بشكل عام، يمكن ضم الحقول التي لها نفس الاسم داخل نفس باب الشراء
معًا عبر الجداول. على سبيل المثال، يمكن ضم
adh.google_ads_impressions.impression_id
باستخدام adh.google_ads_clicks.impression_id
. في هذا المثال، تشكّل "الإعلانات الصورية على شبكة Google الإعلانية"
باب الشراء الشائع، بينما يمثّل impression_id
الحقل المشترك
وgoogle_ads_impressions
وgoogle_ads_clicks
هما الجدولان
المختلفان.
توجد تعقيدات يمكن أن تجعل من الصعب ضم البيانات عبر أبواب الشراء. تستخدم منتجات Google المختلفة أرقام تعريف مستخدمين مختلفة، ويمكن أن تختلف أرقام تعريف المستخدمين أيضًا ضمن منتج واحد بناءً على حالة تسجيل الدخول.
استخدِم الجدول التالي كمبدأ إرشادي للانضمام إلى جميع المنتجات. ستكون الروابط داخل كل باب شراء مناسبة بشكل عام، في حين أن عمليات الانضمام بين الأبواب بشكل عام لن تعمل.
شراء الباب | المنتجات | الجداول | أرقام التعريف التي يمكن الانضمام إليها |
---|---|---|---|
إعلانات شبكة Google الإعلانية | شركاء Google لإعلانات الفيديو (باستثناء YouTube) | adh.google_ads_*
|
|
منصة Google للتسويق | عبر نقل البيانات:
مساحة العرض وفيديو 360 الحملة مدير 360 |
adh.dv360_dt_* adh.cm_dt_*
|
|
YouTube بيعت Google | YouTube
الحجز YouTube (في "إعلانات Google") YouTube (في "مساحة العرض والفيديو 360") |
adh.yt_reserve_*
adh.google_ads_*
adh.dv360_youtube_*
|
|
شريك YouTube تم بيعه | مدير إعلانات
Google Freewheel |
adh.partner_sold_cross_sell_*
adh.freewheel_* |
|
المفتاح | user_id |
external_cookie |
device_id_md5 |
أمثلة
بالإضافة إلى معرّفات الأجهزة والمستخدم، يمكنك ضم الجداول باستخدام عدد من الحقول الأخرى. لمعرفة كيفية دمج الجداول في Ads Data Hub، اختَر حقلاً يمكن الانضمام إليه من القائمة المنسدلة. يتضمّن هذا القسم مجموعة غير شاملة من الأمثلة.
يوضِّح هذا المثال كيفية استخدام user_id
لدمج
جداول مرات الظهور والمواد الإبداعية والإحالات الناجحة.
حالة الاستخدام: معرفة ما إذا كانت حملات الترويج للعلامات التجارية تحقّق إحالات ناجحة متزايدة.
WITH imp AS ( SELECT user_id, COUNTIF(campaign_id IN UNNEST(@brand_campaign_ids)) AS brand_impression, COUNTIF(campaign_id IN UNNEST(@perf_campaign_ids)) AS perf_impression, FROM adh.google_ads_impressions WHERE campaign_id IN UNNEST(ARRAY_CONCAT(@perf_campaign_ids, @brand_campaign_ids)) AND user_id != '0' GROUP BY 1 ), conv AS ( SELECT c.user_id, COUNT(1) AS conv_count FROM adh.google_ads_conversions WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@perf_campaign_ids) AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list) AND user_id != '0' GROUP BY 1 ) SELECT SUM(IF(has_brand_traffic AND NOT has_perf_traffic, conv_count, 0)) AS brand_only, SUM(IF(NOT has_brand_traffic AND has_perf_traffic, conv_count, 0)) AS perf_only, SUM(IF(has_brand_traffic AND has_perf_traffic, conv_count, 0)) AS overlap FROM ( SELECT imp.user_id, imp.brand_impression > 0 AS has_brand_traffic, imp.perf_impression > 0 AS has_perf_traffic, conv.conv_count FROM imp JOIN conv USING (user_id) )
يوضِّح هذا المثال كيفية استخدام السمة impression_id
لربط
بيانات الإحالات الناجحة ببيانات مرّات الظهور.
حالة الاستخدام: شريحة إحصاءات مرات الظهور والإحالات الناجحة استنادًا إلى البلد وCTC/EVC.
SELECT imp.location.country, COUNT(1) AS num_imps, SUM(IF(attribution_event_type = 'CLICK', 1, 0)) AS ctc_convs, SUM(IF(attribution_event_type = 'ENGAGED_VIEW', 1, 0)) AS evc_convs FROM adh.google_ads_impressions AS imp LEFT JOIN adh.google_ads_conversions AS conv ON ( imp.impression_id = conv.impression_id AND conv.conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)) WHERE imp.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids) GROUP BY 1
يوضح هذا المثال كيفية ضم جداول متعددة في معرفات متعددة.
حالة الاستخدام: إدراج مواد العرض المرتبطة بحملة معيّنة
SELECT cmp.campaign_id, adg.adgroup_id, cr.video_message.youtube_video_id FROM adh.google_ads_campaign AS cmp JOIN adh.google_ads_adgroup AS adg USING (campaign_id) JOIN adh.google_ads_adgroupcreative AS agc USING (adgroup_id) JOIN adh.google_ads_creative AS cr ON (agc.customer_id = cr.customer_id AND agc.creative_id = cr.creative_id) WHERE campaign_id = 123 GROUP BY 1, 2, 3
يوضح هذا المثال كيفية ضم جداول بيانات التعريف.
حالة الاستخدام: ادمِج جدول مرّات الظهور مع جدول البيانات الوصفية للحالة لعرض عدد فريد من ملفات تعريف الارتباط ومتوسّط عدد مرّات الظهور حسب الحالة.
SELECT IFNULL(reg.region_name, 'unspecified') AS state, COUNT(DISTINCT user_id) AS users, COUNT(1) AS impressions, FORMAT('%0.2f', COUNT(1) / COUNT(DISTINCT user_id)) AS avg_imp_per_user FROM adh.google_ads_impressions AS imp LEFT JOIN adh.region AS reg ON (imp.location.geo_region_id = reg.region_id) WHERE imp.location.country = 'US' GROUP BY 1