This uses the Guava Hashing to generate the hash: https://github.com/google/guava
*
* <p>Sample valid hashes:
*
* <ul>
*   <li>Email "test@gmail.com": "87924606b4131a8aceeeae8868531fbb9712aaa07a5d3a756b26ce0f5d6ca674"
*   <li>Phone "+18005551212": "61d9111bed3e6d9cfc1bc3b5cb35a402687c4f1546bee061a2bd444fbdd64c44"
*   <li>First name "John": "96d9632f363564cc3032521409cf22a852f2032eec099ed5967c0d000cec607a"
*   <li>Last name "Doe": "799ef92a11af918e3fb741df42934f3b568ed2d93ac1df74f1b8d41a27932a6f"
* </ul>
*/
public final class HashExample {

  private HashExample() {}

  public static String hash(String token) {
    String formattedToken = Ascii.toLowerCase(token).strip();
    return Hashing.sha256().hashString(formattedToken, UTF_8).toString();
  }

  public static void printHash(String token) {
    System.out.printf("Hash: \"%s\"\t(Token: %s)\n", hash(token), token);
  }

  public static void main(String[] args) {
    printHash("test@gmail.com");
    printHash("+18005551212");
    printHash("John");
    printHash("Doe");
  }
}
package updm.hashing;

import static java.nio.charset.StandardCharsets.UTF_8;

import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.Base64;

/**
* Example of the hashing algorithm.
*
* <p>Sample hashes:
*
* <ul>
*   <li>Email 'test@gmail.com': h5JGBrQTGorO7q6IaFMfu5cSqqB6XTp1aybOD11spnQ=
*   <li>Phone '+18005551212': YdkRG+0+bZz8G8O1yzWkAmh8TxVGvuBhor1ET73WTEQ=
*   <li>First name 'John': ltljLzY1ZMwwMlIUCc8iqFLyAy7sCZ7VlnwNAAzsYHo=
*   <li>Last name 'Doe': eZ75KhGvkY4/t0HfQpNPO1aO0tk6wd908bjUGieTKm8=
* </ul>
*/
public final class HashExample {

private HashExample() {}

public static String hash(String token) {
  String formattedToken = token.toLowerCase().strip();

  byte[] hash;
  try {
    hash = MessageDigest.getInstance("SHA-256").digest(formattedToken.getBytes(UTF_8));
  } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
    throw new IllegalStateException("SHA-256 not supported", e);
  }

  return Base64.getEncoder().encodeToString(hash);
}

public static void printHash(String token) {
  System.out.printf("Hash: \"%s\"\t(Token: %s)\n", hash(token), token);
}

public static void main(String[] args) {
  printHash("test@gmail.com");
  printHash("+18005551212");
  printHash("John");
  printHash("Doe");
}
}
Base16Base64
/*
Provides the hashing algorithm, as well as some valid hashes of sample data for testing.

The following code uses Google Standard SQL and can be run on BigQuery to generate match tables from unhashed data.

Sample hashes:

  - Email 'test@gmail.com': 87924606b4131a8aceeeae8868531fbb9712aaa07a5d3a756b26ce0f5d6ca674
  - Phone '+18005551212':   61d9111bed3e6d9cfc1bc3b5cb35a402687c4f1546bee061a2bd444fbdd64c44
  - First name 'John':      96d9632f363564cc3032521409cf22a852f2032eec099ed5967c0d000cec607a
  - Last name 'Doe':        799ef92a11af918e3fb741df42934f3b568ed2d93ac1df74f1b8d41a27932a6f

The unhashed input table schema is assumed to be:

- Column name: UserID, Type: String
- Column name: Email, Type: String
- Column name: Phone, Type: String
- Column name: FirstName, Type: String
- Column name: LastName, Type: String
- Column name: PostalCode, Type: String
- Column name: CountryCode, Type: String
*/

CREATE TABLE `your_project_name.your_dataset_name.output_hashed_table_name`
AS
SELECT
  UserID,
  TO_HEX(SHA256(LOWER(Email))) AS Email,
  TO_HEX(SHA256(Phone)) AS Phone,
  TO_HEX(SHA256(LOWER(FirstName))) AS FirstName,
  TO_HEX(SHA256(LOWER(LastName))) AS LastName,
  PostalCode,
  CountryCode,
FROM
  `your_project_name.your_dataset_name.input_unhashed_table_name`;
/*
Provides the hashing algorithm, as well as some valid hashes of sample data for testing.

