Dane dotyczące widoczności zapytań i nieprawidłowego ruchu

Omówienie

Podane niżej instrukcje pokazują na przykładach, jak można za pomocą interfejsu API wysyłać zapytania o prawidłowy ruch wynikający z widoczności reklam oraz o nieprawidłowy ruch. Te dane są ograniczone do zasobów reklamowych kupionych w Google Ads, Display & Video 360 i YouTube Reserve.

Pamiętaj, że dane o wyświetleniach TrueView akredytowane przez MRC wymagają użycia interfejsu API CDR ze wzgględu na brak powiązanego zapytania opartego na szablonie. Poza tym danych o wyświetleniach TrueView view nie należy mylić z danymi o widoczności.

Wybierz platformę zakupu, w której przypadku chcesz wysyłać zapytania dotyczące danych o widoczności:

Wysyłanie zapytań dotyczących danych o widoczności za pomocą interfejsu

Oparte na szablonie zapytanie dotyczące widoczności dostarcza danych akredytowanych przez MRC.

Akredytacja MRC nie jest stopniowalna – Twoje wyniki mogą tylko być akredytowane lub nie – i ma zastosowanie do całej tabeli wyników. W BigQuery wszystkie wyniki akredytowane przez MRC są oznaczone etykietą adh-mrc-accredited. Aby dane były akredytowane przez MRC, musisz wysłać zapytanie, korzystając z szablonu.

Aby wysłać zapytanie akredytowane przez MRC, korzystając z szablonu:

  1. Wykonaj instrukcje tworzenia zapytania, pamiętając, aby jako platformę zakupu wybrać YouTube Reserve, a jako szablon zapytania – Widoczność reklamy wideo.
  2. Obok opcji Użyj szablonu kliknij przycisk Wykonaj.

Wysyłanie za pomocą interfejsu API zapytań dotyczących danych o nieprawidłowym ruchu i widoczności

Dane dotyczące nieprawidłowego ruchu i widoczności można pobierać z interfejsu API CDR za pomocą punktów końcowych generateIvtReport i startAnalysis. Aby w przypadku nieprawidłowego ruchu stosowana była etykieta adh-mrc-accredited, a dane były akredytowane przez MRC, należy je pobierać za pomocą punktów końcowych generateIvtReport . Podobnie w przypadku danych o widoczności pobieranych za pomocą interfejsu API CDR, akredytacja MRC wymaga korzystania z podanego niżej zapytania globalnego. Z tej sekcji dowiesz się, jak wysłać żądanie do tego punktu końcowego przy użyciu biblioteki klienta w języku Python.

Postępuj zgodnie z instrukcjami konfigurowania i autoryzacji/uwierzytelniania podanymi w krótkim wprowadzeniu do interfejsu API.

Po zastąpieniu tych pól informacjami odpowiednimi dla Twojego konta możesz wysłać podane niżej zapytanie, aby pobrać raport o nieprawidłowym ruchu dotyczący YouTube Reserve kampanii:

  • plik z tajnymi kluczami klientów,
  • identyfikator klienta,
  • klucz interfejsu API,
  • Order IDs
  • strefa czasowa.

Przykładowy kod

Nieprawidłowy ruch

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))

Dane dotyczące widoczności

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))