লিফ্ট রিপোর্টিং

ব্র্যান্ডের ধারণা, কনভার্সন, কনভার্সন ভ্যালু এবং অর্গানিক সার্চ আচরণের উপর আপনার বিজ্ঞাপন ক্যাম্পেনের কার্যকারণ প্রভাব পরিমাপ করতে, Google Ads API-তে লিফ্ট পরিমাপ রিপোর্টিং রিসোর্স কোয়েরি করুন:

  • ব্র্যান্ড লিফ্ট রিপোর্টিং: Google Ads API v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, সমীক্ষা করা পরিমাপের ধরন জুড়ে বিজ্ঞাপন দেখানোর ফলে ব্র্যান্ড সম্পর্কে ধারণার উপর কী প্রভাব পড়ে তা মূল্যায়ন করে।
  • কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং: Google Ads API v25 এবং পরবর্তী ভার্সনে, বিজ্ঞাপন দেখানো হয়নি এমন হোল্ডব্যাক গ্রুপের তুলনায় ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন, কনভার্সন ভ্যালু, ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন পিছু খরচ (iCPA) এবং বিজ্ঞাপনের জন্য হওয়া খরচের তুলনায় ইনক্রিমেন্টাল রিটার্ন (iROAS) পরিমাপ করে, যার মধ্যে এগুলি অন্তর্ভুক্ত:
  • Search Lift রিপোর্টিং: Google Ads API v26 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে বিজ্ঞাপন দেখানোর ফলে Google Search এবং YouTube জুড়ে অর্গানিক সার্চ কোয়েরি ভলিউমের ক্রমবর্ধমান বৃদ্ধি পরিমাপ করে।

experiment এবং campaign রিসোর্সে স্ট্যান্ডার্ড A/B এক্সপেরিমেন্ট রিপোর্টিংয়ের জন্য, এক্সপেরিমেন্ট সংক্রান্ত রিপোর্ট দেখুন।

ব্র্যান্ড লিফ্ট রিপোর্টিং

Google Ads API v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে আপনার বিজ্ঞাপন ক্যাম্পেন ব্র্যান্ডের ধারণাকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা মূল্যায়ন করতে, ডেডিকেটেড ব্র্যান্ড লিফ্ট পরিমাপ রিসোর্স কোয়েরি করুন।

ব্র্যান্ড লিফ্ট রিসোর্স এবং ব্রেকডাউন ভিউ

ব্র্যান্ড লিফ্ট কনফিগারেশন, ফ্লাইট এবং ব্রেকডাউন ভিউ Google Ads API-তে (সব ফিল্ড OUTPUT_ONLY) শুধুমাত্র পড়া যায় এবং Google Ads UI-তে বা আপনার Google প্রতিনিধি বা GPS পরিচিতির সাথে কনফিগার করা হয়। যে অ্যাকাউন্টের (ম্যানেজার বা চাইল্ড অ্যাকাউন্ট) মালিকানা স্টাডির কাছে আছে, সেটির customer_id প্যারামিটার ব্যবহার করে এইসব রিসোর্স কোয়েরি করুন।

ফ্লাইট-লেভেল ব্র্যান্ড লিফ্ট শিডিউল এবং সমীক্ষা সংগ্রহের মেটাডেটা, যার মধ্যে রয়েছে ফ্লাইটের স্ট্যাটাস (lift_measurement_flight.status, যা LiftMeasurementFlightStatus enum দ্বারা সংজ্ঞায়িত, যেখানে অ্যাক্টিভ ফ্লাইটের জন্য ENABLED এবং ম্যানুয়ালি বন্ধ করা ফ্লাইটের জন্য STOPPED ভ্যালু ব্যবহার করা হয়), গ্রাহকের টাইম জোনে ফ্লাইটের তারিখের রেঞ্জ (lift_measurement_flight.start_date এবং lift_measurement_flight.end_date) এবং টার্গেট সমীক্ষার উত্তর সংগ্রহের অগ্রগতি (lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros, যেখানে 0 হল ০% এবং 1000000 হল ১০০%), তা ফিরিয়ে আনতে LiftMeasurementFlight রিসোর্স কোয়েরি করুন। ENABLED ফ্লাইটটি চলছে নাকি সম্পূর্ণ হয়ে গেছে তা নির্ধারণ করতে, গ্রাহকের টাইম জোনে বর্তমান তারিখের সাথে lift_measurement_flight.start_date এবং lift_measurement_flight.end_date তুলনা করুন এবং response_collection_ratio_micros, 1000000-এ পৌঁছেছে কিনা তা চেক করুন।

সামগ্রিক স্টাডি-লেভেল ব্র্যান্ড লিফ্ট মেট্রিক পেতে LiftMeasurementConfig রিসোর্স কোয়েরি করুন অথবা নির্দিষ্ট ডাইমেনশন জুড়ে ব্র্যান্ড লিফ্ট মেট্রিক বিশ্লেষণ করতে নিম্নলিখিত ব্রেকডাউন রিসোর্স কোয়েরি করুন:

segments.brand_lift_measurement_type সেগমেন্ট অন্তর্ভুক্ত করুন যাতে সমীক্ষা করা প্রশ্নের ধরন অনুযায়ী ব্র্যান্ড লিফ্ট মেট্রিক ব্রেক ডাউন করা যায়, যা BrandLiftMeasurementType enum (যেমন RECALL বা AWARENESS) দ্বারা সংজ্ঞায়িত। আপনি segments.brand_lift_measurement_type সেগমেন্ট বাদ দিলে, API প্রতিটি স্লাইসের জন্য একটি অটোমেটিক-বেছে নেওয়া পরিমাপের ধরন অনুযায়ী মেট্রিক রিটার্ন করে। তারিখ (YYYY-MM-DD) অনুযায়ী ব্র্যান্ড লিফ্ট মেট্রিক ভেঙে দেখাতে segments.date সেগমেন্ট অন্তর্ভুক্ত করুন। স্টাডির মালিকানা থাকা অ্যাকাউন্টের কারেন্সির মাইক্রো হিসেবে metrics.cost_per_lifted_cookie মেট্রিক দেখানো হয়।

Google Ads API v27 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, আপনি Google Ads কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ (GAQL)-এ SELECT ক্লজের lift_measurement_config এবং পাঁচটি ব্র্যান্ড লিফ্ট ব্রেকডাউন রিসোর্সে (lift_measurement_age_range, lift_measurement_campaign, lift_measurement_device, lift_measurement_gender এবং lift_measurement_video) শুধু-পড়ার-উপযোগী (OUTPUT_ONLY) lift_guidance ফিল্ড (lift_guidance.outcome এবং lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance ধরনের) বেছে নিতে পারবেন যাতে সারি-লেভেল পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা পাওয়া যায়। lift_measurement_config-এ, lift_guidance তখনই পপুলেট করা হয় যখন কোয়েরি লিফ্ট মেট্রিক বা সেগমেন্টে বেছে নেয় বা ফিল্টার করে (এটি শুধুমাত্র মেটাডেটা কনফিগারেশন কোয়েরিতে বাদ দেওয়া হয়) এবং lift_guidance.guidance_message-এ ইনলাইন Markdown লিঙ্ক (যেমন [Learn more](https://support.google.com/...)) থাকতে পারে। আপনি WHERE বা ORDER BY ক্লজে lift_guidance সাবফিল্ডে ফিল্টার বা সর্ট করতে পারবেন না। lift_guidance.outcome-এ ফেরত আসা LiftOutcomeEnum.LiftOutcome ভ্যালুর বিবরণের জন্য, ব্র্যান্ড লিফ্ট ফলাফল ব্যাখ্যা করুন দেখুন।

রিপোর্ট করার থ্রেশহোল্ড ও খালি উত্তর

ব্র্যান্ড লিফ্ট রিপোর্টিং লেটেন্সি-গেটেড (স্টাডি শুরু হওয়ার পরে ২৪–৪৮ ঘণ্টার পাইপলাইন দেরি প্রয়োজন) এবং সমীক্ষা করা পরিমাপের ধরন অনুযায়ী উত্তর-গেটেড (segments.brand_lift_measurement_type) যাতে পরিসংখ্যানগত রিপোর্ট করার যোগ্যতা এবং গোপনীয়তার থ্রেশহোল্ড পূরণ করা যায়:

  • পজিটিভ রেসপন্স রেট (metrics.brand_lift_baseline_positive_response_rate* এবং metrics.brand_lift_exposed_positive_response_rate*): সংশ্লিষ্ট আর্মের (এক্সপোজড বা সাপ্রেসড) ক্ষেত্রে অন্তত ৫০ সার্ভে রেসপন্স।
  • কঠোর পজিটিভ লিফ্ট থ্রেশহোল্ড (LiftMeasurementConfig-এর উপর সামগ্রিক স্টাডি বা স্বতন্ত্র স্লাইস): পরিসংখ্যানগতভাবে পজিটিভ লিফ্ট (p_value <= 0.50) যার মধ্যে অন্তত ২,০০০টি মোট উত্তর এবং প্রতিটি আর্মের জন্য ৮৬০টি উত্তর রয়েছে।
  • রিলাক্সড স্লাইস পজিটিভ লিফ্ট থ্রেশহোল্ড (ব্রেকডাউন রিসোর্সে যখন সামগ্রিক স্টাডি পজিটিভ লিফ্ট সহ কঠোর থ্রেশহোল্ড পূরণ করে): অন্তত ৫০০টি মোট উত্তর এবং প্রতি আর্ম পিছু ২০০টি উত্তর সহ পরিসংখ্যানগতভাবে পজিটিভ লিফ্ট (p_value <= 0.50)।
  • সম্পূর্ণ নন-পজিটিভ লিফ্ট থ্রেশহোল্ড (NO_SIGNIFICANT_LIFT বনাম NOT_ENOUGH_DATA): কোনও পরিসংখ্যানগত পজিটিভ লিফ্ট শনাক্ত না হলে, প্রতিটি মেট্রিকের জন্য কমপক্ষে ৪,১০০টি মোট উত্তর।

LiftMeasurementConfig-এ কোয়েরি এবং পাঁচটি ব্র্যান্ড লিফ্ট ব্রেকডাউন রিসোর্স (LiftMeasurementAgeRange, LiftMeasurementGender, LiftMeasurementDevice, LiftMeasurementCampaign এবং LiftMeasurementVideo) নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে কোনও সমস্যার পরিবর্তে একটি খালি উত্তর (results: []) পাঠায়:

  • কোয়েরি করা customer_id প্যারামিটারটি অনুমোদিত তালিকায় নেই অথবা স্টাডির মালিকানা নেই।
  • WHERE তারিখের ফিল্টার মূল্যায়ন করা ফ্লাইটের তারিখের বাইরে পড়ে (lift_measurement_flight.start_date এবং lift_measurement_flight.end_date)।
  • স্টাডি বা নির্দিষ্ট ডেমোগ্রাফিক, ডিভাইস, ক্যাম্পেন বা ভিডিও স্লাইস ২৪–৪৮ ঘণ্টার রিপোর্টিং বিলম্ব এবং সমীক্ষার উত্তর ভলিউম থ্রেশহোল্ড পূরণ করেনি, এমনকি LiftMeasurementConfig সামগ্রিক স্টাডির ফলাফল প্রদান করলেও।

ফাঁকা উত্তরের সমস্যার সমাধান করতে, নিম্নলিখিত ধাপগুলি সম্পূর্ণ করুন:

  1. এটি যাচাই করতে lift_measurement_flight কোয়েরি করুন lift_measurement_flight.status = 'ENABLED', আপনার WHERE তারিখ ফিল্টার lift_measurement_flight.start_date এবং lift_measurement_flight.end_date-এর মধ্যে আছে কিনা তা চেক করুন এবং lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros-এ সমীক্ষার অগ্রগতি দেখুন (যেখানে 1000000 ১০০%-এর সমান)।
  2. ডাইমেনশনাল ব্রেকডাউন রিসোর্স কোয়েরি করার আগে, সামগ্রিক স্টাডি রিপোর্ট করার মতো ব্র্যান্ড লিফ্ট মেট্রিক তৈরি করেছে কিনা তা কনফার্ম করতে LiftMeasurementConfig কোয়েরি করুন।

ব্র্যান্ড লিফ্ট ফলাফল ব্যাখ্যা করা

Google Ads API v27 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, lift_guidance.outcome ফিল্ডটি একটি LiftOutcomeEnum.LiftOutcome ভ্যালু রিটার্ন করে যা প্রতিটি রিটার্ন করা সারির পরিসংখ্যানগত অবস্থাকে শ্রেণীবদ্ধ করে, সাথে lift_guidance.guidance_message-এ মানুষের-পঠনযোগ্য প্রতিকারমূলক পরামর্শও প্রদান করে:

  • চলমান স্টাডির ফলাফল (যখন lift_measurement_flight.status হল ENABLED এবং গ্রাহকের টাইম জোনে বর্তমান তারিখ lift_measurement_flight.end_date-এ বা তার আগে lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros 1000000-এর থেকে কম):
    • STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT: স্টাডি চলছে এবং প্রাথমিক পজিটিভ লিফ্ট দেখা যাচ্ছে।
    • STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET: পর্যাপ্ত প্রাথমিক ভলিউম সহ স্টাডি চলছে এবং এখনও পর্যন্ত পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য কোনও লিফ্ট শনাক্ত করা যায়নি।
    • STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA: স্টাডি প্রসেস করা হচ্ছে এবং পরিসংখ্যানগত রিপোর্টিং থ্রেশহোল্ডের দিকে প্রাথমিক সমীক্ষার উত্তর সক্রিয়ভাবে সংগ্রহ করা হচ্ছে।
  • সম্পূর্ণ স্টাডির ফলাফল (যখন lift_measurement_flight.end_date অতিক্রান্ত হয়েছে অথবা lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros 1000000-এ পৌঁছেছে):
    • POSITIVE_LIFT_DETECTED: সম্পূর্ণ হওয়া স্টাডি বা স্লাইসের জন্য পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য পজিটিভ লিফ্ট শনাক্ত করা হয়েছে।
    • NO_SIGNIFICANT_LIFT: সম্পূর্ণ স্টাডি বা স্লাইস পরিসংখ্যানগত নির্ভুলতার থ্রেশহোল্ড (প্রতি মেট্রিক পিছু অন্তত ৪,১০০টি মোট উত্তর) পূরণ করেছে এবং কোনও পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ পজিটিভ লিফ্ট শনাক্ত করা যায়নি।
    • NOT_ENOUGH_DATA: সম্পূর্ণ স্টাডি বা স্লাইস,পরিসংখ্যানগত রিপোর্টযোগ্যতার জন্য প্রয়োজনীয় সমীক্ষার উত্তর সংক্রান্ত থ্রেশহোল্ড পূরণ করেনি (সামগ্রিক স্টাডিতে পজিটিভ লিফ্টের জন্য মোট অন্তত ২, ০০০টি এবং প্রতি-আর্ম ৮৬০টি উত্তর, সামগ্রিক স্টাডিতে পজিটিভ লিফ্ট থাকলে স্লাইসে পজিটিভ লিফ্টের জন্য মোট ৫০০টি এবং প্রতি-আর্ম ২০০টি উত্তর অথবা কোনও পজিটিভ লিফ্ট শনাক্ত না হলে প্রতি মেট্রিক ৪,১০০টি মোট উত্তর)।

ব্র্যান্ড লিফ্ট ফলাফল ব্যাখ্যা করার সময় নিম্নলিখিত নির্দেশিকাগুলি প্রয়োগ করুন:

  • চলমান বনাম সম্পূর্ণ হওয়া ফ্লাইট (STUDY_IN_PROGRESS_*): যখন একটি ENABLED স্টাডি ফ্লাইট এখনও চলছে (lift_measurement_flight.end_date অতিক্রম করার আগে এবং response_collection_ratio_micros 1000000-এ পৌঁছানোর আগে), সমীক্ষার উত্তর এবং পক্ষপাত-সংশোধিত মডেলিং এখনও স্থিতিশীল হচ্ছে। প্রসেস চলাকালীন মেট্রিককে প্রাথমিক হিসেবে বিবেচনা করুন এবং ফ্লাইট সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত ক্যাম্পেন পজ করা বা বাজেট কমানো এড়িয়ে চলুন।
  • পজিটিভ লিফ্ট (POSITIVE_LIFT_DETECTED): পজিটিভ ব্র্যান্ড লিফ্ট শনাক্ত করা হলে, ডাইমেনশনাল ব্রেকডাউন রিসোর্স কোয়েরি করুন (LiftMeasurementAgeRange, LiftMeasurementGender, LiftMeasurementDevice, LiftMeasurementCampaign এবং LiftMeasurementVideo) যাতে ভালো পারফর্ম করা দর্শক কোহর্ট ("ব্রাইট স্পট") শনাক্ত করা যায় এবং ব্র্যান্ড ফানেল জুড়ে ক্রিয়েটিভ রেজোন্যান্স মূল্যায়ন করা যায়।
  • অপর্যাপ্ত ডেটা বা উল্লেখযোগ্য লিফ্ট না থাকা (NOT_ENOUGH_DATA বা NO_SIGNIFICANT_LIFT): সমীক্ষার উত্তর দেওয়ার পরিমাণ অপর্যাপ্ত হলে (পজিটিভ লিফ্ট ছাড়া প্রতিটি মেট্রিকের জন্য মোট ৪,১০০টির কম উত্তর বা পজিটিভ লিফ্টের জন্য ২,০০০/৮৬০টি কঠোর বা ৫০০/২০০টি শিথিল স্লাইস থ্রেশহোল্ডের কম) অথবা কোনও স্লাইসে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য লিফ্ট শনাক্ত না হলে, এটিকে ক্যাম্পেনের ব্যর্থতা হিসেবে বিবেচনা করবেন না বা সিঙ্গল-স্লাইস স্যাম্পেলের অপর্যাপ্ততার উপর ভিত্তি করে দর্শকদের বাদ দেবেন না। LiftMeasurementConfig-এ সামগ্রিক স্টাডি মেট্রিক চেক করুন, অন্যান্য সমীক্ষা করা segments.brand_lift_measurement_type ভ্যালু (যেমন আপার-ফানেল RECALL বা AWARENESS) কোয়েরি করুন এবং বাকি ব্রেকডাউন ডাইমেনশন চেক করুন।

ব্র্যান্ড লিফ্ট কোয়েরির উদাহরণ

ফ্লাইটের মেটাডেটা এবং লিফ্ট পরিসংখ্যান আলাদা রিসোর্সে থাকে, তাই ফ্লাইটের বিবরণ এবং পারফর্ম্যান্স পরিসংখ্যান কোয়েরি করার জন্য আলাদা GAQL কোয়েরি প্রয়োজন।

ফ্লাইটের বিবরণ সংক্রান্ত কোয়েরি

ব্র্যান্ড লিফ্ট ফ্লাইটের মেটাডেটা, যেমন স্ট্যাটাস, পরিমাপের ধরন, শিডিউল করা তারিখ এবং সমীক্ষা সংগ্রহের অগ্রগতি সংক্রান্ত তথ্য পেতে, LiftMeasurementFlight রিসোর্স কোয়েরি করুন:

SELECT
  lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_flight.lift_measurement_flight_id,
  lift_measurement_flight.name,
  lift_measurement_flight.status,
  lift_measurement_flight.lift_type,
  lift_measurement_flight.start_date,
  lift_measurement_flight.end_date,
  lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros
FROM lift_measurement_flight
WHERE lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND lift_measurement_flight.lift_type = 'SURVEY'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি (lift_measurement_config.lift_measurement_config_id)।

পরিসংখ্যান সংক্রান্ত কোয়েরি

ব্র্যান্ড লিফ্ট মেট্রিক ফিরিয়ে আনতে, LiftMeasurementConfig রিসোর্স বা উপযুক্ত ব্রেকডাউন রিসোর্স কোয়েরি করুন। যেমন, নিম্নলিখিত কোয়েরি LiftMeasurementCampaign রিসোর্স থেকে ক্যাম্পেন ও ব্র্যান্ড লিফ্ট পরিমাপের ধরন অনুযায়ী বিভক্ত ব্র্যান্ড লিফ্ট মেট্রিক নিয়ে আসে:

SELECT
  lift_measurement_campaign.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_campaign.campaign,
  segments.brand_lift_measurement_type,
  metrics.absolute_brand_lift,
  metrics.relative_brand_lift
FROM lift_measurement_campaign
WHERE lift_measurement_campaign.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।

কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং

Google Ads API v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং, কনভার্সন এবং কনভার্সন ভ্যালুর উপর আপনার বিজ্ঞাপনের ইনক্রিমেন্টাল প্রভাব পরিমাপ করে। কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি এক্সপোজড গ্রুপ (আপনার বিজ্ঞাপন দেখার জন্য উপযুক্ত ব্যবহারকারী) এবং আনএক্সপোজড কন্ট্রোল গ্রুপের (আপনার বিজ্ঞাপন দেখার জন্য উপযুক্ত নন এমন ব্যবহারকারী) মধ্যে কনভার্টিং আচরণ তুলনা করে।

