Przykładowe zapytania w Centrum danych reklam

Uwaga: więcej przykładowych zapytań znajdziesz w szablonach zapytań w interfejsie. Więcej informacji

W przypadku tych przykładowych zapytań zakładamy, że masz praktyczną znajomość języka SQL i usługi BigQuery. Dowiedz się więcej o SQL w BigQuery.

Zapytania dotyczące Przenoszenia danych w usłudze Campaign Manager 360

Dopasowywanie zmiennych Floodlight za pomocą tabel tymczasowych

W tabeli aktywności wygeneruj dopasowanie kolumny user_id do niestandardowych zmiennych Floodlight. Możesz go później używać do złączania danych własnych z danymi Campaign Managera 360.

/* Creating the match temp table. This can be a separate query and the
temporary table will persist for 72 hours. */

CREATE TABLE
  temp_table AS (
  SELECT
    user_id,
    REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS u1_val
  FROM
    adh.cm_dt_activities_attributed
  GROUP BY
    1,
    2 )

/* Matching to Campaign Manager 360 impression data */

SELECT
  imp.event.campaign_id,
  temp.u1_val,
  COUNT(*) AS cnt
FROM
  adh.cm_dt_impressions AS imp
JOIN
  tmp.temp_table AS temp USING (user_id)
GROUP BY
  1,
  2

Realizacja wyświetleń

Ten przykład pokazuje, jak zarządzać wyświetleniami oraz jak poznać liczbę wyświetleń, które zostały zrealizowane ponad limit wyświetleń na użytkownika, lub sprawdzić, czy niektórzy potencjalni klienci widzieli zbyt mało reklam. Dzięki tej wiedzy możesz optymalizować witryny i strategie, aby uzyskać odpowiednią liczbę wyświetleń wśród wybranej grupy odbiorców.

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345] */

WITH filtered_uniques AS (
  SELECT
    user_id,
    COUNT(event.placement_id) AS frequency
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE user_id != '0'
    AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.country_domain_name = 'US'
  GROUP BY user_id
)
SELECT
  frequency,
  COUNT(*) AS uniques
FROM filtered_uniques
GROUP BY frequency
ORDER BY frequency
;

Łączna liczba unikalnych plików cookie lub częstotliwość ich występowania

Ten przykład pomaga poznać strategie i formaty reklam, które przynoszą wzrost lub spadek liczby unikalnych plików cookie bądź częstotliwości ich występowania.

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids and @placement_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345] */

SELECT
  COUNT(DISTINCT user_id) AS total_users,
  COUNT(DISTINCT event.site_id) AS total_sites,
  COUNT(DISTINCT device_id_md5) AS total_devices,
  COUNT(event.placement_id) AS impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE user_id != '0'
  AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
  AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
  AND event.placement_id IN UNNEST(@placement_ids)
  AND event.country_domain_name = 'US'
;

Aby zawęzić zapytanie, możesz też dodać w klauzuli WHERE identyfikatory witryn lub miejsc docelowych.

Łączna liczba unikalnych plików cookie i średnia częstotliwość ich występowania według stanu

W tym przykładzie pokazano złączenie tabeli cm_dt_impressions z tabelą metadanych cm_dt_state, dzięki któremu można poznać łączną liczbę wyświetleń, liczbę plików cookie na stan i średnią liczbę wyświetleń na użytkownika w podziale na stany lub prowincje Ameryki Północnej.

WITH impression_stats AS (
  SELECT
    event.country_domain_name AS country,
    CONCAT(event.country_domain_name, '-', event.state) AS state,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS users,
    COUNT(*) AS impressions
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE event.country_domain_name = 'US'
    OR event.country_domain_name = 'CA'
  GROUP BY 1, 2
)
SELECT
  country,
  IFNULL(state_name, state) AS state_name,
  users,
  impressions,
  FORMAT(
    '%0.2f',
    IF(
      IFNULL(impressions, 0) = 0,
      0,
      impressions / users
    )
  ) AS avg_imps_per_user
FROM impression_stats
LEFT JOIN adh.cm_dt_state USING (state)
;

Listy odbiorców Display & Video 360

Ten przykład pokazuje, jak analizować listy odbiorców Display & Video 360. Dowiedz się, wśród których odbiorców odnotowujesz wyświetlenia i czy u niektórych z nich masz większą skutecznością niż u innych. Wiedza ta pomoże Ci uzyskać równowagę między liczbą unikalnych plików cookie (wyświetlanie reklam wielu użytkownikom) a jakością (zawężone kierowanie i widoczne wyświetlenia) odpowiednią do Twoich celów.

