سحب البيانات الجغرافية للتجارب

للحصول على بيانات مبرمَجة أو واسعة النطاق لتجارب GeoX، يجب استخدام Google Ads API للحصول على بيانات التكلفة والإنفاق. بعد ذلك، يمكنك دمج هذه البيانات مع بيانات الإيرادات أو الإحالات الناجحة الأولية وغير المفلترة وغير المنسوبة من نظام إدارة علاقات العملاء الداخلي أو نقطة البيع أو قواعد بيانات المبيعات الداخلية.

بنية سير العمل المقترَحة لواجهة برمجة التطبيقات

لسحب بيانات الحملات والتكلفة بدقة حسب الشرائح الجغرافية، اتّبِع هذه البنية:

• الخدمة: استخدِم GoogleAdsService، وتحديدًا الطريقتَين Search أو SearchStream.

• المرجع: يمكنك الاستعلام عن geographic_view لمعرفة الموقع الجغرافي الفعلي للمستخدم أو الموقع الجغرافي الذي أبدى اهتمامًا به، وهو عادةً المعيار المتّبع في التجارب القائمة على المنطقة الجغرافية. بدلاً من ذلك، يمكنك طلب البحث عن location_view للاطّلاع على الأداء استنادًا إلى المواقع الجغرافية المستهدفة في الحملة.

  ملاحظة: لا تستخدِم campaign_location_target_report، لأنّ تقرير AdWords API القديم هذا قد تم إيقافه نهائيًا.

• الحقول المطلوب تضمينها:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (أو المنطقة أو البلد حسب دقة التجربة القائمة على الموقع الجغرافي)
  • metrics.cost_micros

• نموذج طلب بحث GAQL: بالنسبة إلى GeoX، يستخرج المعلِنون مقاييس التكلفة باستخدام Google Ads API بدلاً من الإحالات الناجحة المحدّدة المصدر (التي يجب أن تأتي من نظام إدارة علاقات العملاء الداخلي أو أنظمة تابعة لجهات خارجية). يمكنك استخدام طلب البحث التالي:

  SELECT
    campaign.id,
    segments.date,
    segments.geo_target_city,
    metrics.cost_micros
  FROM geographic_view
  WHERE segments.date DURING LAST_30_DAYS
  

  ملاحظة: لا يعرض geographic_view سوى صفوف الشرائح الجغرافية التي سجّلت مرات ظهور أو إنفاق في تاريخ معيّن. لتضمين الأيام والمناطق التي لم يتم فيها إنفاق أي مبالغ في السلسلة الزمنية لتجربة GeoX، يمكنك إجراء دمج خارجي أيسر في مسار البيانات مع حاصل الضرب الديكارتي الكامل للتواريخ والمناطق المستهدفة.

ملاحظة: إذا سحبت مقاييس الإحالات الناجحة من "إعلانات Google"، فأنت تسحب الإحالات الناجحة المحدّدة المصدر، أي أنّك تنظر فقط إلى المبيعات التي نسبتها خوارزمية Google إلى نفسها. لا ننصح بشدة باستخدام البيانات المنسوبة في التجارب القائمة على المنطقة الجغرافية لأنّ آلية تحديد المصدر تؤدي إلى انحياز في قياس التأثير السببي.

المعالجة اللاحقة واستخراج البيانات

• ربط الشرائح الجغرافية: لا تعرض واجهة برمجة التطبيقات أسماء نصية عادية (مثل "نيويورك") أو رموزًا قصيرة (مثل "501" أو "ES") في الملفات الشخصية لإعداد التقارير. تعرض الحقول مثل segments.geo_target_city أو segments.geo_target_country سلسلة اسم مورد تشير إلى GeoTargetConstant (على سبيل المثال، geoTargetConstants/1023191). استخرِج المعرّف الرقمي (1023191) وأرسِل طلب بحث إلى مورد geo_target_constant:

  SELECT
    geo_target_constant.id,
    geo_target_constant.name,
    geo_target_constant.canonical_name
  FROM geo_target_constant
  WHERE geo_target_constant.id = 1023191
  

  بدلاً من ذلك، لإجراء عملية الربط محليًا في الرمز البرمجي، نزِّل ملف CSV الخاص بالمواقع الجغرافية المستهدفة الثابتة من المواقع الجغرافية المستهدفة.