কনভার্সন লিফ্ট কনফিগারেশন, ফ্লাইট এবং এক্সপেরিমেন্ট লিঙ্কগুলি Google Ads API-তে (সব ফিল্ড OUTPUT_ONLY) শুধুমাত্র পড়ার জন্য এবং Google Ads UI-তে বা আপনার Google প্রতিনিধি বা GPS পরিচিতির সাথে কনফিগার করা হয়। যে অ্যাকাউন্ট স্টাডির মালিক, সেটির customer_id প্যারামিটার ব্যবহার করে lift_measurement_config রিসোর্স কোয়েরি করুন। ম্যানেজার অ্যাকাউন্ট সরাসরি ক্রস-অ্যাকাউন্ট কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি কোয়েরি করতে পারে। চাইল্ড অ্যাকাউন্টের customer_id প্যারামিটার ব্যবহার করে চাইল্ড অ্যাকাউন্টের মালিকানাধীন কোয়েরি স্টাডি (বিকল্প হিসেবে login-customer-id হেডারের মাধ্যমে যাচাই করা)।

কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং দুটি স্টাডি ওয়ার্কফ্লোকে সাপোর্ট করে, যার দুটিই একই স্টাডি ও ফ্লাইট ডিসকভারি, ক্রমবর্ধমান স্ন্যাপশট তারিখের রেঞ্জ এবং কনভার্সন অ্যাকশন স্কোপ শেয়ার করে:

  • স্ট্যান্ডঅ্যালোন কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং: স্টাডিতে পরিমাপ করা ক্যাম্পেন থেকে বেছে নেওয়া কনভার্সন অ্যাকশন বা সব কনভার্সন অ্যাকশন জুড়ে সামগ্রিক ইনক্রিমেন্টালিটি, ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন পিছু খরচ (iCPA) এবং বিজ্ঞাপনের জন্য হওয়া খরচের তুলনায় ইনক্রিমেন্টাল রিটার্ন (iROAS) পরিমাপ করে।
  • A/B + কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং: সামগ্রিক স্টাডি ইনক্রিমেন্টালিটির পাশাপাশি দুটি প্রতিযোগী এক্সপেরিমেন্ট আর্মের (কন্ট্রোল বনাম ট্রিটমেন্ট) মধ্যে প্রতি-আর্ম ইনক্রিমেন্টালিটি এবং বেয়েসিয়ান উইনার স্কোর পরিমাপ করে।

lift_measurement_config রিসোর্সের জন্য সঠিক কোয়েরি তৈরি করতে, Google Ads কোয়েরি বিল্ডার টুল ব্যবহার করুন।

Google Ads API v27 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, আপনি lift_measurement_config-এ GAQL SELECT ক্লজে শুধু-পড়ার-জন্য (OUTPUT_ONLY) lift_measurement_config.lift_guidance ফিল্ড (lift_guidance.outcome এবং lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance ধরনের) বেছে নিতে পারবেন যাতে স্ট্যান্ডঅ্যালোন কনভার্সন লিফ্ট এবং A/B + কনভার্সন লিফ্ট কোয়েরির জন্য রো-লেভেল পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা পাওয়া যায়। lift_measurement_config-এ, lift_guidance শুধুমাত্র তখনই পপুলেট করা হয় যখন কোয়েরি লিফ্ট মেট্রিক বা সেগমেন্টে বেছে নেয় বা ফিল্টার করে (এটি শুধুমাত্র মেটাডেটা কনফিগারেশন কোয়েরিতে বাদ দেওয়া হয়) এবং lift_guidance.guidance_message-এ ইনলাইন Markdown লিঙ্ক (যেমন [Learn more](https://support.google.com/...)) থাকতে পারে। আপনি WHERE বা ORDER BY ক্লজে lift_guidance সাবফিল্ডে ফিল্টার বা সাজাতে পারবেন না। lift_guidance.outcome ফিল্ডটি নিম্নলিখিত LiftOutcomeEnum.LiftOutcome ভ্যালুগুলির মধ্যে একটি রিটার্ন করে:

  • চলমান স্টাডির ফলাফল (যখন lift_measurement_flight.status হল ENABLED এবং গ্রাহকের টাইম জোনে বর্তমান তারিখ lift_measurement_flight.end_date-এর আগে বা সেই তারিখে):
    • STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT: স্টাডি চলছে এবং প্রাথমিক পজিটিভ লিফ্ট দেখা যাচ্ছে।
    • STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET: পর্যাপ্ত প্রাথমিক ভলিউম সহ স্টাডি চলছে এবং এখনও পর্যন্ত পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য কোনও লিফ্ট শনাক্ত করা যায়নি।
    • STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA: স্টাডি চলছে এবং পরিসংখ্যানগত রিপোর্টিং থ্রেশহোল্ডের জন্য প্রাথমিক কনভার্সন ডেটা সক্রিয়ভাবে সংগ্রহ করা হচ্ছে।
  • সম্পূর্ণ স্টাডির ফলাফল (lift_measurement_flight.end_date পেরিয়ে গেলে):
    • POSITIVE_LIFT_DETECTED: সম্পূর্ণ হওয়া স্টাডি, এক্সপেরিমেন্ট আর্ম বা স্লাইসের জন্য পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য পজিটিভ লিফ্ট শনাক্ত করা হয়েছে।
    • AB_WINNER_WITH_LIFT: একটি A/B + কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি সম্পূর্ণ হয়েছে, যেখানে একটি এক্সপেরিমেন্ট আর্ম হেড-টু-হেড জিতেছে এবং এক্সপোজ না করা হোল্ডব্যাক গ্রুপের তুলনায় পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ পজিটিভ লিফ্ট দেখা গেছে।
    • AB_WINNER_PARITY_VS_CONTROL: একটি A/B + কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি সম্পূর্ণ হয়েছে যেখানে একটি এক্সপেরিমেন্ট আর্ম হেড-টু-হেড জিতেছে, কিন্তু আনএক্সপোজড হোল্ডব্যাক গ্রুপের সাথে সমতা বজায় রেখেছে।
    • NO_SIGNIFICANT_LIFT: সম্পূর্ণ স্টাডি, এক্সপেরিমেন্ট আর্ম বা স্লাইস পরিসংখ্যানগত নির্ভুলতার থ্রেশহোল্ড পূরণ করেছে এবং পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য কোনও পজিটিভ লিফ্ট শনাক্ত করা যায়নি।
    • NOT_ENOUGH_DATA: সম্পূর্ণ হওয়া স্টাডি, এক্সপেরিমেন্ট আর্ম বা স্লাইস, পরিসংখ্যানগত নির্ভুলতার থ্রেশহোল্ডে পৌঁছানোর জন্য প্রয়োজনীয় কনভার্সন সংগ্রহ করতে পারেনি।

স্টাডি কনফিগারেশন ও ফ্লাইট সম্পর্কে জানুন

কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি সম্পর্কে রিপোর্ট করতে, প্রথমে স্টাডি কনফিগারেশন এবং এর ফ্লাইট শিডিউল খুঁজে দেখুন:

  1. স্টাডি কনফিগারেশন ফিরিয়ে আনা: স্টাডির নাম, হোল্ডব্যাক অনুপাত (lift_measurement_config.conversion_lift_holdback_ratio_micros), ট্র্যাক করা কনভার্সন অ্যাকশন (lift_measurement_config.conversion_actions) এবং—Google Ads API v26 ও তার পরবর্তী ভার্সনে—অ্যাক্টিভভাবে লিঙ্ক করা ক্যাম্পেন (lift_measurement_config.campaigns) ফিরিয়ে আনতে LiftMeasurementConfig রিসোর্স কোয়েরি করুন। conversion_lift_holdback_ratio_micros ফিল্ড মাইক্রোতে প্রকাশ করা হয় যেখানে 1,000,000 ১০০% (যেমন, 300000 ৩০% এক্সপোজ না করা হোল্ডব্যাক গ্রুপকে দেখায়)। আপনি যদি স্টাডির CONFIG_ID না জানেন, তাহলে অ্যাকাউন্টে সব স্টাডি কনফিগারেশন তালিকাভুক্ত করতে WHERE ক্লজ বাদ দিন।
  2. ফ্লাইট অবজারভেশন উইন্ডো ফিরিয়ে আনা: গ্রাহকের টাইম জোনে শিডিউল করা ফ্লাইটের তারিখ (lift_measurement_flight.start_date এবং lift_measurement_flight.end_date) খুঁজে পেতে LiftMeasurementFlight রিসোর্স কোয়েরি করুন। যেহেতু একটি LiftMeasurementConfig রিসোর্স ব্র্যান্ড লিফ্ট (SURVEY), কনভার্সন লিফ্ট (CONVERSION) এবং সার্চ লিফ্ট (SEARCH) ফ্লাইটকে গ্রুপ করতে পারে, তাই SELECT ক্লজে lift_measurement_flight.lift_type ফিল্ড অন্তর্ভুক্ত করুন এবং WHERE ক্লজে lift_measurement_flight.lift_type = 'CONVERSION' দ্বারা ফিল্টার করুন। lift_measurement_flight.start_date এবং lift_measurement_flight.end_date ফিল্ড ORDER BY ক্লজে সাজানো যায়, তবে আপনি WHERE ক্লজে সেগুলি ফিল্টার করতে পারবেন না।

নিম্নলিখিত কোয়েরি স্টাডি কনফিগারেশন ফিরিয়ে আনে (Google Ads API v25-এ lift_measurement_config.campaigns ফিল্ড বাদ দিন, কারণ এই ফিল্ডের জন্য Google Ads API v26 এবং তার পরবর্তী ভার্সন প্রয়োজন):

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_config.name,
  lift_measurement_config.conversion_lift_holdback_ratio_micros,
  lift_measurement_config.conversion_actions,
  lift_measurement_config.campaigns
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি (lift_measurement_config.lift_measurement_config_id)।

নিম্নলিখিত কোয়েরি স্টাডির জন্য কনভার্সন লিফ্ট ফ্লাইট শিডিউল ফিরিয়ে আনে:

SELECT
  lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_flight.lift_measurement_flight_id,
  lift_measurement_flight.name,
  lift_measurement_flight.status,
  lift_measurement_flight.lift_type,
  lift_measurement_flight.start_date,
  lift_measurement_flight.end_date
FROM lift_measurement_flight
WHERE lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND lift_measurement_flight.lift_type = 'CONVERSION'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি (lift_measurement_config.lift_measurement_config_id)।

Google Ads API v26 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, আপনি সরাসরি campaign রিসোর্স থেকে campaign.lift_measurement_config ফিল্ড কোয়েরি করে ক্যাম্পেনের সাথে লিঙ্ক করা লিফ্ট পরিমাপ কনফিগারেশনও খুঁজে পেতে পারেন। এই ফিল্ডে কোয়েরি করলে LiftMeasurementConfig রিসোর্স আলাদাভাবে ক্রস-রেফারেন্স করতে হয় না:

SELECT
  campaign.id,
  campaign.lift_measurement_config
FROM campaign
WHERE campaign.id = CAMPAIGN_ID

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CAMPAIGN_ID: ক্যাম্পেনের পূর্ণসংখ্যা আইডি (campaign.id)।

campaign.lift_measurement_config ফিল্ডটি customers/CUSTOMER_ID/liftMeasurementConfigs/CONFIG_ID ফর্ম্যাটে রিসোর্সের নাম ফেরত দেয়। কোনও ক্যাম্পেন একাধিক লিফ্ট স্টাডিতে অংশগ্রহণ করলে, এই ফিল্ডটি সবচেয়ে সম্প্রতি লিঙ্ক করা কনফিগারেশন (অ্যাক্টিভ বা ইনঅ্যাক্টিভ) শনাক্ত করে। অন্যদিকে, lift_measurement_config.campaigns ফিল্ডে শুধুমাত্র অ্যাক্টিভভাবে লিঙ্ক করা ক্যাম্পেন তালিকাভুক্ত করা হয়।

কোয়েরি কিউমুলেটিভ স্ন্যাপশট তারিখের রেঞ্জ

কনভার্সন লিফ্ট ফলাফল দৈনিক ক্রমবর্ধমান মূল্যায়ন স্ন্যাপশট হিসেবে স্ট্রাকচার করা হয় যা ফ্লাইটের শুরুর তারিখ থেকে শুরু হয়:

  • segments.conversion_lift_start_date সেগমেন্ট ফ্লাইটের শুরুর তারিখে পিন করা থাকে (lift_measurement_flight.start_date)।
  • segments.conversion_lift_end_date সেগমেন্ট প্রতিদিন ফ্লাইটের শেষ তারিখ (lift_measurement_flight.end_date) পর্যন্ত অগ্রসর হয়।

segments.conversion_lift_start_date এবং segments.conversion_lift_end_date উভয়ই হল INT64 ফিল্ড যা YYYYMMDD ফর্ম্যাটে (যেমন, 20260501) হাইফেন ছাড়া উদ্ধৃতিচিহ্নহীন ৮-সংখ্যার পূর্ণসংখ্যা হিসেবে ফর্ম্যাট করা হয়েছে। এর বিপরীতে, lift_measurement_flight.start_date এবং lift_measurement_flight.end_date ফিল্ড ISO 8601 YYYY-MM-DD ফর্ম্যাটে (যেমন, 2026-05-01) তারিখের স্ট্রিং রিটার্ন করে। ব্র্যান্ড লিফ্ট এবং সার্চ লিফ্ট কোয়েরির মতো নয়, segments.date সেগমেন্ট সব কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিক এবং সেগমেন্টের সাথে মানানসই নয়। SELECT ক্লজে কনভার্সন লিফ্ট সেগমেন্টের (যেমন segments.conversion_lift_start_date) পাশাপাশি segments.date সেগমেন্ট বেছে নিলে QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE সমস্যা হয়, যেখানে segments.date-এর সাথে কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিক যোগ করলে QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE সমস্যা হয়।

ডেটা প্রসেস করার সময়, সবচেয়ে নতুন কম্পিউট করা স্ন্যাপশট, অ্যাক্টিভ ফ্লাইটের শেষ হওয়ার তারিখের থেকে পিছিয়ে থাকতে পারে। সবচেয়ে সাম্প্রতিক মূল্যায়ন করা স্ন্যাপশট শনাক্ত করতে, segments.conversion_lift_end_date DESC অনুযায়ী সাজানো উপলভ্য (segments.conversion_lift_start_date, segments.conversion_lift_end_date) পেয়ারের জন্য সবসময় lift_measurement_config রিসোর্স কোয়েরি করুন।

নিম্নলিখিত কোয়েরি কোনও স্টাডির জন্য উপলভ্য স্ন্যাপশট তারিখের রেঞ্জ ফিরিয়ে আনে:

SELECT
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'
ORDER BY segments.conversion_lift_end_date DESC

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।

কনভার্সন অ্যাকশনের স্কোপ অনুযায়ী ফিল্টার করুন

কনভার্সন লিফ্ট, segments.conversion_lift_included_conversion_action_types সেগমেন্ট দ্বারা নির্ধারিত দুটি স্কোপ জুড়ে ইনক্রিমেন্টালিটি মূল্যায়ন করে:

  • SELECTED: স্টাডি সেট-আপ করার সময় বেছে নেওয়া কনভার্সন অ্যাকশন অথবা কাস্টম কনভার্সন অ্যাকশন নির্দিষ্ট করা না থাকলে বিড করা যায় এমন সব (প্রাথমিক) কনভার্সন অ্যাকশন।
  • ALL: স্টাডিতে পরিমাপ করা ক্যাম্পেন থেকে সব কনভার্সন অ্যাকশন।

আপনি যখন segments.conversion_lift_included_conversion_action_types সেগমেন্টে ফিল্টার না করে কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিক্সের জন্য lift_measurement_config রিসোর্স কোয়েরি করেন, তখন API প্রতিটি স্লাইসের জন্য দুটি সারি রিটার্ন করে—একটি ALL-এর জন্য এবং একটি SELECTED-এর জন্য। GAQL-এ, WHERE ক্লজে ফিল্টার করা যেকোনও তারিখ-নয় এমন সেগমেন্ট ফিল্ড (এবং যেকোনও কনভার্সন লিফ্ট স্ন্যাপশট তারিখ সেগমেন্ট) SELECT ক্লজেও অবশ্যই দেখাতে হবে। অন্যথায়, API একটি QueryError.EXPECTED_REFERENCED_FIELD_IN_SELECT_CLAUSE সমস্যা রিটার্ন করে। WHERE ক্লজে segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED' অনুযায়ী ফিল্টার করার সময়, SELECT ক্লজে সেই সেগমেন্ট অন্তর্ভুক্ত করুন।

স্ট্যান্ডঅ্যালোন কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং

স্ট্যান্ডঅ্যালোন কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি, ক্যাম্পেনকে প্রতিযোগিতামূলক ট্রিটমেন্ট আর্মের মধ্যে বিভক্ত না করেই, একটি অনাবৃত হোল্ডব্যাক গ্রুপের বিপরীতে আপনার বিজ্ঞাপনের ক্রমবর্ধমান প্রভাব পরিমাপ করে।

কোয়েরি কনভার্সন লিফ্ট এবং iCPA

কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টে ৯০% এক-পার্শ্বিক আস্থা সীমার (*_p90_lower_bound এবং *_p90_upper_bound, যা একসাথে ৮০% দুই-পার্শ্বিক আস্থা ব্যবধান তৈরি করে) পাশাপাশি পয়েন্ট অনুমান এবং p-ভ্যালু (p_value <= 0.10 ৯০% এক-পার্শ্বিক পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যের সাথে সম্পর্কিত) দেখানো হয়:

নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে API, রিটার্ন করা সারিতে কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিক বাদ দেয়:

  • ইনক্লুসিভ স্ন্যাপশট উইন্ডো ৪ দিনের কম।
  • আনস্কেলড অবজার্ভ করে কনভার্ট করা ভলিউম ন্যূনতম নির্ভুলতার থ্রেশহোল্ডের চেয়ে কম (হোল্ডব্যাক গ্রুপে ৬৫টির কম অবজার্ভ করা বেসলাইন কনভার্সন অথবা ১৫০টির কম অবজার্ভ করা এক্সপোজড কনভার্সন, স্কেলিং metrics.conversion_lift_baseline_conversions-এর আগে মূল্যায়ন করা হয়েছে)।
  • পরিমাপ করা লিফ্ট পজিটিভ নয় (কনভার্সন মেট্রিকের জন্য metrics.incremental_conversions_p_value > 0.5, অথবা কনভার্সন ভ্যালু মেট্রিকের জন্য metrics.incremental_conversion_value_p_value > 0.5)।
  • Google Ads API v27 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, iROAS মেট্রিক (metrics.incremental_conversion_value_per_cost*) এবং কনভার্সন-ভ্যালু উইনার স্কোর মেট্রিক (metrics.incremental_conversion_value_winner_score এবং metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score) এমন একটি স্টাডিতে কোয়েরি করা হয় যা সেট-আপের সময় কনভার্সন ভ্যালু-এর পরিবর্তে কনভার্সন সংখ্যা-কে প্রাথমিক মেট্রিক হিসেবে কনফিগার করা হয়েছিল। কনভার্সন ভ্যালু লিফ্ট রিপোর্ট করার মতো হলে, কনভার্সন-কাউন্ট-প্রাইমারি স্টাডিতে নন-কস্ট কনভার্সন ভ্যালু মেট্রিক (metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value* এবং metrics.relative_conversion_value_lift*) পপুলেট করা থাকে।
  • একাধিক সারি বা স্টাডি একত্রিত করা হয়েছে কারণ আপনি lift_measurement_config.lift_measurement_config_id, segments.conversion_lift_start_date, segments.conversion_lift_end_date, বা segments.conversion_lift_included_conversion_action_types ফিল্ড SELECT ক্লজ থেকে বাদ দিয়েছেন।

স্ট্যান্ড-অ্যালোন কনভার্সন লিফ্ট ফলাফল ব্যাখ্যা করার সময় নিম্নলিখিত নির্দেশিকা প্রয়োগ করুন:

  • চলমান বনাম সম্পূর্ণ হওয়া ফ্লাইট (STUDY_IN_PROGRESS_*): ENABLED স্টাডি ফ্লাইট এখনও চলমান থাকলে (গ্রাহকের টাইম জোনে বর্তমান তারিখ lift_measurement_flight.end_date-এ বা তার আগে হলে), বেসলাইন ও ট্রিটমেন্ট কনভার্সন মডেলিং এবং বিলম্বিত কনভার্সন অ্যাট্রিবিউশন এখনও স্থিতিশীল হচ্ছে। প্রসেস চলাকালীন মেট্রিককে প্রাথমিক হিসেবে বিবেচনা করুন এবং ফ্লাইট সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত ক্যাম্পেন পজ করা বা বাজেট কমানো এড়িয়ে চলুন।
  • পজিটিভ লিফ্ট (POSITIVE_LIFT_DETECTED): কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিক রিপোর্টেবিলিটি এবং lift_guidance.outcome = 'POSITIVE_LIFT_DETECTED' ট্রিগার যখনই পরিমাপ করা লিফ্ট পজিটিভ হয় (p_value <= 0.50, যা পজিটিভ পয়েন্ট এস্টিমেট সহ অন্তত ৫০% নিশ্চয়তার সাথে সম্পর্কিত, যেখানে p_value <= 0.10 ৯০% এক-তরফা পরিসংখ্যানগত গুরুত্ব নির্দেশ করে যেখানে *_p90_lower_bound >= 0) এবং ন্যূনতম নির্ভুলতার থ্রেশহোল্ড (অন্তত ৪টি স্ন্যাপশট দিন, অন্তত ৬৫টি আনস্কেলড বেসলাইন কনভার্সন এবং অন্তত ১৫০টি আনস্কেলড এক্সপোজড কনভার্সন) পূরণ হয়। পজিটিভ লিফ্ট শনাক্ত করা হলে, ডাইমেনশনাল ব্রেকডাউন (ডেমোগ্রাফি, ডিভাইস, দেশ বা কনভার্সনের বিভাগ ও কনভার্সন অ্যাকশন) কোয়েরি করুন যাতে ভাল পারফর্ম করা কোহর্ট ("ব্রাইট স্পট") শনাক্ত করা যায়।
  • অপর্যাপ্ত ডেটা বা কোনও উল্লেখযোগ্য লিফ্ট নেই (NOT_ENOUGH_DATA বা NO_SIGNIFICANT_LIFT): ডেটার পরিমাণ অপর্যাপ্ত হলে (৬৫টির কম আনস্কেলড বেসলাইন কনভার্সন বা ১৫০টির কম আনস্কেলড সর্বজনীনভাবে প্রকাশিত কনভার্সন) অথবা কোনও স্লাইসে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য লিফ্ট শনাক্ত করা না গেলে, ক্যাম্পেন ব্যর্থ হয়েছে বলে ধরে নেবেন না অথবা সিঙ্গল-স্লাইস স্যাম্পেলের অপর্যাপ্ততার ভিত্তিতে দর্শক বাদ দেবেন না। সামগ্রিক স্টাডি মেট্রিক ও কোয়েরি চেক করুন segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL' (যদি SELECTED কোনও লিফ্ট না দেখায়) অথবা বাকি ডাইমেনশনাল ব্রেকডাউন চেক করে দেখুন যে পজিটিভ লিফ্ট অন্য কোথাও আলাদা করা হয়েছে কিনা।

নিম্নলিখিত কোয়েরি সামগ্রিক কনভার্সন ইনক্রিমেন্টালিটি, কনফিডেন্স বাউন্ড ও iCPA রিট্রিভ করে:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.incremental_conversions_p90_lower_bound,
  metrics.incremental_conversions_p90_upper_bound,
  metrics.incremental_conversions_p_value,
  metrics.cost_per_incremental_conversion,
  metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_lower_bound,
  metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_upper_bound,
  metrics.relative_conversion_lift,
  metrics.relative_conversion_lift_p90_lower_bound,
  metrics.relative_conversion_lift_p90_upper_bound
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশটের শেষ তারিখ, কোটেশন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

কনভার্সন ভ্যালু লিফ্ট ও iROAS কোয়েরি করুন

বিজ্ঞাপনের জন্য করা খরচ থেকে হওয়া ক্রমবর্ধমান উপার্জন মূল্যায়ন করতে, কনভার্সন ভ্যালু মেট্রিক এবং metrics.incremental_conversion_value_per_cost মেট্রিক কোয়েরি করুন। নন-কস্ট কনভার্সন ভ্যালু মেট্রিক (metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value* এবং metrics.relative_conversion_value_lift*) তখনই পপুলেট করা হয় যখন স্টাডিতে রিপোর্ট করার মতো কনভার্সন ভ্যালু লিফ্ট থাকে, স্টাডির প্রাথমিক মেট্রিক কনভার্সন সংখ্যা নাকি কনভার্সন ভ্যালু তা এক্ষেত্রে বিবেচনা করা হয় না। Google Ads API v27 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, iROAS মেট্রিক (metrics.incremental_conversion_value_per_cost*)—এর সাথে metrics.incremental_conversion_value_winner_score এবং metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score—শুধুমাত্র তখনই ফেরত দেওয়া হয় যখন সেট-আপের সময় স্টাডি কনফিগার করা হয় এবং এর প্রাথমিক মেট্রিক হিসেবে কনভার্সন ভ্যালু ব্যবহার করা হয় (এবং কনভার্সন-কাউন্ট-প্রাইমারি স্টাডিতে বাদ দেওয়া হয়):

নিম্নলিখিত কোয়েরি কনভার্সন ভ্যালু ইনক্রিমেন্টালিটি, কনফিডেন্স বাউন্ড ও iROAS ফিরিয়ে আনে:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value_p90_lower_bound,
  metrics.incremental_conversion_value_p90_upper_bound,
  metrics.incremental_conversion_value_p_value,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_lower_bound,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_upper_bound,
  metrics.relative_conversion_value_lift,
  metrics.relative_conversion_value_lift_p90_lower_bound,
  metrics.relative_conversion_value_lift_p90_upper_bound
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশটের শেষ তারিখ, কোটেশন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

ডাইমেনশন অনুযায়ী ফলাফল সেগমেন্ট করুন

কনভার্সন ক্যাটাগরি, কনভার্সন অ্যাকশন, ডেমোগ্রাফি, ডিভাইস বা ভৌগোলিক লোকেশন অনুযায়ী ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন মেট্রিক সেগমেন্ট করুন। lift_measurement_config রিসোর্স কোয়েরি করার সময়, শুধুমাত্র মানানসই সেগমেন্ট কম্বিনেশন বেছে নিন:

  • কনভার্সন ক্যাটাগরি ও কনভার্সন অ্যাকশন সেগমেন্ট: আপনি segments.conversion_lift_conversion_category, segments.conversion_action এবং segments.conversion_action_name সেগমেন্ট আলাদাভাবে বেছে নিতে, একে অপরের সাথে পেয়ার করতে অথবা সর্বাধিক একটি ডেমোগ্রাফি, ডিভাইস বা দেশের ডাইমেনশনের সাথে একত্রিত করতে পারবেন। ( segments.experiment_arm সেগমেন্ট কোয়েরি করার সময়, শুধুমাত্র segments.conversion_lift_conversion_category সেগমেন্ট মানানসই হয়।)
  • ডেমোগ্রাফিক, ডিভাইস ও ভৌগোলিক সেগমেন্ট: segments.age_range, segments.gender, segments.device ও দেশ (segments.country সহ segments.country_localized_name) ডাইমেনশনগুলি একে অপরের সাথে এবং segments.experiment_arm সেগমেন্টের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। প্রতিটি কোয়েরির জন্য এই চারটি ডাইমেনশনের মধ্যে সর্বাধিক একটি বেছে নিন।

SELECT ক্লজে একে অপরের সাথে মানানসই নয় এমন সেগমেন্ট বেছে নিলে কোয়েরি যাচাইকরণ ব্যর্থ হয় এবং QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE সমস্যা দেখায়। ইন্টার‍্যাক্টিভভাবে সেগমেন্ট কম্বিনেশন যাচাই করতে Google Ads কোয়েরি বিল্ডার ব্যবহার করুন।

শুধুমাত্র সামগ্রিক স্টাডি সারি বা segments.experiment_arm সারি-তে খরচ-দক্ষতা মেট্রিক (metrics.cost_per_incremental_conversion* এবং metrics.incremental_conversion_value_per_cost*) মূল্যায়ন করুন। Google Ads API v25 ও v26-এ, স্কিমা ছয়টি খরচ-অনুপাত মেট্রিক (metrics.cost_per_incremental_conversion, metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_lower_bound, metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_upper_bound, metrics.incremental_conversion_value_per_cost, metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_lower_bound এবং metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_upper_bound) আটটি নন-আর্ম স্লাইস সেগমেন্টের (segments.conversion_action, segments.conversion_action_name, segments.conversion_lift_conversion_category, segments.age_range, segments.gender, segments.device, segments.country এবং segments.country_localized_name) সাথে বেছে নেওয়ার অনুমতি দেয়। Google Ads API v27 থেকে শুরু করে, এই আটটি নন-আর্ম স্লাইস সেগমেন্টের যেকোনও একটির সাথে এই ছয়টি খরচ-অনুপাত মেট্রিকের যেকোনও একটি বেছে নিলে কোয়েরি যাচাইকরণ ব্যর্থ হয় এবং QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE সমস্যা দেখায়। কনভার্সন ভ্যালু লিফ্ট রিপোর্ট করার মতো হলে (স্টাডির প্রাথমিক মেট্রিক কনভার্সন সংখ্যা নাকি কনভার্সন ভ্যালু, তা নির্বিশেষে), কনভার্সন ক্যাটাগরি, কনভার্সন অ্যাকশন, ডেমোগ্রাফিক, ডিভাইস এবং দেশ সংক্রান্ত সেগমেন্টে খরচ-বিহীন কনভার্সন ভ্যালু মেট্রিক (metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value* এবং metrics.relative_conversion_value_lift*) কাজ করা চালিয়ে যায়।

ConversionActionCategory enum-এ (যেমন PURCHASE, SIGNUP বা SUBMIT_LEAD_FORM) উল্লেখ করা কনভার্সন ক্যাটাগরি জুড়ে লিফ্ট মূল্যায়ন করতে, segments.conversion_lift_conversion_category সেগমেন্ট অনুযায়ী ফলাফল সেগমেন্ট করুন:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.conversion_lift_conversion_category,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশটের শেষ তারিখ, কোটেশন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

segments.conversion_action সেগমেন্ট customers/CUSTOMER_ID/conversionActions/CONVERSION_ACTION_ID ফর্ম্যাটে কনভার্সন অ্যাকশন রিসোর্সের নাম ফেরত পাঠায়। conversion_action রিসোর্স আলাদাভাবে কোয়েরি না করে মানুষের-পঠনযোগ্য কনভার্সন অ্যাকশনের নাম উদ্ধার করতে, lift_measurement_config রিসোর্সে segments.conversion_action_name সেগমেন্ট বেছে নিন। নিম্নলিখিত কোয়েরি কনভার্সন অ্যাকশন, কনভার্সন অ্যাকশনের নাম ও কনভার্সন ক্যাটেগরি অনুযায়ী কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিককে ভাগ করে:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.conversion_action,
  segments.conversion_action_name,
  segments.conversion_lift_conversion_category,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশট শেষ হওয়ার তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

