Ads Data Hub में शामिल किए जा सकने वाले फ़ील्ड

आम तौर पर, एक ही बाइंग डोर में मौजूद एक जैसे नाम वाले फ़ील्ड को अलग-अलग टेबल में एक साथ जोड़ा जा सकता है. उदाहरण के लिए, adh.google_ads_impressions.impression_id को adh.google_ads_creative_conversions.impression_id के साथ जोड़ा जा सकता है. इस उदाहरण में, Google डिसप्ले विज्ञापन, खरीदारी का सामान्य तरीका है. impression_id सामान्य फ़ील्ड है. साथ ही, google_ads_impressions और google_ads_creative_conversions दो अलग-अलग टेबल हैं.

कुछ ऐसी समस्याएं हैं जिनकी वजह से, खरीदारी के अलग-अलग प्लैटफ़ॉर्म से मिले डेटा को एक साथ जोड़ना मुश्किल हो सकता है. Google के अलग-अलग प्रॉडक्ट, अलग-अलग उपयोगकर्ता आईडी का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, साइन-इन की स्थिति के आधार पर, एक ही प्रॉडक्ट में उपयोगकर्ता आईडी अलग-अलग हो सकते हैं.

अलग-अलग प्रॉडक्ट में शामिल होने के लिए, यहां दी गई टेबल को दिशा-निर्देश के तौर पर इस्तेमाल करें. आम तौर पर, खरीदारी वाले हर चैनल में शामिल होने पर, जॉइन काम करेंगे. हालांकि, खरीदारी वाले अलग-अलग चैनलों में शामिल होने पर, जॉइन काम नहीं करेंगे.

खरीदारी वाला चैनल प्रॉडक्ट टेबल शामिल होने के लिए उपलब्ध आईडी
Google Display Ads Google वीडियो पार्टनर (इसमें YouTube TV और Google TV को छोड़कर अन्य सभी पार्टनर शामिल हैं) YouTube शामिल है) adh.google_ads_*
Google Marketing Platform Data Transfer की मदद से:
Display & Video 360
Campaign Manager 360		 adh.dv360_dt_*
adh.cm_dt_*
YouTube Google sold YouTube Reserve
YouTube (Google Ads में)
YouTube (Display & Video 360 में)		 adh.yt_reserve_*
adh.google_ads_*
adh.dv360_youtube_*
YouTube Partner sold Google Ad Manager
Freewheel		 adh.partner_sold_cross_sell_*
adh.freewheel_*
कुंजी user_id external_cookie device_id_md5

उदाहरण

उपयोगकर्ता और डिवाइस आईडी के अलावा, कई अन्य फ़ील्ड का इस्तेमाल करके भी टेबल जोड़ी जा सकती हैं. Ads Data Hub में टेबल जोड़ने का तरीका जानने के लिए, ड्रॉपडाउन मेन्यू से जोड़ने लायक फ़ील्ड चुनें. इस सेक्शन में, कुछ उदाहरण दिए गए हैं.

इस उदाहरण में, इंप्रेशन, क्रिएटिव, और कन्वर्ज़न टेबल को जोड़ने के लिए user_id का इस्तेमाल करने का तरीका दिखाया गया है.

इस्तेमाल का उदाहरण: यह समझना कि ब्रैंडिंग कैंपेन से, कन्वर्ज़न में बढ़ोतरी होती है या नहीं.

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)
  )

इस उदाहरण में, कन्वर्ज़न डेटा को इंप्रेशन डेटा से लिंक करने के लिए impression_id का इस्तेमाल करने का तरीका दिखाया गया है.

इस्तेमाल का उदाहरण: देश और सीटीसी/ईवीसी के आधार पर, इंप्रेशन और कन्वर्ज़न के आंकड़ों को स्लाइस करें.

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

इस उदाहरण में, एक से ज़्यादा आईडी के आधार पर कई टेबल को जोड़ने का तरीका बताया गया है.

इस्तेमाल का उदाहरण: किसी कैंपेन से लिंक की गई ऐसेट की सूची बनाएं.

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

इस उदाहरण में, मेटाडेटा टेबल को जोड़ने का तरीका बताया गया है.

इस्तेमाल का उदाहरण: इंप्रेशन टेबल को राज्य के मेटाडेटा टेबल के साथ जोड़कर, राज्य के हिसाब से यूनीक कुकी की संख्या और औसत फ़्रीक्वेंसी दिखाएं.

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