The following code uses Google Standard SQL and can be run on BigQuery to generate match tables from unhashed data.

Sample hashes:

  - Email 'test@gmail.com': h5JGBrQTGorO7q6IaFMfu5cSqqB6XTp1aybOD11spnQ=
  - Phone '+18005551212':   YdkRG+0+bZz8G8O1yzWkAmh8TxVGvuBhor1ET73WTEQ=
  - First name 'John':      ltljLzY1ZMwwMlIUCc8iqFLyAy7sCZ7VlnwNAAzsYHo=
  - Last name 'Doe':        eZ75KhGvkY4/t0HfQpNPO1aO0tk6wd908bjUGieTKm8=

The unhashed input table schema is assumed to be:

- Column name: UserID, Type: String
- Column name: Email, Type: String
- Column name: Phone, Type: String
- Column name: FirstName, Type: String
- Column name: LastName, Type: String
- Column name: PostalCode, Type: String
- Column name: CountryCode, Type: String
*/

CREATE TABLE `your_project_name.your_dataset_name.output_hashed_table_name`
AS
SELECT
  UserID,
  TO_BASE64(SHA256(LOWER(Email))) AS Email,
  TO_BASE64(SHA256(Phone)) AS Phone,
  TO_BASE64(SHA256(LOWER(FirstName))) AS FirstName,
  TO_BASE64(SHA256(LOWER(LastName))) AS LastName,
  PostalCode,
  CountryCode,
FROM
  `your_project_name.your_dataset_name.input_unhashed_table_name`;

Katılma tuşları

Kullanıcı tarafından sağlanan verilerin bazı kombinasyonları diğerlerine göre daha güçlüdür. Kullanıcı tarafından sağlanan farklı veri kombinasyonlarının listesi, göreli güçlerine göre sıralanmıştır:

  1. E-posta, Telefon, Adres (en güçlü)
  2. Telefon, Adres
  3. E-posta, Adres
  4. E-posta, Telefon
  5. Adres
  6. Telefon
  7. E-posta (en zayıf)

Eşleşme tablosu oluşturma

  1. Bağlantılar > Veri eşleştirme > Bağlantı oluştur'u tıklayın.
  2. Bir veri kaynağı seçip Bağlan'ı tıklayın. İstenirse kimlik doğrulaması yapın ve İleri'yi tıklayın.
  3. Veri kaynağınızı yapılandırın, ardından İleri'yi tıklayın:
    BigQueryCloud StorageSalesforce

    İçe aktarılacak BigQuery tablosunu seçin.

    gsutil dosya yolunu girin (ör. gs://my-bucket/folder/) ve dosyanızın biçimlendirmesini seçin.

