Geografische Daten für Tests abrufen

Für automatisierte oder umfangreiche Datenabrufe für GeoX-Tests müssen Sie die Google Ads API verwenden, um Kosten- und Ausgabendaten abzurufen. Diese Daten werden dann mit ungefilterten und nicht zugeordneten Conversion- oder Umsatzrohdaten aus Ihrem internen CRM, einem Kassensystem oder internen Verkaufsdatenbanken kombiniert.

Empfohlene API-Workflow-Architektur

Wenn Sie Kampagnen- und Kostendaten nach geografischen Segmenten genau abrufen möchten, folgen Sie dieser Architektur:

• Dienst: Verwenden Sie GoogleAdsService, insbesondere die Methoden Search oder SearchStream.

• Ressource: Fragen Sie geographic_view ab, um zu sehen, wo sich der Nutzer physisch befand oder woran er interessiert war. Das ist in der Regel der Standard für GeoX-Tests. Alternativ können Sie location_view abfragen, um die Leistung basierend auf bestimmten geografischen Zielen der Kampagne zu sehen.

  Hinweis: Verwenden Sie nicht campaign_location_target_report, da dieser alte AdWords API-Bericht eingestellt wurde.

• Einzuschließende Felder:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (oder Region oder Land, je nach GeoX-Detaillierungsgrad)
  • metrics.cost_micros

• Beispiel für eine GAQL-Abfrage: Für GeoX rufen Werbetreibende Kostenmesswerte über die Google Ads API ab, anstatt zugeordnete Conversions zu verwenden (die aus internen CRM- oder Drittanbietersystemen stammen sollten). Sie können die folgende Abfrage verwenden:

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

  Hinweis: geographic_view gibt nur Zeilen für geografische Segmente zurück, für die an einem bestimmten Datum Impressionen oder Ausgaben erfasst wurden. Wenn Sie Tage und Regionen ohne Ausgaben in Ihre GeoX-Zeitreihe aufnehmen möchten, führen Sie in Ihrer Datenpipeline einen Left Outer Join für das vollständige kartesische Produkt aus Datumsangaben und Zielregionen durch.

Hinweis: Wenn Sie Conversion-Messwerte aus Google Ads abrufen, rufen Sie zugeordnete Conversions ab. Das bedeutet, dass Sie nur die Verkäufe sehen, die der Google-Algorithmus bereits zugeordnet hat. Von der Verwendung von Attributionsdaten in GeoX wird dringend abgeraten, da die Attributionslogik die kausale Messung verzerrt.

Nachbearbeitung und Datenextraktion

• Zuordnung geografischer Segmente: Die API gibt in Berichtsdatenansichten keine Nur-Text-Namen (z. B. „New York“) oder Kurzcodes (z. B. „501“ oder „ES“) zurück. Felder wie segments.geo_target_city oder segments.geo_target_country geben einen Ressourcennamenstring zurück, der auf eine GeoTargetConstant verweist (z. B. geoTargetConstants/1023191). Extrahieren Sie die numerische ID (1023191) und fragen Sie die Ressource geo_target_constant ab:

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

  Alternativ können Sie die CSV-Datei mit den statischen Zielen für das geografische Targeting unter Geografische Ziele herunterladen, um die Verknüpfung lokal im Code vorzunehmen.

• Kostenumrechnung: Die API gibt Kostenwerte in Mikros zurück. Sie müssen metrics.cost_micros durch 1.000.000 teilen,um den Standardwährungswert zu erhalten,der in Ihrer Upload-Datei erforderlich ist.

Zielgebiets-IDs für Targeting-Mutationen

Wenn Werbetreibende Änderungen am geografischen Targeting für Kampagnen oder Anzeigengruppen vornehmen, müssen sie die genaue GeoTargetConstant-ID (geoTargetConstants/ID) für die ausgewählten Regionen ermitteln und übergeben. Sie können keine ISO- oder Nielsen-Rohcodes übergeben.

Regionstyp	Erforderliche API-ID (GeoTargetConstant)	Legacy-Format (nicht verwenden)
DMA-Region	ID 200501 (für New York)	Nielsen-Code (z. B. 501 für New York)
Land	ID 2724 (für Spanien)	ISO-Code (z. B. "ES" für Spanien)

Best Practices und häufige Formatierungsfehler

• Datumsformatierung: Das Feld segments.date gibt ISO-8601-Datumsstrings im Format YYYY-MM-DD zurück. Serialisieren Sie Datumsfelder in Ihrer ETL-Pipeline explizit als YYYY-MM-DD-Strings und vermeiden Sie es, exportierte CSV-Dateien in Tabellenkalkulationsanwendungen zu öffnen, die Datumsspalten automatisch neu formatieren.
• Führende Nullen in Postleitzahlen: Behandeln Sie Postleitzahlen (z. B. 01234) in Ihrer gesamten Datenpipeline als Stringtypen (VARCHAR oder STRING) und nicht als Ganzzahlen, damit führende Nullen nicht entfernt werden.
• Aggregation: Wenn Sie eine Studie mit mehreren Testgruppen durchführen, müssen Sie für jede Testgruppe separate Ausgabenmesswerte angeben.
• Conversion-Daten zusammenführen: Wenn Sie Conversion-Daten aus einem internen CRM-System oder internen Verkaufsdatenbanken zusammenführen, müssen die Conversion-Daten die folgenden Eigenschaften aufweisen, damit sie mit Google Ads API-Daten und GeoX-Daten nahtlos verarbeitet werden können:
  • Tägliche Zeitreihe: Die Daten müssen auf Tagesbasis aggregiert werden.
  • Geografische Ebene: Jede Conversion muss den genauen geografischen Einheiten zugeordnet werden, die Sie testen. Beispielsweise muss die Postleitzahl der Versandadresse des Kunden mit der DMA oder der Postleitzahlengruppe übereinstimmen, die im Design verwendet wird.
  • Bruttowerte: Die Daten müssen nicht negative, absolute Werte wie Bruttoeinnahmen oder die Bruttoanzahl der Conversions sein. Wenn in Ihrem CRM der Nettoumsatz mit negativen Werten für Erstattungen erfasst wird, müssen Sie die Bruttowerte für den Test verwenden und später eine Erstattungsquote anwenden.