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids and @placement_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345] */

WITH filtered_impressions AS (
  SELECT
    event.event_time as date,
    CASE
      WHEN (event.browser_enum IN ('29', '30', '31')
            OR event.os_id IN
              (501012, 501013, 501017, 501018,
               501019, 501020, 501021, 501022,
               501023, 501024, 501025, 501027))
      THEN 'Mobile'
      ELSE 'Desktop'
    END AS device,
    event.dv360_matching_targeted_segments,
    event.active_view_viewable_impressions,
    event.active_view_measurable_impressions,
    user_id
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE event.dv360_matching_targeted_segments != ''
    AND event.advertiser_id in UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.dv360_country_code = 'US'
)
SELECT
  audience_id,
  device,
  COUNT(*) AS impressions,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS uniques,
  ROUND(COUNT(*) / COUNT(DISTINCT user_id), 1) AS frequency,
  SUM(active_view_viewable_impressions) AS viewable_impressions,
  SUM(active_view_measurable_impressions) AS measurable_impressions
FROM filtered_impressions
JOIN UNNEST(SPLIT(dv360_matching_targeted_segments, ' ')) AS audience_id
GROUP BY 1, 2
;

Widoczność

Te przykłady pokazują, jak mierzyć dane widoczności w Widoku aktywnym Plus.

WITH T AS (
   SELECT cm_dt_impressions.event.impression_id AS Impression,
          cm_dt_impressions.event.active_view_measurable_impressions AS AV_Measurable,
          SUM(cm_dt_active_view_plus.event.active_view_plus_measurable_count) AS AVP_Measurable
     FROM adh.cm_dt_impressions
FULL JOIN adh.cm_dt_active_view_plus
          ON (cm_dt_impressions.event.impression_id =
              cm_dt_active_view_plus.event.impression_id)
    GROUP BY Impression, AV_Measurable
)
SELECT COUNT(Impression), SUM(AV_Measurable), SUM(AVP_Measurable)
  FROM T
;

WITH Raw AS (
  SELECT
    event.ad_id AS Ad_Id,
  SUM(event.active_view_plus_measurable_count) AS avp_total,
  SUM(event.active_view_first_quartile_viewable_impressions) AS avp_1st_quartile,
  SUM(event.active_view_midpoint_viewable_impressions) AS avp_2nd_quartile,
  SUM(event.active_view_third_quartile_viewable_impressions) AS avp_3rd_quartile,
  SUM(event.active_view_complete_viewable_impressions) AS avp_complete
  FROM
    adh.cm_dt_active_view_plus
  GROUP BY
    1
)

SELECT
  Ad_Id,
  avp_1st_quartile / avp_total AS Viewable_Rate_1st_Quartile,
  avp_2nd_quartile / avp_total AS Viewable_Rate_2nd_Quartile,
    avp_3rd_quartile / avp_total AS Viewable_Rate_3rd_Quartile,
    avp_complete / avp_total AS Viewable_Rate_Completion_Quartile
FROM
  Raw
WHERE
  avp_total > 0
ORDER BY
  Viewable_Rate_1st_Quartile DESC
;

Dane dynamiczne w Przenoszeniu danych w usłudze Campaign Manager 360

Liczba wyświetleń na profil dynamiczny i plik danych

SELECT
  event.dynamic_profile,
  feed_name,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
JOIN UNNEST (event.feed) as feed_name
GROUP BY 1, 2;

Liczba wyświetleń na etykietę raportowania dynamicznego w pliku danych 1

SELECT
  event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(1)] feed1_reporting_label,,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(1)] <> “” # where you have at least one reporting label set
GROUP BY 1;

