Beispielabfragen in Ads Data Hub

Hinweis: Weitere Beispielabfragen sind über die Abfragevorlagen in der UI verfügbar. Weitere Informationen

Bei diesen Beispielabfragen wird vorausgesetzt, dass Sie mit SQL und BigQuery vertraut sind. Weitere Informationen zu SQL in BigQuery

Campaign Manager 360-Datenübertragungsabfragen

Floodlight-Variablen mit temporären Tabellen abgleichen

Erstellen Sie einen Abgleich zwischen „user_id“ und benutzerdefinierten Floodlight-Variablen in der Aktivitätstabelle. Damit lassen sich dann selbst erhobene Daten mit Campaign Manager 360-Daten zusammenführen.

/* Creating the match temp table. This can be a separate query and the
temporary table will persist for 72 hours. */

CREATE TABLE
  temp_table AS (
  SELECT
    user_id,
    REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS u1_val
  FROM
    adh.cm_dt_activities_attributed
  GROUP BY
    1,
    2 )

/* Matching to Campaign Manager 360 impression data */

SELECT
  imp.event.campaign_id,
  temp.u1_val,
  COUNT(*) AS cnt
FROM
  adh.cm_dt_impressions AS imp
JOIN
  tmp.temp_table AS temp USING (user_id)
GROUP BY
  1,
  2

Auslieferung von Impressionen

Dieses Beispiel eignet sich gut für die Verwaltung von Impressionen. Es zeigt, wie viele Impressionen über das Frequency Capping hinaus erzielt wurden oder ob bestimmten potenziellen Kunden nicht genügend Anzeigen präsentiert wurden. Nutzen Sie dieses Wissen, um Ihre Websites und Taktiken zu optimieren und der gewünschten Zielgruppe die richtige Anzahl von Impressionen zu präsentieren.

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345] */

WITH filtered_uniques AS (
  SELECT
    user_id,
    COUNT(event.placement_id) AS frequency
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE user_id != '0'
    AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.country_domain_name = 'US'
  GROUP BY user_id
)
SELECT
  frequency,
  COUNT(*) AS uniques
FROM filtered_uniques
GROUP BY frequency
ORDER BY frequency
;

Gesamtzahl der einzelnen Cookies/Häufigkeit

In diesem Beispiel werden Taktiken und Anzeigenformate identifiziert, die zur Erhöhung oder Verringerung der Anzahl oder der Häufigkeit einzelner Cookies führen.

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids and @placement_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345] */

SELECT
  COUNT(DISTINCT user_id) AS total_users,
  COUNT(DISTINCT event.site_id) AS total_sites,
  COUNT(DISTINCT device_id_md5) AS total_devices,
  COUNT(event.placement_id) AS impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE user_id != '0'
  AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
  AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
  AND event.placement_id IN UNNEST(@placement_ids)
  AND event.country_domain_name = 'US'
;

Sie können Website- oder Placement-IDs in die WHERE-Klausel aufnehmen, um die Abfrage einzugrenzen.

Gesamtzahl der einzelnen Cookies und durchschnittliche Häufigkeit nach Status

In diesem Beispiel werden die Tabelle cm_dt_impressions und die Metadatentabelle cm_dt_state zusammengeführt, um die Gesamtzahl der Impressionen, die Anzahl der Cookies pro Status und die durchschnittliche Anzahl von Impressionen je Nutzer zu präsentieren – gruppiert nach Bundesstaat ode Provinz in Nordamerika.

WITH impression_stats AS (
  SELECT
    event.country_domain_name AS country,
    CONCAT(event.country_domain_name, '-', event.state) AS state,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS users,
    COUNT(*) AS impressions
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE event.country_domain_name = 'US'
    OR event.country_domain_name = 'CA'
  GROUP BY 1, 2
)
SELECT
  country,
  IFNULL(state_name, state) AS state_name,
  users,
  impressions,
  FORMAT(
    '%0.2f',
    IF(
      IFNULL(impressions, 0) = 0,
      0,
      impressions / users
    )
  ) AS avg_imps_per_user
FROM impression_stats
LEFT JOIN adh.cm_dt_state USING (state)
;

Display & Video 360-Zielgruppen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Zielgruppen in Display & Video 360 analysiert werden können. Hier erfahren Sie, welche Zielgruppenimpressionen Sie erzielen und ob einige Zielgruppen besser abschneiden als andere. Je nachdem, welche Zielvorhaben Sie verfolgen, können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Anzahl einzelner Cookies (also möglichst vielen Nutzern) und der Qualität (enge Ausrichtung und sichtbare Impressionen) zu finden.

