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लिफ़्ट रिपोर्टिंग

ब्रैंड के बारे में लोगों की सोच, कन्वर्ज़न, कन्वर्ज़न वैल्यू, और ऑर्गैनिक सर्च के व्यवहार पर आपके विज्ञापन कैंपेन के असर को मेज़र करने के लिए, Google Ads API में लिफ़्ट मेज़रमेंट रिपोर्टिंग के संसाधनों को क्वेरी करें:

ब्रैंड पर असर की रिपोर्टिंग: इससे यह आकलन किया जाता है कि विज्ञापन की पहुंच, ब्रैंड के बारे में लोगों की सोच पर कैसे असर डालती है. इसके लिए, Google Ads API के v25 और इसके बाद के वर्शन में, सर्वे के आधार पर मेज़रमेंट के टाइप का इस्तेमाल किया जाता है.
कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग: Google Ads API के वर्शन 25 और इसके बाद के वर्शन में, विज्ञापन न देखने वाले होल्डबैक ग्रुप के मुकाबले, इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न, कन्वर्ज़न वैल्यू, हर इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न की लागत (आईसीपीए), और विज्ञापन खर्च पर इंक्रीमेंटल रिटर्न (आईआरओएएस) को मेज़र किया जाता है. इसमें ये शामिल हैं:
- स्टैंडअलोन कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग: इससे मेज़र किए गए कैंपेन में, स्टडी-लेवल और स्लाइस की गई इंक्रीमेंटैलिटी का आकलन किया जाता है.
- A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग: यह हर एक्सपेरिमेंट ग्रुप के लिए, कुछ नए इलाकों में विज्ञापन पर खर्च करने से मिलने वाली इंक्रीमेंटल वैल्यू का आकलन करती है. साथ ही, एक-दूसरे से मुकाबला करने वाले एक्सपेरिमेंट ग्रुप के लिए, बेज़ियन हेड-टू-हेड विनर स्कोर का आकलन करती है.
खोज में बढ़त की रिपोर्टिंग: Google Ads API के v26 और इसके बाद के वर्शन में, विज्ञापन की पहुंच की वजह से Google Search और YouTube पर ऑर्गैनिक सर्च क्वेरी की संख्या में हुई बढ़ोतरी को मेज़र करती है.

experiment और campaign संसाधनों पर स्टैंडर्ड A/B एक्सपेरिमेंट की रिपोर्टिंग के लिए, एक्सपेरिमेंट की रिपोर्ट देखें.

ब्रैंड पर असर की रिपोर्टिंग

Google Ads API के वर्शन 25 और उसके बाद के वर्शन में, यह आकलन करने के लिए कि आपके विज्ञापन कैंपेन, ब्रैंड के बारे में लोगों की सोच पर कैसा असर डालते हैं, ब्रैंड पर विज्ञापन के असर को मेज़र करने वाले खास संसाधनों के लिए क्वेरी करें.

ब्रैंड पर असर के संसाधन और ब्रेकडाउन व्यू

Google Ads API में, ब्रैंड पर असर के कॉन्फ़िगरेशन, फ़्लाइट, और ब्रेकडाउन व्यू सिर्फ़ पढ़ने के लिए उपलब्ध होते हैं. सभी फ़ील्ड OUTPUT_ONLY होते हैं. इन्हें Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में या आपके Google प्रतिनिधि या जीपीएस संपर्क के साथ कॉन्फ़िगर किया जाता है. इन संसाधनों के बारे में क्वेरी करने के लिए, स्टडी के मालिकाना हक वाले खाते (मैनेजर या चाइल्ड खाते) के customer_id पैरामीटर का इस्तेमाल करें.

फ़्लाइट-लेवल के ब्रैंड पर असर के शेड्यूल और सर्वे कलेक्शन मेटाडेटा को वापस पाने के लिए, LiftMeasurementFlight रिसॉर्स से क्वेरी करें. इसमें फ़्लाइट की स्थिति (lift_measurement_flight.status, जिसे LiftMeasurementFlightStatus enum ने तय किया है. इसमें चालू फ़्लाइट के लिए ENABLED और मैन्युअल तरीके से रोकी गई फ़्लाइट के लिए STOPPED वैल्यू शामिल हैं), ग्राहक के टाइम ज़ोन में फ़्लाइट की तारीख की सीमाएं (lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date), और टारगेट सर्वे के जवाब इकट्ठा करने की प्रोग्रेस (lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros, जहां 0, 0% के बराबर है और 1000000, 100% के बराबर है) शामिल हैं. ENABLED फ़्लाइट चल रही है या पूरी हो गई है, यह तय करने के लिए ग्राहक के टाइम ज़ोन में मौजूदा तारीख की तुलना lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date से करें. साथ ही, देखें कि response_collection_ratio_micros, 1000000 तक पहुंच गया है या नहीं.

LiftMeasurementConfig रिसॉर्स को क्वेरी करके, स्टडी-लेवल पर ब्रैंड पर असर की मेट्रिक पाएं. इसके अलावा, ब्रैंड पर असर की मेट्रिक का विश्लेषण करने के लिए, यहां दिए गए ब्रेकडाउन रिसॉर्स को क्वेरी करें:

LiftMeasurementCampaign: कैंपेन के हिसाब से ब्रेकडाउन.
LiftMeasurementAgeRange: उम्र की सीमा के हिसाब से ब्रेकडाउन.
LiftMeasurementDevice: डिवाइस के हिसाब से ब्रेकडाउन.
LiftMeasurementGender: लैंगिक जानकारी के हिसाब से डेटा.
LiftMeasurementVideo: वीडियो ऐसेट के हिसाब से ब्रेकडाउन.

segments.brand_lift_measurement_type सेगमेंट को शामिल करें, ताकि ब्रैंड पर असर की मेट्रिक को सर्वे में पूछे गए सवाल के टाइप के हिसाब से बांटा जा सके. इसे BrandLiftMeasurementType enum (जैसे, RECALL या AWARENESS) से तय किया जाता है. segments.brand_lift_measurement_type सेगमेंट को शामिल न करने पर, एपीआई हर स्लाइस के लिए, अपने-आप चुने गए मेज़रमेंट टाइप की मेट्रिक दिखाता है. ब्रैंड पर असर की मेट्रिक को तारीख (YYYY-MM-DD) के हिसाब से बांटने के लिए, segments.date सेगमेंट को शामिल करें. metrics.cost_per_lifted_cookie मेट्रिक, स्टडी के मालिकाना हक वाले खाते की मुद्रा के माइक्रोस में दिखती है.

Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, Google Ads क्वेरी लैंग्वेज (GAQL) के SELECT क्लॉज़ में, सिर्फ़ पढ़ने के लिए उपलब्ध (OUTPUT_ONLY) lift_guidance फ़ील्ड (lift_guidance.outcome और lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance टाइप का) भी चुना जा सकता है. यह फ़ील्ड, lift_measurement_config और ब्रैंड पर असर के ब्रेकडाउन वाले पांच संसाधनों (lift_measurement_age_range, lift_measurement_campaign, lift_measurement_device, lift_measurement_gender, और lift_measurement_video) पर उपलब्ध होता है. इससे आपको पंक्ति के लेवल पर आंकड़ों की जानकारी मिलती है. lift_measurement_config को, lift_guidance सिर्फ़ तब पॉप्युलेट होता है, जब क्वेरी लिफ़्ट मेट्रिक या सेगमेंट पर भी चुनती या फ़िल्टर करती है (इसे सिर्फ़ मेटाडेटा वाले कॉन्फ़िगरेशन क्वेरी पर छोड़ दिया जाता है). साथ ही, lift_guidance.guidance_message में इनलाइन मार्कडाउन लिंक (जैसे कि [Learn more](https://support.google.com/...)) शामिल हो सकते हैं. WHERE या ORDER BY क्लॉज़ में, lift_guidance सबफ़ील्ड को फ़िल्टर या क्रम से नहीं लगाया जा सकता. lift_guidance.outcome में दिखाई गई LiftOutcomeEnum.LiftOutcome वैल्यू के बारे में जानने के लिए, ब्रैंड पर असर के नतीजों को समझना लेख पढ़ें.

रिपोर्ट करने से जुड़े थ्रेशोल्ड और खाली जवाब

ब्रैंड पर असर की रिपोर्टिंग, लेटेंसी-गेटेड (स्टडी शुरू होने के बाद, 24 से 48 घंटे की पाइपलाइन देरी की ज़रूरत होती है) और सर्वे किए गए मेज़रमेंट टाइप (segments.brand_lift_measurement_type) के हिसाब से रिस्पॉन्स-गेटेड, दोनों होती है. इससे आंकड़ों की रिपोर्टिंग और निजता के थ्रेशोल्ड को पूरा किया जा सकता है:

पॉज़िटिव रिस्पॉन्स रेट (metrics.brand_lift_baseline_positive_response_rate* और metrics.brand_lift_exposed_positive_response_rate*): संबंधित ग्रुप (एक्सपोज़्ड या सप्रेस) में, सर्वे के कम से कम 50 जवाब.
पॉज़िटिव लिफ़्ट के लिए सख्त थ्रेशोल्ड (LiftMeasurementConfig पर पूरी स्टडी या अलग-अलग स्लाइस): आंकड़ों के हिसाब से पॉज़िटिव लिफ़्ट (p_value <= 0.50) के लिए, कुल मिलाकर कम से कम 2,000 जवाब और हर ग्रुप के लिए 860 जवाब होने चाहिए.
पॉज़िटिव लिफ़्ट के लिए, स्लाइस की कम सख्त थ्रेशोल्ड (ब्रेकडाउन रिसॉर्स पर, जब पूरी स्टडी पॉज़िटिव लिफ़्ट के साथ सख्त थ्रेशोल्ड को पूरा करती हो): आंकड़ों के हिसाब से पॉज़िटिव लिफ़्ट (p_value <= 0.50) के लिए, कुल मिलाकर कम से कम 500 जवाब और हर ग्रुप के लिए 200 जवाब होने चाहिए.
नॉन-पॉज़िटिव लिफ़्ट थ्रेशोल्ड (NO_SIGNIFICANT_LIFT बनाम NOT_ENOUGH_DATA): जब आंकड़ों के हिसाब से पॉज़िटिव लिफ़्ट का पता न चले, तब हर मेट्रिक के लिए कम से कम 4,100 जवाब मिलने चाहिए.