Liczba wyświetleń, przy których etykieta raportowania = „czerwony” w pliku danych 2

SELECT
  event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(2)] AS feed1_reporting_label,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(2)] = “red”
GROUP BY 1;

Liczba wyświetleń, przy których wymiar raportowania 1 = „czerwony”, a wymiar raportowania 2 = „samochód” w pliku danych 1

SELECT
  event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed1_reporting_label,
  event.feed_reporting_dimension1[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed1_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension2[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed2_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension3[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed3_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension4[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed4_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension5[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed5_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension6[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed6_reporting_dimension1,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE event.feed_reporting_dimension1[SAFE_ORDINAL(1)] = “red”
AND event.feed_reporting_dimension2[SAFE_ORDINAL(1)] = “car”
GROUP BY 1,2,3,4,5,6,7;

Formaty reklam w Przenoszeniu danych w usłudze Campaign Manager 360

Z tych przykładów dowiesz się, jak sprawdzić, które formaty reklam maksymalizują liczbę unikalnych plików cookie lub częstotliwość wyświetleń. Ta wiedza pomoże Ci zachować równowagę między łączną liczbą unikalnych plików cookie a ekspozycją użytkowników na reklamy.

Realizacja wyświetleń

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345]. YOUR_BQ_DATASET must be
replaced with the actual name of your dataset.*/

WITH filtered_uniques AS (
  SELECT
    user_id,
    CASE
      WHEN creative_type LIKE '%Video%' THEN 'Video'
      WHEN creative_type IS NULL THEN 'Unknown'
      ELSE 'Display'
    END AS creative_format,
    COUNT(*) AS impressions
  FROM adh.cm_dt_impressions impression
  LEFT JOIN YOUR_BQ_DATASET.campaigns creative
    ON creative.rendering_id = impression.event.rendering_id
  WHERE user_id != '0'
    AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.country_domain_name = 'US'
  GROUP BY user_id, creative_format
)
SELECT
  impressions AS frequency,
  creative_format,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS uniques,
  SUM(impressions) AS impressions
FROM filtered_uniques
GROUP BY frequency, creative_format
ORDER BY frequency
;

Liczba unikalnych plików cookie i częstotliwość ich występowania

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345]. YOUR_BQ_DATASET must be
replaced with the actual name of your dataset. */

WITH filtered_impressions AS (
  SELECT
    event.campaign_id AS campaign_id,
    event.rendering_id AS rendering_id,
    user_id
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE user_id != '0'
    AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.country_domain_name = 'US'
)
SELECT
  Campaign,
  CASE
    WHEN creative_type LIKE '%Video%' THEN 'Video'
    WHEN creative_type IS NULL THEN 'Unknown'
    ELSE 'Display'
  END AS creative_format,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users,
  COUNT(*) AS impressions
FROM filtered_impressions
LEFT JOIN YOUR_BQ_DATASET.campaigns USING (campaign_id)
LEFT JOIN YOUR_BQ_DATASET.creatives USING (rendering_id)
GROUP BY 1, 2
;

Google Ads

Wyświetlenia w aplikacjach mobilnych z zastosowaniem tabel _rdid

Zapytanie 1:

SELECT
  campaign_id,
  COUNT(*) AS imp,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users
FROM adh.google_ads_impressions
WHERE is_app_traffic
GROUP BY 1
;

Zapytanie 2:

SELECT
  campaign_id,
  COUNT(DISTINCT device_id_md5) AS device_ids
FROM adh.google_ads_impressions_rdid
GROUP BY 1
;

Wyniki można złączyć za pomocą pola campaign_id.

Wyświetlanie na podstawie danych demograficznych

Z tego przykładu dowiesz się, jak sprawdzić, które kampanie docierają do danej grupy demograficznej.