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids and @placement_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345] */

WITH filtered_impressions AS (
  SELECT
    event.event_time as date,
    CASE
      WHEN (event.browser_enum IN ('29', '30', '31')
            OR event.os_id IN
              (501012, 501013, 501017, 501018,
               501019, 501020, 501021, 501022,
               501023, 501024, 501025, 501027))
      THEN 'Mobile'
      ELSE 'Desktop'
    END AS device,
    event.dv360_matching_targeted_segments,
    event.active_view_viewable_impressions,
    event.active_view_measurable_impressions,
    user_id
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE event.dv360_matching_targeted_segments != ''
    AND event.advertiser_id in UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.dv360_country_code = 'US'
)
SELECT
  audience_id,
  device,
  COUNT(*) AS impressions,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS uniques,
  ROUND(COUNT(*) / COUNT(DISTINCT user_id), 1) AS frequency,
  SUM(active_view_viewable_impressions) AS viewable_impressions,
  SUM(active_view_measurable_impressions) AS measurable_impressions
FROM filtered_impressions
JOIN UNNEST(SPLIT(dv360_matching_targeted_segments, ' ')) AS audience_id
GROUP BY 1, 2
;

Sichtbarkeit

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sichtbarkeitsmesswerte in Active View Plus gemessen werden.

WITH T AS (
   SELECT cm_dt_impressions.event.impression_id AS Impression,
          cm_dt_impressions.event.active_view_measurable_impressions AS AV_Measurable,
          SUM(cm_dt_active_view_plus.event.active_view_plus_measurable_count) AS AVP_Measurable
     FROM adh.cm_dt_impressions
FULL JOIN adh.cm_dt_active_view_plus
          ON (cm_dt_impressions.event.impression_id =
              cm_dt_active_view_plus.event.impression_id)
    GROUP BY Impression, AV_Measurable
)
SELECT COUNT(Impression), SUM(AV_Measurable), SUM(AVP_Measurable)
  FROM T
;

WITH Raw AS (
  SELECT
    event.ad_id AS Ad_Id,
  SUM(event.active_view_plus_measurable_count) AS avp_total,
  SUM(event.active_view_first_quartile_viewable_impressions) AS avp_1st_quartile,
  SUM(event.active_view_midpoint_viewable_impressions) AS avp_2nd_quartile,
  SUM(event.active_view_third_quartile_viewable_impressions) AS avp_3rd_quartile,
  SUM(event.active_view_complete_viewable_impressions) AS avp_complete
  FROM
    adh.cm_dt_active_view_plus
  GROUP BY
    1
)

SELECT
  Ad_Id,
  avp_1st_quartile / avp_total AS Viewable_Rate_1st_Quartile,
  avp_2nd_quartile / avp_total AS Viewable_Rate_2nd_Quartile,
    avp_3rd_quartile / avp_total AS Viewable_Rate_3rd_Quartile,
    avp_complete / avp_total AS Viewable_Rate_Completion_Quartile
FROM
  Raw
WHERE
  avp_total > 0
ORDER BY
  Viewable_Rate_1st_Quartile DESC
;

Dynamische Daten bei der Campaign Manager 360-Datenübertragung

Anzahl der Impressionen pro dynamischem Profil und Feed

SELECT
  event.dynamic_profile,
  feed_name,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
JOIN UNNEST (event.feed) as feed_name
GROUP BY 1, 2;

Anzahl der Impressionen pro dynamischem Berichtslabel in Feed 1

SELECT
  event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(1)] feed1_reporting_label,,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(1)] <> “” # where you have at least one reporting label set
GROUP BY 1;

Anzahl der Impressionen, bei denen das Berichtslabel in Feed 2 „rot“ ist

SELECT
  event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(2)] AS feed1_reporting_label,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(2)] = “red”
GROUP BY 1;

Anzahl der Impressionen, bei denen „reporting_dimension_1“ den Wert „red“ und „reporting_dimension_2“ den Wert „car“ hat (Feed 1)

SELECT
  event.feed_reporting_label[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed1_reporting_label,
  event.feed_reporting_dimension1[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed1_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension2[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed2_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension3[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed3_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension4[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed4_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension5[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed5_reporting_dimension1,
  event.feed_reporting_dimension6[SAFE_ORDINAL(1)] AS feed6_reporting_dimension1,
  COUNT(*) as impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE event.feed_reporting_dimension1[SAFE_ORDINAL(1)] = “red”
AND event.feed_reporting_dimension2[SAFE_ORDINAL(1)] = “car”
GROUP BY 1,2,3,4,5,6,7;

Anzeigenformate in der Campaign Manager 360-Datenübertragung

Diese Beispiele zeigen, wie Sie bestimmen können, mit welchen Anzeigenformaten sich die Anzahl einzelner Cookies oder die Häufigkeit von Impressionen maximieren lässt. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können Sie die Gesamtzahl der einzelnen Cookies und die Häufigkeit der Anzeigenschaltung für die Nutzer aufeinander abstimmen.

Auslieferung von Impressionen

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345]. YOUR_BQ_DATASET must be
replaced with the actual name of your dataset.*/

WITH filtered_uniques AS (
  SELECT
    user_id,
    CASE
      WHEN creative_type LIKE '%Video%' THEN 'Video'
      WHEN creative_type IS NULL THEN 'Unknown'
      ELSE 'Display'
    END AS creative_format,
    COUNT(*) AS impressions
  FROM adh.cm_dt_impressions impression
  LEFT JOIN YOUR_BQ_DATASET.campaigns creative
    ON creative.rendering_id = impression.event.rendering_id
  WHERE user_id != '0'
    AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.country_domain_name = 'US'
  GROUP BY user_id, creative_format
)
SELECT
  impressions AS frequency,
  creative_format,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS uniques,
  SUM(impressions) AS impressions
FROM filtered_uniques
GROUP BY frequency, creative_format
ORDER BY frequency
;

Anzahl der einzelnen Cookies und Häufigkeit

/* For this query to run, @advertiser_ids and @campaigns_ids
must be replaced with actual IDs. For example [12345]. YOUR_BQ_DATASET must be
replaced with the actual name of your dataset. */

WITH filtered_impressions AS (
  SELECT
    event.campaign_id AS campaign_id,
    event.rendering_id AS rendering_id,
    user_id
  FROM adh.cm_dt_impressions
  WHERE user_id != '0'
    AND event.advertiser_id IN UNNEST(@advertiser_ids)
    AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
    AND event.country_domain_name = 'US'
)
SELECT
  Campaign,
  CASE
    WHEN creative_type LIKE '%Video%' THEN 'Video'
    WHEN creative_type IS NULL THEN 'Unknown'
    ELSE 'Display'
  END AS creative_format,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users,
  COUNT(*) AS impressions
FROM filtered_impressions
LEFT JOIN YOUR_BQ_DATASET.campaigns USING (campaign_id)
LEFT JOIN YOUR_BQ_DATASET.creatives USING (rendering_id)
GROUP BY 1, 2
;

Google Ads

Impressionen in mobilen Apps mit „_rdid“-Tabellen

Abfrage 1:

SELECT
  campaign_id,
  COUNT(*) AS imp,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users
FROM adh.google_ads_impressions
WHERE is_app_traffic
GROUP BY 1
;

Abfrage 2:

SELECT
  campaign_id,
  COUNT(DISTINCT device_id_md5) AS device_ids
FROM adh.google_ads_impressions_rdid
GROUP BY 1
;

Die Ergebnisse können mithilfe von „campaign_id“ zusammengeführt werden.

Auslieferung anhand von demografischen Merkmalen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie ermitteln, mit welchen Kampagnen Sie eine bestimmte demografische Gruppe erreichen.

/* For this query to run, @customer_id
must be replaced with an actual ID. For example [12345] */

WITH impression_stats AS (
  SELECT
    campaign_id,
    demographics.gender AS gender_id,
    demographics.age_group AS age_group_id,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS users,
    COUNT(*) AS impressions
  FROM adh.google_ads_impressions
  WHERE customer_id = @customer_id
  GROUP BY 1, 2, 3
)
SELECT
  campaign_name,
  gender_name,
  age_group_name,
  users,
  impressions
FROM impression_stats
LEFT JOIN adh.google_ads_campaign USING (campaign_id)
LEFT JOIN adh.gender USING (gender_id)
LEFT JOIN adh.age_group USING (age_group_id)
ORDER BY 1, 2, 3
;

Sichtbarkeit

Einen Überblick über die Sichtbarkeit mit Abfragebeispielen finden Sie unter Erweiterte Active View-Messwerte.

