एक्सपेरिमेंट के लिए भौगोलिक डेटा पाना

GeoX एक्सपेरिमेंट के लिए, ऑटोमेटेड या बड़े पैमाने पर डेटा पुल करने के लिए, आपको लागत और खर्च का डेटा पुल करने के लिए Google Ads API का इस्तेमाल करना होगा. इसके बाद, इस डेटा को अपने इंटरनल सीआरएम, बिक्री की जगह (पीओएस) या इंटरनल सेल्स डेटाबेस से मिले रॉ, बिना फ़िल्टर किए गए, और एट्रिब्यूट नहीं किए गए कन्वर्ज़न या रेवेन्यू डेटा के साथ जोड़ें.

एपीआई वर्कफ़्लो आर्किटेक्चर के लिए सुझाव

भौगोलिक सेगमेंट के हिसाब से कैंपेन और लागत डेटा को सटीक तरीके से पाने के लिए, यह आर्किटेक्चर अपनाएं:

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

• संसाधन: geographic_view क्वेरी करें, ताकि यह देखा जा सके कि उपयोगकर्ता किस जगह पर मौजूद था या उसकी दिलचस्पी किस जगह में थी. आम तौर पर, GeoX एक्सपेरिमेंट के लिए यह स्टैंडर्ड होता है. इसके अलावा, कैंपेन की टारगेट की गई जगहों के आधार पर परफ़ॉर्मेंस देखने के लिए, location_view क्वेरी करें.

  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 की जानकारी के हिसाब से क्षेत्र या देश)
  • metrics.cost_micros

• GAQL क्वेरी का सैंपल: GeoX के लिए, विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां, एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न के बजाय Google Ads API का इस्तेमाल करके लागत मेट्रिक को पुल करती हैं. ये कन्वर्ज़न, इंटरनल सीआरएम या तीसरे पक्ष के सिस्टम से मिलने चाहिए. इस 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: geographic_view सिर्फ़ उन भौगोलिक सेगमेंट के लिए लाइनें दिखाता है जिन्होंने किसी तारीख पर इंप्रेशन या खर्च रिकॉर्ड किया है. अपनी GeoX टाइम सीरीज़ में, शून्य खर्च वाले दिनों और क्षेत्रों को शामिल करने के लिए, तारीखों और टारगेट किए गए क्षेत्रों के पूरे कार्टीज़न प्रॉडक्ट के लिए, अपने डेटा पाइपलाइन में लेफ़्ट आउटर जॉइन करें.

ध्यान दें: अगर Google Ads से कन्वर्ज़न मेट्रिक को पुल किया जाता है, तो इसका मतलब है कि एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न को पुल किया जा रहा है. इसका मतलब है कि आपको सिर्फ़ उन बिक्री का डेटा दिखेगा जिनके लिए Google के एल्गोरिदम ने पहले ही क्रेडिट का दावा किया है. GeoX में एट्रिब्यूट किए गए डेटा का इस्तेमाल करने से बचें, क्योंकि एट्रिब्यूशन का नियम, कॉज़ल मेज़रमेंट को प्रभावित करता है.

पोस्ट-प्रोसेसिंग और डेटा निकालने की सुविधा

• भौगोलिक सेगमेंट की मैपिंग: एपीआई, रिपोर्टिंग व्यू में सादे टेक्स्ट वाले नाम (जैसे, "न्यूयॉर्क") या छोटे कोड (जैसे, "501" या "ES") नहीं दिखाता. segments.geo_target_city या segments.geo_target_country जैसे फ़ील्ड, संसाधन के नाम की स्ट्रिंग दिखाते हैं. यह स्ट्रिंग, GeoTargetConstant की ओर इशारा करती है. उदाहरण के लिए, geoTargetConstants/1023191. न्यूमेरिक आईडी (1023191) निकालें और geo_target_constant संसाधन को क्वेरी करें:

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

  इसके अलावा, कोड में स्थानीय तौर पर जॉइन करने के लिए, इलाके के हिसाब से टारगेट करने पर जाकर, स्टैटिक जियो टारगेट की CSV फ़ाइल डाउनलोड करें.

