সাধারণত, একই ক্রয় দরজার মধ্যে একই নামের ক্ষেত্রগুলিকে টেবিল জুড়ে একসাথে যুক্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, adh.google_ads_impressions.impression_id
এর সাথে adh.google_ads_clicks.impression_id
যোগ করা যেতে পারে। এই উদাহরণে, Google Display Ads হল সাধারণ কেনাকাটার দরজা, impression_id
হল সাধারণ ক্ষেত্র এবং google_ads_impressions
এবং google_ads_clicks
হল দুটি ভিন্ন টেবিল।
জটিলতা বিদ্যমান যা কেনার দরজা জুড়ে ডেটা যোগ করা কঠিন করে তুলতে পারে। বিভিন্ন Google পণ্য বিভিন্ন ব্যবহারকারী আইডি ব্যবহার করে, এবং ব্যবহারকারী আইডি সাইন-ইন অবস্থার উপর ভিত্তি করে একটি একক পণ্যের মধ্যেও পরিবর্তিত হতে পারে।
পণ্য জুড়ে যোগদানের জন্য একটি নির্দেশিকা হিসাবে নিম্নলিখিত টেবিলটি ব্যবহার করুন। প্রতিটি ক্রয় দরজার মধ্যে যোগদান সাধারণত কাজ করবে, যেখানে কেনার দরজাগুলির মধ্যে যোগদান সাধারণত কাজ করবে না।
দরজা কেনা | পণ্য | টেবিল | যোগদানযোগ্য আইডি |
---|---|---|---|
গুগল ডিসপ্লে বিজ্ঞাপন | Google ভিডিও অংশীদার (ইউটিউব ছাড়া) | adh.google_ads_* | |
গুগল মার্কেটিং প্ল্যাটফর্ম | ডেটা ট্রান্সফারের মাধ্যমে: Display & Video 360 ক্যাম্পেইন ম্যানেজার 360 | adh.dv360_dt_* adh.cm_dt_* | |
ইউটিউব গুগল বিক্রি করেছে | YouTube রিজার্ভ YouTube (Google বিজ্ঞাপনে) YouTube (Display & Video 360-এ) | adh.yt_reserve_* adh.google_ads_* adh.dv360_youtube_* | |
ইউটিউব পার্টনার বিক্রি হয়েছে | গুগল অ্যাড ম্যানেজার ফ্রিহুইল | adh.partner_sold_cross_sell_* adh.freewheel_* | |
চাবি | user_id | external_cookie | device_id_md5 |
উদাহরণ
ব্যবহারকারী এবং ডিভাইস আইডি ছাড়াও, আপনি অন্যান্য ক্ষেত্রগুলি ব্যবহার করে টেবিলে যোগ দিতে পারেন। বিজ্ঞাপন ডেটা হাবে টেবিলে কীভাবে যোগ দিতে হয় তা শিখতে, ড্রপডাউন মেনু থেকে একটি যোগযোগ্য ক্ষেত্র নির্বাচন করুন। এই বিভাগে উদাহরণগুলির একটি অ-সম্পূর্ণ সেট রয়েছে৷
- সব
- user_id
- impression_id
- ক্যাম্পেইন_আইডি
- customer_id
- অঞ্চল_আইডি
এই উদাহরণটি দেখায় কিভাবে ইম্প্রেশন, ক্রিয়েটিভ এবং রূপান্তর টেবিলে যোগ দিতে user_id
ব্যবহার করতে হয়।
কেস ব্যবহার করুন: ব্র্যান্ডিং প্রচারাভিযানগুলি ক্রমবর্ধমান রূপান্তর চালায় কিনা তা বুঝুন।
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)
)
এই উদাহরণটি ইম্প্রেশন ডেটাতে রূপান্তর ডেটা লিঙ্ক করতে impression_id
কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা দেখায়।
কেস ব্যবহার করুন: দেশ এবং CTC/EVC ভিত্তিক স্লাইস ইমপ্রেশন এবং রূপান্তর পরিসংখ্যান।
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
এই উদাহরণটি দেখায় কিভাবে একাধিক আইডিতে একাধিক টেবিলে যোগ দিতে হয়।
কেস ব্যবহার করুন: একটি নির্দিষ্ট প্রচারাভিযানের সাথে সংযুক্ত সম্পদের তালিকা করুন।
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
এই উদাহরণটি দেখায় কিভাবে মেটাডেটা টেবিলে যোগ দিতে হয়।
কেস ব্যবহার করুন: রাজ্য অনুসারে অনন্য কুকি গণনা এবং গড় ফ্রিকোয়েন্সি দেখাতে রাজ্য মেটাডেটা টেবিলের সাথে একটি ইম্প্রেশন টেবিলে যোগ দিন।
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