Truy vấn mẫu trong Ads Data Hub

Lưu ý: Bạn có thể xem thêm cụm từ tìm kiếm mẫu thông qua mẫu cụm từ tìm kiếm trong giao diện người dùng. Tìm hiểu thêm

Các truy vấn mẫu này giả định bạn đã có kiến thức về SQL và BigQuery. Tìm hiểu thêm về SQL trong BigQuery.

Truy vấn Chuyển dữ liệu Campaign Manager 360

So khớp biến Floodlight với bảng tạm

Tạo mối quan hệ khớp giữa user_id và các biến Floodlight tuỳ chỉnh trong bảng hoạt động. Sau đó, bạn có thể sử dụng mã này để kết hợp dữ liệu của bên thứ nhất với dữ liệu Campaign Manager 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

Phân phối lượt hiển thị

Ví dụ này phù hợp để quản lý lượt hiển thị và cho biết cách tìm số lượt hiển thị đã phân phát vượt quá giới hạn tần suất hoặc nếu một số khách hàng tiềm năng nhất định không được tiếp xúc đủ với quảng cáo. Hãy sử dụng kiến thức này để tối ưu hoá trang web và chiến thuật của bạn nhằm thu hút số lượt hiển thị phù hợp cho đối tượng đã chọn.

/* 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
;

Tổng số cookie riêng biệt / tần suất

Ví dụ này giúp xác định các chiến thuật và định dạng quảng cáo giúp tăng hoặc giảm số lượng cookie riêng biệt hoặc tần suất.

/* 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'
;

Bạn cũng có thể thêm mã trang web hoặc vị trí vào mệnh đề WHERE để thu hẹp truy vấn.

Tổng số cookie riêng biệt và tần suất trung bình theo tiểu bang

Ví dụ này kết hợp bảng cm_dt_impressions và bảng siêu dữ liệu cm_dt_state để hiển thị tổng số lượt hiển thị, số lượng cookie trên mỗi tiểu bang và số lượt hiển thị trung bình trên mỗi người dùng, được nhóm theo tiểu bang hoặc tỉnh địa lý ở Bắc Mỹ.

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)
;

Đối tượng Display & Video 360

Ví dụ này cho thấy cách phân tích đối tượng Display & Video 360. Tìm hiểu những đối tượng mà lượt hiển thị đang tiếp cận và xác định xem một số đối tượng có hoạt động hiệu quả hơn các đối tượng khác hay không. Kiến thức này có thể giúp bạn cân bằng số lượng cookie duy nhất (đưa quảng cáo đến nhiều người dùng) và chất lượng (nhắm mục tiêu hẹp và lượt hiển thị có thể xem), tuỳ thuộc vào mục tiêu của bạn.

/* 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
;

Khả năng xem

Những ví dụ này cho thấy cách đo lường các chỉ số về khả năng xem của Chế độ xem đang kích hoạt bổ sung.

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
;

Dữ liệu động trong tính năng Chuyển dữ liệu của Campaign Manager 360

Số lượt hiển thị trên mỗi hồ sơ và nguồn cấp dữ liệu linh động

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;

Số lượt hiển thị trên mỗi nhãn báo cáo linh động trong nguồn cấp dữ liệu 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;

Số lượt hiển thị có nhãn báo cáo = "đỏ" trong nguồn cấp dữ liệu 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;

Số lượt hiển thị trong đó phương diện báo cáo_1 = "đỏ" và phương diện báo cáo_2 = "ô tô" trong nguồn cấp dữ liệu 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;

Định dạng quảng cáo trong tính năng Chuyển dữ liệu trên Campaign Manager 360

Những ví dụ này cho biết cách xác định định dạng quảng cáo nào đang tối đa hoá số lượng cookie riêng biệt hoặc tần suất hiển thị. Hãy sử dụng kiến thức này để giúp cân bằng tổng số cookie riêng biệt và số lượt người dùng tiếp xúc với quảng cáo.

Phân phối lượt hiển thị

/* 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
;

Số lượng cookie riêng biệt và tần suất

/* 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

Lượt hiển thị ứng dụng di động có bảng _rdid

Truy vấn 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
;

Truy vấn 2:

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

Bạn có thể kết hợp các kết quả này bằng cách sử dụng campaign_id.

Phân phối theo nhân khẩu học

Ví dụ này cho biết cách xác định chiến dịch nào đang tiếp cận một nhóm nhân khẩu học nhất định.