/* For this query to run, @customer_id
must be replaced with an actual ID. For example [12345] */

WITH impression_stats AS (
  SELECT
    campaign_id,
    demographics.gender AS gender_id,
    demographics.age_group AS age_group_id,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS users,
    COUNT(*) AS impressions
  FROM adh.google_ads_impressions
  WHERE customer_id = @customer_id
  GROUP BY 1, 2, 3
)
SELECT
  campaign_name,
  gender_name,
  age_group_name,
  users,
  impressions
FROM impression_stats
LEFT JOIN adh.google_ads_campaign USING (campaign_id)
LEFT JOIN adh.gender USING (gender_id)
LEFT JOIN adh.age_group USING (age_group_id)
ORDER BY 1, 2, 3
;

Widoczność

Więcej informacji o widoczności i przykłady zapytań znajdziesz w artykule Zaawansowane dane Widoku aktywnego.

Ustawienia strefy czasowej reklamodawcy Google Ads

SELECT
  customer_id,
  customer_timezone,
  count(1) as impressions
FROM adh.google_ads_impressions i
  INNER JOIN adh.google_ads_customer c
    ON c.customer_id = i.customer_id
WHERE TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec) >= CAST(DATETIME(@date, c.customer_timezone) AS TIMESTAMP)
AND TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec) < CAST(DATETIME_ADD(DATETIME(@date, c.customer_timezone), INTERVAL 1 DAY) AS TIMESTAMP)
GROUP BY customer_id, customer_timezone

Typ zasobów reklamowych

To przykładowe zapytanie przedstawia, jak korzystać z typów zasobów reklamowych. W polu inventory_type możesz określić, w jakich zasobach reklamowych wyświetlały się Twoje reklamy, np. w Gmailu lub YouTube Music. Możliwe wartości: YOUTUBE, YOUTUBE_TV, YOUTUBE_MUSIC, SEARCH, GMAIL, OTHER. Wartość OTHER oznacza sieć reklamową Google lub sieć wideo.

SELECT
 i.campaign_id,
 cmp.campaign_name,
 i.inventory_type,
 COUNT(i.query_id.time_usec) AS impressions
FROM adh.google_ads_impressions i
LEFT JOIN adh.google_ads_campaign cmp ON (i.campaign_id = cmp.campaign_id)
WHERE
 TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec)
  BETWEEN @local_start_date
  AND TIMESTAMP_ADD(@local_start_date,INTERVAL @number_days*24 HOUR)
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 4 DESC

Korzystanie z modeli atrybucji

Centrum danych reklam obsługuje w tabelach konwersji Google Ads zarówno model atrybucji opartej na danych, jak i model atrybucji ostatniego kliknięcia. Do 19 września 2023 r. obsługiwany był tylko ten ostatni. Z przykładów poniżej dowiesz się, jak znajdować konwersje korzystające z poszczególnych modeli i jak używać tabeli metadanych z ustawieniami konwersji.

Znajdowanie konwersji korzystających z atrybucji opartej na danych

Ten przykład pokazuje znajdowanie konwersji korzystających z modelu atrybucji opartej na danych:

SELECT
  s.name
  SUM(conv.num_conversion_micros)/1000000 AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions AS conv
JOIN adh.google_ads_conversion_settings AS s
  ON (conv.conversion_type = s.conversion_type_id)
WHERE s.action_optimization = 'Primary'
    AND s.attribution_model = 'DATA_DRIVEN'
GROUP BY 1;

Znajdowanie konwersji korzystających z atrybucji ostatniego kliknięcia

Aby zachować wcześniejszy sposób działania, dodaj do zapytań klauzulę WHERE w celu odfiltrowywania wyników związanych z konwersjami korzystającymi z atrybucji ostatniego kliknięcia:

SELECT COUNT(*)
FROM adh.google_ads_conversions
WHERE conversion_type = 123
  AND conversion_attribution_model_type = 'LAST_CLICK';

Używanie tabeli metadanych do filtrowania według nazwy konwersji

Tabela metadanych z ustawieniami konwersji umożliwia filtrowanie według nazw opisowych zamiast numerów.