• تحويل التكلفة: تعرض واجهة برمجة التطبيقات قيم التكلفة بالوحدات الصغيرة. يجب قسمة metrics.cost_micros على 1,000,000 للحصول على قيمة العملة العادية المطلوبة في ملف التحميل.

أرقام تعريف المواقع الجغرافية لتعديلات الاستهداف

عند تنفيذ عمليات تغيير الاستهداف حسب الموقع الجغرافي على مستوى الحملة أو المجموعة الإعلانية، على المعلِنين البحث عن رقم تعريف GeoTargetConstant (geoTargetConstants/ID) الدقيق للمناطق المحدّدة وإدخاله. لا يمكنك تمرير رموز ISO أو Nielsen الأولية.

نوع المنطقة	رقم تعريف واجهة برمجة التطبيقات المطلوب (GeoTargetConstant)	التنسيق القديم (لا تستخدمه)
منطقة سوق محددة	رقم التعريف 200501 (لنيويورك)	رمز Nielsen (مثلاً، 501 لمدينة نيويورك)
البلد	رقم التعريف 2724 (لإسبانيا)	رمز ISO (مثلاً، "ES" لإسبانيا)

أفضل الممارسات وأخطاء التنسيق الشائعة

• تنسيق التاريخ: يعرض الحقل segments.date سلاسل تاريخ ISO-8601 بتنسيق YYYY-MM-DD. في مسار ETL، يمكنك تسلسل حقول التاريخ بشكل صريح كسلاسل YYYY-MM-DD وتجنُّب فتح ملفات CSV التي تم تصديرها في تطبيقات جداول البيانات التي تعيد تنسيق أعمدة التاريخ تلقائيًا.
• الأصفار في بداية الرموز البريدية: يجب التعامل مع الرموز البريدية (مثل 01234) على أنّها أنواع سلاسل (VARCHAR أو STRING) في مسار البيانات بدلاً من أعداد صحيحة لكي لا تتم إزالة الأصفار في بداية الرموز.
• التجميع: في حال إجراء دراسة متعددة الخلايا، يجب تقديم مقاييس إنفاق منفصلة لكل مجموعة تجريبية.
• دمج بيانات الإحالات الناجحة: عند دمج بيانات الإحالات الناجحة من نظام إدارة علاقات عملاء داخلي أو قواعد بيانات مبيعات داخلية، تأكَّد من أنّ بيانات الإحالات الناجحة تتضمّن السمات التالية لضمان معالجة البيانات بسلاسة مع بيانات Google Ads API وGeoX:
  • السلسلة الزمنية اليومية: يجب تجميع البيانات حسب اليوم.
  • المستوى الجغرافي: يجب ربط كل إحالة ناجحة بالوحدات الجغرافية المحدّدة التي تختبرها (على سبيل المثال، مطابقة الرمز البريدي لعنوان الشحن الخاص بالعميل مع منطقة السوق المحدّدة أو المجموعة البريدية المستخدَمة في التصميم).
  • القيم الإجمالية: يجب أن تكون البيانات قيمًا مطلقة غير سالبة، مثل إجمالي الإيرادات أو إجمالي عدد الإحالات الناجحة. إذا كان نظام إدارة علاقات العملاء يتتبّع صافي الإيرادات باستخدام قيم سالبة لعمليات ردّ الأموال، يجب استخدام الأرقام الإجمالية للتجربة وتطبيق نسبة ردّ الأموال لاحقًا.