LiftMeasurementConfig और ब्रैंड पर असर के ब्रेकडाउन वाले पांच संसाधनों (LiftMeasurementAgeRange, LiftMeasurementGender, LiftMeasurementDevice, LiftMeasurementCampaign, और LiftMeasurementVideo) को की गई क्वेरी, गड़बड़ी के बजाय खाली जवाब (results: []) दिखाती हैं. ऐसा इन मामलों में होता है:

क्वेरी किया गया customer_id पैरामीटर, अनुमति वाली सूची में नहीं है या उसके पास स्टडी का मालिकाना हक नहीं है.
WHERE तारीख के फ़िल्टर, फ़्लाइट की उन तारीखों से बाहर हैं जिनका आकलन किया गया है (lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date).
स्टडी या डेमोग्राफ़िक (उम्र, लिंग, आय, शिक्षा वगैरह), डिवाइस, कैंपेन या वीडियो स्लाइस के लिए, 24 से 48 घंटे की रिपोर्टिंग में देरी और सर्वे के जवाब की संख्या की थ्रेशोल्ड पूरी नहीं हुई है. भले ही, LiftMeasurementConfig स्टडी के कुल नतीजे दिखाता हो.

खाली जवाबों की समस्या को हल करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

lift_measurement_flight क्वेरी करें, ताकि यह पुष्टि की जा सके कि lift_measurement_flight.status = 'ENABLED'. साथ ही, देखें कि आपके WHERE तारीख के फ़िल्टर, lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date के बीच आते हों. इसके अलावा, lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros में सर्वे की प्रोग्रेस देखें. यहां 1000000, 100% के बराबर है.
डाइमेंशन के ब्रेकडाउन रिसॉर्स के बारे में क्वेरी करने से पहले, क्वेरी LiftMeasurementConfig करें. इससे यह पुष्टि की जा सकेगी कि पूरी स्टडी में, रिपोर्ट की जा सकने वाली 'ब्रैंड पर असर' मेट्रिक जनरेट हुई हैं या नहीं.

ब्रैंड पर असर के नतीजों को समझना

Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, lift_guidance.outcome फ़ील्ड से LiftOutcomeEnum.LiftOutcome वैल्यू मिलती है. इससे, हर पंक्ति के आंकड़ों की स्थिति को कैटगरी में बांटा जाता है. साथ ही, lift_guidance.guidance_message में किसी व्यक्ति के लिए आसानी से पढ़ा जा सकने वाला डेटा समस्या को ठीक करने के लिए सलाह मिलती है:

स्टडी के नतीजे (जब lift_measurement_flight.status, ENABLED हो और ग्राहक के टाइम ज़ोन में मौजूदा तारीख, lift_measurement_flight.end_date या उससे पहले की हो और lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros, 1000000 से कम हो):
- STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT: स्टडी जारी है और शुरुआती तौर पर, पॉज़िटिव लिफ़्ट दिख रही है.
- STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET: स्टडी जारी है और इसमें शुरुआती वॉल्यूम काफ़ी है. हालांकि, अब तक आंकड़ों के हिसाब से कोई अहम लिफ़्ट नहीं मिली है.
- STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA: स्टडी चल रही है और आंकड़ों की रिपोर्टिंग के थ्रेशोल्ड के लिए, सर्वे के शुरुआती जवाब इकट्ठा किए जा रहे हैं.
स्टडी के पूरे होने के नतीजे (जब lift_measurement_flight.end_date बीत चुका हो या lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros, 1000000 तक पहुंच गया हो):
- POSITIVE_LIFT_DETECTED: पूरी हो चुकी स्टडी या स्लाइस के लिए, सांख्यिकीय तौर पर अहम पॉज़िटिव लिफ़्ट का पता चला.
- NO_SIGNIFICANT_LIFT: पूरी हो चुकी स्टडी या स्लाइस ने आंकड़ों के हिसाब से सटीक थ्रेशोल्ड (हर मेट्रिक के लिए कुल मिलाकर कम से कम 4,100 जवाब) को पूरा किया है. साथ ही, आंकड़ों के हिसाब से कोई अहम पॉज़िटिव लिफ़्ट नहीं मिला.
- NOT_ENOUGH_DATA: पूरी हो चुकी स्टडी या स्लाइस, सर्वे के जवाबों की उन सीमाओं को पूरा नहीं करती जो आंकड़ों की रिपोर्टिंग के लिए ज़रूरी हैं. जैसे, पूरी स्टडी पर पॉज़िटिव लिफ़्ट के लिए, कुल मिलाकर कम से कम 2,000 जवाब और हर ग्रुप के लिए 860 जवाब. इसके अलावा, अगर पूरी स्टडी में पॉज़िटिव लिफ़्ट है, तो स्लाइस पर पॉज़िटिव लिफ़्ट के लिए, कुल मिलाकर 500 जवाब और हर ग्रुप के लिए 200 जवाब. अगर कोई पॉज़िटिव लिफ़्ट नहीं मिलती है, तो हर मेट्रिक के लिए कुल मिलाकर 4,100 जवाब.

ब्रैंड पर असर के नतीजों को समझने के लिए, यहां दिए गए दिशा-निर्देशों का पालन करें:

जारी और पूरी हो चुकी फ़्लाइट (STUDY_IN_PROGRESS_*): जब ENABLED स्टडी फ़्लाइट जारी रहती है (lift_measurement_flight.end_date बीतने से पहले और response_collection_ratio_micros के 1000000 तक पहुंचने से पहले), तब सर्वे के जवाब और बायस-करेक्टेड मॉडलिंग अब भी स्थिर हो रही होती है. प्रोग्रेस में चल रही मेट्रिक को शुरुआती मेट्रिक मानें. साथ ही, फ़्लाइट पूरी होने तक कैंपेन को रोकने या बजट कम करने से बचें.
पॉज़िटिव लिफ़्ट (POSITIVE_LIFT_DETECTED): जब ब्रैंड पर पॉज़िटिव असर का पता चलता है, तो डाइमेंशन के ब्रेकडाउन वाले संसाधनों (LiftMeasurementAgeRange, LiftMeasurementGender, LiftMeasurementDevice, LiftMeasurementCampaign, और LiftMeasurementVideo) के बारे में क्वेरी करें. इससे, बेहतर परफ़ॉर्म करने वाली ऑडियंस के कोहॉर्ट ("ब्राइट स्पॉट") की पहचान की जा सकती है. साथ ही, ब्रैंड फ़नल में क्रिएटिव के असर का आकलन किया जा सकता है.
डेटा का कम होना या लिफ़्ट का अहम न होना (NOT_ENOUGH_DATA या NO_SIGNIFICANT_LIFT): जब सर्वे के जवाबों की संख्या कम हो (पॉज़िटिव लिफ़्ट के बिना हर मेट्रिक के लिए कुल 4,100 से कम जवाब या पॉज़िटिव लिफ़्ट के लिए 2, 000/860 सख्त या 500/200 आसान स्लाइस थ्रेशोल्ड से कम जवाब) या किसी स्लाइस पर सांख्यिकीय तौर पर अहम लिफ़्ट का पता न चले,तो इसे कैंपेन की नाकामी न मानें. इसके अलावा, सिंगल-स्लाइस सैंपल की कमी के आधार पर ऑडियंस को बाहर न रखें. LiftMeasurementConfig पर स्टडी की पूरी मेट्रिक देखें. साथ ही, सर्वे की गई अन्य segments.brand_lift_measurement_type वैल्यू (जैसे, अपर-फ़नल RECALL या AWARENESS) के बारे में क्वेरी करें. इसके अलावा, ब्रेकडाउन के बाकी डाइमेंशन देखें.

ब्रैंड पर असर की क्वेरी के उदाहरण

फ़्लाइट का मेटाडेटा और लिफ़्ट के आंकड़े अलग-अलग संसाधनों में मौजूद होते हैं. इसलिए, फ़्लाइट की जानकारी और परफ़ॉर्मेंस के आंकड़ों के लिए, अलग-अलग GAQL क्वेरी की ज़रूरत होती है.

फ़्लाइट की जानकारी वाली क्वेरी

ब्रैंड पर असर की फ़्लाइट का मेटाडेटा पाने के लिए, LiftMeasurementFlight संसाधन को क्वेरी करें. इसमें, फ़्लाइट की स्थिति, मेज़रमेंट का टाइप, शेड्यूल की गई तारीखें, और सर्वे कलेक्शन की प्रोग्रेस जैसी जानकारी शामिल होती है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर के मेज़रमेंट से जुड़े कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी (lift_measurement_config.lift_measurement_config_id).

आंकड़ों से जुड़ी क्वेरी

ब्रैंड पर असर वाली मेट्रिक पाने के लिए, LiftMeasurementConfig रिसॉर्स या ब्रेकडाउन वाले सही रिसॉर्स के लिए क्वेरी करें. उदाहरण के लिए, यहां दी गई क्वेरी, LiftMeasurementCampaign रिसॉर्स से कैंपेन और ब्रैंड पर विज्ञापन के असर के टाइप के हिसाब से सेगमेंट की गई, ब्रैंड पर असर वाली मेट्रिक को वापस लाती है:

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

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.

कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग

Google Ads API के वर्शन 25 और उसके बाद के वर्शन में, कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग से कन्वर्ज़न और कन्वर्ज़न वैल्यू पर आपके विज्ञापनों के बढ़ते असर का पता चलता है. कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी, एक्सपोज़्ड ग्रुप (ऐसे उपयोगकर्ता जो आपके विज्ञापन देखने की ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं) और अनएक्सपोज़्ड कंट्रोल ग्रुप (ऐसे उपयोगकर्ता जिन्हें आपके विज्ञापन देखने से रोका गया है) के बीच कन्वर्ज़न व्यवहार की तुलना करती हैं.

Google Ads API में, कन्वर्ज़न लिफ़्ट के कॉन्फ़िगरेशन, फ़्लाइट, और एक्सपेरिमेंट के लिंक सिर्फ़ रीड-ओनली मोड में होते हैं. साथ ही, सभी फ़ील्ड OUTPUT_ONLY होते हैं. इन्हें Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में या Google प्रतिनिधि या जीपीएस संपर्क की मदद से कॉन्फ़िगर किया जाता है. स्टडी के मालिकाना हक वाले खाते के customer_id पैरामीटर का इस्तेमाल करके, lift_measurement_config संसाधन के बारे में क्वेरी करें. मैनेजर खाता, अपने मालिकाना हक वाली क्रॉस-अकाउंट कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी के बारे में सीधे तौर पर क्वेरी कर सकता है. बच्चे के खाते के मालिकाना हक वाली स्टडी के बारे में क्वेरी करने के लिए, बच्चे के खाते के customer_id पैरामीटर का इस्तेमाल करें. इसके अलावा, login-customer-id हेडर का इस्तेमाल करके भी क्वेरी की जा सकती है.