নিম্নলিখিত কোয়েরি segments.device সেগমেন্ট অনুযায়ী কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিককে সেগমেন্ট করে। ডেমোগ্রাফিক ব্রেকডাউন (বিকল্প হিসেবে কনভার্সন ক্যাটাগরি বা কনভার্সন অ্যাকশন সেগমেন্টের সাথে যুক্ত) উদ্ধার করতে আলাদা অনুরোধে segments.age_range বা segments.gender সেগমেন্ট বদল করুন:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.device,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশটের শেষ তারিখ, কোটেশন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

ভৌগোলিক অবস্থান অনুযায়ী ফলাফল ভাগ করতে, segments.country এবং segments.country_localized_name সেগমেন্ট অন্তর্ভুক্ত করুন (বিকল্প হিসেবে কনভার্সন ক্যাটাগরি বা কনভার্সন অ্যাকশন সেগমেন্টের সাথে একত্রিত)। segments.country সেগমেন্ট geoTargetConstants/CRITERION_ID ফর্ম্যাটে (যেমন, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য geoTargetConstants/2840) গ্লোবাল জিও টার্গেট কনস্ট্যান্ট রিসোর্সের নাম রিটার্ন করে।

নিম্নলিখিত কোয়েরি দেশের মাপকাঠি রিসোর্স নাম এবং স্থানীয় দেশের নাম অনুযায়ী কনভার্সন লিফ্ট মেট্রিককে ভাগ করে:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.country,
  segments.country_localized_name,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশট শেষ হওয়ার তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

A/B + কনভার্সন লিফ্ট রিপোর্টিং

Google Ads API v25 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, A/B + কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি, Google Ads API-তে হোল্ডব্যাক পরিমাপের সাথে দুই-আর্ম এক্সপেরিমেন্ট (কন্ট্রোল বনাম ট্রিটমেন্ট স্ট্র্যাটেজির তুলনা করা) একত্রিত করে, যাতে প্রতিটি আর্মের ইনক্রিমেন্টালিটি মূল্যায়ন করা যায় এবং বায়েসিয়ান উইনার স্কোর গণনা করা যায়। experiment রিসোর্সে ডিরেক্ট এক্সপেরিমেন্ট রিপোর্টিং-এর মতো নয়, যা অ্যাডজাস্ট না করা আর্ম-বনাম-আর্ম ট্রাফিক মেট্রিক তুলনা করে, lift_measurement_config রিসোর্সকে segments.experiment_arm সেগমেন্টের সাথে কোয়েরি করলে, তা প্রতিটি আর্মের ইনক্রিমেন্টাল লিফ্টকে একটি আনএক্সপোজড হোল্ডব্যাক বেসলাইনের সাথে তুলনা করে পরিমাপ করে।

এক্সপেরিমেন্ট ও গ্রুপ সম্পর্কে জানুন

A/B + কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি, শুধুমাত্র-পঠনযোগ্য (OUTPUT_ONLY) experiment.lift_measurement_config ফিল্ডের মাধ্যমে একটি LiftMeasurementConfig রিসোর্সকে একটি টু-আর্ম experiment রিসোর্সের সাথে লিঙ্ক করে।

একটি অনুরোধে লিঙ্ক করা পরীক্ষা এবং এর আর্মগুলি খুঁজে পেতে, অ্যাট্রিবিউট করা experiment ফিল্ড সহ ExperimentArm রিসোর্স কোয়েরি করুন এবং experiment.lift_measurement_config ফিল্ডে ফিল্টার করুন। উত্তরে প্রতিটি আর্মের কন্ট্রোল স্ট্যাটাস (experiment_arm.control), ট্রাফিক স্প্লিট (experiment_arm.traffic_split), লিঙ্ক করা ক্যাম্পেন (experiment_arm.campaigns) এবং রিসোর্সের নাম অন্তর্ভুক্ত থাকে। segments.experiment_arm সেগমেন্টে ফিল্টার করতে, ফেরত পাওয়া experiment_arm.resource_name ভ্যালু (customers/CUSTOMER_ID/experimentArms/EXPERIMENT_ID~ARM_ID হিসেবে ফর্ম্যাট করা) ব্যবহার করুন:

SELECT
  experiment.experiment_id,
  experiment.name,
  experiment.lift_measurement_config,
  experiment_arm.resource_name,
  experiment_arm.name,
  experiment_arm.control,
  experiment_arm.traffic_split,
  experiment_arm.campaigns
FROM experiment_arm
WHERE experiment.lift_measurement_config =
  'customers/CUSTOMER_ID/liftMeasurementConfigs/CONFIG_ID'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CUSTOMER_ID: যে অ্যাকাউন্টের স্টাডি, সেটির ১০-সংখ্যার কাস্টমার আইডি (হাইফেন ছাড়া)।
  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।

আপনি যদি পরিচিত EXPERIMENT_ID থেকে শুরু করেন (অথবা অ্যাকাউন্টে লিফ্ট-চালু করা সব পরীক্ষা তালিকাভুক্ত করতে চান), তাহলে WHERE experiment.experiment_id = EXPERIMENT_ID (অথবা WHERE experiment.lift_measurement_config IS NOT NULL) দ্বারা ফিল্টার করা একই experiment_arm কোয়েরি চালান।

প্রতি-আর্ম ইনক্রিমেন্টালিটি ও উইনার স্কোর কোয়েরি করুন

প্রতিটি আর্মের জন্য ইনক্রিমেন্টালিটি পরিমাপ করতে এবং কোনও আর্ম বিজয়ী হওয়ার পরিসংখ্যানগত সম্ভাবনা মূল্যায়ন করতে, lift_measurement_config রিসোর্সে আপনার কোয়েরিতে segments.experiment_arm সেগমেন্ট অন্তর্ভুক্ত করুন।

নিম্নলিখিত বায়েসিয়ান উইনার স্কোর মেট্রিক, প্রদত্ত আর্মটি যে সেরা সেই সম্ভাবনা (0.0 থেকে 1.0 পর্যন্ত, দুটি আর্মেই রিপোর্ট করার মতো পজিটিভ লিফ্ট থাকলে, দুটি আর্ম জুড়ে যোগফল 1.0) মূল্যায়ন করে:

  • metrics.incremental_conversions_winner_score: এই আর্মটি ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সনের জন্য বিজয়ী হওয়ার সম্ভাবনা, আর্ম ট্রাফিক স্প্লিট (experiment_arm.traffic_split) দ্বারা নরমালাইজ করা হয়েছে।
  • metrics.incremental_conversion_value_winner_score: এই আর্মটি ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন ভ্যালুর জন্য বিজয়ী হওয়ার সম্ভাবনা, আর্ম ট্রাফিক স্প্লিট (experiment_arm.traffic_split) দ্বারা নরমালাইজ করা হয়েছে। Google Ads API v27 এবং পরবর্তী ভার্সনে, শুধুমাত্র তখনই পপুলেট করা হয় যখন স্টাডির প্রাথমিক মেট্রিক কনভার্সন ভ্যালু হয় এবং কনভার্সন-কাউন্ট-প্রাইমারি স্টাডিতে বাদ দেওয়া হয় (আনসেট করা থাকে)।
  • metrics.cost_per_incremental_conversion_winner_score: ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন প্রতি খরচের (সবচেয়ে কম iCPA) ক্ষেত্রে এই আর্মের বিজয়ী হওয়ার সম্ভাবনা, যা খরচের ভিত্তিতে নরমালাইজ করা হয়েছে।
  • metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score: খরচ প্রতি ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন ভ্যালুর (সর্বোচ্চ iROAS) ক্ষেত্রে এই আর্মের বিজয়ী হওয়ার সম্ভাবনা, যা খরচের ভিত্তিতে নরমালাইজ করা হয়েছে। Google Ads API v27 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, স্টাডির প্রাথমিক মেট্রিক কনভার্সন ভ্যালু হলে তবেই এটি পপুলেট করা হয় এবং কনভার্সন-কাউন্ট-প্রাইমারি স্টাডিতে বাদ দেওয়া হয় (আনসেট করা থাকে)।

নিম্নলিখিত কোয়েরি প্রতিটি আর্মের জন্য ইনক্রিমেন্টালিটি এবং বেয়েসিয়ান উইনার স্কোর উদ্ধার করে:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.experiment_arm,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.cost_per_incremental_conversion,
  metrics.incremental_conversions_winner_score,
  metrics.cost_per_incremental_conversion_winner_score,
  metrics.incremental_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value_winner_score,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশটের শেষ তারিখ, কোটেশন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

একটি আর্মের জন্য ফিল্টার করতে, WHERE ক্লজে AND segments.experiment_arm = 'customers/CUSTOMER_ID/experimentArms/EXPERIMENT_ID~ARM_ID' যোগ করুন, যেখানে EXPERIMENT_ID হল এক্সপেরিমেন্ট আইডি এবং ARM_ID হল আর্ম আইডি যা experiment_arm.resource_name ফিল্ডে রিটার্ন করা হয়েছে। segments.experiment_arm সেগমেন্ট WHERE ক্লজে (=, !=, IN, NOT IN) ফিল্টার করা সমর্থন করে, কিন্তু আপনি এটি ORDER BY ক্লজে সাজাতে পারবেন না।

A/B + কনভার্সন লিফ্ট ফলাফল ব্যাখ্যা করা

A/B + কনভার্সন লিফ্ট স্টাডি একই সাথে দুটি অনুমান মূল্যায়ন করে: হেড-টু-হেড আর্ম সুপিরিয়রিটি (metrics.*_winner_score) এবং এক্সপোজ না করা হোল্ডব্যাক গ্রুপের (metrics.incremental_* এবং *_p_value) বিরুদ্ধে কজাল লিফ্ট। যখন একটি ENABLED স্টাডি ফ্লাইট এখনও চলছে (STUDY_IN_PROGRESS_*, যখন গ্রাহকের টাইম জোনে বর্তমান তারিখ lift_measurement_flight.end_date-এ বা তার আগে), হেড-টু-হেড আর্ম তুলনা এবং হোল্ডব্যাক কনভার্সন মডেলিং এখনও স্থিতিশীল হচ্ছে। প্রগতিশীল মেট্রিককে প্রাথমিক হিসেবে বিবেচনা করুন এবং ফ্লাইট সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত এক্সপেরিমেন্ট আর্মের প্রচার করা বা বাজেট পুনরায় বরাদ্দ করা এড়িয়ে চলুন।