Na przykład zamiast filtrowania konwersji według właściwości conversion_type:

SELECT COUNT(*)
FROM adh.google_ads_conversions
WHERE conversion_type = 291496508;

Aby filtrować z użyciem pól w tabeli metadanych z ustawieniami konwersji, użyj klauzuli JOIN:

SELECT SUM(num_conversion_micros)/1000000 AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions AS conv
JOIN adh.google_ads_conversion_settings AS s
     ON (conv.conversion_type = s.conversion_type_id)
WHERE s.name = 'LTH Android Order';

SELECT s.name, SUM(conv.num_conversion_micros)/1000000 AS num_convs
FROM adh.google_ads_conversions AS conv
JOIN adh.google_ads_conversion_settings AS s
     ON (conv.conversion_type = s.conversion_type_id)
WHERE s.conversion_category = 'PURCHASE'
  AND s.action_optimization = 'Primary'
GROUP BY 1;

Zapytania dotyczące bloków reklamowych w YouTube

Bloki reklamowe grupują 2 reklamy w pojedynczą przerwę reklamową podczas dłuższych sesji oglądania w YouTube (są to przerwy reklamowe składające się z maksymalnie 2 reklam). Reklamy wyświetlane w blokach reklamowych pozostają możliwe do pominięcia. Jeśli użytkownik pominie pierwszą reklamę, druga także zostanie pominięta.

Wyświetlenia w kampaniach Google Ads z reklamami In-Stream TrueView i obejrzenia TrueView

SELECT
 cmp.campaign_name,
 imp.is_app_traffic,
 COUNT(*) AS total_impressions,
 COUNTIF(clk.click_id IS NOT NULL) AS total_trueview_views
FROM adh.google_ads_impressions imp
JOIN adh.google_ads_campaign cmp USING (campaign_id)
JOIN adh.google_ads_adgroup adg USING (adgroup_id)
LEFT JOIN adh.google_ads_clicks clk ON
  imp.impression_id = clk.impression_id
WHERE
 imp.customer_id IN UNNEST(@customer_ids)
 AND adg.adgroup_type = 'VIDEO_TRUE_VIEW_IN_STREAM'
 AND cmp.advertising_channel_type = 'VIDEO'
GROUP BY 1, 2

Dane o widoczności Display & Video 360 według elementów zamówienia

WITH
 imp_stats AS (
   SELECT
     imp.line_item_id,
     count(*) as total_imp,
     SUM(num_active_view_measurable_impression) AS num_measurable_impressions,
     SUM(num_active_view_eligible_impression) AS num_enabled_impressions
   FROM adh.dv360_youtube_impressions imp
   WHERE
     imp.line_item_id IN UNNEST(@line_item_ids)
   GROUP BY 1
 ),
 av_stats AS (
   SELECT
     imp.line_item_id,
     SUM(num_active_view_viewable_impression) AS num_viewable_impressions
   FROM adh.dv360_youtube_impressions imp
   LEFT JOIN
     adh.dv360_youtube_active_views av
     ON imp.impression_id = av.impression_id
   WHERE
     imp.line_item_id IN UNNEST(@line_item_ids)
   GROUP BY 1
 )
SELECT
 li.line_item_name,
 SUM(imp.total_imp) as num_impressions,
 SUM(imp.num_measurable_impressions) AS num_measurable_impressions,
 SUM(imp.num_enabled_impressions) AS num_enabled_impressions,
 SUM(IFNULL(av.num_viewable_impressions, 0)) AS num_viewable_impressions
FROM imp_stats as imp
LEFT JOIN av_stats AS av USING (line_item_id)
JOIN adh.dv360_youtube_lineitem li ON (imp.line_item_id = li.line_item_id)
GROUP BY 1

Zapytania dotyczące YouTube Reserve

Realizacja wyświetleń według reklamodawcy

To zapytanie zlicza liczbę wyświetleń i unikalnych użytkowników na reklamodawcę. Na podstawie tych liczb możesz obliczyć średnią liczbę wyświetleń na użytkownika (czyli „częstotliwość wyświetlania reklam”).

