खास जानकारी
यहां दिए गए निर्देशों में, एपीआई का इस्तेमाल करके, विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़े वाले मान्य ट्रैफ़िक और अमान्य ट्रैफ़िक, दोनों के लिए क्वेरी करने के तरीके के उदाहरण दिए गए हैं. ये मेट्रिक, Google Ads, Display & Video 360, और YouTube Reserve का इस्तेमाल करके खरीदी गई इन्वेंट्री तक ही सीमित होती हैं.
ध्यान दें कि MRC से मान्यता पा चुके TrueView व्यू व्यू मेट्रिक के लिए ADH API का इस्तेमाल करना ज़रूरी है. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि इनके साथ कोई भी टेंप्लेट की गई क्वेरी नहीं होती. इसके अलावा, TrueView व्यू व्यू मेट्रिक और विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़े वाली मेट्रिक को अलग-अलग नहीं माना जाना चाहिए.
खरीदारी के उस दरवाज़े को चुनें जिसके लिए आपको विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक से क्वेरी करनी है:
यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक की क्वेरी करें
टेंप्लेट की मदद से विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की क्वेरी में, MRC से मान्यता मिली हुई मेट्रिक मिलती हैं.
MRC की मान्यता बाइनरी है. आपके नतीजे, मान्यता पाए जा सकते हैं या नहीं. साथ ही, ये आपकी पूरी नतीजों वाली टेबल पर लागू होते हैं. BigQuery में, MRC से मान्यता पा चुके सभी नतीजों पर लेबल adh-mrc-accredited लागू किया जाता है. अपने मेट्रिक को MRC से मान्यता पाने के लिए, आपको टेंप्लेट से क्वेरी चलाना होगा.
MRC से मान्यता पा चुकी क्वेरी को टेंप्लेट की मदद से चलाने के लिए:
- क्वेरी बनाने का तरीका बताने वाले निर्देशों का पालन करें. साथ ही, यह पक्का करें कि आपने क्वेरी टेंप्लेट के तौर पर YouTube Reserve को खरीदारी के लिए चुना है और वीडियो विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़े को चुना है.
- टेंप्लेट का इस्तेमाल करें के बगल में मौजूद, Run बटन पर क्लिक करें.
एपीआई का इस्तेमाल करके, अमान्य ट्रैफ़िक और विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक की क्वेरी करें
अमान्य ट्रैफ़िक और विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक को ADH API से, generateIvtReport , और startAnalysis एंडपॉइंट का इस्तेमाल करके वापस पाया जा सकता है. अमान्य ट्रैफ़िक के लिए, आपकी मेट्रिक को generateIvtReport से वापस लाना होगा, ताकि adh-mrc-accredited लेबल को लागू किया जा सके और आपकी मेट्रिक को MRC से मान्यता मिल सके. इसी तरह, नीचे दी गई ग्लोबल क्वेरी का इस्तेमाल विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़े की मेट्रिक के लिए किया जाना चाहिए. ऐसा MRC की मान्यता के लिए, ADH API की मदद से किया जाना चाहिए. इस सेक्शन में बताया गया है कि Python क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके, इस एंडपॉइंट पर अनुरोध कैसे भेजा जा सकता है.
एपीआई क्विकस्टार्ट में दिए गए सेटअप और अनुमति देने/पुष्टि करने के निर्देशों का पालन करें.
नीचे दिए गए फ़ील्ड को अपने खाते से जुड़ी काम की जानकारी से बदलने के बाद, नीचे दी गई क्वेरी चलाकर अपने YouTube Reserve कैंपेन के लिए अमान्य ट्रैफ़िक रिपोर्ट पाएं:
- क्लाइंट सीक्रेट फ़ाइल
- ग्राहक आईडी
- Chronicle API (एपीआई) कुंजी
- Order IDs
- टाइमज़ोन
नमूना कोड
अमान्य ट्रैफ़िक
from __future__ import print_function
import json
import os.path
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build
# If modifying these scopes, delete the file `token.json`.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/adsdatahub']
TOKEN_FILE = 'token.json'