সম্পূর্ণ হওয়া স্টাডিতে, একটি এক্সপেরিমেন্ট আর্মকে হেড-টু-হেড বিজয়ী হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় যখন এটি ন্যূনতম নির্ভুলতার থ্রেশহোল্ড পূরণ করে (অন্তত ৪টি স্ন্যাপশট দিন, ৬৫টি আনস্কেলড বেসলাইন কনভার্সন এবং ১৫০টি আনস্কেলড এক্সপোজড কনভার্সন), 0 <= p_value <= 0.50 থাকে এবং স্টাডির প্রাথমিক মেট্রিকের উপর 0.55-এর বেশি (> 0.55) বেয়েসিয়ান বিজয়ী স্কোর অর্জন করে। এই ডুয়াল-হাইপোথিসিস মূল্যায়ন দুটি আলাদা বিজয়ী স্ট্যাটাস তৈরি করে (এছাড়াও Google Ads API v27 এবং পরবর্তী ভার্সনে lift_guidance.outcome-এ প্রতিফলিত হয়):

  • কজাল লিফ্ট (AB_WINNER_WITH_LIFT) সহ স্পষ্ট বিজয়ী: বিজয়ী আর্ম প্রতিদ্বন্দ্বী আর্মের থেকে সরাসরি (winner_score > 0.55) ভাল পারফর্ম করে এবং পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য ইনক্রিমেন্টাল কনভার্সন বা কনভার্সন ভ্যালু তৈরি করে যা আনএক্সপোজড হোল্ডব্যাক গ্রুপের থেকে বেশি। জয়ী আর্মের স্ট্র্যাটেজি প্রচার বা স্কেল করুন এবং ভাল পারফর্ম করা কোহর্ট পর্যালোচনা করতে ডাইমেনশনাল ব্রেকডাউন কোয়েরি করুন।
  • হোল্ডব্যাক সহ সমতায় হেড-টু-হেড বিজয়ী (AB_WINNER_PARITY_VS_CONTROL): বিজয়ী আর্ম হেড-টু-হেড (winner_score > 0.55) প্রতিযোগিতায় আর্মকে ছাড়িয়ে যায়, কিন্তু কোনও আর্মই কোয়েরি করা লেভেলে আনএক্সপোজড হোল্ডব্যাক গ্রুপের উপর পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য ইনক্রিমেন্টাল লিফ্ট তৈরি করে না। জয়ী পরীক্ষামূলক গ্রুপে খরচ বাড়ানোর আগে, ALL কনভার্সন (segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL') এবং segments.conversion_lift_conversion_category ব্রেকডাউন কোয়েরি করে দেখুন যে পজিটিভ কজাল লিফ্ট অন্য কোথাও আলাদা করা হয়েছে কিনা।

POSITIVE_LIFT_DETECTED ফলাফল A/B + কনভার্সন লিফ্ট কোয়েরি গ্র্যানুলারিটি জুড়ে নিম্নলিখিতভাবে প্রযোজ্য হয়:

  • কম্বাইন্ড-আর্ম (OVERALL) স্টাডি সারি (segments.experiment_arm ছাড়া কোয়েরি): স্টাডিটি আনএক্সপোজড হোল্ডব্যাক গ্রুপের (p_value <= 0.50) তুলনায় পজিটিভ লিফ্ট জেনারেট করেছে এবং কোনও আর্মই 0.55-এর বেশি হেড-টু-হেড উইনার স্কোর অর্জন করেনি।
  • প্রতি-আর্ম (segments.experiment_arm) সারি: যখন একটি আর্ম জেতে (winner_score > 0.55) এবং দুটি আর্মই হোল্ডব্যাক গ্রুপের উপর পজিটিভ লিফ্ট অর্জন করে, তখন বিজয়ী আর্ম সারি AB_WINNER_WITH_LIFT রিটার্ন করে এবং পরাজিত আর্ম সারি POSITIVE_LIFT_DETECTED রিটার্ন করে।
  • কনভার্সন ক্যাটাগরি (segments.conversion_lift_conversion_category) স্লাইস সারি: পজিটিভ লিফ্ট সারি সবসময় POSITIVE_LIFT_DETECTED রিটার্ন করে কারণ কনভার্সন ক্যাটাগরি অনুযায়ী উইনার স্কোর মূল্যায়ন করা হয় না।

কোনও স্লাইস NOT_ENOUGH_DATA বা NO_SIGNIFICANT_LIFT রিটার্ন করলে, সিঙ্গেল-স্লাইস স্যাম্পেল অপর্যাপ্ত হওয়ার ভিত্তিতে আর্ম পজ করবেন না বা অডিয়েন্স বাদ দেবেন না। সামগ্রিক স্টাডি মেট্রিক এবং ALL কনভার্সন (segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL') চেক করুন।

সম্মিলিত-আর্ম এবং মাল্টি-স্টাডি ফলাফল কোয়েরি করুন

আপনি lift_measurement_config রিসোর্সে কোনও কোয়েরি থেকে segments.experiment_arm সেগমেন্ট বাদ দিলে, API দুটি সম্মিলিত আর্ম জুড়ে স্টাডি-লেভেল ইনক্রিমেন্টালিটি অ্যাগ্রিগেট করে দেখায়। কম্বাইন্ড-আর্ম কোয়েরির ক্ষেত্রে, চারটি metrics.*_winner_score মেট্রিক বাদ দিন, যা শুধুমাত্র প্রতিযোগী আর্মের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য এবং segments.experiment_arm ছাড়া কম্বাইন্ড-আর্ম রোতে বাদ দেওয়া (আনসেট করা) হয়। কনভার্সন লিফ্ট এবং iCPA কোয়েরি করুন এবং কনভার্সন ভ্যালু লিফ্ট এবং iROAS কোয়েরি করুন-এ স্টাডি-লেভেল কোয়েরি ব্যবহার করুন।

আপনি যখন segments.experiment_arm সেগমেন্টের মাধ্যমে A/B + কনভার্সন লিফ্ট ফলাফল সেগমেন্ট করেন, তখন API শুধুমাত্র segments.conversion_lift_conversion_category সেগমেন্টকে অতিরিক্ত ব্রেকডাউন ডাইমেনশন হিসেবে সাপোর্ট করে। যেহেতু আর্ম খরচ আলাদা আলাদা কনভার্সন ক্যাটেগরিতে অ্যাট্রিবিউট করা হয় না, তাই আপনি segments.conversion_lift_conversion_category সেগমেন্ট অন্তর্ভুক্ত করলে, কনভার্সন ও কনভার্সন ভ্যালু লিফ্ট মেট্রিক (iCPA ও iROAS মেট্রিক বাদ দিয়ে, যা Google Ads API v27 ও তার পরবর্তী ভার্সনে QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE সমস্যার সাথে কোয়েরি যাচাইকরণে ব্যর্থ হয়) মূল্যায়ন করুন। segments.conversion_action, segments.conversion_action_name, segments.age_range, segments.gender, segments.device, segments.country, segments.country_localized_name এবং segments.date সেগমেন্টগুলি segments.experiment_arm সেগমেন্ট এবং metrics.*_winner_score মেট্রিকের সাথে মানানসই নয়। segments.experiment_arm-এর পাশাপাশি এই ধরনের কোনও বেমানান সেগমেন্ট বেছে নিলে QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE সমস্যা (এবং কোয়েরি কোনও metrics.*_winner_score মেট্রিক বেছে নিলে QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE সমস্যা) দেখা দেয়।

একটি অনুরোধে একাধিক স্টাডি কনফিগারেশনের ফলাফল পেতে, IN অপারেটর দিয়ে ফিল্টার করুন:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.experiment_arm,
  segments.conversion_lift_conversion_category,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.incremental_conversions_winner_score,
  metrics.incremental_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value_winner_score
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id IN (
    CONFIG_ID_1, CONFIG_ID_2)
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID_1: প্রথম লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • CONFIG_ID_2: দ্বিতীয় লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।
  • START_DATE: স্ন্যাপশট শুরুর তারিখ, উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260501)।
  • END_DATE: স্ন্যাপশটের শেষ তারিখ, কোটেশন ছাড়া ৮-সংখ্যার YYYYMMDD পূর্ণসংখ্যা হিসেবে (যেমন, 20260515)।

সঠিক তারিখের সমতা (= START_DATE এবং = END_DATE) শুধুমাত্র সেইসব স্টাডির জন্য সারি দেখায় যেগুলি সঠিক স্ন্যাপশট উইন্ডো শেয়ার করে। বিভিন্ন ফ্লাইট শুরুর তারিখ বা লেটেস্ট মূল্যায়ন করা স্ন্যাপশট তারিখ সহ স্টাডি কোয়েরি করার সময়, রেঞ্জ অপারেটর (>= এবং <=) দিয়ে ফিল্টার করুন অথবা WHERE ক্লজ থেকে তারিখ ফিল্টার বাদ দিন, তবে SELECT ক্লজে segments.conversion_lift_start_date এবং segments.conversion_lift_end_date সেগমেন্ট দুটিই রাখুন।

সার্চ লিফ্ট রিপোর্টিং

Google Ads API v26 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে আপনার বিজ্ঞাপন ক্যাম্পেনের মাধ্যমে অর্গানিক সার্চ কোয়েরির সংখ্যা কতটা বৃদ্ধি পেয়েছে তা পরিমাপ করতে, সার্চ লিফ্ট রিপোর্টিং রিসোর্স কোয়েরি করুন। আপনার বিজ্ঞাপন দেখেছেন এমন ব্যবহারকারী এবং দেখেননি এমন কন্ট্রোল গ্রুপের মধ্যে আপনার ব্র্যান্ড বা প্রোডাক্টের জন্য সার্চের আচরণে পার্থক্য সার্চ লিফ্ট পরিমাপ করে।

