রিসেটযোগ্য ডিভাইস শনাক্তকারী ম্যাচিং

রিসেটযোগ্য ডিভাইস শনাক্তকারী (RDIDs) হল অনন্য শনাক্তকারী যা বিশেষভাবে মোবাইল ডিভাইসে বিল্ট-ইন অ্যাপের জন্য ব্যবহৃত হয়। RDID ম্যাচিং সেটআপে ন্যূনতম বিনিয়োগের প্রয়োজন, এবং বিজ্ঞাপন ডেটা হাবে পরিমাপ এবং প্রথম-পক্ষের ডেটা ম্যাচিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। RDID-এর বিরুদ্ধে প্রশ্ন করার মাধ্যমে, আপনি অ্যাপ-মধ্যস্থ ইম্প্রেশন এবং রূপান্তরগুলি আনপ্যাক করতে পারেন। এছাড়াও আপনি প্রথম-পক্ষের ডেটাসেটে যোগ দিতে পারেন, যেমন গ্রাহক অ্যাপ লেনদেন, প্রথম পক্ষের অ্যাপ রূপান্তরগুলিতে মিডিয়ার প্রভাব আরও ভালভাবে বুঝতে।

RDID বিশ্লেষণ বিজ্ঞাপনদাতাদের জন্য আদর্শ যাদের প্রথম-পক্ষের ডেটা প্রাথমিকভাবে মোবাইল অ্যাপ (যেমন রাইড শেয়ারিং বা মোবাইল গেম কোম্পানি) থেকে আসে বা মোবাইল অ্যাপ ব্যবহার করে (যেমন YouTube মোবাইল এক্সপোজার) প্রচুর পরিমাণে ইম্প্রেশন প্রদান করে এবং RDID গুলি ক্যাপচার করা হয় এমন একটি প্রথম পক্ষের ডেটাসেটে যোগ দিয়ে তাদের ইম্প্রেশন ডেটা সমৃদ্ধ করতে হবে৷ RDID ডেটাতে কানেক্টেড টিভি (CTV) আইডেন্টিফায়ার ফর অ্যাডভারটাইজিং (IFA) অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা বিজ্ঞাপনদাতাদের ব্যবহারকারীর আচরণ এবং কানেক্টেড টিভি ডিভাইসে প্রচারাভিযানের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে। উপরন্তু, RDID ম্যাচিং শুরু করার জন্য আপনার কাছ থেকে একটি নগণ্য পরিমাণ সেটআপ প্রয়োজন।

RDID ম্যাচিং-এর অনেকগুলি ব্যবহার-কেসগুলির মধ্যে কয়েকটি এখানে রয়েছে:

  • টেলিমেট্রির সাহায্যে বিজ্ঞাপন ডেটা সমৃদ্ধ করুন : বিজ্ঞাপন ডেটা হাব ডেটাতে অ্যাপ-মধ্যস্থ আচরণে যোগদান করে, আপনি আপনার অ্যাপের মধ্যে ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপের উপর বিজ্ঞাপনের এক্সপোজারের প্রভাব মূল্যায়ন করতে পারেন।
  • YouTube কর্মক্ষমতা পরিমাপ করুন : যেহেতু ইউটিউব ট্র্যাফিকের একটি বড় অংশ অ্যাপ-অভ্যন্তরে ঘটে, তাই RDID যোগদানগুলি অ্যাপের কর্মক্ষমতার উপর ইউটিউব প্রচারণার প্রভাব মূল্যায়ন করতে কার্যকর।
  • মোবাইল এবং সিটিভি চ্যানেল জুড়ে ব্যবহারকারীর আচরণ বিশ্লেষণ করুন : RDID বিশ্লেষণে CTV IFAs অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, বিজ্ঞাপনদাতারা প্রথম পক্ষের অ্যাপ এবং সংযুক্ত টিভি প্ল্যাটফর্ম জুড়ে ব্যবহারকারীর আচরণ সম্পর্কে বিস্তৃত ধারণা অর্জন করতে পারে।
  • অ্যাপ-মধ্যস্থ রূপান্তর এবং এলটিভিতে ব্র্যান্ডিং প্রচারাভিযানের প্রভাব পরিমাপ করুন : ব্র্যান্ডিং প্রচারাভিযানগুলি অ্যাপ-মধ্যস্থ রূপান্তর এবং এলটিভিকে কতটা বৃদ্ধি করে তা পরিমাপ করতে আপনার CRM-এ LTV ডেটা যোগ করুন।

সীমাবদ্ধতা

আপনি বিজ্ঞাপন ডেটা হাবে আপনার প্রথম-পক্ষের ডেটা ব্যবহার করতে পারবেন তা নিশ্চিত করতে, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি EU ব্যবহারকারীর সম্মতি নীতি এবং বিজ্ঞাপন ডেটা হাব নীতি অনুসারে EEA শেষ ব্যবহারকারীদের থেকে Google-এর সাথে ডেটা শেয়ার করার জন্য যথাযথ সম্মতি পেয়েছেন। এই প্রয়োজনীয়তা প্রতিটি বিজ্ঞাপন ডেটা হাব অ্যাকাউন্টের জন্য প্রযোজ্য এবং প্রতিবার আপনি নতুন প্রথম পক্ষের ডেটা আপলোড করার সময় অবশ্যই আপডেট করতে হবে। যেকোন একজন ব্যবহারকারী পুরো অ্যাকাউন্টের পক্ষে এই স্বীকৃতি দিতে পারেন।

