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 müssen Sie mit nicht gefilterten, nicht zugeordneten Conversion- oder Umsatzdaten aus Ihrem internen CRM-System, einem Kassensystem oder internen Vertriebsdatenbanken kombinieren.

Empfohlene API-Workflowarchitektur

So rufen Sie Kampagnen- und Kostendaten nach geografischen Segmenten ab:

• 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 wofür er sich interessierte. Das ist in der Regel der Standard für GeoX-Tests. Alternativ können Sie die location_view abfragen, um die Leistung basierend auf bestimmten Standorten zu sehen, die in der Kampagne als Ziel festgelegt wurden.

  Hinweis: Verwenden Sie nicht den Bericht campaign_location_target_report, da dieser Bericht der alten AdWords API eingestellt wurde.

• Einzuschließende Felder :

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

• Beispiel für eine GAQL-Abfrage:Für GeoX-Tests müssen Werbetreibende Kostenmesswerte mit der Google Ads API abrufen und nicht zugeordnete Conversions verwenden. Diese sollten aus internen CRM- oder Drittanbietersystemen stammen. 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: Wenn Sie Conversion-Messwerte aus Google Ads abrufen, rufen Sie zugeordnete Conversions ab. Das bedeutet, dass Sie nur die Verkäufe sehen, für die der Google-Algorithmus bereits eine Zuordnung vorgenommen hat. Die Verwendung zugeordneter Daten wird in GeoX-Tests dringend abgeraten, da die Zuordnungslogik die tatsächliche kausale Messung verfälscht.

Nachbearbeitung und Datenextraktion

• Zuordnung geografischer Segmente:Die API gibt in Berichtsansichten keine Namen in Klartext (z. B. „Berlin“) oder Kurzcodes (z. B. „501“ oder „DE“) 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). Entwickler können die geo_target_constant Tabelle direkt abfragen:

  SELECT geo_target_constant.canonical_name
  FROM geo_target_constant
  WHERE geo_target_constant.resource_name = 'geoTargetConstants/{extracted_id}'
  

  Alternativ können Sie die Verknüpfung lokal im Code ausführen. Laden Sie dazu die CSV-Datei mit den statischen geografischen Zielen unter Geografische Ziele herunter.

• Kosten-Conversion:Die API gibt Kostenwerte in Mikros zurück. Sie müssen metrics.cost_micros durch 1.000.000 dividieren,um den Standardwährungswert auszugeben,der in Ihrer Upload-Datei erforderlich ist.

Targeting-Codes (DMA und Land)

Bei der Ausführung von Targeting-Mutationen müssen Werbetreibende die genaue GeoTargetConstant-ID für die ausgewählten Regionen suchen und übergeben. Sie können keine Roh-ISO- oder Nielsen-Codes 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 segments.date Feld gibt Daten im YYYY-MM-DD Format zurück. Tabellenkalkulationsanwendungen wie Excel ändern Datumsformate häufig automatisch. Laden Sie Ihre Datei zuerst in Google Tabellen hoch, damit der Zeitraum im erforderlichen YYYY-MM-DD Format korrekt gelesen wird.
• Führende Nullen:Achten Sie darauf, dass führende Nullen in Postleitzahlen (z. B. 01234) nicht entfernt werden. Verwenden Sie in Google Tabellen das benutzerdefinierte Zahlenformat, um einen fünfstelligen String zu erzwingen.
• Aggregation:Wenn Sie eine Studie mit mehreren Zellen durchführen, müssen Sie separate Ausgabenmesswerte für jeden Testarm angeben.
• Verknüpfen von Conversion-Daten:Wenn Sie Conversion-Daten aus einem internen CRM-System oder internen Vertriebsdatenbanken verknüpfen, müssen die Conversion-Daten die folgenden Eigenschaften haben, um eine nahtlose Datenverarbeitung mit Google Ads API-Daten und GeoX-Tests zu gewährleisten:
  • Tägliche Zeitreihen:Die Daten müssen nach Tag aggregiert werden.
  • Geografische Ebene:Jede Conversion muss den genauen geografischen Einheiten zugeordnet werden, die Sie testen. Beispielsweise muss die Postleitzahl des Kunden mit der DMA-Region oder dem Postleitzahlcluster übereinstimmen, die im Design verwendet werden.
  • Bruttowerte:Die Daten müssen nicht negative, absolute Werte wie Bruttoumsatz oder Anzahl der Brutto-Conversions sein. Wenn in Ihrem CRM-System der Nettoumsatz mit negativen Werten für Rückerstattungen erfasst wird, müssen Sie die Bruttowerte für den Test verwenden und später ein Rückerstattungsverhältnis anwenden.