Umumnya, kolom dengan nama yang sama dalam pintu pembelian yang sama dapat digabungkan
di seluruh tabel. Misalnya, adh.google_ads_impressions.impression_id
dapat digabungkan dengan adh.google_ads_clicks.impression_id
. Dalam contoh ini,
Google Display Ads adalah platform pembelian umum, impression_id
adalah kolom umum,
dan google_ads_impressions
dan google_ads_clicks
adalah dua tabel
yang berbeda.
Ada kompleksitas yang dapat mempersulit penggabungan data di seluruh pintu pembelian. Produk Google yang berbeda menggunakan ID pengguna yang berbeda, dan ID pengguna juga dapat bervariasi dalam satu produk berdasarkan status login.
Gunakan tabel berikut sebagai panduan untuk bergabung di seluruh produk. Join dalam setiap pintu pembelian biasanya akan berfungsi, sedangkan join antara pintu pembelian umumnya tidak akan berfungsi.
Saluran Pembelian | Produk | Tabel | ID yang dapat disambungkan |
---|---|---|---|
Iklan Display Google | Partner Video Google (tidak termasuk YouTube) | adh.google_ads_*
|
|
Google Marketing Platform | melalui Transfer
Data:
Display & Video 360 Campaign Manager 360 |
adh.dv360_dt_* adh.cm_dt_*
|
|
YouTube Google dijual | YouTube
Pesan YouTube (di Google Ads) YouTube (di Display & Video 360) |
adh.yt_reserve_*
adh.google_ads_*
adh.dv360_youtube_*
|
|
Partner YouTube dijual | Google Ad
Manager Freewheel |
adh.partner_sold_cross_sell_*
adh.freewheel_* |
|
Kunci | user_id |
external_cookie |
device_id_md5 |
Contoh
Selain ID pengguna dan perangkat, Anda dapat menggabungkan tabel menggunakan sejumlah kolom lain. Untuk mempelajari cara menggabungkan tabel di Ads Data Hub, pilih kolom yang dapat digabungkan dari menu dropdown. Bagian ini berisi kumpulan contoh yang tidak lengkap.
Contoh ini menunjukkan cara menggunakan user_id
untuk menggabungkan
tabel tayangan, materi iklan, dan konversi.
Kasus penggunaan: Memahami apakah kampanye branding mendorong konversi tambahan.
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) )
Contoh ini menunjukkan cara menggunakan impression_id
untuk
menautkan data konversi ke data tayangan.
Kasus penggunaan: Memotong statistik tayangan dan konversi berdasarkan negara dan 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
Contoh ini menunjukkan cara menggabungkan beberapa tabel di beberapa ID.
Kasus penggunaan: Mencantumkan aset yang ditautkan ke kampanye tertentu.
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
Contoh ini menunjukkan cara menggabungkan tabel metadata.
Kasus penggunaan: Gabungkan tabel tayangan dengan tabel metadata status untuk menampilkan jumlah cookie unik dan frekuensi rata-rata menurut status.
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