Как правило, поля с одним и тем же названием, относящиеся к одному сервису покупки, можно объединять, даже если они находятся в разных таблицах. Например, можно объединять поля adh.google_ads_impressions.impression_id и adh.google_ads_clicks.impression_id. В этом примере медийные объявления Google – общий сервис покупки, impression_id – общее поле, а google_ads_impressions и google_ads_clicks – две разные таблицы.
Существует ряд проблем, которые препятствуют объединению данных из сервисов покупки. В разных сервисах Google создаются разные идентификаторы пользователей. Кроме того, они могут различаться и в пределах сервиса в зависимости от того, вошел ли пользователь в аккаунт.
При объединении данных из разных сервисов руководствуйтесь таблицей ниже. Соединение в рамках одного сервиса покупки работать будет, а разных сервисов – скорее всего нет.
| Сервис покупки | Продукты | Таблицы | Идентификаторы объединения |
|---|---|---|---|
| Медийные объявления Google | Партнерские видеоресурсы Google (кроме YouTube) | adh.google_ads_*
|
|
| Google Платформа для маркетинга | с помощью передачи данных:
Дисплей и Видео 360 Менеджер кампаний 360 |
adh.dv360_dt_* adh.cm_dt_*
|
|
| YouTube Google Sold | YouTube Резерв YouTube (в Google Рекламе) YouTube (в Дисплее и Видео 360) |
adh.yt_reserve_*
adh.google_ads_*
adh.dv360_youtube_*
|
|
| YouTube Partner Sold | Google Менеджер рекламы Freewheel |
adh.partner_sold_cross_sell_*
adh.freewheel_* |
|
| Ключ | user_id |
external_cookie |
device_id_md5 |
Примеры
Вы можете объединять таблицы не только по идентификаторам устройств и пользователей, но и по другим полям. Чтобы получить подробную информацию об объединении таблиц в Ads Data Hub, выберите нужное поле в раскрывающемся меню. Ознакомьтесь с несколькими примерами ниже.
- Все
- user_id
- impression_id
- campaign_id
- customer_id
- region_id
С помощью user_id вы можете объединять таблицы показов, креативов и конверсий.
Пример использования: получение информации о том, способствуют ли кампании, ориентированные на брендинг, увеличению числа конверсий.
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)
)
С помощью impression_id вы можете связывать данные о конверсиях с данными о показах.
Пример использования: сегментирование данных о показах и конверсиях по стране и конверсиям по кликам или заинтересованным просмотрам.
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
Вы можете объединять таблицы по нескольким идентификаторам.
Пример использования: создание списка объектов, 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
Вы можете объединять таблицы метаданных.
Пример использования: объединение таблицы показов с таблицей метаданных для просмотра количества уникальных файлов cookie и средней частоты по состоянию.
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