    Çok yakında

  4. Hedef oluşturup İleri'yi tıklayın:
    1. Veriler için aracı hedef olarak kullanılacak yeni bir BigQuery veri kümesi seçin. Bu adım, verilerinizin doğru şekilde biçimlendirilmiş olmasını sağlar.
  5. İsteğe bağlı: Verilerinizin biçimini değiştirin. Dönüştürme işlemleri arasında işlem karması, küçük/büyük harf biçimlendirmesi ve birleştirme/bölme alanları bulunur.
    1. İşlem > > Dönüştür'ü tıklayın.
    2. Açılan panelde Dönüşüm ekle veya Başka bir dönüşüm ekle'yi tıklayın.
    3. Açılır menüden bir dönüşüm türü seçin ve şartları girin.
    4. Kaydet'i tıklayın.
  6. Kullanacağınız alanları eşlemek için en az bir birleştirme anahtarı seçin, ardından İleri'yi tıklayın.
  7. Bir program belirleyin:
    1. Bağlantınızı adlandırın.
    2. Verilerin önceki adımda seçtiğiniz veri kümesine ne sıklıkta içe aktarılacağını belirleyen bir sıklık belirleyin. Her çalıştırmada hedef tablosundaki verilerin üzerine yazılır.
    3. User-ID çakışmalarının nasıl işlenmesini istediğinizi belirtin. Mevcut eşleşmeyi koruma veya yeni verilerin üzerine yazma arasında seçim yapabilirsiniz.
  8. Son'u tıklayın.

Bağlantı ayrıntılarını görüntüle

Bağlantı ayrıntıları sayfası, belirli bir bağlantının son çalıştırışları ve hataları hakkında bilgi verir. Belirli bir bağlantıyla ilgili ayrıntıları görüntülemek için:

  1. Bağlantılar > Veri eşleştirme'yi tıklayın.
  2. Ayrıntılarını görmek için bağlantının adını tıklayın.
  3. Artık bağlantının ayrıntılarını ve son çalıştırmalarını görebilirsiniz. Bunların her ikisi de iki olası hata türünü gösterir: bağlantı düzeyinde (bağlantı çalıştırılmadı) ve satır düzeyinde hatalar (bir satır içe aktarılmadı).
    1. Başarısız durumu, bağlantının tamamının kullanılamadığını gösterir (ör. hizmet hesabı izin sorunu). Bağlantıyı hangi hataların etkilediğini görmek için hata durumunu tıklayın.
    2. Tamamlandı durumu, bağlantının başarıyla çalıştırıldığını gösterir. Ancak, yine de satır düzeyinde hatalar olabilir. Bu, "Hatalı satırlar" sütununda sıfır dışında bir değerle belirtilir. Hangi kayıtların başarısız olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için değeri tıklayın.

Bağlantıyı düzenleme

Bağlantıları düzenleme henüz desteklenmiyor. Bir bağlantıyı değiştirmek için yenisini oluşturun, ardından eskisini silin.

Ads Data Hub'da veri sorgusu yapma

Eşleşme tablolarını sorgulama

Eşleşme tablolarınız gizlilik kontrollerini karşılayacak kadar veri içerdiğinde, tablolarda sorgular çalıştırmaya hazırsınız demektir. Ads Data Hub şemasında bulunan ve user_id alanı içeren her tabloya bir *_match tablosu eşlik eder. Örneğin Ads Data Hub, adh.google_ads_impressions tablosu için yalnızca kullanıcı kimliklerini içeren adh.google_ads_impressions_match adlı bir eşleşme tablosu oluşturur. Bu tablolar, orijinal tablolarda yer alan ve user_id ile bir eşleşmenin bulunduğu bir kullanıcı alt kümesini içerir. Örneğin, orijinal tablo A Kullanıcısı ve B Kullanıcısı ile ilgili veriler içeriyor ancak yalnızca A Kullanıcısıyla eşleşiyorsa B Kullanıcısı eşleşme tablosunda yer almaz.

Eşleşme tabloları, external_cookie çerezinizi depolayan ek bir sütun içerir.

external_cookie alanı, myactivity olarak kimliğinizi içerir. Başarılı eşleşmeler için birleştirme anahtarınızı XXXXXXXX adresine yayınlamanız gerekir.

