एक्सपेरिमेंट के लिए भौगोलिक डेटा पाना

GeoX एक्सपेरिमेंट के लिए, बड़े पैमाने पर या अपने-आप डेटा इकट्ठा करने के लिए, आपको Google Ads API का इस्तेमाल करना होगा. इससे लागत और खर्च का डेटा इकट्ठा किया जा सकता है. आपको इस डेटा को अपने इंटरनल सीआरएम, बिक्री की जगह (पीओएस) या इंटरनल सेल्स डेटाबेस से मिले रॉ, बिना फ़िल्टर किए गए, और बिना एट्रिब्यूट वाले कन्वर्ज़न या रेवेन्यू डेटा के साथ जोड़ना होगा.

एपीआई वर्कफ़्लो के लिए सुझाया गया आर्किटेक्चर

भौगोलिक सेगमेंट के हिसाब से कैंपेन और लागत डेटा पाने के लिए, इस आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करें:

• सेवा: GoogleAdsService का इस्तेमाल करें. खास तौर पर, Search या SearchStream तरीकों का इस्तेमाल करें.

• संसाधन: geographic_view से क्वेरी करके देखें कि उपयोगकर्ता कहां मौजूद था या उसकी दिलचस्पी किस जगह में थी. आम तौर पर, यह GeoX एक्सपेरिमेंट के लिए स्टैंडर्ड होता है. इसके अलावा, location_view से क्वेरी करके, कैंपेन से टारगेट की गई जगहों के हिसाब से परफ़ॉर्मेंस देखी जा सकती है.

  ध्यान दें: campaign_location_target_report का इस्तेमाल न करें, क्योंकि AdWords API की इस लेगसी रिपोर्ट को बंद कर दिया गया है.

• शामिल किए जाने वाले फ़ील्ड:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (या GeoX के हिसाब से क्षेत्र या देश)
  • metrics.cost_micros

• GAQL क्वेरी का उदाहरण: GeoX के लिए, विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों को एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न के बजाय, Google Ads API का इस्तेमाल करके लागत मेट्रिक पुल करनी चाहिए. एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न, इंटरनल सीआरएम या तीसरे पक्ष के सिस्टम से आने चाहिए. यहां दी गई क्वेरी का इस्तेमाल किया जा सकता है:

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

ध्यान दें: अगर Google Ads से कन्वर्ज़न मेट्रिक पुल की जाती हैं, तो इसका मतलब है कि एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न पुल किए जा रहे हैं. इसका मतलब है कि सिर्फ़ उन बिक्री को देखा जा रहा है जिनके लिए Google के एल्गोरिदम ने पहले ही क्रेडिट का दावा कर लिया है. GeoX में एट्रिब्यूट किए गए डेटा का इस्तेमाल करने का सुझाव नहीं दिया जाता. इसकी वजह यह है कि एट्रिब्यूशन लॉजिक, असल वजह का पता लगाने के लिए किए गए मेज़रमेंट को पक्षपाती बना देगा.

प्रोसेस होने के बाद और डेटा निकालने की सुविधा

• भौगोलिक सेगमेंट मैपिंग: एपीआई, रिपोर्टिंग व्यू में सामान्य टेक्स्ट वाले नाम (जैसे, "New York") या छोटे कोड (जैसे, "501" या "ES") नहीं दिखाता है. segments.geo_target_city या segments.geo_target_country जैसे फ़ील्ड, GeoTargetConstant की ओर इशारा करने वाली संसाधन के नाम की स्ट्रिंग दिखाते हैं. उदाहरण के लिए, geoTargetConstants/1023191. डेवलपर, geo_target_constant टेबल को सीधे तौर पर क्वेरी कर सकते हैं:

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

  इसके अलावा, कोड में स्थानीय तौर पर शामिल होने के लिए, भौगोलिक टारगेट पर जाकर, स्टैटिक भौगोलिक टारगेट की CSV फ़ाइल डाउनलोड करें.