মনে রাখবেন যে একই Google পরিষেবার ক্যোয়ারী নিয়ম যা বিশ্লেষণ কোয়েরিতে প্রযোজ্য তা RDID কোয়েরির ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য। উদাহরণস্বরূপ, যখন আপনি একটি ম্যাচ টেবিল তৈরি করেন তখন আপনি EEA-তে ব্যবহারকারীদের উপর ক্রস-সার্ভিস কোয়েরি চালাতে পারবেন না।

বিজ্ঞাপন ডেটা হাবে কীভাবে সম্মতি স্বীকার করতে হয় তা জানতে, ইউরোপীয় অর্থনৈতিক এলাকার জন্য সম্মতির প্রয়োজনীয়তা দেখুন।

কিভাবে RDID ম্যাচিং কাজ করে

Ads Data Hub RDID টেবিল তৈরি করে, যাতে একটি অতিরিক্ত device_id_md5 কলাম থাকে। প্রতিটি adh.* সারণিতে একটি user_id কলাম আছে একটি সংশ্লিষ্ট *_rdid টেবিল থাকবে। device_id_md5 কলামে RDID-এর একটি MD5-হ্যাশ সংস্করণ রয়েছে। যেহেতু device_id_md5 হ্যাশ করা হয়েছে, তাই আপনাকে নিম্নলিখিত রূপান্তর ব্যবহার করে আপনার প্রথম পক্ষের ডেটাসেটে RDID গুলি হ্যাশ করতে হবে:

UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device id string))))

আপনি আপনার RDID হ্যাশ করার পরে, আপনি এই কলামে আপনার ডিভাইস আইডি যোগ দিতে পারেন।

RDID মেলে কোয়েরি ওয়ার্কফ্লো

  1. একটি BigQuery ডেটাসেটে RDID সমন্বিত একটি ফার্স্ট-পার্টি ডেটাসেট আপলোড করুন যেখানে আপনার Ads Data Hub অ্যাকাউন্টের রিড-অ্যাক্সেস আছে।
  2. আপনার ডেটাসেটে RDID-এর একটি MD5-হ্যাশড সংস্করণের সাথে device_id_md5 যোগদানকারী একটি ক্যোয়ারী লিখুন এবং চালান।

নমুনা

অ্যাপ-মধ্যস্থ রূপান্তর এবং LTV-তে ব্র্যান্ডিং প্রচারাভিযানের প্রভাব পরিমাপ করুন

এই ক্যোয়ারীটি ইউটিউব প্রচারাভিযানের তালিকার সাথে CRM (গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা) ডেটাতে যোগ দেয় যাতে ব্যবহারকারীদের গড় LTV এবং প্রচারাভিযানের মাধ্যমে অ্যাপ-মধ্যস্থ রূপান্তরের সংখ্যা পরিমাপ করা যায়:

WITH crm_data as (
  SELECT
    UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5, AVG(lifetime_value), SUM(iac)
  FROM 'projectname.crm_data' # first party transactions data keyed off device ID
)

SELECT
  branding_campaigns.campaign_id, crm_data.iac, crm_data.lifetime_value
FROM
  adh.dv360_youtube_conversions_rdid AS branding_campaigns
  branding_campaigns LEFT JOIN crm_data
  ON branding_campaigns.device_id_md5 = crm_data.device_id_md5
WHERE branding_campaigns.campaign_id IN (list of branding campaigns)

প্রচারের মাধ্যমে আয় পরিমাপ করুন

এই ক্যোয়ারীটি দেখায় কিভাবে প্রচারাভিযানে লেনদেন ডেটা যোগ করতে হয়, যা আপনাকে Google বিজ্ঞাপন প্রচার আইডি দ্বারা কাটা রূপান্তর থেকে আয়ের পরিমাণ নির্ধারণ করতে দেয়:

WITH transactions AS (
  SELECT
    UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5,
    transaction_amount
  FROM 'projectname.transactions' # first-party transactions data keyed off device ID
)

SELECT
  adh_conversions.campaign_id,
  SUM(transaction_amount) # first-party column for transaction amount as revenue
FROM
  adh.google_ads_conversions_rdid AS adh_conversions
  LEFT JOIN transactions ON (adh_conversions.device_id_md5 = transactions.device_id_md5)

CTV ট্রাফিকের জন্য ফিল্টার

আপনি বিভিন্ন ইম্প্রেশন ভিউতে CTV ট্রাফিকের জন্য ফিল্টার করতে পারেন। এই মতামতগুলি জিজ্ঞাসা করার সময়, শুধুমাত্র CTV ট্রাফিক অন্তর্ভুক্ত করার জন্য একটি WHERE ধারা যোগ করা উচিত।

ক্যাম্পেইন ম্যানেজার 360 এবং Display & Video 360 ডেটা ট্রান্সফার ইম্প্রেশন ভিউ

cm_dt_impression_rdid এবং dv360_dt_impression_rdid ভিউতে CTV ট্রাফিক ফিল্টার করতে, নিম্নলিখিত WHERE ক্লজটি ব্যবহার করুন:

WHERE event.dv360_device_type IN (3,4,5)

google_ads_impressions_rdid এবং dv360_youtube_impressions_rdid ভিউতে CTV ট্রাফিক ফিল্টার করতে, নিম্নলিখিত WHERE ক্লজটি ব্যবহার করুন:

WHERE mobile_browser_class IN (5,6,7)