• लागत कन्वर्ज़न: एपीआई, लागत की वैल्यू को माइक्रोस में दिखाता है. अपलोड की जाने वाली फ़ाइल में स्टैंडर्ड मुद्रा की वैल्यू शामिल करने के लिए, आपको metrics.cost_micros को 10,00,000 से भाग देना होगा.

म्यूटेशन को टारगेट करने के लिए, जगह के आईडी

कैंपेन या विज्ञापन ग्रुप के लिए, जगह के हिसाब से टारगेटिंग में बदलाव करते समय, विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों को अपने चुने गए इलाकों के लिए, सटीक GeoTargetConstant आईडी (geoTargetConstants/ID) देखना और पास करना होगा. रॉ आईएसओ या Nielsen कोड पास नहीं किए जा सकते.

क्षेत्र का टाइप	ज़रूरी एपीआई आईडी (GeoTargetConstant)	लेगसी फ़ॉर्मैट (इस्तेमाल न करें)
डीएमए क्षेत्र	आईडी 200501 (न्यूयॉर्क के लिए)	Nielsen कोड (उदाहरण के लिए, न्यूयॉर्क 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 आम गड़बड़ियां

• तारीख का फ़ॉर्मैट: segments.date फ़ील्ड, YYYY-MM-DD फ़ॉर्मैट में ISO-8601 तारीख की स्ट्रिंग दिखाता है. अपने ईटीएल पाइपलाइन में, तारीख वाले फ़ील्ड को साफ़ तौर पर YYYY-MM-DD स्ट्रिंग के तौर पर क्रम में लगाएं. साथ ही, एक्सपोर्ट की गई CSV फ़ाइलों को ऐसे स्प्रेडशीट ऐप्लिकेशन में खोलने से बचें जो तारीख वाले कॉलम को अपने-आप फिर से फ़ॉर्मैट करते हैं.
• पिन कोड में शुरुआत में मौजूद शून्य: पिन कोड (उदाहरण के लिए, 01234) को अपनी पूरी डेटा पाइपलाइन में, पूर्णांक के बजाय स्ट्रिंग टाइप (VARCHAR या STRING) के तौर पर इस्तेमाल करें. इससे, शुरुआत में मौजूद शून्य कभी नहीं हटेंगे.
• एग्रीगेशन: अगर मल्टी-सेल स्टडी चलाई जा रही है, तो आपको हर ट्रीटमेंट ग्रुप के लिए, खर्च की अलग-अलग मेट्रिक देनी होंगी.
• कन्वर्ज़न डेटा को जोड़ना: किसी इंटरनल सीआरएम सिस्टम या इंटरनल सेल्स डेटाबेस से कन्वर्ज़न डेटा को जोड़ते समय, पक्का करें कि कन्वर्ज़न डेटा में ये प्रॉपर्टी हों. इससे Google Ads API डेटा और GeoX के साथ डेटा प्रोसेसिंग आसानी से हो सकेगी:
  • रोज़ाना की टाइम सीरीज़: डेटा को दिन के हिसाब से इकट्ठा किया जाना चाहिए.
  • भौगोलिक लेवल: हर कन्वर्ज़न को उन भौगोलिक यूनिट से मैप किया जाना चाहिए जिनकी जांच की जा रही है. उदाहरण के लिए, ग्राहक के शिपिंग पिन कोड को डिज़ाइन में इस्तेमाल किए गए डीएमए या पोस्टल क्लस्टर से मैच करना.
  • कुल वैल्यू: डेटा, नेगेटिव नहीं होना चाहिए. साथ ही, कुल रेवेन्यू या कुल कन्वर्ज़न की संख्या जैसी सटीक वैल्यू होनी चाहिए. अगर आपका सीआरएम, रिफ़ंड के लिए नेगेटिव वैल्यू के साथ कुल रेवेन्यू को ट्रैक करता है, तो आपको एक्सपेरिमेंट के लिए कुल संख्याएं इस्तेमाल करनी होंगी. साथ ही, बाद में रिफ़ंड का अनुपात लागू करना होगा.