Extrae datos geográficos para experimentos

Para las extracciones de datos automatizadas o a gran escala para los experimentos de GeoX, debes usar la API de Google Ads para extraer los datos de costo y de inversión. Deberás combinar estos datos con datos de conversiones o ingresos sin procesar, sin filtrar y sin atribución de tu CRM interno, un punto de venta (PdV) o bases de datos de ventas internas.

Arquitectura de flujo de trabajo de la API recomendada

Para extraer con precisión los datos de costos de la campaña y por segmentos geográficos, sigue esta arquitectura:

• Servicio: Usa GoogleAdsService, específicamente los métodos Search o SearchStream.

• Recurso: Consulta geographic_view para ver dónde se encontraba físicamente el usuario o qué le interesaba, que suele ser el estándar para los experimentos de GeoX. Como alternativa, consulta el location_view para ver el rendimiento en función de las ubicaciones específicas a las que se orienta la campaña.

  Nota: No uses campaign_location_target_report, ya que este informe heredado de la API de AdWords se dejó de publicar.

• Campos para incluir:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (o región o país, según la granularidad de GeoX)
  • metrics.cost_micros

• Consulta de GAQL de ejemplo: Para GeoX, se espera que los anunciantes extraigan las métricas de costo con la API de Google Ads en lugar de las conversiones atribuidas (que deberían provenir de un CRM interno o sistemas de terceros). Puedes usar la siguiente consulta:

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

Nota: Si extraes métricas de conversiones de Google Ads, estás extrayendo atribuidas , lo que significa que solo estás viendo las ventas por las que el algoritmo de Google ya reclamó crédito. No se recomienda usar datos atribuidos en GeoX porque la lógica de atribución sesgará la medición causal real.

Procesamiento posterior y extracción de datos

• Asignación de segmentos geográficos: La API no muestra nombres de texto sin formato (como "Nueva York") ni códigos abreviados (como "501" o "ES") en las vistas de informes. Los campos como segments.geo_target_city o segments.geo_target_country muestran una cadena de nombre de recurso que apunta a un GeoTargetConstant (por ejemplo, geoTargetConstants/1023191). Los desarrolladores pueden consultar la geo_target_constant tabla directamente:

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

  Como alternativa, para realizar la unión de forma local en el código, descarga el archivo CSV de ubicaciones geográficas estáticas en Ubicaciones geográficas.

• Conversión de costos: La API muestra valores de costo en micros. Debes dividir metrics.cost_micros por 1,000,000 para generar el valor de moneda estándar requerido en tu archivo de carga.

Códigos de segmentación (DMA y país)

Cuando ejecutan mutaciones de segmentación, los anunciantes deben buscar y pasar el ID exacto de GeoTargetConstant para las regiones seleccionadas. No puedes pasar códigos ISO o de Nielsen sin procesar.

Tipo de región	ID de API obligatorio (GeoTargetConstant)	Formato heredado (no usar)
Región de DMA	ID 200501 (para Nueva York)	Código de Nielsen (por ejemplo, 501 para Nueva York)
País	ID 2724 (para España)	Código ISO (por ejemplo, "ES" para España)

Prácticas recomendadas y errores de formato comunes

• Formato de fecha: El segments.date campo muestra datos en formato YYYY-MM-DD. Las aplicaciones de hojas de cálculo, como Excel, suelen cambiar los formatos de fecha automáticamente. Primero, sube tu archivo a Hojas de cálculo de Google para asegurarte de que el período se lea con precisión en el formato YYYY-MM-DD requerido.
• Ceros iniciales: Asegúrate de que no se descarten los ceros iniciales en los códigos postales (por ejemplo, 01234). Usa el "Formato de número personalizado" en Hojas de cálculo de Google para forzar una cadena de 5 dígitos.
• Agregación: Si publicas un estudio de varias celdas, debes proporcionar métricas de inversión independientes para cada grupo de tratamiento.
• Unión de datos de conversiones: Cuando realices la unión con datos de conversiones de un sistema de CRM interno o bases de datos de ventas internas, asegúrate de que los datos de conversiones tengan las siguientes propiedades para garantizar un procesamiento de datos sin problemas con los datos de la API de Google Ads y GeoX:
  • Series temporales diarias: Los datos deben agregarse por día.
  • Nivel geográfico: Cada conversión debe asignarse a las unidades geográficas exactas que estás probando (por ejemplo, hacer coincidir el código postal de envío del cliente con el DMA o el grupo postal que se usa en el diseño).
  • Valores brutos: Los datos deben ser valores absolutos no negativos, como los ingresos brutos o los recuentos de conversiones brutas. Si tu CRM hace un seguimiento de los ingresos netos con valores negativos para los reembolsos, debes usar los números brutos para el experimento y aplicar una proporción de reembolsos más adelante.