Estrarre dati geografici per gli esperimenti

Per l'estrazione automatica o su larga scala dei dati per gli esperimenti GeoX, devi utilizzare l'API Google Ads per estrarre i dati relativi a costi e spesa. Questi dati vengono poi combinati con i dati sulle conversioni o sulle entrate non elaborati, non filtrati e non attribuiti provenienti dal tuo CRM interno, da un point of sale (POS) o dai database delle vendite interne.

Architettura del workflow dell'API Recommender

Per estrarre con precisione i dati di costo e delle campagne 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 dove si trovava fisicamente l'utente o a cosa era interessato, che in genere è lo standard per gli esperimenti GeoX. In alternativa, esegui una query su location_view per visualizzare il rendimento in base alle località target specifiche della campagna.

  Nota: non utilizzare campaign_location_target_report, poiché questo report dell'API AdWords legacy 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

• Esempio di query GAQL: per GeoX, gli inserzionisti estraggono le metriche di costo utilizzando l'API Google Ads anziché le conversioni attribuite (che dovrebbero 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: geographic_view restituisce solo le righe per i segmenti geografici che hanno registrato impressioni o spesa in una determinata data. Per includere giorni e regioni con spesa pari a zero nelle serie temporali GeoX, esegui un left outer join nella pipeline di dati rispetto al prodotto cartesiano completo di date e regioni target.

Nota: se estrai le metriche di conversione da Google Ads, estrai le conversioni attribuite, ovvero stai esaminando solo le vendite per le quali l'algoritmo di Google ha già rivendicato il merito. L'utilizzo di dati attribuiti è sconsigliato in GeoX perché la logica di attribuzione influisce sulla misurazione causale.

Post-elaborazione ed estrazione dei dati

• Mappatura dei segmenti geografici: l'API non restituisce nomi in testo normale (come "New York") o codici brevi (come "501" o "ES") nelle viste 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 esempio, geoTargetConstants/1023191). Estrai l'ID numerico (1023191) ed esegui una query sulla risorsa geo_target_constant:

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

  In alternativa, per eseguire l'unione localmente nel codice, scarica il file CSV dei target geografici statici in Target geografici.

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

ID località geografica per le mutazioni di targeting

Quando eseguono mutazioni del targeting per località della campagna o del gruppo di annunci, gli inserzionisti devono cercare e passare l'ID GeoTargetConstant esatto (geoTargetConstants/ID) 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 esempio, 501 per New York)
Paese	ID 2724 (per la Spagna)	Codice ISO (ad esempio, "ES" per la Spagna)

Best practice ed errori di formattazione comuni

• Formattazione della data: il campo segments.date restituisce stringhe di date ISO-8601 nel formato YYYY-MM-DD. Nella pipeline ETL, serializza i campi delle date in modo esplicito come stringhe YYYY-MM-DD ed evita di aprire i file CSV esportati in applicazioni per fogli di lavoro che riformattano automaticamente le colonne delle date.
• Zeri iniziali nei codici postali: tratta i codici postali (ad esempio, 01234) come tipi di stringa (VARCHAR o STRING) in tutta la pipeline di dati anziché come numeri interi, in modo che gli zeri iniziali non vengano mai rimossi.
• Aggregazione: se esegui uno studio con più celle, devi fornire metriche di spesa separate per ogni gruppo sperimentale.
• Unione dei dati sulle conversioni: quando esegui l'unione con i dati sulle conversioni di un sistema CRM interno o di database delle vendite interni, assicurati che i dati sulle conversioni abbiano le seguenti proprietà per garantire un trattamento dati senza problemi con i dati dell'API Google Ads e 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 esempio, abbinando il codice postale di spedizione del cliente alla DMA o al gruppo di codici postali utilizzato nel design).
  • Valori lordi: i dati devono essere valori assoluti non negativi, come le entrate lorde o i 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.