कन्वर्ज़न लिफ़्ट की रिपोर्टिंग में, स्टडी के दो वर्कफ़्लो इस्तेमाल किए जा सकते हैं. दोनों वर्कफ़्लो में, स्टडी और फ़्लाइट डिस्कवरी, कुल स्नैपशॉट की तारीख की सीमाएं, और कन्वर्ज़न ऐक्शन के स्कोप एक जैसे होते हैं:

स्टैंडअलोन कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग: इससे, स्टडी में शामिल कैंपेन के लिए चुने गए कन्वर्ज़न ऐक्शन या सभी कन्वर्ज़न ऐक्शन के लिए, कुल इंक्रीमेंटैलिटी, हर इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न की लागत (आईसीपीए), और विज्ञापन खर्च पर इंक्रीमेंटल रिटर्न (आईआरओएएस) को मेज़र किया जाता है.
A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग: इससे, एक्सपेरिमेंट के दो अलग-अलग ग्रुप (कंट्रोल बनाम ट्रीटमेंट) के बीच, हर ग्रुप की इंक्रीमेंटैलिटी और बेज़ियन विनर स्कोर को मेज़र किया जाता है. साथ ही, स्टडी की कुल इंक्रीमेंटैलिटी को भी मेज़र किया जाता है.

lift_measurement_config रिसॉर्स के लिए मान्य क्वेरी बनाने में मदद पाने के लिए, Google Ads क्वेरी बिल्डर टूल का इस्तेमाल करें.

Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, lift_measurement_config पर GAQL SELECT क्लॉज़ में रीड-ओनली (OUTPUT_ONLY) lift_measurement_config.lift_guidance फ़ील्ड (lift_guidance.outcome और lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance टाइप का) चुना जा सकता है. इससे, स्टैंडअलोन कन्वर्ज़न लिफ़्ट और A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट क्वेरी के लिए, पंक्ति-लेवल पर आंकड़ों की जानकारी मिलती है. lift_measurement_config पर, lift_guidance सिर्फ़ तब पॉप्युलेट होता है, जब क्वेरी लिफ़्ट मेट्रिक या सेगमेंट को भी चुनती या फ़िल्टर करती है. इसे सिर्फ़ मेटाडेटा वाले कॉन्फ़िगरेशन क्वेरी पर हटा दिया जाता है. साथ ही, lift_guidance.guidance_message में इनलाइन मार्कडाउन लिंक शामिल हो सकते हैं, जैसे कि [Learn more](https://support.google.com/...). WHERE या ORDER BY क्लॉज़ में, lift_guidance सबफ़ील्ड को फ़िल्टर या क्रम से नहीं लगाया जा सकता. lift_guidance.outcome फ़ील्ड, इनमें से कोई एक LiftOutcomeEnum.LiftOutcome वैल्यू दिखाता है:

स्टडी के नतीजे (जब lift_measurement_flight.status, ENABLED हो और ग्राहक के टाइम ज़ोन में मौजूदा तारीख, lift_measurement_flight.end_date या उससे पहले की हो):
- STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT: स्टडी जारी है और शुरुआती तौर पर, पॉज़िटिव लिफ़्ट दिख रही है.
- STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET: स्टडी जारी है और इसमें शुरुआती वॉल्यूम काफ़ी है. हालांकि, अब तक आंकड़ों के हिसाब से कोई अहम लिफ़्ट नहीं मिली है.
- STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA: स्टडी चल रही है और सांख्यिकीय रिपोर्टिंग थ्रेशोल्ड के लिए, शुरुआती कन्वर्ज़न डेटा इकट्ठा किया जा रहा है.
स्टडी पूरी होने के बाद के नतीजे (lift_measurement_flight.end_date बीत जाने के बाद):
- POSITIVE_LIFT_DETECTED: पूरी हो चुकी स्टडी, एक्सपेरिमेंट ग्रुप या स्लाइस के लिए, सांख्यिकीय तौर पर अहम पॉज़िटिव लिफ़्ट का पता चला.
- AB_WINNER_WITH_LIFT: A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी पूरी हो गई है. इसमें, जीतने वाले एक्सपेरिमेंट ग्रुप की तुलना, होल्डबैक ग्रुप से की गई है. साथ ही, सांख्यिकीय तौर पर अहम पॉज़िटिव लिफ़्ट मिली है.
- AB_WINNER_PARITY_VS_CONTROL: A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी पूरी हो गई है. इसमें, एक्सपेरिमेंट ग्रुप ने हेड-टू-हेड तुलना में बेहतर परफ़ॉर्म किया है. हालांकि, होल्डबैक ग्रुप के साथ तुलना करने पर, दोनों ग्रुप की परफ़ॉर्मेंस एक जैसी रही.
- NO_SIGNIFICANT_LIFT: पूरी हो चुकी स्टडी, एक्सपेरिमेंट ग्रुप या स्लाइस ने आंकड़ों के सटीक होने की थ्रेशोल्ड को पूरा किया. साथ ही, आंकड़ों के हिसाब से कोई अहम पॉज़िटिव लिफ़्ट नहीं मिला.
- NOT_ENOUGH_DATA: पूरी हो चुकी स्टडी, एक्सपेरिमेंट ग्रुप या स्लाइस में, आंकड़ों के हिसाब से सटीक नतीजे पाने के लिए ज़रूरी कन्वर्ज़न नहीं मिले.

ध्यान दें: lift_measurement_config रिसॉर्स से जुड़ी क्वेरी, गड़बड़ी के बजाय खाली जवाब (results: []) दिखाती हैं. ऐसा तब होता है, जब क्वेरी किया गया customer_id पैरामीटर, अनुमति वाली सूची में न हो या उसके पास स्टडी का मालिकाना हक न हो. इसके अलावा, ऐसा तब भी होता है, जब WHERE तारीख के फ़िल्टर, lift_measurement_flight रिसॉर्स में फ़्लाइट की तारीखों के दौरान आकलन की गई विंडो से बाहर हों या नई स्टडी ने शुरुआती रिपोर्टिंग में होने वाली देरी को पूरा न किया हो. आम तौर पर, कन्वर्ज़न लिफ़्ट के लिए सात दिन लगते हैं. खाली जवाबों से जुड़ी समस्या हल करने के लिए, lift_measurement_flight से क्वेरी करें, ताकि यह पुष्टि की जा सके कि lift_measurement_flight.status = 'ENABLED' (LiftMeasurementFlightStatus, चालू फ़्लाइट के लिए ENABLED और मैन्युअल तरीके से रोकी गई फ़्लाइट के लिए STOPPED तय करता है. ENABLED फ़्लाइट जारी है या पूरी हो गई है, यह पता लगाने के लिए ग्राहक के टाइम ज़ोन में मौजूद मौजूदा तारीख की तुलना lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date से करें. साथ ही, यह भी देखें कि आपके WHERE तारीख के फ़िल्टर, lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date के बीच आते हैं या नहीं.

स्टडी कॉन्फ़िगरेशन और फ़्लाइट के बारे में जानकारी

कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी की रिपोर्ट बनाने के लिए, पहले स्टडी का कॉन्फ़िगरेशन और उसका फ़्लाइट शेड्यूल देखें:

स्टडी का कॉन्फ़िगरेशन वापस पाना: स्टडी का नाम, कुछ नए इलाकों में विज्ञापन पर खर्च करने का अनुपात (lift_measurement_config.conversion_lift_holdback_ratio_micros), ट्रैक किए गए कन्वर्ज़न ऐक्शन (lift_measurement_config.conversion_actions), और Google Ads API के v26 और इसके बाद के वर्शन में, लिंक किए गए और चालू कैंपेन (lift_measurement_config.campaigns) वापस पाने के लिए, LiftMeasurementConfig रिसॉर्स को क्वेरी करें. conversion_lift_holdback_ratio_micros फ़ील्ड को माइक्रोस में दिखाया जाता है. इसमें 1,000,000 का मतलब 100% होता है. उदाहरण के लिए, 300000 का मतलब है कि कुछ नए इलाकों में विज्ञापन पर खर्च करने वाले ग्रुप के 30% उपयोगकर्ताओं को विज्ञापन नहीं दिखाया गया. अगर आपको स्टडी का CONFIG_ID नहीं पता है, तो खाते में मौजूद सभी स्टडी कॉन्फ़िगरेशन की सूची देखने के लिए, WHERE क्लॉज़ को छोड़ दें.
फ़्लाइट ऑब्ज़र्वेशन विंडो की जानकारी पाना: ग्राहक के टाइम ज़ोन में फ़्लाइट की शेड्यूल की गई तारीखें (lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date) ढूंढने के लिए, LiftMeasurementFlight रिसॉर्स को क्वेरी करें. एक LiftMeasurementConfig संसाधन, ब्रैंड पर असर (SURVEY), कन्वर्ज़न लिफ़्ट (CONVERSION), और खोज में बढ़त (SEARCH) की फ़्लाइट को ग्रुप कर सकता है. इसलिए, SELECT क्लॉज़ में lift_measurement_flight.lift_type फ़ील्ड को शामिल करें और WHERE क्लॉज़ में lift_measurement_flight.lift_type = 'CONVERSION' के हिसाब से फ़िल्टर करें. lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date फ़ील्ड को ORDER BY क्लॉज़ में क्रम से लगाया जा सकता है. हालांकि, इन्हें WHERE क्लॉज़ में फ़िल्टर नहीं किया जा सकता.

यह क्वेरी, स्टडी कॉन्फ़िगरेशन को वापस लाती है. Google Ads API के v25 में lift_measurement_config.campaigns फ़ील्ड को शामिल न करें, क्योंकि इस फ़ील्ड के लिए Google Ads API के v26 और इसके बाद के वर्शन की ज़रूरत होती है:

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

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर के मेज़रमेंट से जुड़े कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी (lift_measurement_config.lift_measurement_config_id).

नीचे दी गई क्वेरी, स्टडी के लिए कन्वर्ज़न लिफ़्ट फ़्लाइट का शेड्यूल दिखाती है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर के मेज़रमेंट से जुड़े कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी (lift_measurement_config.lift_measurement_config_id).