সার্চ লিফ্ট রিসোর্স ও সেগমেন্টেশন

Search Lift স্টাডির জন্য কনফিগার করা কীওয়ার্ড বান্ডেল সম্পর্কে বিবরণ পেতে SearchLiftKeywordBundle রিসোর্স কোয়েরি করুন। Google Ads API-তে SearchLiftKeywordBundle রিসোর্স শুধুমাত্র পড়া যায় (সব ফিল্ড OUTPUT_ONLY) এবং Google Ads UI-তে বা আপনার Google প্রতিনিধি বা GPS পরিচিতির মাধ্যমে কীওয়ার্ড বান্ডেল কনফিগার করা হয়। GAQL-এ এর কোয়েরি করা যায় এমন ফিল্ডগুলি হল resource_name, search_lift_keyword_bundle_id, source (SearchLiftMatchingInfoSource), এবং status (SearchLiftKeywordBundleStatus) (পুনরাবৃত্ত keywords ফিল্ড GAQL কোয়েরিতে বেছে নেওয়া যায় না)।

Search Lift মেট্রিক ও সামগ্রিক স্টাডি কনফিগারেশন পেতে LiftMeasurementConfig রিসোর্স কোয়েরি করুন।

Google Ads API v27 এবং তার পরবর্তী ভার্সনে, আপনি সার্চ লিফ্ট মেট্রিক বা সেগমেন্ট (segments.search_lift_keyword_bundle বা segments.search_property) কোয়েরি করার সময় lift_measurement_config-এ GAQL SELECT ক্লজে শুধু-পড়া-যাবে (OUTPUT_ONLY) lift_measurement_config.lift_guidance ফিল্ড (lift_guidance.outcome এবং lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance ধরনের) বেছে নিতে পারবেন। lift_measurement_config-এ, শুধুমাত্র মেটাডেটা কনফিগারেশন কোয়েরিতে lift_guidance বাদ দেওয়া হয় এবং lift_guidance.guidance_message-এ ইনলাইন Markdown লিঙ্ক (যেমন [Learn more](https://support.google.com/...)) থাকতে পারে। সার্চ লিফ্টের জন্য, lift_guidance.outcome STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT, STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET, STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA, POSITIVE_LIFT_DETECTED (অন্তত ৭০% নিশ্চয়তা, p_value <= 0.30), NO_SIGNIFICANT_LIFT বা NOT_ENOUGH_DATA (অন্তত ১,০০০,০০০ মোট ইম্প্রেশন বা ১০০,০০০ স্লাইস ইম্প্রেশন, অন্তত ৭৫টি পর্যবেক্ষণ করা সার্চ এবং ২০টি কুকি বাকেটের মধ্যে অন্তত ১৭টির থ্রেশহোল্ডের বিপরীতে মূল্যায়ন করা হয়, যেখানে একটি কম-ক্ষমতাসম্পন্ন কীওয়ার্ড বান্ডেল সামগ্রিক সমীক্ষার ফলাফলকে NOT_ENOUGH_DATA রিপোর্ট করতে বাধ্য করে) ফিরিয়ে দেয়।

নিম্নলিখিত ডাইমেনশন জুড়ে সার্চ লিফ্ট পারফর্ম্যান্স সেগমেন্ট করুন:

  • segments.search_lift_keyword_bundle: কীওয়ার্ড বান্ডেল রিসোর্সের নাম অনুযায়ী সেগমেন্ট করুন। segments.search_property, segments.date এবং ডেমোগ্রাফিক সেগমেন্টের (segments.device, segments.age_range, এবং segments.gender) সাথে মানানসই। প্রতিটি কীওয়ার্ড বান্ডেল সম্পূর্ণ ক্যাম্পেনের খরচ ও ইম্প্রেশন রিপোর্ট করে এবং কীওয়ার্ড একাধিক বান্ডেলের অন্তর্গত হতে পারে। কীওয়ার্ড বান্ডেল জুড়ে metrics.search_lift_cost_micros, metrics.search_lift_impressions বা Search Lift মেট্রিক যোগ করবেন না।
  • segments.search_property: সার্চ প্রপার্টি অনুযায়ী সেগমেন্ট যেখানে সার্চ করা হয়েছে, যা SearchLiftSearchProperty enum (যেমন GOOGLE_SEARCH বা YOUTUBE) দ্বারা সংজ্ঞায়িত। segments.search_property সেগমেন্টটি শুধুমাত্র segments.search_lift_keyword_bundle এবং segments.date সেগমেন্টের সাথে মানানসই। segments.search_property-এর সাথে ডেমোগ্রাফিক সেগমেন্ট (segments.device, segments.age_range, অথবা segments.gender) যোগ করলে কোয়েরি যাচাই করা যায় না। কারণ segments.search_property পার্টিশন যেখানে পরবর্তী অর্গানিক সার্চ হয়েছে, যেখানে বিজ্ঞাপন দেখানো হয়েছে সেখানে নয়, segments.search_property দ্বারা বিভক্ত সারি Google Ads API v26-এ পার্টিশন না করা ক্যাম্পেন-লেভেল খরচ এবং ইম্প্রেশন রিপিট করে। Google Ads API v27 থেকে শুরু করে, আটটি খরচ ও ইম্প্রেশন মেট্রিক (metrics.search_lift_cost_micros, metrics.search_lift_impressions, metrics.normalized_incremental_searches_per_cost* এবং metrics.normalized_incremental_searches_per_impression*) segments.search_property-এর সাথে মানানসই নয় এবং QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE সমস্যার কারণে কোয়েরি যাচাইকরণে ব্যর্থ হয়।
  • ডেমোগ্রাফিক ও তারিখের সেগমেন্ট: segments.device, segments.age_range, segments.gender এবং segments.date।

সার্চ লিফ্ট মেট্রিক

LiftMeasurementConfig রিসোর্স সার্চ লিফ্ট মেট্রিক প্রদান করে যার মাধ্যমে সার্চ সংক্রান্ত আচরণে পরিবর্তন মূল্যায়ন করা যায়:

  • metrics.relative_search_lift: এক্সপোজড ও কন্ট্রোল গ্রুপের মধ্যে সার্চ কোয়েরি ভলিউমের পার্থক্য, কন্ট্রোল গ্রুপের সার্চ কোয়েরির ভগ্নাংশ হিসেবে প্রকাশ করা হয়।
  • metrics.relative_search_lift_p90_lower_bound এবং metrics.relative_search_lift_p90_upper_bound: আপেক্ষিক সার্চ লিফ্টের জন্য ৯০% এক-পার্শ্বিক কনফিডেন্স বাউন্ড (যা একসাথে ৮০% দ্বি-পার্শ্বিক কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল তৈরি করে)।
  • metrics.incremental_searches_p_value: ইনক্রিমেন্টাল সার্চের p-ভ্যালু, যা পরিসংখ্যানগত সম্ভাবনাকে দেখায় যে সার্চ কোয়েরিতে লক্ষ্য করা বৃদ্ধি দৈবাৎ ঘটেছে।
  • metrics.search_lift_cost_micros: এই সার্চ লিফ্ট পরিমাপ স্লাইসের জন্য পরিবেশিত বিজ্ঞাপন ইম্প্রেশনের মোট খরচ (মাইক্রোতে)। Google Ads API v27 এবং পরবর্তী ভার্সনে segments.search_property-এর সাথে মানানসই নয়।
  • metrics.search_lift_impressions: এই সার্চ লিফ্ট পরিমাপ স্লাইসের জন্য পরিবেশিত মোট বিজ্ঞাপন ইম্প্রেশনের সংখ্যা। Google Ads API v27 এবং পরবর্তী ভার্সনে segments.search_property-এর সাথে কাজ করে না।

লিফ্ট পরিসংখ্যানগতভাবে পজিটিভ হলে, নিম্নলিখিত নর্ম্যালাইজ করা ইনক্রিমেন্টাল মেট্রিক—তার সাথে সংশ্লিষ্ট ৯০% এক-তরফা কনফিডেন্স বাউন্ড (*_p90_lower_bound এবং *_p90_upper_bound)—রিপোর্ট করা হয়:

সার্চ লিফ্ট কোয়েরির উদাহরণ

নিম্নলিখিত GAQL কোয়েরি থেকে বোঝা যায় যে কীভাবে সার্চ লিফ্ট কীওয়ার্ড বান্ডেল ও পারফর্ম্যান্স মেট্রিক উদ্ধার করা যায়।

কীওয়ার্ড বান্ডেল কোয়েরি

সার্চ লিফ্টের প্রভাব পরিমাপের জন্য কনফিগার করা কীওয়ার্ড বান্ডেল ফিরিয়ে আনতে, search_lift_keyword_bundle রিসোর্স কোয়েরি করুন:

SELECT
  search_lift_keyword_bundle.resource_name,
  search_lift_keyword_bundle.search_lift_keyword_bundle_id,
  search_lift_keyword_bundle.source,
  search_lift_keyword_bundle.status
FROM search_lift_keyword_bundle

মেট্রিক্স কোয়েরি

কীওয়ার্ড বান্ডেল কোয়েরিতে পাওয়া search_lift_keyword_bundle.resource_name ভ্যালু, নিচের কোয়েরিতে segments.search_lift_keyword_bundle সেগমেন্টে ফেরত আসা ভ্যালুর সাথে মিলে যায়। আপনার স্টাডির জন্য CONFIG_ID, লিঙ্ক করা ক্যাম্পেন ও ফ্লাইটের শিডিউল খুঁজে পেতে, lift_measurement_config ও lift_measurement_flight রিসোর্সে (lift_measurement_flight.lift_type = 'SEARCH' অনুযায়ী ফ্লাইট ফিল্টার করে) স্টাডি কনফিগারেশন ও ফ্লাইট খুঁজে দেখুন অনুসরণ করুন।

নিম্নলিখিত কোয়েরি কীওয়ার্ড বান্ডেল ও সার্চ প্রপার্টি (metrics.search_lift_cost_micros বা metrics.search_lift_impressions বেছে নেওয়ার সময় segments.search_property বাদ দিন) অনুযায়ী ভাগ করা সার্চ লিফ্ট মেট্রিক উদ্ধার করে:

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.search_lift_keyword_bundle,
  segments.search_property,
  metrics.relative_search_lift,
  metrics.relative_search_lift_p90_lower_bound,
  metrics.relative_search_lift_p90_upper_bound,
  metrics.incremental_searches_p_value,
  metrics.normalized_incremental_searches,
  metrics.normalized_incremental_searches_p90_lower_bound,
  metrics.normalized_incremental_searches_p90_upper_bound
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID

নিম্নলিখিতগুলি পরিবর্তন করুন:

  • CONFIG_ID: লিফ্টের প্রভাব পরিমাপ সংক্রান্ত কনফিগারেশনের পূর্ণসংখ্যা আইডি।