JOIN ON 
  google_data_imp.external_cookie = CAST(my_data.user_id AS BYTES)

Reklam etkinliği tablolarının *_match görünümünü sorgulayarak eşleşme tablolarını kullanın. Çerez eşleştirmeyi de kullanıyorsanız sorgularınızda bir eşleme türüne göre filtreleme yapabilirsiniz. Şu biçimi kullanın:

  • Çerez eşleştirme için match_type = 1
  • Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirmek için match_type = 2

Sorgularda match_type öğesine izin verilir ancak bu alan sonuçlarda döndürülemez, dolayısıyla bu alanı son SELECT ifadesine eklememeniz gerekir.

Örnek sorgular

Eşleşen kullanıcıları say

Bu sorgu, Google Ads gösterimler tablonuzdaki eşleşen kullanıcı sayısını sayar.

/* Count matched users in Google Ads impressions table */

SELECT COUNT(DISTINCT user_id)
FROM adh.google_ads_impressions_match

Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştiren kullanıcıları say

Bu sorgu, eşleşen kullanıcıların sayısını eşleme türüne göre sayar. Reklam etkinliği tabloları hem oturum açmış hem de oturumu kapatmış kullanıcılardan gelen etkinlikleri içerdiğinden, kullanıcı tarafından sağlanan veri eşleşmesine göre filtreleme yapıldığında yalnızca oturum açmış kullanıcıların eşleşmesi sağlanır.

/* Count user-provided data matched users by match type.
match_type = 1 for cookie matching
match_type = 2 for user-provided data matching */

SELECT
  match_type AS match_type,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS user_cnt,
FROM 
  adh.google_ads_impressions_match
GROUP BY
  match_type

Bu sorgu, birinci taraf verilerinin Google Ads verileriyle nasıl birleştirileceğini gösterir:

/* Join first-party data with Google Ads data. The external_cookie field 
contains your ID as BYTES. You need to cast your join key into BYTES for 
successful matches. */

SELECT
  inventory_type,
  COUNT(*) AS impressions
FROM
  adh.yt_reserve_impressions_match AS google_data_imp
LEFT JOIN
  `my_data`
ON 
  google_data_imp.external_cookie = CAST(my_data.user_id AS BYTES)
-- Uncomment the following line if cookie matching is enabled as well.
-- WHERE google_data_imp.match_type = 2
GROUP BY
  inventory_type

Bu sorgu, çerez tarafından eşleştirilen kullanıcılar hariç, kullanıcı tarafından sağlanan verilerle eşleşen kullanıcıların sayısını sayar. Reklam etkinliği tablolarının hem oturum açmış hem de oturumu kapatmış kullanıcılardan gelen etkinlikleri içerdiğini unutmayın. Bu nedenle, yalnızca kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirme, yalnızca oturum açmış kullanıcıların eşleştirilmesine neden olur.

/* Count user-provided data matched users, excluding cookie matched users. */

SELECT 
  COUNT(DISTINCT user_id)
FROM 
  adh.google_ads_impressions_match
WHERE 
  match_type = 2

Bağlantılar

Değerli reklam analizleri elde etmek için genellikle birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirmeniz gerekir. Bu veri hattı sorununa kendi çözümünüzü oluşturmak için büyük bir zaman ve mühendislik yatırımı gerekir. Bağlantılar, verileri içe aktarma, dönüştürme ve BigQuery'ye yazma ile ilgili adım adım, rehberli bir arayüz sunarak bu süreci kolaylaştırır. Verilerinizi yazdıktan sonra Ads Data Hub sorgularınızda veya BigQuery'den okuyan diğer ürünlerde kullanabilirsiniz. Sorgularınızı birinci taraf verileriyle zenginleştirmek, daha zengin müşteri deneyimleri sağlayabilir ve sektör genelindeki reklam izleme değişikliklerine karşı daha dirençlidir.

Ayrıca Bağlantılar, kimlik bilgilerini (PII) gizlilik odaklı bir şekilde şifrelemenize ve iş ortaklarıyla paylaşmanıza olanak tanıyan araçlarla geliştirilmiştir. PII içeren sütunları seçtikten sonra Bağlantılar, verileri şifreler. Böylece birinci taraf verilerinizin yalnızca bunu yapma izni olan kullanıcılar tarafından dışa aktarılabilmesini veya okunabilmesini sağlar.