Google Ads API के वर्शन 26 और उसके बाद के वर्शन में, किसी कैंपेन से जुड़े लिफ़्ट मेज़रमेंट कॉन्फ़िगरेशन का पता लगाया जा सकता है. इसके लिए, campaign रिसॉर्स से सीधे तौर पर campaign.lift_measurement_config फ़ील्ड को क्वेरी करें. इस फ़ील्ड के लिए क्वेरी करने से, LiftMeasurementConfig संसाधन को अलग से क्रॉस-रेफ़रंस करने की ज़रूरत नहीं पड़ती:

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

इनकी जगह ये डालें:

CAMPAIGN_ID: कैंपेन का इंटीजर आईडी (campaign.id).

campaign.lift_measurement_config फ़ील्ड, customers/CUSTOMER_ID/liftMeasurementConfigs/CONFIG_ID फ़ॉर्मैट में संसाधन का नाम दिखाता है. अगर किसी कैंपेन को एक से ज़्यादा लिफ़्ट स्टडी में शामिल किया गया है, तो यह फ़ील्ड हाल ही में लिंक किए गए कॉन्फ़िगरेशन (चालू या बंद) की पहचान करता है. वहीं, lift_measurement_config.campaigns फ़ील्ड में सिर्फ़ वे कैंपेन दिखते हैं जो आपके खाते से सक्रिय तौर पर लिंक हैं.

कुल स्नैपशॉट की तारीख की सीमाओं के लिए क्वेरी करना

कन्वर्ज़न लिफ़्ट के नतीजे, हर दिन के कुल आकलन के स्नैपशॉट के तौर पर स्ट्रक्चर्ड होते हैं. ये स्नैपशॉट, फ़्लाइट के शुरू होने की तारीख से शुरू होते हैं:

segments.conversion_lift_start_date सेगमेंट, फ़्लाइट के शुरू होने की तारीख (lift_measurement_flight.start_date) पर पिन रहता है.
segments.conversion_lift_end_date सेगमेंट, फ़्लाइट खत्म होने की तारीख (lift_measurement_flight.end_date) तक हर दिन आगे बढ़ता है.

segments.conversion_lift_start_date और segments.conversion_lift_end_date, दोनों ही INT64 फ़ील्ड हैं. इन्हें YYYYMMDD फ़ॉर्मैट में, बिना हाइफ़न के आठ अंकों वाले पूर्णांक के तौर पर फ़ॉर्मैट किया जाता है. जैसे, 20260501. इसके उलट, lift_measurement_flight.start_date और lift_measurement_flight.end_date फ़ील्ड, ISO 8601 YYYY-MM-DD फ़ॉर्मैट में तारीख की स्ट्रिंग दिखाते हैं. जैसे, 2026-05-01. ब्रैंड पर असर और खोज में बढ़त वाली क्वेरी के उलट, segments.date सेगमेंट, कन्वर्ज़न लिफ़्ट की सभी मेट्रिक और सेगमेंट के साथ काम नहीं करता. SELECT क्लॉज़ में कन्वर्ज़न लिफ़्ट सेगमेंट (जैसे कि segments.conversion_lift_start_date) के साथ segments.date सेगमेंट चुनने पर, QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE गड़बड़ी का मैसेज दिखता है. वहीं, segments.date को कन्वर्ज़न लिफ़्ट मेट्रिक के साथ जोड़ने पर, QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE गड़बड़ी का मैसेज दिखता है.

डेटा प्रोसेस करते समय, कैलकुलेट किया गया नया स्नैपशॉट, किसी चालू फ़्लाइट के खत्म होने की तारीख से पीछे रह सकता है. सबसे हाल ही में आकलन किए गए स्नैपशॉट की पहचान करने के लिए, हमेशा lift_measurement_config रिसॉर्स से क्वेरी करें. इससे आपको segments.conversion_lift_end_date DESC के हिसाब से क्रम में लगाए गए, उपलब्ध (segments.conversion_lift_start_date, segments.conversion_lift_end_date) पेयर की जानकारी मिलेगी.

नीचे दी गई क्वेरी, किसी स्टडी के लिए उपलब्ध स्नैपशॉट की तारीख की सीमाओं को वापस लाती है:

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

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.

कन्वर्ज़न ऐक्शन के स्कोप के हिसाब से फ़िल्टर करना

कन्वर्ज़न लिफ़्ट, segments.conversion_lift_included_conversion_action_types सेगमेंट के हिसाब से तय किए गए दो स्कोप में, कन्वर्ज़न में होने वाली बढ़ोतरी का आकलन करता है:

SELECTED: स्टडी सेटअप के दौरान चुने गए कन्वर्ज़न ऐक्शन या बिडिंग के लिए उपलब्ध सभी (प्राइमरी) कन्वर्ज़न ऐक्शन. ऐसा तब होता है, जब कस्टम कन्वर्ज़न ऐक्शन तय न किए गए हों.
ALL: स्टडी में मेज़र किए गए कैंपेन से मिले सभी कन्वर्ज़न ऐक्शन.

segments.conversion_lift_included_conversion_action_types सेगमेंट पर फ़िल्टर किए बिना, कन्वर्ज़न लिफ़्ट मेट्रिक के लिए lift_measurement_config संसाधन से क्वेरी करने पर, एपीआई हर स्लाइस के लिए दो लाइनें दिखाता है. इनमें से एक लाइन ALL के लिए और दूसरी SELECTED के लिए होती है. GAQL में, WHERE क्लॉज़ में फ़िल्टर किए गए, तारीख के अलावा किसी भी सेगमेंट फ़ील्ड (और कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्नैपशॉट की तारीख के किसी भी सेगमेंट) को SELECT क्लॉज़ में भी दिखना चाहिए. ऐसा न होने पर, एपीआई QueryError.EXPECTED_REFERENCED_FIELD_IN_SELECT_CLAUSE गड़बड़ी दिखाता है. WHERE क्लॉज़ में segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED' के हिसाब से फ़िल्टर करते समय, उस सेगमेंट को SELECT क्लॉज़ में शामिल करें.

स्टैंडअलोन कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग

स्टैंडअलोन कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी, आपके विज्ञापनों के इंक्रीमेंटल असर को मेज़र करती हैं. इसके लिए, कैंपेन को ट्रीटमेंट ग्रुप में बांटे बिना, विज्ञापन न देखने वाले होल्डबैक ग्रुप की तुलना की जाती है.

कन्वर्ज़न लिफ़्ट और आईसीपीए के बारे में क्वेरी करना

कन्वर्ज़न लिफ़्ट, 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड (*_p90_lower_bound और *_p90_upper_bound, जो मिलकर 80% टू-साइडेड कॉन्फ़िडेंस इंटरवल बनाते हैं) और p-वैल्यू (p_value <= 0.10, 90% वन-साइडेड सांख्यिकीय महत्व से मेल खाता है) के साथ-साथ पॉइंट अनुमानों की रिपोर्ट करता है:

metrics.conversion_lift_baseline_conversions: अनुमानित बेसलाइन कन्वर्ज़न को एक्सपोज़्ड ग्रुप के साइज़ के हिसाब से स्केल किया जाता है. इसलिए, metrics.conversion_lift_exposed_conversions, metrics.conversion_lift_baseline_conversions + metrics.incremental_conversions के बराबर होता है. <= 0 होने पर इसे शामिल नहीं किया जाता.
metrics.conversion_lift_exposed_conversions: एक्सपोज़्ड ग्रुप में अनुमानित कन्वर्ज़न. <= 0 होने पर, इसे शामिल नहीं किया जाता.
metrics.incremental_conversions: विज्ञापन की पहुंच की वजह से मिले इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न. इनमें 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड (metrics.incremental_conversions_p90_lower_bound और metrics.incremental_conversions_p90_upper_bound) और सांख्यिकीय महत्व (metrics.incremental_conversions_p_value) शामिल है.
metrics.cost_per_incremental_conversion: हर इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न की लागत (आईसीपीए), जिसमें 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड शामिल है (metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_lower_bound और metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_upper_bound). यह स्टडी के मालिकाना हक वाले खाते की स्टैंडर्ड मुद्रा यूनिट में दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, 11.5, डॉलर में $11.50 को दिखाता है, न कि माइक्रोस को. यह metrics.cost_micros या metrics.cost_per_conversion मेट्रिक से अलग है. metrics.incremental_conversions_p90_lower_bound <= 0 होने पर, metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_upper_bound फ़ील्ड को सेट नहीं किया जाता.
metrics.relative_conversion_lift: कन्वर्ज़न में रिलेटिव लिफ़्ट को दशमलव अनुपात के तौर पर दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, 0.20, 20% लिफ़्ट को दिखाता है. इसमें 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड (metrics.relative_conversion_lift_p90_lower_bound और metrics.relative_conversion_lift_p90_upper_bound) शामिल है.

एपीआई, इन मामलों में दिखाई गई पंक्तियों में कन्वर्ज़न लिफ़्ट मेट्रिक को शामिल नहीं करता है:

स्नैपशॉट विंडो में चार दिन से कम का डेटा शामिल हो.
बिना स्केल किए गए, Google Ads के ट्रैक किए कन्वर्ज़न का वॉल्यूम, सटीक जानकारी के लिए तय किए गए थ्रेशोल्ड से कम है. जैसे, होल्डबैक ग्रुप में Google Ads के ट्रैक किए गए बेसलाइन कन्वर्ज़न 65 से कम हैं या Google Ads के ट्रैक किए गए एक्सपोज़्ड कन्वर्ज़न 150 से कम हैं. इनका आकलन, metrics.conversion_lift_baseline_conversions को स्केल करने से पहले किया गया है.
मेज़र की गई लिफ़्ट, पॉज़िटिव नहीं है (कन्वर्ज़न मेट्रिक के लिए metrics.incremental_conversions_p_value > 0.5 या कन्वर्ज़न वैल्यू मेट्रिक के लिए metrics.incremental_conversion_value_p_value > 0.5).
Google Ads API के वर्शन 27 और उसके बाद के वर्शन में, iROAS मेट्रिक (metrics.incremental_conversion_value_per_cost*) और कन्वर्ज़न-वैल्यू विनर स्कोर मेट्रिक (metrics.incremental_conversion_value_winner_score और metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score) को ऐसी स्टडी पर क्वेरी किया जाता है जिसे सेटअप के दौरान, कन्वर्ज़न वैल्यू के बजाय कन्वर्ज़न काउंट को मुख्य मेट्रिक के तौर पर कॉन्फ़िगर किया गया था. जब भी कन्वर्ज़न वैल्यू लिफ़्ट की रिपोर्ट की जा सकती है, तब कन्वर्ज़न-काउंट-प्राइमरी स्टडी में, लागत के बिना कन्वर्ज़न वैल्यू मेट्रिक (metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value*, और metrics.relative_conversion_value_lift*) अपने-आप भर जाती हैं.
कई पंक्तियों या स्टडी को एग्रीगेट किया गया है, क्योंकि आपने SELECT क्लॉज़ से lift_measurement_config.lift_measurement_config_id, segments.conversion_lift_start_date, segments.conversion_lift_end_date या segments.conversion_lift_included_conversion_action_types फ़ील्ड को हटा दिया है.

