Bei diesen Beispielabfragen wird vorausgesetzt, dass Sie mit SQL und BigQuery vertraut sind. Weitere Informationen zu SQL in BigQuery
Campaign Manager 360-Datenübertragungsabfragen
Floodlight-Variablen mit temporären Tabellen abgleichen
Erstellen Sie einen Abgleich zwischen „user_id“ und benutzerdefinierten Floodlight-Variablen in der Aktivitätstabelle. Damit lassen sich dann selbst erhobene Daten mit Campaign Manager 360-Daten zusammenführen.
/* 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
Auslieferung von Impressionen
Dieses Beispiel eignet sich gut für die Verwaltung von Impressionen. Es zeigt, wie viele Impressionen über das Frequency Capping hinaus erzielt wurden oder ob bestimmten potenziellen Kunden nicht genügend Anzeigen präsentiert wurden. Nutzen Sie dieses Wissen, um Ihre Websites und Taktiken zu optimieren und der gewünschten Zielgruppe die richtige Anzahl von Impressionen zu präsentieren.
/* 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
;
Gesamtzahl der einzelnen Cookies/Häufigkeit
In diesem Beispiel werden Taktiken und Anzeigenformate identifiziert, die zur Erhöhung oder Verringerung der Anzahl oder der Häufigkeit einzelner Cookies führen.
/* 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'
;
Sie können Website- oder Placement-IDs in die WHERE-Klausel aufnehmen, um die Abfrage einzugrenzen.
Gesamtzahl der einzelnen Cookies und durchschnittliche Häufigkeit nach Status
In diesem Beispiel werden die Tabelle cm_dt_impressions und die Metadatentabelle cm_dt_state zusammengeführt, um die Gesamtzahl der Impressionen, die Anzahl der Cookies pro Status und die durchschnittliche Anzahl von Impressionen je Nutzer zu präsentieren – gruppiert nach Bundesstaat ode Provinz in Nordamerika.
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)
;
Display & Video 360-Zielgruppen
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Zielgruppen in Display & Video 360 analysiert werden können. Hier erfahren Sie, welche Zielgruppenimpressionen Sie erzielen und ob einige Zielgruppen besser abschneiden als andere. Je nachdem, welche Zielvorhaben Sie verfolgen, können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Anzahl einzelner Cookies (also möglichst vielen Nutzern) und der Qualität (enge Ausrichtung und sichtbare Impressionen) zu finden.
/* 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
;
Sichtbarkeit
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sichtbarkeitsmesswerte in Active View Plus gemessen werden.
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
;
Dynamische Daten bei der Campaign Manager 360-Datenübertragung
Anzahl der Impressionen pro dynamischem Profil und Feed
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;
Anzahl der Impressionen pro dynamischem Berichtslabel in Feed 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;
Anzahl der Impressionen, bei denen das Berichtslabel in Feed 2 „rot“ ist
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;
Anzahl der Impressionen, bei denen „reporting_dimension_1“ den Wert „red“ und „reporting_dimension_2“ den Wert „car“ hat (Feed 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;
Anzeigenformate in der Campaign Manager 360-Datenübertragung
Diese Beispiele zeigen, wie Sie bestimmen können, mit welchen Anzeigenformaten sich die Anzahl einzelner Cookies oder die Häufigkeit von Impressionen maximieren lässt. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können Sie die Gesamtzahl der einzelnen Cookies und die Häufigkeit der Anzeigenschaltung für die Nutzer aufeinander abstimmen.
Auslieferung von Impressionen
/* 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
;
Anzahl der einzelnen Cookies und Häufigkeit
/* 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
Impressionen in mobilen Apps mit „_rdid“-Tabellen
Abfrage 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
;
Abfrage 2:
SELECT
campaign_id,
COUNT(DISTINCT device_id_md5) AS device_ids
FROM adh.google_ads_impressions_rdid
GROUP BY 1
;
Die Ergebnisse können mithilfe von „campaign_id“ zusammengeführt werden.
Auslieferung anhand von demografischen Merkmalen
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie ermitteln, mit welchen Kampagnen Sie eine bestimmte demografische Gruppe erreichen.
/* 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
;
Sichtbarkeit
Einen Überblick über die Sichtbarkeit mit Abfragebeispielen finden Sie unter Erweiterte Active View-Messwerte.