Bağlantıları kullanarak verileri içe aktarabilirsiniz:

Ölçüm veya etkinleştirme kullanım alanınız için hangi birinci taraf verilerinin gerekli olduğunu bilmek zor olabilir. Bu nedenle Connections, önceden tanımlanmış kullanım alanlarının kapsamlı bir listesini sunar. Ardından, verilerinizi çıkarma, dönüştürme ve yükleme deneyimi boyunca size yol gösterir.

Birinci Taraf Verileriniz ile Veri Eşleştirme arasındaki farklar

Kullanıcı tarafından sağlanan eşleşme tablosunu yapılandırma iş akışı, Bağlantılar aracılığıyla normal birinci taraf veri bağlantısı oluşturmaya benzer. Bununla birlikte, iki proje gereksinimi, kullanıcı tarafından sağlanan veri eşleştirmeyi kullanmadan önce Bağlantıları oluşturduğunuzu varsayar. Veri hazırlama aracı olarak yalnızca Bağlantılar'ı kullanıyorsanız tek bir Google Cloud projesi kullanabilirsiniz.

Kullanıcı tarafından sağlanan verileri eşleştirmek için diğer şartlar:

  • Katılma anahtarı olarak e-posta, telefon, adres veya diğer kombinasyonları kullanmanız gerekir.
  • user_id çakışmalarının nasıl çözümleneceğini belirtmeniz gerekiyor. Mevcut eşleşmeyi koruma veya yeni verilerin üzerine yazma arasında seçim yapabilirsiniz.
  • Datafusion ve dataproc hesaplarına ek olarak bir UPDM hizmet hesabı kullanmanız gerekir.

Birinci taraf veri iş akışınız

Bağlantı oluştur

  1. Bağlantılar > Birinci taraf verileriniz > Bağlantı oluştur'u tıklayın.
  2. Bir veri kaynağına bağlanın. Kimlik doğrulamanız istenir.
    BigQueryCloud StorageSalesforce

    İzinler, Google hesabınıza dayalı olduğundan ek kimlik doğrulama gerekmez. Bağlantı hizmet hesaplarının tabloya okuma erişimi olduğundan emin olun.

    İzinler, Google hesabınıza dayalı olduğundan ek kimlik doğrulama gerekmez. Bağlantı hizmet hesaplarının depolama paketi için okuma erişimine sahip olduğundan emin olun.

    (Yakında)

    Oturum açmak için kuruluşunuzun Salesforce kimlik bilgilerini kullanın. Google kimlik bilgilerinizi depolamaz, bu nedenle her yeni Salesforce bağlantısı için yeniden kimlik doğrulama gerekir.
  3. Bir kullanım alanı ve birleştirme anahtarı seçin, ardından Kullanım alanı seç'i tıklayın. Bir kullanım alanı seçmek istemiyorsanız Atla'yı tıklayın. Daha sonra bir kullanım alanı seçemezsiniz.
  4. Veri kaynağınızı yapılandırın.
    BigQueryCloud StorageSalesforce

    İçe aktarılacak BigQuery tablosunu seçin.

    gsutil dosya yolunu girin (ör. gs://my-bucket/folder/) ve dosyanızın biçimlendirmesini seçin.