स्टैंडअलोन कन्वर्ज़न लिफ़्ट के नतीजों को समझने के लिए, यहां दिए गए दिशा-निर्देशों का पालन करें:

चल रही बनाम पूरी हो चुकी फ़्लाइट (STUDY_IN_PROGRESS_*): जब कोई ENABLED स्टडी फ़्लाइट अब भी चल रही हो (जब ग्राहक के टाइम ज़ोन में मौजूदा तारीख lift_measurement_flight.end_date को या उससे पहले की हो), तब बेसलाइन और ट्रीटमेंट कन्वर्ज़न मॉडलिंग और देरी से होने वाले कन्वर्ज़न एट्रिब्यूशन अब भी स्थिर हो रहे होते हैं. इन-प्रोग्रेस मेट्रिक को शुरुआती मेट्रिक मानें. साथ ही, फ़्लाइट पूरी होने तक कैंपेन को रोकने या बजट कम करने से बचें.
पॉज़िटिव लिफ़्ट (POSITIVE_LIFT_DETECTED): कन्वर्ज़न लिफ़्ट मेट्रिक की रिपोर्टिंग और lift_guidance.outcome = 'POSITIVE_LIFT_DETECTED' तब ट्रिगर होता है, जब मेज़र की गई लिफ़्ट पॉज़िटिव (p_value <= 0.50, पॉज़िटिव पॉइंट अनुमान के साथ कम से कम 50% निश्चितता के मुताबिक, जबकि p_value <= 0.10 90% एकतरफ़ा सांख्यिकीय महत्व को दिखाता है, जहां *_p90_lower_bound >= 0) और सटीक होने की कम से कम थ्रेशोल्ड (कम से कम चार स्नैपशॉट दिन, कम से कम 65 अनस्केल्ड बेसलाइन कन्वर्ज़न, और कम से कम 150 अनस्केल्ड एक्सपोज़्ड कन्वर्ज़न) पूरी होती है. पॉज़िटिव लिफ़्ट का पता चलने पर, डाइमेंशन के ब्रेकडाउन (डेमोग्राफ़िक्स, डिवाइस, देश या कन्वर्ज़न की कैटगरी और कन्वर्ज़न ऐक्शन) की क्वेरी करें. इससे, बेहतर परफ़ॉर्म करने वाले कोहॉर्ट ("ब्राइट स्पॉट") की पहचान की जा सकती है.
डेटा का कम होना या लिफ़्ट का सांख्यिकीय तौर पर अहम न होना (NOT_ENOUGH_DATA या NO_SIGNIFICANT_LIFT): जब डेटा का वॉल्यूम कम हो (65 से कम अनस्केल्ड बेसलाइन कन्वर्ज़न या 150 से कम अनस्केल्ड एक्सपोज़्ड कन्वर्ज़न) या किसी स्लाइस पर सांख्यिकीय तौर पर अहम लिफ़्ट का पता न चले, तो इसे कैंपेन की नाकामी न मानें. इसके अलावा, किसी एक स्लाइस के सैंपल की कमी के आधार पर ऑडियंस को बाहर न रखें. स्टडी की सभी मेट्रिक और क्वेरी segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL' (अगर SELECTED में कोई लिफ़्ट नहीं दिखती है) या डाइमेंशन के हिसाब से बाकी ब्रेकडाउन देखें, ताकि यह पुष्टि की जा सके कि पॉज़िटिव लिफ़्ट कहीं और तो नहीं है.

नीचे दी गई क्वेरी, कुल कन्वर्ज़न बढ़ोतरी, कॉन्फ़िडेंस बाउंड, और आईसीपीए को वापस लाती है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

क्वेरी कन्वर्ज़न वैल्यू लिफ़्ट और आईआरओएएस

विज्ञापन पर किए गए खर्च से जनरेट हुए इंक्रीमेंटल रेवेन्यू का आकलन करने के लिए, कन्वर्ज़न वैल्यू मेट्रिक और metrics.incremental_conversion_value_per_cost मेट्रिक को क्वेरी करें. नॉन-कॉस्ट कन्वर्ज़न वैल्यू मेट्रिक (metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value*, और metrics.relative_conversion_value_lift*) तब पॉप्युलेट होती हैं, जब स्टडी में रिपोर्ट करने लायक कन्वर्ज़न वैल्यू लिफ़्ट होती है. इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि स्टडी की मुख्य मेट्रिक, कन्वर्ज़न की संख्या है या कन्वर्ज़न वैल्यू. Google Ads API के वर्शन 27 और उसके बाद के वर्शन में, iROAS मेट्रिक (metrics.incremental_conversion_value_per_cost*) के साथ-साथ metrics.incremental_conversion_value_winner_score और metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score सिर्फ़ तब दिखती हैं, जब सेटअप के दौरान स्टडी को कन्वर्ज़न वैल्यू के साथ कॉन्फ़िगर किया गया हो. साथ ही, इसे प्राइमरी मेट्रिक के तौर पर सेट किया गया हो. कन्वर्ज़न की संख्या को प्राइमरी मेट्रिक के तौर पर सेट करने वाली स्टडी में, ये मेट्रिक नहीं दिखती हैं:

metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value: स्टडी के मालिक के खाते की मुद्रा में, अनुमानित बेसलाइन कन्वर्ज़न वैल्यू. इसे एक्सपोज़्ड ग्रुप के साइज़ के हिसाब से बढ़ाया जाता है. <= 0 होने पर, इसे शामिल नहीं किया जाता.
metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value: एक्सपोज़्ड ग्रुप में अनुमानित कन्वर्ज़न वैल्यू. <= 0 होने पर, इसे शामिल नहीं किया जाता.
metrics.incremental_conversion_value: विज्ञापनों की वजह से मिली इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न वैल्यू. इसमें 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड (metrics.incremental_conversion_value_p90_lower_bound और metrics.incremental_conversion_value_p90_upper_bound) और सांख्यिकीय महत्व (metrics.incremental_conversion_value_p_value) शामिल है.
metrics.relative_conversion_value_lift: कन्वर्ज़न वैल्यू में रिलेटिव लिफ़्ट को दशमलव अनुपात के तौर पर दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, 0.20 का मतलब 20% लिफ़्ट है. इसमें 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड (metrics.relative_conversion_value_lift_p90_lower_bound और metrics.relative_conversion_value_lift_p90_upper_bound) शामिल है.
metrics.incremental_conversion_value_per_cost: विज्ञापन खर्च पर इंक्रीमेंटल रिटर्न (आईआरओएएस). इसे बिना डाइमेंशन वाले मुद्रा अनुपात के तौर पर दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, 2.5, स्टडी के मालिकाना हक वाले खाते की मुद्रा में खर्च किए गए हर $1.00 के लिए, इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न वैल्यू के $2.50 को दिखाता है. इसमें 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड (metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_lower_bound और metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_upper_bound) शामिल हैं. metrics.incremental_conversion_value_p90_lower_bound < 0 होने पर, metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_lower_bound फ़ील्ड सेट नहीं होता.

इस क्वेरी से, कन्वर्ज़न वैल्यू में बढ़ोतरी, कॉन्फ़िडेंस बाउंड, और आईआरओएएस की जानकारी मिलती है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

नतीजों को डाइमेंशन के हिसाब से सेगमेंट करना

इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न मेट्रिक को कन्वर्ज़न की कैटगरी, कन्वर्ज़न ऐक्शन, डेमोग्राफ़िक्स (उम्र, लिंग, आय, शिक्षा वगैरह), डिवाइस या इलाके के हिसाब से सेगमेंट करें. lift_measurement_config संसाधन को क्वेरी करते समय, सिर्फ़ साथ काम करने वाले सेगमेंट कॉम्बिनेशन चुनें:

कन्वर्ज़न की कैटगरी और कन्वर्ज़न ऐक्शन सेगमेंट: segments.conversion_lift_conversion_category, segments.conversion_action, और segments.conversion_action_name सेगमेंट को अलग-अलग चुना जा सकता है. साथ ही, इन्हें एक-दूसरे के साथ जोड़ा जा सकता है या ज़्यादा से ज़्यादा एक डेमोग्राफ़िक, डिवाइस या देश के डाइमेंशन के साथ जोड़ा जा सकता है. (segments.experiment_arm सेगमेंट के बारे में क्वेरी करने पर, सिर्फ़ segments.conversion_lift_conversion_category सेगमेंट का इस्तेमाल किया जा सकता है.)
डेमोग्राफ़िक, डिवाइस, और भौगोलिक सेगमेंट: segments.age_range, segments.gender, segments.device, और देश (segments.country के साथ segments.country_localized_name) डाइमेंशन, एक-दूसरे के साथ और segments.experiment_arm सेगमेंट के साथ काम नहीं करते. हर क्वेरी के लिए, इन चार डाइमेंशन में से ज़्यादा से ज़्यादा एक डाइमेंशन चुनें.

SELECT क्लॉज़ में एक-दूसरे के साथ काम न करने वाले सेगमेंट चुनने पर, क्वेरी की पुष्टि नहीं हो पाती. साथ ही, QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE गड़बड़ी का मैसेज दिखता है. सेगमेंट के कॉम्बिनेशन की पुष्टि करने के लिए, Google Ads क्वेरी बिल्डर का इस्तेमाल करें.

लागत-कुशलता मेट्रिक (metrics.cost_per_incremental_conversion* और metrics.incremental_conversion_value_per_cost*) का आकलन सिर्फ़ कुल स्टडी की पंक्तियों या segments.experiment_arm की पंक्तियों पर करें. Google Ads API के v25 और v26 वर्शन में, स्कीमा की मदद से लागत-अनुपात की छह मेट्रिक (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, और metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_upper_bound) को नॉन-एआरएम स्लाइस के आठ सेगमेंट (segments.conversion_action, segments.conversion_action_name, segments.conversion_lift_conversion_category, segments.age_range, segments.gender, segments.device, segments.country, और segments.country_localized_name) के साथ चुना जा सकता है. Google Ads API के v27 वर्शन से, लागत-अनुपात की इन छह मेट्रिक में से किसी को भी नॉन-एआरएम स्लाइस के इन आठ सेगमेंट में से किसी के साथ चुनने पर, क्वेरी की पुष्टि नहीं हो पाती है. साथ ही, QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE गड़बड़ी का मैसेज दिखता है. कन्वर्ज़न वैल्यू लिफ़्ट की रिपोर्टिंग होने पर, कन्वर्ज़न की कैटगरी, कन्वर्ज़न ऐक्शन, डेमोग्राफ़िक, डिवाइस, और देश के सेगमेंट में, लागत के बिना कन्वर्ज़न वैल्यू मेट्रिक (metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value*, और metrics.relative_conversion_value_lift*) का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि स्टडी की मुख्य मेट्रिक, कन्वर्ज़न की संख्या है या कन्वर्ज़न वैल्यू.

