Estrarre dati geografici per gli esperimenti

Per i recuperi di dati automatizzati o su larga scala per gli esperimenti GeoX, devi utilizzare l'API Google Ads per recuperare i dati su costi e spesa. Dovrai combinarli con i dati sulle conversioni o sulle entrate non elaborati, non filtrati e non attribuiti provenienti dal tuo CRM interno, da un sistema POS (Point of Sale) o da database di vendita interni.

Architettura del flusso di lavoro dell'API consigliata

Per recuperare con precisione i dati su campagne e dati di costo in base ai segmenti geografici, segui questa architettura:

• Servizio: utilizza GoogleAdsService, in particolare i metodi Search o SearchStream.

• Risorsa: esegui una query su geographic_view per vedere la posizione fisica o gli interessi dell'utente, che in genere è lo standard per gli esperimenti GeoX. In alternativa, esegui una query su location_view per visualizzare il rendimento in base a località specifiche scelte come target dalla campagna.

  Nota: non utilizzare campaign_location_target_report, poiché questo report precedente dell'API AdWords è stato ritirato.

• Campi da includere:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (o regione o paese a seconda della granularità di GeoX)
  • metrics.cost_micros

• Query GAQL di esempio: per GeoX, gli inserzionisti devono recuperare le metriche sui costi utilizzando l'API Google Ads anziché le conversioni attribuite (che devono provenire dal CRM interno o da sistemi di terze parti). Puoi utilizzare la seguente query:

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

Nota: se recuperi le metriche di conversione da Google Ads, stai recuperando le conversioni attribuite, il che significa che stai esaminando solo le vendite per le quali l'algoritmo di Google ha già richiesto il merito. L'utilizzo di dati attribuiti è fortemente sconsigliato in GeoX perché la logica di attribuzione distorcerà la misurazione causale effettiva.

Post-elaborazione ed estrazione dei dati

• Mappatura dei segmenti geografici: l'API non restituisce nomi in testo normale (ad es. "New York") o codici brevi (ad es. "501" o "ES") nelle visualizzazioni dei report. Campi come segments.geo_target_city o segments.geo_target_country restituiscono una stringa del nome della risorsa che rimanda a un GeoTargetConstant (ad es. geoTargetConstants/1023191). Gli sviluppatori possono eseguire una query direttamente sulla geo_target_constant tabella:

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

  In alternativa, per eseguire il join localmente nel codice, scarica il CSV dei target geografici statici da Target geografici.

• Conversione dei costi: l'API restituisce i valori dei costi in micro. Devi dividere metrics.cost_micros per 1.000.000 per generare il valore della valuta standard richiesto nel file di caricamento.

Codici di targeting (DMA e paese)

Quando eseguono mutazioni di targeting, gli inserzionisti devono cercare e trasmettere l'ID GeoTargetConstant esatto per le regioni selezionate. Non puoi trasmettere codici ISO o Nielsen non elaborati.

Tipo di regione	ID API obbligatorio (GeoTargetConstant)	Formato precedente (non utilizzare)
Regione DMA	ID 200501 (per New York)	Codice Nielsen (ad es. 501 per New York)
Paese	ID 2724 (per la Spagna)	Codice ISO (ad es. "ES" per la Spagna)

Best practice ed errori di formattazione comuni

• Formattazione della data: Il campo segments.date restituisce i dati nel formato YYYY-MM-DD. Le applicazioni per fogli di lavoro come Excel spesso modificano automaticamente i formati di data. Carica prima il file in Fogli Google per assicurarti che l' intervallo di date venga letto con precisione nel formato YYYY-MM-DD richiesto.
• Zeri iniziali: assicurati che gli zeri iniziali nei codici postali (ad es. 01234) non vengano eliminati. Utilizza il "Formato numeri personalizzato" in Fogli Google per forzare una stringa di 5 cifre.
• Aggregazione: se esegui uno studio multicella, devi fornire metriche di spesa separate per ogni gruppo sperimentale.
• Unione dei dati sulle conversioni: quando esegui il join con i dati sulle conversioni provenienti da un sistema CRM interno o da database di vendita interni, assicurati che i dati sulle conversioni abbiano le seguenti proprietà per garantire un'elaborazione dei dati senza problemi con i dati dell'API Google Ads e di GeoX:
  • Serie temporali giornaliere: i dati devono essere aggregati per giorno.
  • Livello geografico: ogni conversione deve essere mappata alle unità geografiche esatte che stai testando (ad es. facendo corrispondere il codice postale di spedizione del cliente al cluster DMA o postale utilizzato nella progettazione).
  • Valori lordi: i dati devono essere valori assoluti non negativi, ad esempio entrate lorde o conteggi delle conversioni lorde. Se il tuo CRM monitora le entrate nette con valori negativi per i rimborsi, devi utilizzare i numeri lordi per l'esperimento e applicare un rapporto di rimborso in un secondo momento.