실험의 지역 데이터 가져오기

GeoX 실험을 위한 자동 또는 대규모 데이터 가져오기를 실행하려면 Google Ads API를 사용하여 비용 및 지출 데이터를 가져와야 합니다. 이 데이터를 내부 CRM, 판매 시점 (POS) 또는 내부 판매 데이터베이스의 필터링되지 않은 원시 기여 분석이 적용되지 않은 전환 또는 수익 데이터와 결합해야 합니다.

지리적 세그먼트별로 캠페인 및 비용 데이터를 정확하게 가져오려면 다음 아키텍처를 따르세요.

  • 서비스: GoogleAdsService를 사용합니다. 특히 Search 또는 SearchStream 메서드를 사용합니다.

  • 리소스: geographic_view를 쿼리하여 사용자가 실제로 위치했거나 관심을 보인 위치를 확인합니다. 이는 일반적으로 GeoX 실험의 표준입니다. 또는 location_view를 쿼리하여 캠페인에서 타겟팅한 특정 위치를 기준으로 실적을 확인합니다.

  • 포함할 필드:

  • 샘플 GAQL 쿼리: GeoX의 경우 광고주는 기여 분석 전환 (내부 CRM 또는 서드 파티 시스템에서 가져와야 함)이 아닌 Google Ads API를 사용하여 비용 측정항목을 가져와야 합니다. 다음 쿼리를 사용할 수 있습니다.

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

사후 처리 및 데이터 추출

  • 지리적 세그먼트 매핑: API는 보고 뷰에서 일반 텍스트 이름(예: '뉴욕') 또는 짧은 코드 (예: '501' 또는 'ES')를 반환하지 않습니다. segments.geo_target_city 또는 segments.geo_target_country 와 같은 필드는 GeoTargetConstant (예: geoTargetConstants/1023191)를 가리키는 리소스 이름 문자열을 반환합니다. 개발자는 geo_target_constant 테이블을 직접 쿼리할 수 있습니다.

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

    또는 코드에서 로컬로 조인을 실행하려면 지리적 타겟에서 정적 지리적 타겟 CSV를 다운로드하세요.

  • 비용 전환: API는 비용 값을 마이크로 단위로 반환합니다. 업로드 파일에 필요한 표준 통화 값을 출력하려면 metrics.cost_micros를 1,000,000으로 나누어야 합니다.

타겟팅 코드 (DMA 및 국가)

타겟팅 변경을 실행할 때 광고주는 선택한 지역의 정확한 GeoTargetConstant ID를 조회하고 전달해야 합니다. 원시 ISO 또는 Nielsen 코드는 전달할 수 없습니다.

리전 유형 필수 API ID (GeoTargetConstant) 기존 형식 (사용하지 마세요)
DMA 지역 ID 200501 (뉴욕) Nielsen 코드 (예: 뉴욕의 경우 501)
국가 ID 2724 (스페인) ISO 코드 (예: 스페인의 경우 "ES")

권장사항 및 일반적인 형식 오류

  • 날짜 형식 지정: segments.date 필드는 YYYY-MM-DD 형식으로 데이터를 반환합니다. Excel과 같은 스프레드시트 애플리케이션은 날짜 형식을 자동으로 변경하는 경우가 많습니다. 먼저 파일을 Google Sheets에 업로드하여 날짜 범위가 필요한 YYYY-MM-DD 형식으로 정확하게 읽히도록 하세요.
  • 선행 0: 우편번호의 선행 0 (예: 01234)이 삭제되지 않도록 합니다. Google Sheets에서 '맞춤 숫자 형식'을 사용하여 5자리 문자열을 강제 적용합니다.
  • 집계: 다중 셀 연구를 실행하는 경우 각 처리 그룹에 대해 별도의 지출 측정항목을 제공해야 합니다.
  • 전환 데이터 조인: 내부 CRM 시스템 또는 내부 판매 데이터베이스의 전환 데이터와 조인할 때 Google Ads API 데이터 및 GeoX와의 원활한 데이터 처리를 위해 전환 데이터에 다음 속성이 있는지 확인합니다.
    • 일일 시계열: 데이터는 일별로 집계되어야 합니다.
    • 지리적 수준: 모든 전환은 테스트 중인 정확한 지리적 단위에 매핑되어야 합니다 (예: 고객의 배송 우편번호를 디자인에 사용된 DMA 또는 우편번호 클러스터와 일치).
    • 총 값: 데이터는 총수익 또는 총 전환수와 같은 음수가 아닌 절대값이어야 합니다. CRM에서 환불에 대한 음수 값으로 순수익을 추적하는 경우 실험에 총 숫자를 사용하고 나중에 환불 비율을 적용해야 합니다.