SELECT
  advertiser_name,
  COUNT(*) AS imp,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users
FROM adh.yt_reserve_impressions AS impressions
JOIN adh.yt_reserve_order order ON impressions.order_id = order.order_id
GROUP BY 1
;

Pominięcia reklam

To zapytanie zlicza liczbę pominięć reklam na klienta, kampanię, grupę reklam i kreację.

SELECT
  impression_data.customer_id,
  impression_data.campaign_id,
  impression_data.adgroup_id,
  impression_data.ad_group_creative_id,
  COUNTIF(label = "videoskipped") AS num_skips
FROM
  adh.google_ads_conversions
GROUP BY 1, 2, 3, 4;

Zapytania ogólne

Odejmowanie jednej grupy użytkowników od drugiej

Ten przykład pokazuje, jak odjąć jedną grupę użytkowników od drugiej. Ta metoda ma szeroki zakres zastosowań, m.in. zliczanie użytkowników niedokonujących konwersji, użytkowników bez widocznych wyświetleń i użytkowników bez kliknięć.

WITH exclude AS (
  SELECT DISTINCT user_id
  FROM adh.google_ads_impressions
  WHERE campaign_id = 123
)

SELECT
  COUNT(DISTINCT imp.user_id) -
      COUNT(DISTINCT exclude.user_id) AS users
FROM adh.google_ads_impressions imp
LEFT JOIN exclude
  USING (user_id)
WHERE imp.campaign_id = 876
;

Niestandardowe pokrywanie się

To zapytanie zlicza przypadki pokrywania się co najmniej 2 kampanii. Możesz je dostosować, tak aby mierzyć pokrywanie się na podstawie własnych kryteriów.

/* For this query to run, @campaign_1 and @campaign_2 must be replaced with
actual campaign IDs. */

WITH flagged_impressions AS (
SELECT
  user_ID,
  SUM(IF(campaign_ID in UNNEST(@campaign_1), 1, 0)) AS C1_impressions,
  SUM(IF(campaign_ID in UNNEST(@campaign_2), 1, 0)) AS C2_impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
GROUP BY user_ID

SELECT COUNTIF(C1_impressions > 0) as C1_cookie_count,
 COUNTIF(C2_impressions > 0) as C2_cookie_count,
 COUNTIF(C1_impressions > 0 and C2_impressions > 0) as overlap_cookie_count
FROM flagged_impressions
;

Sprzedaż krzyżowa w ramach programu „sprzedawane przez partnerów”

To zapytanie mierzy wyświetlenia i współczynniki klikalności zasobów reklamowych sprzedawanych przez partnerów.

SELECT
  a.record_date AS record_date,
  a.line_item_id AS line_item_id,
  a.creative_id AS creative_id,
  a.ad_id AS ad_id,
  a.impressions AS impressions,
  a.click_through AS click_through,
  a.video_skipped AS video_skipped,
  b.pixel_url AS pixel_url
FROM
  (
    SELECT
      FORMAT_TIMESTAMP('%D', TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec), 'Etc/UTC') AS record_date,
      i.line_item_id as line_item_id,
      i.creative_id as creative_id,
      i.ad_id as ad_id,
      COUNT(i.query_id) as impressions,
      COUNTIF(c.label='video_click_to_advertiser_site') AS click_through,
      COUNTIF(c.label='videoskipped') AS video_skipped
    FROM
      adh.partner_sold_cross_sell_impressions AS i
      LEFT JOIN adh.partner_sold_cross_sell_conversions AS c
        ON i.impression_id = c.impression_id
    GROUP BY
      1, 2, 3, 4
    ) AS a
    JOIN adh.partner_sold_cross_sell_creative_pixels AS b
      ON (a.ad_id = b.ad_id)
;

Wyświetlenia w sklepie z aplikacjami

To zapytanie zlicza łączną liczbę wyświetleń pogrupowanych według sklepu z aplikacjami i aplikacji.

SELECT app_store_name, app_name, COUNT(*) AS number
FROM adh.google_ads_impressions AS imp
JOIN adh.mobile_app_info
USING (app_store_id, app_id)
WHERE imp.app_id IS NOT NULL
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC