השאילתות לדוגמה האלה מבוססות על ידע מעשי ב-SQL וב-BigQuery. מידע נוסף על SQL ב-BigQuery
שאילתות לגבי העברת נתונים ב-Campaign Manager 360
התאמה בין משתני Floodlight לטבלאות זמניות
יוצרים התאמה בין user_id לבין משתנים מותאמים אישית של Floodlight בטבלת הפעילות. לאחר מכן אפשר להשתמש בנתונים האלה כדי לצרף נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) לנתונים מ-Campaign Manager 360.
/* 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
הצגת מודעות
דוגמה זו מתאימה לניהול חשיפות והיא מראה איך למצוא את מספר החשיפות שהוצגו מעבר למכסות התדירות, או אם לקוחות פוטנציאליים מסוימים לא נחשפו למודעות. תוכלו להשתמש בידע הזה כדי לבצע אופטימיזציה של האתרים והטקטיקות שלכם ולהשיג את מספר החשיפות הנכון לקהל הנבחר.
/* 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
;
מספר כולל / תדירות של קובצי cookie ייחודיים
הדוגמה הזו עוזרת לזהות טקטיקות ופורמטים של מודעות שמובילים לעליות או לירידות בספירה או בתדירות של קובצי cookie ייחודיים.
/* 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'
;
אפשר גם לכלול מזהי אתר או מיקום בקטע WHERE כדי לצמצם את השאילתה.
הספירה הכוללת של קובצי cookie ייחודיים והתדירות הממוצעת לפי מצב
הדוגמה הזו מצרפת את הטבלה cm_dt_impressions ואת טבלת המטא-נתונים cm_dt_state כדי להציג סה"כ חשיפות, ספירות של קובצי cookie לכל מדינה וחשיפה ממוצעת לפי משתמש, בקיבוץ לפי מדינה גיאוגרפית או פרובינציה בצפון אמריקה.
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)
;
קהלים ב-Display and Video 360
בדוגמה הזו מוסבר איך לנתח קהלים ב-Display and Video 360. תוכלו לראות לאילו קהלים מגיעים החשיפות, ולבדוק אם קהלים מסוימים מניבים ביצועים טובים יותר מאחרים. הידע הזה יכול לעזור לכם לאזן בין מספר קובצי ה-cookie הייחודיים (הצגת מודעות למשתמשים רבים) לבין האיכות (טירגוט מצומצם וחשיפות שניתנות לצפייה), בהתאם ליעדים שלכם.
/* 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
;
ניראות
הדוגמאות הבאות מראות איך למדוד את מדדי הניראות של Active View Plus.
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
;
נתונים דינמיים בהעברת נתונים ב-Campaign Manager 360
מספר חשיפות לכל פרופיל ופיד דינמיים
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;
מספר החשיפות לכל תווית דיווח דינמי בפיד 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;
מספר החשיפות שבהן תווית הדיווח = 'אדום' בפיד 2
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;
מספר החשיפות שבהן מאפיין דיווח = 'אדום' ומאפיין דיווח_2 = 'מכונית' בפיד 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;
פורמטים של מודעות בהעברת נתונים מ-Campaign Manager 360
הדוגמאות האלה מראות איך לקבוע אילו פורמטים של מודעות מגדילים ככל האפשר את מספר קובצי ה-cookie הייחודיים או את תדירות החשיפות. ניתן להשתמש בידע הזה כדי לאזן בין המספר הכולל של קובצי ה-cookie הייחודיים לבין החשיפה של המשתמשים למודעות.
הצגת מודעות
/* 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
;
ספירה ותדירות ייחודיים של קובצי cookie
/* 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
חשיפות של אפליקציות לנייד עם טבלאות _rdid
שאילתה 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
;
שאילתה 2:
SELECT
campaign_id,
COUNT(DISTINCT device_id_md5) AS device_ids
FROM adh.google_ads_impressions_rdid
GROUP BY 1
;
אפשר לצרף את התוצאות באמצעות campaign_id.
הצגת מודעות לפי מאפיינים דמוגרפיים
הדוגמה הזו מראה איך לקבוע אילו קמפיינים מגיעים לקבוצה דמוגרפית מסוימת.
/* 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
;
ניראות
לסקירה כללית על הניראות באמצעות דוגמאות של שאילתות, ראו מדדי Active View מתקדמים
הגדרות אזור הזמן של מפרסם ב-Google Ads
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
Inventory type
השאילתה לדוגמה הזו מדגימה את הקונספט של סוג מלאי שטחי פרסום. אפשר להשתמש בשדה inventory_type כדי לבדוק באיזה מלאי של שטחי פרסום המודעות שלכם יוצגו, למשל Gmail או YouTube Music. ערכים אפשריים: YOUTUBE, YOUTUBE_TV,
YOUTUBE_MUSIC, SEARCH, GMAIL, OTHER. המונח 'אחר' מתייחס לרשת המדיה או לרשת הווידאו של Google.
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
שאילתות על רצף מודעות ב-YouTube
רצף המודעות מקבץ 2 מודעות להפסקה אחת למודעות במהלך צפייה ממושכת ב-YouTube. (אפשר לחשוב על הפסקת פרסומות, אבל רק 2 מודעות.) ניתן לדלג על מודעות שמוצגות ברצף מודעות. לעומת זאת, אם המשתמש מדלג על המודעה הראשונה, הוא מדלג גם על המודעה השנייה.
חשיפות וצפיות של מודעת TrueView In-stream ב-Google Ads
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
מדדי ניראות ב-Display and Video 360 לפי פריטים
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
שאילתות לגבי YouTube Reserve
הצגת חשיפות לפי מפרסם
השאילתה הזו מודדת את מספר החשיפות ואת מספר המשתמשים הייחודיים לכל מפרסם. אפשר להשתמש במספרים האלה כדי לחשב את המספר הממוצע של חשיפות לכל משתמש (נקרא גם 'תדירות הצגת מודעות').
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
;
דילוגים על מודעות
השאילתה הזו מודדת את מספר הדילוגים על מודעות לכל לקוח, קמפיין, קבוצת מודעות וקריאייטיב.
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;
שאילתות כלליות
מחסירים קבוצה אחת של משתמשים מקבוצה אחרת
דוגמה זו מראה איך להפחית קבוצה אחת של משתמשים מקבוצה אחרת. לשיטה הזו יש מגוון רחב של אפליקציות, כולל ספירה של משתמשים שלא השלימו המרה, משתמשים שלא השלימו חשיפות שניתנות לצפייה ומשתמשים שלא קיבלו קליקים.
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
;
חפיפה מותאמת אישית
השאילתה הזו מודדת את החפיפה בין 2 קמפיינים או יותר. אפשר להתאים אותו אישית כדי למדוד חפיפה לפי קריטריונים מסוימים.
/* 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
;
מכירה על ידי שותפים – מכירת מוצר או שירות לא קשור (cross-sell)
השאילתה הזו מודדת חשיפות ושיעורי קליקים של מלאי שנמכר על ידי שותפים.
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)
;
חשיפות בחנות האפליקציות
השאילתה הבאה סופרת את מספר החשיפות הכולל שמקובצות לפי חנות אפליקציות ואפליקציה.
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