    Çok yakında
  5. Hedef ve eşleme alanlarınızı yapılandırın.
    • Sonuçlarınızı yazmak istediğiniz Google Cloud projesini, veri kümesini ve tabloyu seçin. Connections hizmet hesaplarının, veri yazacağınız veri kümesine yazma erişimine sahip olduğundan emin olun.
    • Her bağlantı, üzerine yazılacak yeni bir tablo oluşturur. Zaten mevcut olan bir tabloyu seçerseniz bir hata mesajı görürsünüz.
    • Hedef alanlarını (yeniden oluşturduğunuz tabloda görünecek alanlar) kaynak verilerinizdeki kaynak alanlarıyla eşleyin.
  6. Program belirle'ye dokunun.
    1. Bağlantınızı adlandırın.
    2. Verilerin önceki adımda seçtiğiniz veri kümesine ne sıklıkta içe aktarılacağını belirleyen bir sıklık belirleyin. Her çalıştırmada hedef tablosundaki verilerin üzerine yazılır.
  7. Bitti'yi tıklayın. Büyük miktarda veri işleyen bağlantıların çalıştırılması birkaç saat sürebilir.

Bağlantı ayrıntılarını görüntüle

Bağlantı ayrıntıları sayfası, belirli bir bağlantının son çalıştırışları ve hataları hakkında bilgi verir. Belirli bir bağlantıyla ilgili ayrıntıları görüntülemek için:

  1. Bağlantılar > Birinci taraf verileriniz'i tıklayın.
  2. Ayrıntılarını görmek için bağlantının adını tıklayın.
  3. Artık bağlantının ayrıntılarını ve son çalıştırmalarını görebilirsiniz. Bunların her ikisi de iki olası hata türünü gösterir: bağlantı düzeyinde (bağlantı çalıştırılmadı) ve satır düzeyinde hatalar (bir satır içe aktarılmadı).
    1. Başarısız durumu, bağlantının tamamının kullanılamadığını gösterir (ör. hizmet hesabı izin sorunu). Bağlantıyı hangi hataların etkilediğini görmek için hata durumunu tıklayın.
    2. Tamamlandı durumu, bağlantının başarıyla çalıştırıldığını gösterir. Ancak, yine de satır düzeyinde hatalar olabilir. Bu, "Hatalı satırlar" sütununda sıfır dışında bir değerle belirtilir. Hangi kayıtların başarısız olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için değeri tıklayın.

Bağlantıyı düzenleme

Bağlantıları düzenleme henüz desteklenmiyor. Bir bağlantıyı değiştirmek için yenisini oluşturun ve eskisini silin.

Kullanım alanları

Seçtiğiniz kullanım alanı hedef tablo şemasını ve içe aktarılan birleştirme anahtarı alanlarını etkiler. Şema ve birleştirme anahtarlarını nasıl etkilediğini öğrenmek için aşağıdaki kullanım alanlarını genişletin:

Farklı kanallarda ve cihazlarda kampanya erişimi ve sıklığını, birinci taraf kullanıcı segmentlerinize göre dilimlenmiş şekilde ölçer.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı
transaction_id Bu işlemin benzersiz kimliği string İsteğe bağlı
işlem_tarihi İşlem tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
işlem_geliri İşlemden elde edilen gelir int İsteğe bağlı
currency İşlemin para birimi türü string İsteğe bağlı
miktar İşlemdeki öğe sayısı string İsteğe bağlı
fiyat İşlemdeki öğe başına fiyat int İsteğe bağlı
işlem_maliyeti İşlem kapsamındaki malların / hizmetlerin maliyeti int İsteğe bağlı
işlem_kârı İşlemden elde edilen brüt kâr int İsteğe bağlı
product_id İşlemdeki ürünlerin SKU / kimliği string İsteğe bağlı
işlem_açıklaması İşlemle ilgili diğer açıklamalar / meta veriler / parametreler string İsteğe bağlı
etkinlik_türü Ör. TV reklamı gösterimi, pazarlama e-postası, web sitesi ziyareti, mağaza ziyareti vb. string İsteğe bağlı
event_id [etkinlik_kimliği] Yukarıdaki etkinliğin benzersiz kimliği string İsteğe bağlı
event_timestamp Etkinlik tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
kanal_meta veri Bu temas noktası kanalı hakkında ek meta veriler veya bilgiler string İsteğe bağlı

Birinci taraf temas noktalarınızla Google verilerinden temas noktalarını birleştirerek ilişkilendirmeyi ölçer.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
etkinlik_türü Ör. TV reklamı gösterimi, pazarlama e-postası, web sitesi ziyareti, mağaza ziyareti vb. string Zorunlu
event_id [etkinlik_kimliği] Yukarıdaki etkinliğin benzersiz kimliği string Zorunlu
event_timestamp Etkinlik tarihi (Unix dönem zaman damgası) int Zorunlu
kredi Kredi değeri (ilişkilendirme için kullanılır) - ör. Dönüşüm sayısı int İsteğe bağlı
kanal_meta veri Bu temas noktası kanalı hakkında ek meta veriler veya bilgiler string İsteğe bağlı

Kampanya performansını demografik grup, yakın ilgi alanı ve birinci taraf kullanıcı segmentlerinize göre dilimlenmiş şekilde ölçer.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı

Dönüşüm yollarının performansını birinci taraf temas noktalarınız da dahil olmak üzere özel temas noktaları ile analiz eder.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
etkinlik_türü Ör. TV reklamı gösterimi, pazarlama e-postası, web sitesi ziyareti, mağaza ziyareti vb. string Zorunlu
event_id [etkinlik_kimliği] Yukarıdaki etkinliğin benzersiz kimliği string Zorunlu
event_timestamp Etkinlik tarihi (Unix dönem zaman damgası) int Zorunlu
kredi Kredi değeri (ilişkilendirme için kullanılır) - ör. Dönüşüm sayısı int İsteğe bağlı
kanal_meta veri Bu temas noktası kanalı hakkında ek meta veriler veya bilgiler string İsteğe bağlı

Yayıncıların kampanyalarının erişim ve sıklığını, birinci taraf kullanıcı segmentlerinize göre dilimlenmiş şekilde analiz eder.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı

Paralel kampanyalarla karşılaşmanın performans etkisini, birinci taraf kullanıcı segmentlerinize göre dilimlenmiş şekilde ölçer.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı
transaction_id Bu işlemin benzersiz kimliği string İsteğe bağlı
işlem_tarihi İşlem tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
işlem_geliri İşlemden elde edilen gelir int İsteğe bağlı
currency İşlemin para birimi türü string İsteğe bağlı
miktar İşlemdeki öğe sayısı string İsteğe bağlı
fiyat İşlemdeki öğe başına fiyat int İsteğe bağlı
işlem_maliyeti İşlem kapsamındaki malların / hizmetlerin maliyeti int İsteğe bağlı
işlem_kârı İşlemden elde edilen brüt kâr int İsteğe bağlı
product_id İşlemdeki ürünlerin SKU / kimliği string İsteğe bağlı
işlem_açıklaması İşlemle ilgili diğer açıklamalar / meta veriler / parametreler string İsteğe bağlı
etkinlik_türü Ör. TV reklamı gösterimi, pazarlama e-postası, web sitesi ziyareti, mağaza ziyareti vb. string İsteğe bağlı
event_id [etkinlik_kimliği] Yukarıdaki etkinliğin benzersiz kimliği string İsteğe bağlı
event_timestamp Etkinlik tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
kanal_meta veri Bu temas noktası kanalı hakkında ek meta veriler veya bilgiler string İsteğe bağlı

Google kampanyaları ve diğer yayıncıların performanslarını karşılaştırın.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
kanal Bu kampanyanın yayınlandığı kanal (ör. Facebook, TV vb.) string Zorunlu
iş ortağı Varsa iş ortağının adı string İsteğe bağlı
taktik Belirli taktiğin adı string İsteğe bağlı
kampanya_meta veri Bu kampanyayla ilgili ek meta veriler veya bilgiler string İsteğe bağlı
date Kampanya etkinliğinin tarihi (Unix dönem zaman damgası) int Zorunlu
gösterim sayısı Bu kampanyanın bu tarihte gösterim sayısı int Zorunlu
tıklama sayısı Bu tarihte bu kampanyadan gelen tıklamaların sayısı int Zorunlu
dönüşümler Bu tarihte bu kampanyada gerçekleşen dönüşüm sayısı int Zorunlu
maliyet Bu tarih için bu kampanyanın toplam maliyeti int Zorunlu