• लागत कन्वर्ज़न: एपीआई, लागत की वैल्यू को माइक्रो में दिखाता है. अपलोड फ़ाइल में ज़रूरी मुद्रा की स्टैंडर्ड वैल्यू पाने के लिए, आपको metrics.cost_micros को 10,00,000 से भाग देना होगा.

टारगेटिंग कोड (डीएमए और देश)

टारगेटिंग में बदलाव करते समय, विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों को अपने चुने गए क्षेत्रों के लिए सटीक GeoTargetConstant आईडी ढूंढना और पास करना होगा. ISO या Nielsen के रॉ कोड पास नहीं किए जा सकते.

क्षेत्र का टाइप	एपीआई आईडी (GeoTargetConstant)	लेगसी फ़ॉर्मैट (इसका इस्तेमाल न करें)
डीएमए क्षेत्र	आईडी 200501 (न्यू यॉर्क के लिए)	Nielsen कोड (उदाहरण के लिए, न्यू यॉर्क के लिए 501)
देश	आईडी 2724 (स्पेन के लिए)	आईएसओ कोड (उदाहरण के लिए, स्पेन के लिए "ES")

सबसे सही तरीके और फ़ॉर्मैटिंग से जुड़ी सामान्य गड़बड़ियां

• तारीख का फ़ॉर्मैट: segments.date फ़ील्ड, डेटा को YYYY-MM-DD फ़ॉर्मैट में दिखाता है. Excel जैसे स्प्रेडशीट ऐप्लिकेशन, तारीख के फ़ॉर्मैट को अक्सर अपने-आप बदल देते हैं. सबसे पहले अपनी फ़ाइल को Google Sheets पर अपलोड करें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि तारीख की सीमा को ज़रूरी YYYY-MM-DD फ़ॉर्मैट में सही तरीके से पढ़ा गया है.
• शून्य से शुरू होने वाले अंक: पक्का करें कि पिन कोड (उदाहरण के लिए,01234) में शून्य से शुरू होने वाले अंक न हटाए गए हों. Google Sheets में "कस्टम नंबर का फ़ॉर्मैट" का इस्तेमाल करके, पांच अंकों वाली स्ट्रिंग को फ़ोर्स करें.
• एग्रीगेशन: अगर आपको मल्टी-सेल स्टडी करनी है, तो आपको हर ट्रीटमेंट ग्रुप के लिए खर्च की अलग-अलग मेट्रिक देनी होंगी.
• कन्वर्ज़न डेटा को जोड़ना: इंटरनल सीआरएम सिस्टम या इंटरनल सेल्स डेटाबेस से कन्वर्ज़न डेटा को जोड़ते समय, पक्का करें कि कन्वर्ज़न डेटा में ये प्रॉपर्टी मौजूद हों. इससे Google Ads API डेटा और GeoX के साथ डेटा को आसानी से प्रोसेस किया जा सकेगा:
  • हर दिन के हिसाब से टाइम सीरीज़: डेटा को हर दिन के हिसाब से एग्रीगेट किया जाना चाहिए.
  • भौगोलिक स्तर: हर कन्वर्ज़न को उन भौगोलिक इकाइयों से मैप किया जाना चाहिए जिनकी टेस्टिंग की जा रही है. उदाहरण के लिए, ग्राहक के शिपिंग ज़िप कोड को डिज़ाइन में इस्तेमाल किए गए डीएमए या पोस्टल क्लस्टर से मैच करना.
  • ग्रॉस वैल्यू: डेटा, नॉन-नेगेटिव और ऐब्सलूट वैल्यू होना चाहिए. जैसे, ग्रॉस रेवेन्यू या ग्रॉस कन्वर्ज़न काउंट. अगर आपका सीआरएम, रिफ़ंड के लिए नेगेटिव वैल्यू के साथ नेट रेवेन्यू को ट्रैक करता है, तो आपको एक्सपेरिमेंट के लिए कुल संख्या का इस्तेमाल करना होगा. साथ ही, बाद में रिफ़ंड का अनुपात लागू करना होगा.