ConversionActionCategory enum में तय की गई कन्वर्ज़न की कैटगरी (जैसे, PURCHASE, SIGNUP या SUBMIT_LEAD_FORM) में लिफ़्ट का आकलन करने के लिए, नतीजों को segments.conversion_lift_conversion_category सेगमेंट के हिसाब से बांटें:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

segments.conversion_action सेगमेंट, कन्वर्ज़न ऐक्शन के संसाधन का नाम customers/CUSTOMER_ID/conversionActions/CONVERSION_ACTION_ID फ़ॉर्मैट में दिखाता है. lift_measurement_config रिसॉर्स पर segments.conversion_action_name सेगमेंट को चुनें, ताकि कन्वर्ज़न ऐक्शन के ऐसे नाम हासिल किए जा सकें जिन्हें कोई व्यक्ति आसानी से पढ़ सके. इसके लिए, conversion_action रिसॉर्स को अलग से क्वेरी करने की ज़रूरत नहीं है. यहां दी गई क्वेरी, कन्वर्ज़न लिफ़्ट मेट्रिक को कन्वर्ज़न ऐक्शन, कन्वर्ज़न ऐक्शन के नाम, और कन्वर्ज़न की कैटगरी के हिसाब से सेगमेंट करती है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

यहां दी गई क्वेरी, कन्वर्ज़न लिफ़्ट मेट्रिक को segments.device सेगमेंट के हिसाब से सेगमेंट करती है. डेमोग्राफ़िक्स ब्रेकडाउन (उम्र, लिंग, आय, शिक्षा वगैरह) को वापस पाने के लिए, अलग-अलग अनुरोधों में segments.age_range या segments.gender सेगमेंट को बदलें. इसके अलावा, कन्वर्ज़न की कैटगरी या कन्वर्ज़न ऐक्शन सेगमेंट के साथ भी ऐसा किया जा सकता है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

नतीजों को देश/इलाके के हिसाब से बांटने के लिए, segments.country और segments.country_localized_name सेगमेंट शामिल करें. इसके अलावा, कन्वर्ज़न की कैटगरी या कन्वर्ज़न ऐक्शन सेगमेंट के साथ भी इन्हें जोड़ा जा सकता है. segments.country सेगमेंट, geoTargetConstants/CRITERION_ID फ़ॉर्मैट में ग्लोबल जियो टारगेट कॉन्स्टेंट रिसॉर्स का नाम दिखाता है. उदाहरण के लिए, अमेरिका के लिए geoTargetConstants/2840.

नीचे दी गई क्वेरी, कन्वर्ज़न लिफ़्ट मेट्रिक को देश के मानदंड के संसाधन के नाम और स्थानीय भाषा में देश के नाम के हिसाब से सेगमेंट करती है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट रिपोर्टिंग

Google Ads API के v25 और इसके बाद के वर्शन में, A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी, दो-ग्रुप वाले एक्सपेरिमेंट (कंट्रोल बनाम ट्रीटमेंट रणनीतियों की तुलना करना) को Google Ads API में होल्डबैक मेज़रमेंट के साथ जोड़ती हैं. इससे, हर ग्रुप की बढ़ोतरी का आकलन किया जाता है और बेज़ियन विनर स्कोर की गिनती की जाती है. experiment रिसॉर्स पर डायरेक्ट एक्सपेरिमेंट रिपोर्टिंग की सुविधा, अडजस्ट नहीं की गई आर्म-बनाम-आर्म ट्रैफ़िक मेट्रिक की तुलना करती है. हालांकि, segments.experiment_arm सेगमेंट के साथ lift_measurement_config रिसॉर्स को क्वेरी करने पर, हर आर्म की इंक्रीमेंटल लिफ़्ट को अनएक्सपोज़्ड होल्डबैक बेसलाइन के मुकाबले मेज़र किया जाता है.

एक्सपेरिमेंट और ग्रुप के बारे में जानकारी

A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी, LiftMeasurementConfig संसाधन को दो-आर्म वाले experiment संसाधन से लिंक करती है. इसके लिए, रीड-ओनली (OUTPUT_ONLY) experiment.lift_measurement_config फ़ील्ड का इस्तेमाल किया जाता है.

एक ही अनुरोध में लिंक किए गए एक्सपेरिमेंट और उसके ग्रुप खोजने के लिए, एट्रिब्यूट किए गए experiment फ़ील्ड के साथ ExperimentArm संसाधन को क्वेरी करें. साथ ही, experiment.lift_measurement_config फ़ील्ड पर फ़िल्टर करें. जवाब में हर आर्म का कंट्रोल स्टेटस (experiment_arm.control), ट्रैफ़िक का बंटवारा (experiment_arm.traffic_split), लिंक किए गए कैंपेन (experiment_arm.campaigns), और संसाधन का नाम शामिल होता है. segments.experiment_arm सेगमेंट पर फ़िल्टर करने के लिए, experiment_arm.resource_name वैल्यू (customers/CUSTOMER_ID/experimentArms/EXPERIMENT_ID~ARM_ID के तौर पर फ़ॉर्मैट की गई) का इस्तेमाल करें:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CUSTOMER_ID: स्टडी के मालिकाना हक वाले खाते का 10 अंकों वाला ग्राहक आईडी (बिना हाइफ़न के).
CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.

अगर आपको किसी जाने-माने EXPERIMENT_ID से शुरुआत करनी है या खाते में लिफ़्ट की सुविधा वाले सभी एक्सपेरिमेंट की सूची बनानी है, तो WHERE experiment.experiment_id = EXPERIMENT_ID या WHERE experiment.lift_measurement_config IS NOT NULL के हिसाब से फ़िल्टर की गई experiment_arm क्वेरी चलाएं.

हर आर्म के लिए, इंक्रीमेंटैलिटी और विनर स्कोर की क्वेरी करना

हर ग्रुप के लिए इंक्रीमेंटैलिटी को मेज़र करने और किसी ग्रुप के विजेता होने की सांख्यिकीय संभावना का आकलन करने के लिए, lift_measurement_config रिसॉर्स को भेजी जाने वाली क्वेरी में segments.experiment_arm सेगमेंट शामिल करें.

बेज़ियन विनर स्कोर की ये मेट्रिक, इस संभावना का आकलन करती हैं कि कोई ग्रुप बेहतर है या नहीं. यह संभावना 0.0 से 1.0 के बीच होती है. अगर दोनों ग्रुप में रिपोर्ट की जा सकने वाली पॉज़िटिव लिफ़्ट है, तो दोनों ग्रुप की संभावनाओं का योग 1.0 होता है:

metrics.incremental_conversions_winner_score: इस बात की संभावना कि यह ग्रुप, इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न के लिए विजेता है. इसे ग्रुप के ट्रैफ़िक के बंटवारे (experiment_arm.traffic_split) के हिसाब से सामान्य किया जाता है.
metrics.incremental_conversion_value_winner_score: इस बात की संभावना कि यह आर्म, इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न वैल्यू के लिए विजेता है. इसे आर्म ट्रैफ़िक स्प्लिट (experiment_arm.traffic_split) से नॉर्मलाइज़ किया जाता है. Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, यह सिर्फ़ तब पॉप्युलेट होता है, जब स्टडी की प्राइमरी मेट्रिक, कन्वर्ज़न वैल्यू हो. साथ ही, कन्वर्ज़न-काउंट-प्राइमरी स्टडी पर इसे शामिल नहीं किया जाता (अनसेट छोड़ दिया जाता है).
metrics.cost_per_incremental_conversion_winner_score: इस बात की संभावना कि यह ग्रुप, हर इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न की लागत (सबसे कम आईसीपीए) के लिए विजेता है. इसे खर्च के हिसाब से सामान्य किया जाता है.
metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score: इस बात की संभावना कि यह आर्म, कुल लागत के आधार पर इंक्रीमेंटल कन्वर्ज़न वैल्यू (सबसे ज़्यादा आईआरओएएस) के लिए विजेता है. इसे खर्च के हिसाब से सामान्य किया जाता है. Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, यह सिर्फ़ तब भरा जाता है, जब स्टडी की प्राइमरी मेट्रिक, कन्वर्ज़न वैल्यू हो. साथ ही, कन्वर्ज़न-काउंट-प्राइमरी स्टडी में इसे शामिल नहीं किया जाता (अनसेट छोड़ दिया जाता है).

यहां दी गई क्वेरी, दोनों ग्रुप के लिए हर ग्रुप की बढ़ोतरी और बेज़ियन विनर स्कोर को वापस लाती है:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

किसी एक ग्रुप के लिए फ़िल्टर करने के लिए, WHERE क्लॉज़ में AND segments.experiment_arm = 'customers/CUSTOMER_ID/experimentArms/EXPERIMENT_ID~ARM_ID' जोड़ें. यहां EXPERIMENT_ID, एक्सपेरिमेंट आईडी है और ARM_ID, ग्रुप आईडी है. इसे experiment_arm.resource_name फ़ील्ड में दिखाया जाता है. segments.experiment_arm सेगमेंट, WHERE क्लॉज़ (=, !=, IN, NOT IN) में फ़िल्टर करने की सुविधा के साथ काम करता है. हालांकि, इसे ORDER BY क्लॉज़ में क्रम से नहीं लगाया जा सकता.

A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट के नतीजों को समझना

A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट स्टडी, एक साथ दो अनुमानों का आकलन करती है: हेड-टू-हेड आर्म सुपीरियरिटी (metrics.*_winner_score) और विज्ञापन न देखने वाले होल्डबैक ग्रुप (metrics.incremental_* और *_p_value) के मुकाबले कॉज़ल लिफ़्ट. जब ENABLED स्टडी फ़्लाइट अब भी जारी हो (STUDY_IN_PROGRESS_*, जब ग्राहक के टाइम ज़ोन में मौजूदा तारीख lift_measurement_flight.end_date को या उससे पहले हो), तब हेड-टू-हेड आर्म की तुलना और होल्डबैक कन्वर्ज़न मॉडलिंग अब भी स्थिर हो रही है. चल रहे एक्सपेरिमेंट की मेट्रिक को शुरुआती मेट्रिक मानें. साथ ही, एक्सपेरिमेंट पूरा होने तक, एक्सपेरिमेंट ग्रुप का प्रमोशन करने या बजट को फिर से असाइन करने से बचें.