Zeitzoneneinstellungen für Google Ads-Werbetreibende
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
Inventartyp
Diese Beispielabfrage veranschaulicht das Konzept des Inventartyps. Im Feld inventory_type lässt sich festlegen, in welchem Inventar Ihre Anzeigen ausgeliefert wurden, z. B. in Gmail oder YouTube Music. Mögliche Werte: YOUTUBE, YOUTUBE_TV,
YOUTUBE_MUSIC, SEARCH, GMAIL, OTHER. OTHER bezieht sich entweder auf das Google Displaynetzwerk oder das Videonetzwerk.
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
Mit Attributionsmodellen arbeiten
Ads Data Hub unterstützt sowohl die datengetriebene Attribution als auch das Attributionsmodell „Letzter Klick“ in Google Ads-Conversion-Tabellen. Vor dem 19. September 2023 wurde nur das Attributionsmodell „Letzter Klick“ unterstützt. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Conversions mit einem der beiden Attributionsmodelle finden und die Metadatentabelle mit Conversion-Einstellungen verwenden.
Conversions mit datengetriebener Attribution finden
In diesem Beispiel werden Conversions mit datengetriebener Attribution gesucht:
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;
Conversions mit dem Attributionsmodell „Letzter Klick“ finden
Um die bisherige Funktionsweise beizubehalten, fügen Sie Ihren Abfragen die Anweisung WHERE hinzu, sodass die Ergebnisse nach Conversions mit dem Attributionsmodell „Letzter Klick“ gefiltert werden:
SELECT COUNT(*)
FROM adh.google_ads_conversions
WHERE conversion_type = 123
AND conversion_attribution_model_type = 'LAST_CLICK';
Mithilfe der Metadatentabelle nach Conversion-Namen filtern
In der Metadatentabelle mit Conversion-Einstellungen können Sie nicht nur nach Zahlen, sondern auch nach Namen filtern.
Statt Conversions beispielsweise nach conversion_type zu filtern…:
SELECT COUNT(*)
FROM adh.google_ads_conversions
WHERE conversion_type = 291496508;
…können Sie mithilfe der Anweisung JOIN nach den Feldern in der Metadatentabelle mit Conversion-Einstellungen filtern:
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;
Abfragen für YouTube-Anzeigen-Pods
Bei längeren YouTube-Wiedergabesitzungen werden zwei Anzeigen durch Anzeigen-Pods in einer einzelnen Werbeunterbrechung gruppiert. Sie können sich das wie eine Werbeunterbrechung vorstellen, die jedoch auf zwei Anzeigen beschränkt ist. In Anzeigen-Pods ausgelieferte Anzeigen bleiben überspringbar. Überspringt ein Nutzer jedoch die erste Anzeige, wird auch die zweite Anzeige übersprungen.
Impressionen und TrueView-Aufrufe für Google Ads-TrueView-In-Stream-Kampagnen
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
Display & Video 360-Sichtbarkeitsmesswerte nach Werbebuchungen
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
YouTube Reserve-Abfragen
Auslieferung von Impressionen nach Werbetreibendem
Mit dieser Abfrage wird die Anzahl der Impressionen und der einzelnen Nutzer pro Werbetreibendem gemessen. Anhand dieser Zahlen können Sie die durchschnittliche Anzahl der Impressionen pro Nutzer (auch als „Anzeigenhäufigkeit“ bezeichnet) berechnen.
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
;
Überspringen von Anzeigen
Mit dieser Abfrage wird erfasst, wie viele Anzeigen pro Kunde, Kampagne, Anzeigengruppe und Creative übersprungen werden.
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;
Allgemeine Abfragen
Eine Nutzergruppe von den Nutzern einer anderen Gruppe abziehen
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie eine Nutzergruppe von einer anderen abgezogen wird. Bei dieser Methode kommen viele Anwendungen zum Einsatz, darunter die Zählung von Nutzern ohne Conversion, Nutzern ohne sichtbare Impressionen und Nutzern ohne Klicks.
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
;
Benutzerdefinierte Überschneidung
Mit dieser Abfrage wird die Überschneidung von zwei oder mehr Kampagnen erfasst. Sie kann so angepasst werden, dass sich Überschneidungen basierend auf bestimmten Kriterien bestimmen lassen.
/* 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
;
Cross-Selling durch Partner
Mit dieser Abfrage werden Impressionen und Klicks für von Partnern verkauftes Inventar erfasst.
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)
;
App-Shop-Impressionen
Die folgende Abfrage zählt die Gesamtzahl der Impressionen – nach App-Shop und App gruppiert.
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