일반적으로 동일한 구매 채널 내에서 이름이 같은 필드는 여러 테이블 간에 조인할 수 있습니다. 예를 들어 adh.google_ads_impressions.impression_id는 adh.google_ads_clicks.impression_id와 조인할 수 있습니다. 이 예에서 Google 디스플레이 광고는 일반적인 구매 채널이고, impression_id는 일반적인 필드이며, google_ads_impressions와 google_ads_clicks는 서로 다른 두 개의 테이블입니다.
구매 채널 간에 데이터를 조인하기 어렵게 만들 수 있는 복잡성이 존재합니다. 여러 Google 제품에서 서로 다른 사용자 ID를 사용하며 로그인 상태에 따라 단일 제품 내에서 사용자 ID가 다를 수도 있습니다.
다음 테이블을 제품 간 조인을 위한 가이드라인으로 사용하세요. 각 구매 채널 내에서는 조인이 일반적으로 작동하지만 구매 채널 간의 조인은 일반적으로 작동하지 않습니다.
| 구매 채널 | 제품 | 테이블 | 조인 가능한 ID |
|---|---|---|---|
| Google 디스플레이 광고 | Google 동영상 파트너 (YouTube 제외) | adh.google_ads_*
|
|
| Google Marketing Platform | 데이터 전송을 통해:
Display & Video 360 Campaign Manager 360 |
adh.dv360_dt_* adh.cm_dt_*
|
|
| YouTube Google 판매 | YouTube
Reserve YouTube(Google Ads 내) YouTube(Display & Video 360 내) |
adh.yt_reserve_*
adh.google_ads_*
adh.dv360_youtube_*
|
|
| YouTube 파트너 판매 | Google Ad
Manager Freewheel |
adh.partner_sold_cross_sell_*
adh.freewheel_* |
|
| 키 | user_id |
external_cookie |
device_id_md5 |
예시
사용자 및 기기 ID 외에 여러 다른 필드를 사용하여 테이블을 조인할 수 있습니다. Ads Data Hub에서 테이블을 조인하는 방법을 알아보려면 드롭다운 메뉴에서 조인 가능한 필드를 선택하세요. 이 섹션에는 일부 예가 포함되어 있습니다.
- 모두
- user_id
- impression_id
- campaign_id
- customer_id
- region_id
이 예에서는 user_id를 사용하여 노출, 광고 소재, 전환 테이블을 조인하는 방법을 보여줍니다.
사용 사례: 브랜딩 캠페인이 전환수를 늘리는지 확인합니다.
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)
)
이 예에서는 impression_id를 사용하여 전환 데이터를 노출 데이터에 연결하는 방법을 보여줍니다.
사용 사례: 국가 및 CTC/EVC를 기준으로 노출 및 전환 통계를 구분합니다.
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
이 예에서는 여러 ID를 사용하여 여러 테이블을 조인하는 방법을 보여줍니다.
사용 사례: 특정 캠페인에 연결된 애셋을 나열합니다.
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
이 예에서는 메타데이터 테이블을 조인하는 방법을 보여줍니다.
사용 사례: 노출수 테이블을 상태 메타데이터 테이블과 조인하여 상태별로 고유 쿠키 수와 평균 게재빈도를 표시합니다.
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