שדות שניתן לצרף ב-Ads Data Hub

באופן כללי, אפשר לצרף שדות עם אותו שם באותו שער קנייה בין טבלאות. לדוגמה, אפשר לשלב את adh.google_ads_impressions.impression_id עם adh.google_ads_creative_conversions.impression_id. בדוגמה הזו, Google Display Ads הוא המקום המשותף לקנייה, impression_id הוא השדה המשותף, ו-google_ads_impressions ו-google_ads_creative_conversions הן שתי הטבלאות השונות.

יש מורכבויות שיכולות להקשות על צירוף נתונים בין פלטפורמות שונות לרכישת מדיה. במוצרים שונים של Google נעשה שימוש במזהי משתמשים שונים, ומזהי המשתמשים יכולים להיות שונים גם בתוך מוצר אחד, בהתאם למצב הכניסה לחשבון.

הטבלה הבאה משמשת כהנחיה לצירוף מוצרים. בדרך כלל, הצטרפות לפגישות בתוך כל פלטפורמת קנייה תפעל, אבל הצטרפות לפגישות בין פלטפורמות קנייה בדרך כלל לא תפעל.

חשוב: אפשר לבצע הצטרפות לטבלאות RDID ‏ (adh.*_rdid) רק ב-RDID ‏(device_id_md5). מידע נוסף על הצטרפות לנתונים ממקור ראשון ב-RDID ובמזהים חיצוניים זמין במאמר סקירה כללית על הצטרפות לנתונים ממקור ראשון.

Buying Door	מוצרים	טבלאות	מזהים שאפשר לשייך
Google Display Ads	שותפי הווידאו של Google (לא כולל YouTube)	adh.google_ads_*
Google Marketing Platform	באמצעות העברת נתונים: Display & Video 360 Campaign Manager 360	adh.dv360_dt_* adh.cm_dt_*
YouTube Google sold	‫YouTube Reserve YouTube (ב-Google Ads) YouTube (ב-Display & Video 360)	adh.yt_reserve_* adh.google_ads_* adh.dv360_youtube_*
YouTube Partner sold	Google Ad Manager Freewheel	adh.partner_sold_cross_sell_* adh.freewheel_*
מקש	user_id	external_cookie	device_id_md5

דוגמאות

בנוסף למזהי משתמשים ומזהי מכשירים, אפשר לצרף טבלאות באמצעות מספר שדות אחרים. כדי ללמוד איך לצרף טבלאות ב-Ads Data Hub, בוחרים שדה שאפשר לצרף מהתפריט הנפתח. בקטע הזה מופיעות דוגמאות (רשימה חלקית).

הכול user_id impression_id campaign_id customer_id region_id

בדוגמה הזו מוסבר איך להשתמש ב-user_id כדי לבצע הצטרפות של טבלאות של חשיפות, נכסי קריאייטיב והמרות.

תרחיש לדוגמה: הבנה אם קמפיינים לחיזוק המותג מניבים המרות מצטברות.

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)
  )

בדוגמה הזו מוצג איך משתמשים ב-impression_id כדי לקשר בין נתוני המרות לנתוני חשיפות.

תרחיש לדוגמה: פילוח של נתוני חשיפות והמרות לפי מדינה ו-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

בדוגמה הזו מוצג איך לצרף כמה טבלאות לפי כמה מזהים.

תרחיש לדוגמה: רשימת נכסים שמקושרים לקמפיין מסוים.

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

בדוגמה הזו מוסבר איך לצרף טבלאות של מטא-נתונים.

תרחיש שימוש: צירוף טבלת חשיפות לטבלת מטא-נתונים של מדינות כדי להציג את מספר קובצי ה-Cookie הייחודיים ואת התדירות הממוצעת לפי מדינה.

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