पूरी हो चुकी स्टडी में, किसी एक्सपेरिमेंट ग्रुप को हेड-टू-हेड विनर के तौर पर तब माना जाता है, जब वह सटीक होने की कम से कम थ्रेशोल्ड की शर्तें पूरी करता हो. जैसे, कम से कम चार स्नैपशॉट दिन, 65 अनस्केल्ड बेसलाइन कन्वर्ज़न, और 150 अनस्केल्ड एक्सपोज़्ड कन्वर्ज़न. साथ ही, उसके पास 0 <= p_value <= 0.50 हो और स्टडी की मुख्य मेट्रिक पर, बेज़ियन विनर स्कोर 0.55 (> 0.55) से ज़्यादा हो. इस ड्यूअल-हाइपोथीसिस इवैलुएशन से, विजेता के तौर पर दो अलग-अलग स्थितियां मिलती हैं. ये स्थितियां, Google Ads API v27 और इसके बाद के वर्शन में lift_guidance.outcome में भी दिखती हैं:

कॉज़ल लिफ़्ट (AB_WINNER_WITH_LIFT) के साथ साफ़ तौर पर विजेता: विजेता ग्रुप, प्रतिस्पर्धी ग्रुप (winner_score > 0.55) की तुलना में बेहतर परफ़ॉर्म करता है. साथ ही, यह होल्डबैक ग्रुप की तुलना में, सांख्यिकीय तौर पर अहम पहले से ज़्यादा कन्वर्ज़न या कन्वर्ज़न वैल्यू जनरेट करता है. सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाले ग्रुप की रणनीति को प्रमोट करें या उसे बड़े पैमाने पर लागू करें. साथ ही, डाइमेंशन के हिसाब से क्वेरी के ब्रेकडाउन की मदद से, सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाले ग्रुप की समीक्षा करें.
होल्डबैक ग्रुप के साथ तुलना करने पर, हेड-टू-हेड तुलना में विजेता ग्रुप (AB_WINNER_PARITY_VS_CONTROL): विजेता ग्रुप, हेड-टू-हेड तुलना (winner_score > 0.55) में प्रतिस्पर्धी ग्रुप से बेहतर परफ़ॉर्म करता है. हालांकि, दोनों में से कोई भी ग्रुप, क्वेरी किए गए लेवल पर, होल्डबैक ग्रुप की तुलना में आंकड़ों के हिसाब से अहम इंक्रीमेंटल लिफ़्ट जनरेट नहीं करता. जीतने वाले ग्रुप पर खर्च बढ़ाने से पहले, ALL कन्वर्ज़न (segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL') और segments.conversion_lift_conversion_category ब्रेकडाउन के बारे में क्वेरी करें. इससे यह पुष्टि की जा सकेगी कि पॉज़िटिव कॉज़ल लिफ़्ट को कहीं और अलग किया गया था या नहीं.

POSITIVE_LIFT_DETECTED आउटकम, A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट क्वेरी की सभी बारीकियों पर लागू होता है. जैसे:

कंबाइंड-आर्म (OVERALL) स्टडी की लाइनें (segments.experiment_arm के बिना क्वेरी): स्टडी ने होल्डबैक ग्रुप (p_value <= 0.50) के मुकाबले पॉज़िटिव लिफ़्ट जनरेट की. साथ ही, किसी भी आर्म को 0.55 से ज़्यादा हेड-टू-हेड विनर स्कोर नहीं मिला.
हर ग्रुप (segments.experiment_arm) के लिए लाइन: जब कोई एक ग्रुप जीतता है (winner_score > 0.55) और दोनों ग्रुप, होल्डबैक ग्रुप के मुकाबले पॉज़िटिव लिफ़्ट हासिल करते हैं, तो जीतने वाले ग्रुप की लाइन AB_WINNER_WITH_LIFT दिखाती है. वहीं, न जीतने वाले ग्रुप की लाइन POSITIVE_LIFT_DETECTED दिखाती है.
कन्वर्ज़न की कैटगरी (segments.conversion_lift_conversion_category) की स्लाइस वाली लाइनें: पॉज़िटिव लिफ़्ट वाली लाइनें हमेशा POSITIVE_LIFT_DETECTED दिखाती हैं, क्योंकि विनर स्कोर का आकलन कन्वर्ज़न की कैटगरी के हिसाब से नहीं किया जाता.

जब किसी स्लाइस से NOT_ENOUGH_DATA या NO_SIGNIFICANT_LIFT नतीजे मिलते हैं, तो सिर्फ़ एक स्लाइस के सैंपल की कमी के आधार पर, आर्म को न रोकें या ऑडियंस को बाहर न रखें. स्टडी की पूरी मेट्रिक और ALL कन्वर्ज़न (segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL') देखें.

कंबाइंड-आर्म और कई स्टडी के नतीजों के बारे में क्वेरी करना

lift_measurement_config रिसॉर्स पर क्वेरी से segments.experiment_arm सेगमेंट को हटाने पर, एपीआई दोनों ग्रुप के लिए, स्टडी-लेवल पर एग्रीगेट की गई बढ़ोतरी दिखाता है. कंबाइंड-आर्म क्वेरी में, चार metrics.*_winner_score मेट्रिक को शामिल न करें. ये मेट्रिक सिर्फ़ प्रतिस्पर्धी आर्म पर लागू होती हैं. साथ ही, इन्हें segments.experiment_arm के बिना कंबाइंड-आर्म वाली लाइनों में शामिल नहीं किया जाता (इन्हें सेट नहीं किया जाता). कन्वर्ज़न लिफ़्ट और इंक्रीमेंटल सीपीए के बारे में क्वेरी और कन्वर्ज़न वैल्यू लिफ़्ट और इंक्रीमेंटल आरओएएस के बारे में क्वेरी में, स्टडी-लेवल की क्वेरी का इस्तेमाल करें.

A/B + कन्वर्ज़न लिफ़्ट के नतीजों को segments.experiment_arm सेगमेंट के हिसाब से सेगमेंट करने पर, एपीआई सिर्फ़ segments.conversion_lift_conversion_category सेगमेंट को ब्रेकडाउन के अतिरिक्त डाइमेंशन के तौर पर इस्तेमाल करता है. आर्म स्पेंड को कन्वर्ज़न की अलग-अलग कैटगरी को एट्रिब्यूट नहीं किया जाता. इसलिए, segments.conversion_lift_conversion_category सेगमेंट को शामिल करते समय, कन्वर्ज़न और कन्वर्ज़न वैल्यू लिफ़्ट मेट्रिक का आकलन करें. साथ ही, iCPA और iROAS मेट्रिक को शामिल न करें. ऐसा इसलिए, क्योंकि Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE गड़बड़ी की वजह से क्वेरी की पुष्टि नहीं हो पाती. segments.conversion_action, segments.conversion_action_name, segments.age_range, segments.gender, segments.device, segments.country, segments.country_localized_name, और segments.date सेगमेंट, segments.experiment_arm सेगमेंट और metrics.*_winner_score मेट्रिक के साथ काम नहीं करते. segments.experiment_arm के साथ इनमें से किसी भी काम न करने वाले सेगमेंट को चुनने पर, QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE गड़बड़ी का मैसेज दिखता है. साथ ही, अगर क्वेरी में कोई metrics.*_winner_score मेट्रिक भी चुनी जाती है, तो QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE गड़बड़ी का मैसेज दिखता है.

एक ही अनुरोध में कई स्टडी कॉन्फ़िगरेशन के नतीजे पाने के लिए, IN ऑपरेटर की मदद से फ़िल्टर करें:

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'

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID_1: विज्ञापन के असर के पहले कॉन्फ़िगरेशन का इंटिजर आईडी.
CONFIG_ID_2: विज्ञापन के असर को मेज़र करने वाले दूसरे कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.
START_DATE: स्नैपशॉट के शुरू होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD इंटीजर के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260501).
END_DATE: स्नैपशॉट के खत्म होने की तारीख, आठ अंकों वाले YYYYMMDD पूर्णांक के तौर पर, बिना कोटेशन मार्क के (उदाहरण के लिए, 20260515).

तारीख के बराबर होने की सटीक वैल्यू (= START_DATE और = END_DATE) सिर्फ़ उन स्टडी के लिए लाइनें दिखाती है जो उस स्नैपशॉट विंडो को शेयर करती हैं. फ़्लाइट शुरू होने की अलग-अलग तारीखों या आकलन किए गए सबसे नए स्नैपशॉट की तारीखों वाली स्टडी के लिए क्वेरी करते समय, रेंज ऑपरेटर (>= और <=) का इस्तेमाल करके फ़िल्टर करें या WHERE क्लॉज़ से तारीख के फ़िल्टर हटाएं. साथ ही, segments.conversion_lift_start_date और segments.conversion_lift_end_date, दोनों सेगमेंट को SELECT क्लॉज़ में रखें.

खोज में बढ़त की रिपोर्टिंग

Google Ads API के वर्शन 26 और इसके बाद के वर्शन में, आपके विज्ञापन कैंपेन की वजह से ऑर्गैनिक सर्च क्वेरी की संख्या में हुई बढ़ोतरी को मेज़र करने के लिए, खोज में बढ़त की रिपोर्टिंग के संसाधनों के बारे में क्वेरी करें. खोज में बढ़त की सुविधा, आपके ब्रैंड या प्रॉडक्ट के लिए खोज करने के तरीके में अंतर को मेज़र करती है. यह अंतर, आपके विज्ञापन देखने वाले उपयोगकर्ताओं और विज्ञापन न देखने वाले कंट्रोल ग्रुप के बीच होता है.

खोज में बढ़त के संसाधन और सेगमेंटेशन

खोज में बढ़त की जांच के लिए कॉन्फ़िगर किए गए कीवर्ड बंडल की जानकारी पाने के लिए, SearchLiftKeywordBundle संसाधन को क्वेरी करें. Google Ads API में, SearchLiftKeywordBundle संसाधन रीड-ओनली है. इसके सभी फ़ील्ड OUTPUT_ONLY हैं. साथ ही, कीवर्ड बंडल को Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में या आपके Google प्रतिनिधि या जीपीएस संपर्क से कॉन्फ़िगर किया जाता है. GAQL में क्वेरी किए जा सकने वाले इसके फ़ील्ड ये हैं: resource_name, search_lift_keyword_bundle_id, source (SearchLiftMatchingInfoSource), और status (SearchLiftKeywordBundleStatus) (GAQL क्वेरी में, दोहराए गए keywords फ़ील्ड को नहीं चुना जा सकता).