Birinci taraf kullanıcı segmentlerinizle Google yakın ilgi alanı ve pazardaki kitle segmentleri arasındaki çakışmaları bulur.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı

Uygulama içi davranışın kampanya etkisini ölçün.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
date Mobil uygulama etkinliğinin tarihi (Unix dönem zaman damgası) int Zorunlu
yükle Bir yükleme etkinliğinin o gün günlüğe kaydedilip kaydedilmediğini gösteren boole boolean Zorunlu
kayıt Aynı gün kayıt etkinliğinin günlüğe kaydedilip kaydedilmediğini temsil eden Boole boolean Zorunlu
login Bugünde bir giriş etkinliğinin günlüğe kaydedilip kaydedilmediğini gösteren boole boolean Zorunlu
in_app_purchases (uygulama içi satın alma) Bu günde yapılan toplam uygulama içi satın alma sayısı int Zorunlu

Birinci taraf dönüşüm verilerinize göre artımlı getirileri ölçer.

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
transaction_id Bu işlemin benzersiz kimliği string Zorunlu
işlem_tarihi İşlem tarihi (Unix dönem zaman damgası) int Zorunlu
işlem_geliri İşlemden elde edilen gelir int Zorunlu
currency İşlemin para birimi türü string İsteğe bağlı
miktar İşlemdeki öğe sayısı string İsteğe bağlı
fiyat İşlemdeki öğe başına fiyat int İsteğe bağlı
işlem_maliyeti İşlem kapsamındaki malların / hizmetlerin maliyeti int İsteğe bağlı
işlem_kârı İşlemden elde edilen brüt kâr int İsteğe bağlı
product_id İşlemdeki ürünlerin SKU / kimliği string İsteğe bağlı
işlem_açıklaması İşlemle ilgili diğer açıklamalar / meta veriler / parametreler string İsteğe bağlı

Birinci taraf verilerinize ve Google verilerine göre özel kullanıcı segmentleri oluşturur ve etkinleştirir

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı

Birinci taraf verilerinize ve Google verilerine göre Display & Video 360 teklif stratejileri optimize eder

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı

Performans metriklerini yayıncıya göre veya yayıncı ve birinci taraf kullanıcı segmentlerinize göre dilimlenmiş şekilde ölçer

Alan adı Açıklama Tür Zorunlu/isteğe bağlı
birleştirme anahtarı Kullandığınız birleştirme anahtarına göre değişiklikler string Zorunlu
gender Cinsiyet string İsteğe bağlı
age Yaş int İsteğe bağlı
şehir Şehir string İsteğe bağlı
country Country (Ülke) string İsteğe bağlı
yaşam döngüsü_durumu Müşteri dönüşüm hunisi durumu: bilinmeyen, ilk katılım, katılımlı, son kullanma tarihi vb. string İsteğe bağlı
bağlılık_durumu Gümüş, altın, platin, elmas vb. string İsteğe bağlı
son_satın_alma_tarihi Son satın alma tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
last_purchase_product [son_satın_alma_ürünü] Ürünün son satın alındığı / tüketildiği ürün string İsteğe bağlı
last_contacted_date Son iletişim / etkileşim tarihi (Unix dönem zaman damgası) int İsteğe bağlı
YBD Müşteri YBD'si int İsteğe bağlı
Abonelik_Türü Müşterinin sahip olduğu alt ürün / abonelik türü (ör. deluxe, aile planı) string İsteğe bağlı