Как правило, поля с одинаковыми именами в рамках одной покупательской двери можно объединять в разных таблицах. Например, adh.google_ads_impressions.impression_id можно объединить с adh.google_ads_creative_conversions.impression_id . В этом примере Google Display Ads — общая покупательская дверь, impression_id — общее поле, а google_ads_impressions и google_ads_creative_conversions — две разные таблицы.
Существуют сложности, которые могут затруднить объединение данных между разными покупательскими дверями. Разные продукты Google используют разные идентификаторы пользователей, и идентификаторы пользователей могут различаться в пределах одного продукта в зависимости от состояния входа в систему.
Используйте следующую таблицу в качестве руководства по объединению товаров. Объединения внутри каждой закупочной двери, как правило, работают, тогда как объединения между закупочными дверями, как правило, не работают.
| Покупка двери | Продукты | Таблицы | Присоединяемые идентификаторы |
|---|---|---|---|
| Рекламные объявления Google | Партнеры Google Video (кроме YouTube) | adh.google_ads_* | |
| Маркетинговая платформа Google | через передачу данных: Дисплей и Видео 360 Менеджер кампаний 360 | adh.dv360_dt_*adh.cm_dt_* | |
| YouTube Google продал | YouTube Резерв YouTube (в Google Ads) YouTube (в Дисплее и Видео 360) | adh.yt_reserve_*adh.google_ads_*adh.dv360_youtube_* | |
| Продано YouTube Partner | Менеджер рекламы Google Свободное колесо | adh.partner_sold_cross_sell_*adh.freewheel_* | |
| Ключ | user_id | external_cookie | device_id_md5 |
Примеры
Помимо идентификаторов пользователей и устройств, вы можете объединять таблицы, используя ряд других полей. Чтобы узнать, как объединять таблицы в Ads Data Hub, выберите объединяемое поле в раскрывающемся меню. Этот раздел содержит неполный набор примеров.
В этом примере показано, как использовать user_id для объединения таблиц показов, креативов и конверсий.
Пример использования: понять, способствуют ли кампании по брендингу дополнительным конверсиям.
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) )
В этом примере показано, как использовать impression_id для связи данных о конверсиях с данными о показах.
Пример использования: разделение статистики показов и конверсий на основе страны и CTC/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
В этом примере показано, как объединить несколько таблиц по нескольким идентификаторам.
Пример использования: составление списка активов, связанных с определенной кампанией.
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
В этом примере показано, как объединить таблицы метаданных.
Пример использования: объединить таблицу показов с таблицей метаданных штата, чтобы отобразить количество уникальных файлов cookie и среднюю частоту по штату.
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