Zeitzoneneinstellungen für Google Ads-Werbetreibende

SELECT
  customer_id,
  customer_timezone,
  count(1) as impressions
FROM adh.google_ads_impressions i
  INNER JOIN adh.google_ads_customer c
    ON c.customer_id = i.customer_id
WHERE TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec) >= CAST(DATETIME(@date, c.customer_timezone) AS TIMESTAMP)
AND TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec) < CAST(DATETIME_ADD(DATETIME(@date, c.customer_timezone), INTERVAL 1 DAY) AS TIMESTAMP)
GROUP BY customer_id, customer_timezone

Inventartyp

Diese Beispielabfrage veranschaulicht das Konzept des Inventartyps. Im Feld inventory_type lässt sich festlegen, in welchem Inventar Ihre Anzeigen ausgeliefert wurden, z. B. in Gmail oder YouTube Music. Mögliche Werte: YOUTUBE, YOUTUBE_TV, YOUTUBE_MUSIC, SEARCH, GMAIL, OTHER. OTHER bezieht sich entweder auf das Google Displaynetzwerk oder das Videonetzwerk.

SELECT
 i.campaign_id,
 cmp.campaign_name,
 i.inventory_type,
 COUNT(i.query_id.time_usec) AS impressions
FROM adh.google_ads_impressions i
LEFT JOIN adh.google_ads_campaign cmp ON (i.campaign_id = cmp.campaign_id)
WHERE
 TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec)
  BETWEEN @local_start_date
  AND TIMESTAMP_ADD(@local_start_date,INTERVAL @number_days*24 HOUR)
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 4 DESC

Abfragen für YouTube-Anzeigen-Pods

Bei längeren YouTube-Wiedergabesitzungen werden zwei Anzeigen durch Anzeigen-Pods in einer einzelnen Werbeunterbrechung gruppiert. Sie können sich das wie eine Werbeunterbrechung vorstellen, die jedoch auf zwei Anzeigen beschränkt ist. In Anzeigen-Pods ausgelieferte Anzeigen bleiben überspringbar. Überspringt ein Nutzer jedoch die erste Anzeige, wird auch die zweite Anzeige übersprungen.

Impressionen und TrueView-Aufrufe für Google Ads-TrueView-In-Stream-Kampagnen

SELECT
 cmp.campaign_name,
 imp.is_app_traffic,
 COUNT(*) AS total_impressions,
 COUNTIF(clk.click_id IS NOT NULL) AS total_trueview_views
FROM adh.google_ads_impressions imp
JOIN adh.google_ads_campaign cmp USING (campaign_id)
JOIN adh.google_ads_adgroup adg USING (adgroup_id)
LEFT JOIN adh.google_ads_clicks clk ON
  imp.impression_id = clk.impression_id
WHERE
 imp.customer_id IN UNNEST(@customer_ids)
 AND adg.adgroup_type = 'VIDEO_TRUE_VIEW_IN_STREAM'
 AND cmp.advertising_channel_type = 'VIDEO'
GROUP BY 1, 2

Display & Video 360-Sichtbarkeitsmesswerte nach Werbebuchungen

WITH
 imp_stats AS (
   SELECT
     imp.line_item_id,
     count(*) as total_imp,
     SUM(num_active_view_measurable_impression) AS num_measurable_impressions,
     SUM(num_active_view_eligible_impression) AS num_enabled_impressions
   FROM adh.dv360_youtube_impressions imp
   WHERE
     imp.line_item_id IN UNNEST(@line_item_ids)
   GROUP BY 1
 ),
 av_stats AS (
   SELECT
     imp.line_item_id,
     SUM(num_active_view_viewable_impression) AS num_viewable_impressions
   FROM adh.dv360_youtube_impressions imp
   LEFT JOIN
     adh.dv360_youtube_active_views av
     ON imp.impression_id = av.impression_id
   WHERE
     imp.line_item_id IN UNNEST(@line_item_ids)
   GROUP BY 1
 )
SELECT
 li.line_item_name,
 SUM(imp.total_imp) as num_impressions,
 SUM(imp.num_measurable_impressions) AS num_measurable_impressions,
 SUM(imp.num_enabled_impressions) AS num_enabled_impressions,
 SUM(IFNULL(av.num_viewable_impressions, 0)) AS num_viewable_impressions
FROM imp_stats as imp
LEFT JOIN av_stats AS av USING (line_item_id)
JOIN adh.dv360_youtube_lineitem li ON (imp.line_item_id = li.line_item_id)
GROUP BY 1

YouTube Reserve-Abfragen

Auslieferung von Impressionen nach Werbetreibendem

Mit dieser Abfrage wird die Anzahl der Impressionen und der einzelnen Nutzer pro Werbetreibendem gemessen. Anhand dieser Zahlen können Sie die durchschnittliche Anzahl der Impressionen pro Nutzer (auch als „Anzeigenhäufigkeit“ bezeichnet) berechnen.

SELECT
  advertiser_name,
  COUNT(*) AS imp,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users
FROM adh.yt_reserve_impressions AS impressions
JOIN adh.yt_reserve_order order ON impressions.order_id = order.order_id
GROUP BY 1
;

Überspringen von Anzeigen

Mit dieser Abfrage wird erfasst, wie viele Anzeigen pro Kunde, Kampagne, Anzeigengruppe und Creative übersprungen werden.

SELECT
  impression_data.customer_id,
  impression_data.campaign_id,
  impression_data.adgroup_id,
  impression_data.ad_group_creative_id,
  COUNTIF(label = "videoskipped") AS num_skips
FROM
  adh.google_ads_conversions
GROUP BY 1, 2, 3, 4;

Allgemeine Abfragen

Eine Nutzergruppe von den Nutzern einer anderen Gruppe abziehen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie eine Nutzergruppe von einer anderen abgezogen wird. Bei dieser Methode kommen viele Anwendungen zum Einsatz, darunter die Zählung von Nutzern ohne Conversion, Nutzern ohne sichtbare Impressionen und Nutzern ohne Klicks.

WITH exclude AS (
  SELECT DISTINCT user_id
  FROM adh.google_ads_impressions
  WHERE campaign_id = 123
)

SELECT
  COUNT(DISTINCT imp.user_id) -
      COUNT(DISTINCT exclude.user_id) AS users
FROM adh.google_ads_impressions imp
LEFT JOIN exclude
  USING (user_id)
WHERE imp.campaign_id = 876
;

Benutzerdefinierte Überschneidung

Mit dieser Abfrage wird die Überschneidung von zwei oder mehr Kampagnen erfasst. Sie kann so angepasst werden, dass sich Überschneidungen basierend auf bestimmten Kriterien bestimmen lassen.

/* For this query to run, @campaign_1 and @campaign_2 must be replaced with
actual campaign IDs. */

WITH flagged_impressions AS (
SELECT
  user_ID,
  SUM(IF(campaign_ID in UNNEST(@campaign_1), 1, 0)) AS C1_impressions,
  SUM(IF(campaign_ID in UNNEST(@campaign_2), 1, 0)) AS C2_impressions
FROM adh.cm_dt_impressions
GROUP BY user_ID

SELECT COUNTIF(C1_impressions > 0) as C1_cookie_count,
 COUNTIF(C2_impressions > 0) as C2_cookie_count,
 COUNTIF(C1_impressions > 0 and C2_impressions > 0) as overlap_cookie_count
FROM flagged_impressions
;

Cross-Selling durch Partner

Mit dieser Abfrage werden Impressionen und Klicks für von Partnern verkauftes Inventar erfasst.

SELECT
  a.record_date AS record_date,
  a.line_item_id AS line_item_id,
  a.creative_id AS creative_id,
  a.ad_id AS ad_id,
  a.impressions AS impressions,
  a.click_through AS click_through,
  a.video_skipped AS video_skipped,
  b.pixel_url AS pixel_url
FROM
  (
    SELECT
      FORMAT_TIMESTAMP('%D', TIMESTAMP_MICROS(i.query_id.time_usec), 'Etc/UTC') AS record_date,
      i.line_item_id as line_item_id,
      i.creative_id as creative_id,
      i.ad_id as ad_id,
      COUNT(i.query_id) as impressions,
      COUNTIF(c.label='video_click_to_advertiser_site') AS click_through,
      COUNTIF(c.label='videoskipped') AS video_skipped
    FROM
      adh.partner_sold_cross_sell_impressions AS i
      LEFT JOIN adh.partner_sold_cross_sell_conversions AS c
        ON i.impression_id = c.impression_id
    GROUP BY
      1, 2, 3, 4
    ) AS a
    JOIN adh.partner_sold_cross_sell_creative_pixels AS b
      ON (a.ad_id = b.ad_id)
;

App-Shop-Impressionen

Die folgende Abfrage zählt die Gesamtzahl der Impressionen – nach App-Shop und App gruppiert.

SELECT app_store_name, app_name, COUNT(*) AS number
FROM adh.google_ads_impressions AS imp
JOIN adh.mobile_app_info
USING (app_store_id, app_id)
WHERE imp.app_id IS NOT NULL
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC