หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

ช่องที่เข้าร่วมได้ใน Ads Data Hub

โดยทั่วไป ฟิลด์ที่มีชื่อเดียวกันภายในประตูการซื้อเดียวกันจะสามารถเข้าร่วมได้ วางไว้ด้วยกันในตาราง เช่น adh.google_ads_impressions.impression_id สามารถเข้าร่วมด้วย adh.google_ads_clicks.impression_id ในตัวอย่างนี้ โฆษณา Display ของ Google เป็นช่องทางการซื้อที่พบได้ทั่วไป impression_id คือฟิลด์ที่พบได้ทั่วไป และ google_ads_impressions และ google_ads_clicks เป็นคนละกรณีกัน

มีความซับซ้อนที่ทำให้การผนวกข้อมูลระหว่างช่องทางการซื้อทำได้ยาก ผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของ Google จะใช้รหัสผู้ใช้ที่แตกต่างกัน และรหัสผู้ใช้ก็อาจแตกต่างกันด้วย ภายในผลิตภัณฑ์เดียวตามสถานะการลงชื่อเข้าใช้

ใช้ตารางต่อไปนี้เป็นแนวทางสำหรับการเข้าร่วมในผลิตภัณฑ์ต่างๆ เข้าร่วมภายใน ประตูการซื้อแต่ละประตูใช้งานได้โดยทั่วไป ในขณะที่การเชื่อมโยงระหว่างการซื้อประตู มักจะไม่เป็นเช่นนั้น

การซื้อ แขวนประตู	ผลิตภัณฑ์	ตาราง	รหัสที่เข้าร่วมได้
Google แสดง โฆษณา	Google วิดีโอ พาร์ทเนอร์ (ไม่รวม YouTube)	`adh.google_ads_*`
Google การตลาด แพลตฟอร์ม	ผ่านข้อมูล โอน: ดิสเพลย์และ วิดีโอ 360 แคมเปญ ผู้จัดการ 360	`adh.dv360_dt_` `adh.cm_dt_`
YouTube Google ขาย	YouTube จอง YouTube (ใน Google Ads) YouTube (ใน ดิสเพลย์และ วิดีโอ 360)	`adh.yt_reserve_` `adh.google_ads_` `adh.dv360_youtube_*`
YouTube พาร์ทเนอร์ ขาย	โฆษณา Google ผู้จัดการ FreeWheel	`adh.partner_sold_cross_sell_` `adh.freewheel_`

*คีย์*	`user_id`	`external_cookie`	`device_id_md5`

ตัวอย่าง

นอกจากรหัสผู้ใช้และอุปกรณ์แล้ว คุณยังเข้าร่วมตารางได้โดยใช้ ด้วย เลือกช่องที่เข้าร่วมได้เพื่อดูวิธีรวมตารางใน Ads Data Hub จากเมนูแบบเลื่อนลง ส่วนนี้ประกอบด้วยตัวอย่างโดยสังเขป

ตัวอย่างนี้แสดงวิธีใช้ user_id เพื่อเข้าร่วม การแสดงผล ครีเอทีฟโฆษณา และ Conversion

กรณีการใช้งาน: ทำความเข้าใจว่าแคมเปญการสร้างแบรนด์กระตุ้นให้เกิด Conversion

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)
  )

ตัวอย่างนี้แสดงวิธีใช้ impression_id เพื่อ ลิงก์ข้อมูล Conversion กับข้อมูลการแสดงผล

กรณีการใช้งาน: ส่วนแบ่งการแสดงผลและสถิติ Conversion ตามประเทศและ 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

ตัวอย่างนี้แสดงวิธีรวมหลายตารางในหลายรหัส

กรณีการใช้งาน: แสดงรายการเนื้อหาที่ลิงก์กับแคมเปญใดแคมเปญหนึ่ง

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

ตัวอย่างนี้แสดงวิธีรวมตารางข้อมูลเมตา

กรณีการใช้งาน: รวมตารางการแสดงผลกับตารางข้อมูลเมตาของสถานะเพื่อ แสดงจำนวนคุกกี้ที่ไม่ซ้ำและความถี่เฉลี่ยตามรัฐ

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