/* 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
;

Khả năng xem

Để biết thông tin tổng quan về Khả năng xem bằng mẫu truy vấn, hãy xem bài viết Các chỉ số nâng cao về Chế độ xem đang kích hoạt

Chế độ cài đặt múi giờ của nhà quảng cáo trên 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

Loại khoảng không quảng cáo

Truy vấn mẫu này minh hoạ khái niệm về loại khoảng không quảng cáo. Bạn có thể sử dụng trường inventory_type để xác định khoảng không quảng cáo mà quảng cáo của bạn phân phát, chẳng hạn như Gmail hoặc YouTube Music. Các giá trị có thể có: YOUTUBE, YOUTUBE_TV, YOUTUBE_MUSIC, SEARCH, GMAIL, OTHER. Mạng khác đề cập đến Mạng Hiển thị hoặc Mạng Video của Google.

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

Làm việc với mô hình phân bổ

Ads Data Hub hỗ trợ cả mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu (DDA) và mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng (LCA) trong bảng lượt chuyển đổi trên Google Ads. Trước ngày 19 tháng 9 năm 2023, chúng tôi chỉ hỗ trợ LCA. Các ví dụ sau đây cho bạn biết cách tìm các lượt chuyển đổi sử dụng một trong hai mô hình này và cách sử dụng bảng siêu dữ liệu về chế độ cài đặt lượt chuyển đổi.

Tìm lượt chuyển đổi theo mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu

Ví dụ này tìm những lượt chuyển đổi sử dụng mô hình DDA:

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;

Tìm lượt chuyển đổi được phân bổ theo mô hình lượt nhấp cuối cùng

Để duy trì hành vi cũ, hãy thêm mệnh đề WHERE vào truy vấn để lọc kết quả chuyển đổi phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng:

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

Sử dụng bảng siêu dữ liệu để lọc theo tên lượt chuyển đổi

Bảng siêu dữ liệu về chế độ cài đặt lượt chuyển đổi cho phép bạn lọc theo tên có ý nghĩa thay vì số.

Ví dụ: thay vì lọc lượt chuyển đổi theo conversion_type:

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

Sử dụng mệnh đề JOIN để lọc bằng các trường trong bảng siêu dữ liệu của chế độ cài đặt lượt chuyển đổi :

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;

Truy vấn về nhóm quảng cáo trên YouTube

Nhóm quảng cáo gộp 2 quảng cáo vào một điểm chèn quảng cáo trong các phiên xem YouTube dài hơn. (Tương tự như khoảng nghỉ quảng cáo, nhưng chỉ giới hạn ở 2 quảng cáo.) Quảng cáo được phân phát trong nhóm quảng cáo vẫn có thể bỏ qua. Tuy nhiên, nếu người dùng bỏ qua quảng cáo đầu tiên, thì quảng cáo thứ hai cũng sẽ bị bỏ qua.

Số lượt hiển thị và số lượt xem TrueView của chiến dịch TrueView trong luồng phát trên Google Ads

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

Chỉ số về khả năng xem trên Display & Video 360 theo mục hàng

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

Truy vấn về Dành riêng trên YouTube

Phân phối lượt hiển thị theo nhà quảng cáo

Truy vấn này đo lường số lượt hiển thị và số người dùng riêng biệt trên mỗi nhà quảng cáo. Bạn có thể sử dụng những con số này để tính số lượt hiển thị trung bình trên mỗi người dùng (hoặc "tần suất quảng cáo").

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
;

Số lượt bỏ qua quảng cáo

Truy vấn này đo lường số lượt bỏ qua quảng cáo trên mỗi khách hàng, chiến dịch, nhóm quảng cáo và mẫu quảng cáo.

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;

Truy vấn chung

Trừ một nhóm người dùng khỏi một nhóm khác

Ví dụ này cho thấy cách trừ một nhóm người dùng khỏi một nhóm khác. Kỹ thuật này có nhiều ứng dụng, bao gồm cả việc tính những người dùng không chuyển đổi, người dùng không có lượt hiển thị có thể xem và người dùng không có lượt nhấp.

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
;

Lớp phủ tuỳ chỉnh

Truy vấn này đo lường mức độ trùng lặp của 2 hoặc nhiều chiến dịch. Bạn có thể tuỳ chỉnh chỉ số này để đo lường mức độ trùng lặp dựa trên các tiêu chí tuỳ ý.

/* 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
;

Quảng cáo do đối tác bán – Bán kèm

Truy vấn này đo lường số lượt hiển thị và số lượt nhấp vào khoảng không quảng cáo do đối tác bán.

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)
;

Số lượt hiển thị trên cửa hàng ứng dụng

Truy vấn sau đây tính tổng số lượt hiển thị được nhóm theo cửa hàng ứng dụng và ứng dụng.

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