creds = None
# The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
# created automatically when the authorization flow completes for the first
# time.
if os.path.exists(TOKEN_FILE):
creds = Credentials.from_authorized_user_file(TOKEN_FILE, SCOPES)
# If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
if not creds or not creds.valid:
if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
creds.refresh(Request())
else:
flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
'YOUR_CLIENT_SECRETS.json', SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)
# Save the credentials for the next run.
with open(TOKEN_FILE, 'w') as token:
token.write(creds.to_json())
service = build('adsdatahub', 'v1', credentials=creds,
developerKey='YOUR_API_KEY',
discoveryServiceUrl='https://adsdatahub.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1&labels=')
body = {
'ads_data_customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID,
'start_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 15
},
'end_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 20
},
'time_zone': 'YOUR_TIMEZONE',
'yt_reserve_dimensions': {
'order_ids': [YOUR_ORDER_IDS],
'metric_type': 'METRIC_TYPE_IMPRESSION'
},
'dest_table': 'YOUR_DESTINATION_TABLE'
}
resp = service.customers().generateIvtReport(name='customers/YOUR_CUSTOMER_ID,
body=body).execute()
print(json.dumps(resp))
विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों वाली मेट्रिक
from __future__ import print_function
import json
import os.path
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build
# If modifying these scopes, delete the file `token.json`.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/adsdatahub']
TOKEN_FILE = 'token.json'
creds = None
# The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
# created automatically when the authorization flow completes for the first
# time.
if os.path.exists(TOKEN_FILE):
creds = Credentials.from_authorized_user_file(TOKEN_FILE, SCOPES)
# If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
if not creds or not creds.valid:
if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
creds.refresh(Request())
else:
flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
'YOUR_CLIENT_SECRETS.json', SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)
# Save the credentials for the next run.
with open(TOKEN_FILE, 'w') as token:
token.write(creds.to_json())
service = build('adsdatahub', 'v1', credentials=creds,
developerKey='YOUR_API_KEY',
discoveryServiceUrl='https://adsdatahub.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1&labels=')
name = 'customers/global/analysisQueries/ad88e8562a8f4baa9c8522945fe95522'
body = {
'spec': {
'ads_data_customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID,
'start_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 15
},
'end_date': {
'year': 2019,
'month': 12,
'day': 20
},
'time_zone': 'YOUR_TIMEZONE',
'parameter_values': {
'line_item_ids': {
'array_value': {
'values': [
{
'value': 'YOUR_LINE_ITEM_ID'
},
]
}
}
}
},
'dest_table': 'YOUR_DESTINATION_TABLE',
'customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID
}
resp = service.customers().analysisQueries().start(name=name,body=body).execute()
print(json.dumps(resp))
आसानी से पहचान में आने वाले अमान्य ट्रैफ़िक को कैलकुलेट करके, विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक का आकलन करें
सामान्य अमान्य ट्रैफ़िक (जीआईवीटी) से कुल MRC से मान्यता पा चुके विज्ञापन दिखने से जुड़े आंकड़ों की मेट्रिक पाने के लिए, नीचे दिए गए फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करें:
- कुल इंप्रेशन (जीआईवीटी के कुल इंप्रेशन): कुल इंप्रेशन - सामान्य अमान्य इंप्रेशन
- देखने-योग्य इंप्रेशन (कुल जीआईवीटी): देखने-योग्य इंप्रेशन + अमान्य देखने-योग्य इंप्रेशन - जीआईवीटी देखने-योग्य इंप्रेशन
- मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी के कुल): मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन + मेज़र किए जा सकने वाले अमान्य इंप्रेशन - जीआईवीटी मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन
- योग्य इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल): योग्य इंप्रेशन + अमान्य योग्य इंप्रेशन - जीआईवीटी योग्य इंप्रेशन
- अदर्शनीय इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल) : मापन-योग्य इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल) - देखने-योग्य इंप्रेशन (कुल जीआईवीटी)
- मेज़र न किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल): योग्य इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल) - मेज़र किए जा सकने वाले इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल डेटा)
- % मापन-योग्य इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल): मापन-योग्य इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल) / योग्य इंप्रेशन (कुल जीआईवीटी)
- % देखने-योग्य इंप्रेशन (जीआईवीटी का कुल): देखने-योग्य इंप्रेशन (कुल जीआईवीटी) / मापन-योग्य इंप्रेशन (कुल जीआईवीटी)