खोज में बढ़त की मेट्रिक और स्टडी के सभी कॉन्फ़िगरेशन को वापस पाने के लिए, LiftMeasurementConfig रिसॉर्स को क्वेरी करें.

Google Ads API के वर्शन 27 और उसके बाद के वर्शन में, खोज में बढ़त की मेट्रिक या सेगमेंट (segments.search_lift_keyword_bundle या segments.search_property) के बारे में क्वेरी करते समय, lift_measurement_config पर GAQL SELECT क्लॉज़ में रीड-ओनली (OUTPUT_ONLY) lift_measurement_config.lift_guidance फ़ील्ड (lift_guidance.outcome और lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance टाइप का) भी चुना जा सकता है. lift_measurement_config पर, सिर्फ़ मेटाडेटा वाली कॉन्फ़िगरेशन क्वेरी में lift_guidance को शामिल नहीं किया जाता है. साथ ही, lift_guidance.guidance_message में इनलाइन Markdown लिंक (जैसे, [Learn more](https://support.google.com/...)) शामिल हो सकते हैं. खोज में बढ़त के लिए, lift_guidance.outcome, STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT, STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET, STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA, POSITIVE_LIFT_DETECTED (कम से कम 70% संभावना, p_value <= 0.30), NO_SIGNIFICANT_LIFT या NOT_ENOUGH_DATA दिखाता है. इनका आकलन, कम से कम 10,00,000 कुल इंप्रेशन या 1,00,000 स्लाइस इंप्रेशन, कम से कम 75 मॉनिटर की गई खोजों, और 20 कुकी बकेट में से कम से कम 17 के थ्रेशोल्ड के आधार पर किया जाता है. इसमें, कम असरदार कीवर्ड बंडल की वजह से, स्टडी के कुल नतीजे NOT_ENOUGH_DATA रिपोर्ट करते हैं.

ध्यान दें: खोज में बढ़त के लिए lift_measurement_config को भेजी गई क्वेरी, खाली जवाब (results: []) दिखाती हैं. ऐसा तब होता है, जब क्वेरी किया गया customer_id पैरामीटर, अनुमति वाली सूची में न हो या उसके पास स्टडी का मालिकाना हक न हो. इसके अलावा, ऐसा तब भी होता है, जब WHERE तारीख के फ़िल्टर, lift_measurement_flight में फ़्लाइट की सीमाओं से बाहर हों, कीवर्ड बंडल बनाने के बाद कोई इंप्रेशन न मिला हो या फ़्लाइट, पैसिव खोज में बढ़त वाली फ़्लाइट हो.

खोज में बढ़त की परफ़ॉर्मेंस को इन डाइमेंशन के हिसाब से सेगमेंट में बांटें:

segments.search_lift_keyword_bundle: कीवर्ड बंडल के संसाधन के नाम के हिसाब से सेगमेंट करें. यह segments.search_property, segments.date, और डेमोग्राफ़िक सेगमेंट (segments.device, segments.age_range, और segments.gender) के साथ काम करता है. हर कीवर्ड बंडल, कैंपेन की पूरी लागत और इंप्रेशन की रिपोर्ट करता है. साथ ही, कीवर्ड एक से ज़्यादा बंडल से जुड़े हो सकते हैं. कीवर्ड बंडल में, metrics.search_lift_cost_micros, metrics.search_lift_impressions या खोज में बढ़त की मेट्रिक को न जोड़ें.
segments.search_property: खोज के लिए इस्तेमाल की गई प्रॉपर्टी के हिसाब से सेगमेंट करें. इसे SearchLiftSearchProperty एनम (जैसे, GOOGLE_SEARCH या YOUTUBE) से तय किया जाता है. segments.search_property सेगमेंट, सिर्फ़ segments.search_lift_keyword_bundle और segments.date सेगमेंट के साथ काम करता है. segments.search_property को डेमोग्राफ़िक सेगमेंट (segments.device, segments.age_range या segments.gender) के साथ जोड़ने पर, क्वेरी की पुष्टि नहीं हो पाती. Google Ads API के वर्शन 26 में, segments.search_property के हिसाब से सेगमेंट की गई पंक्तियां, कैंपेन-लेवल की लागत और इंप्रेशन को बिना सेगमेंट के दोहराती हैं. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि segments.search_property उन हिस्सों को सेगमेंट करता है जहां विज्ञापन दिखाए जाने के बजाय, बाद में ऑर्गैनिक सर्च हुई. Google Ads API के v27 वर्शन से, खर्च और इंप्रेशन की सभी आठ मेट्रिक (metrics.search_lift_cost_micros, metrics.search_lift_impressions, metrics.normalized_incremental_searches_per_cost*, और metrics.normalized_incremental_searches_per_impression*), segments.search_property के साथ काम नहीं करती हैं. साथ ही, QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE गड़बड़ी की वजह से क्वेरी की पुष्टि नहीं हो पाती है.
डेमोग्राफ़िक और तारीख के सेगमेंट: segments.device, segments.age_range, segments.gender, और segments.date.

खोज में बढ़त की मेट्रिक

LiftMeasurementConfig रिसॉर्स, खोज में बढ़त की मेट्रिक उपलब्ध कराता है. इससे खोज के व्यवहार में हुए बदलावों का आकलन किया जा सकता है:

metrics.relative_search_lift: एक्सपोज़्ड और कंट्रोल ग्रुप के बीच सर्च क्वेरी वॉल्यूम में अंतर. इसे कंट्रोल ग्रुप में सर्च क्वेरी के फ़्रैक्शन के तौर पर दिखाया जाता है.
metrics.relative_search_lift_p90_lower_bound और metrics.relative_search_lift_p90_upper_bound: खोज में बढ़त के लिए, 90% एक-तरफ़ा कॉन्फ़िडेंस बाउंड (जो मिलकर 80% दो-तरफ़ा कॉन्फ़िडेंस इंटरवल बनाते हैं).
metrics.incremental_searches_p_value: बढ़ी हुई खोजों के लिए p-वैल्यू. इससे यह पता चलता है कि सर्च क्वेरी में हुई बढ़ोतरी, संयोग से हुई है या नहीं.
metrics.search_lift_cost_micros: खोज में बढ़त के मेज़रमेंट के इस स्लाइस के लिए दिखाए गए विज्ञापन इंप्रेशन की कुल लागत (माइक्रो में). Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, segments.search_property के साथ काम नहीं करता.
metrics.search_lift_impressions: खोज में बढ़त के मेज़रमेंट के इस स्लाइस के लिए दिखाए गए विज्ञापन इंप्रेशन की कुल संख्या. Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, segments.search_property के साथ काम नहीं करता.

जब लिफ़्ट, आंकड़ों के हिसाब से पॉज़िटिव होती है, तो यहां दी गई नॉर्मलाइज़ की गई इंक्रीमेंटल मेट्रिक के साथ-साथ, उनके 90% वन-साइडेड कॉन्फ़िडेंस बाउंड (*_p90_lower_bound और *_p90_upper_bound) की रिपोर्ट की जाती है:

metrics.normalized_incremental_searches (metrics.normalized_incremental_searches_p90_lower_bound और metrics.normalized_incremental_searches_p90_upper_bound के साथ): विज्ञापन की पहुंच की वजह से, सर्च क्वेरी में हुई बढ़ोतरी की अनुमानित संख्या. इसे एक्सपोज़्ड और कंट्रोल ग्रुप के हिसाब से सामान्य बनाया जाता है.
metrics.normalized_incremental_searches_per_cost (with metrics.normalized_incremental_searches_per_cost_p90_lower_bound and metrics.normalized_incremental_searches_per_cost_p90_upper_bound): विज्ञापन पर खर्च की गई हर यूनिट के हिसाब से जनरेट हुई अनुमानित इंक्रीमेंटल सर्च क्वेरी. Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, segments.search_property के साथ काम नहीं करता.
metrics.normalized_incremental_searches_per_impression (with metrics.normalized_incremental_searches_per_impression_p90_lower_bound and metrics.normalized_incremental_searches_per_impression_p90_upper_bound): हर विज्ञापन इंप्रेशन से जनरेट हुई, अनुमानित इंक्रीमेंटल सर्च क्वेरी. Google Ads API के v27 और इसके बाद के वर्शन में, segments.search_property के साथ काम नहीं करता.

ध्यान दें: metrics.relative_search_lift*, metrics.normalized_incremental_searches*, metrics.normalized_incremental_searches_per_cost*, और metrics.normalized_incremental_searches_per_impression* मेट्रिक, जैकनाइफ़ कॉन्फ़िडेंस इंटरवल वाले अनुपात हैं. segments.date में, उन्हें न तो जोड़ें और न ही उनका औसत निकालें. इसके बजाय, तारीख की पूरी सीमा के लिए क्वेरी करें. इसी तरह, segments.search_lift_keyword_bundle में metrics.search_lift_cost_micros, metrics.search_lift_impressions या खोज में बढ़त की मेट्रिक को न जोड़ें.

खोज में बढ़त की क्वेरी के उदाहरण

यहां दी गई GAQL क्वेरी से पता चलता है कि खोज में बढ़त के कीवर्ड बंडल और परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक को कैसे वापस पाया जा सकता है.

कीवर्ड बंडल क्वेरी

खोज में बढ़त के मेज़रमेंट के लिए कॉन्फ़िगर किए गए कीवर्ड बंडल को वापस पाने के लिए, search_lift_keyword_bundle संसाधन को क्वेरी करें:

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

मेट्रिक क्वेरी

कीवर्ड बंडल क्वेरी में मिली search_lift_keyword_bundle.resource_name वैल्यू, यहां दी गई क्वेरी में segments.search_lift_keyword_bundle सेगमेंट में मिली वैल्यू से मेल खाती हैं. अपनी स्टडी के लिए CONFIG_ID, लिंक किए गए कैंपेन, और फ़्लाइट शेड्यूल का पता लगाने के लिए, lift_measurement_config और lift_measurement_flight संसाधनों पर स्टडी कॉन्फ़िगरेशन और फ़्लाइट का पता लगाएं पर जाएं. साथ ही, lift_measurement_flight.lift_type = 'SEARCH' के हिसाब से फ़्लाइट फ़िल्टर करें.

नीचे दी गई क्वेरी, कीवर्ड बंडल और सर्च प्रॉपर्टी के हिसाब से सेगमेंट की गई खोज में बढ़त की मेट्रिक को वापस लाती है. metrics.search_lift_cost_micros या metrics.search_lift_impressions चुनते समय segments.search_property को छोड़ दें:

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

इनकी जगह ये डालें:

CONFIG_ID: विज्ञापन के असर को मेज़र करने के कॉन्फ़िगरेशन का पूर्णांक आईडी.