आम तौर पर, एक ही खरीदारी के दरवाज़े में एक ही नाम वाले फ़ील्ड को टेबल में एक साथ जोड़ा जा सकता है. उदाहरण के लिए, adh.google_ads_impressions.impression_id
को adh.google_ads_clicks.impression_id
के साथ जोड़ा जा सकता है. इस उदाहरण में, Google Display Network, सामान्य खरीदारी का तरीका है, impression_id
सामान्य फ़ील्ड है, और google_ads_impressions
और google_ads_clicks
दो अलग-अलग टेबल हैं.
कुछ ऐसी समस्याएं होती हैं जिनकी वजह से, खरीदारी के सभी तरीकों के डेटा को जॉइन करना मुश्किल हो सकता है. Google के अलग-अलग प्रॉडक्ट, अलग-अलग उपयोगकर्ता आईडी का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, साइन इन की स्थिति के आधार पर, एक ही प्रॉडक्ट में भी उपयोगकर्ता आईडी अलग-अलग हो सकते हैं.
अलग-अलग प्रॉडक्ट में शामिल होने के लिए, इस टेबल का इस्तेमाल दिशा-निर्देश के तौर पर करें. आम तौर पर, हर खरीदारी वाले चैनल के बीच जॉइन काम करेंगे, जबकि खरीदारी वाले चैनलों के बीच जॉइन आम तौर पर काम नहीं करेंगे.
Buying Door | प्रॉडक्ट | टेबल | जॉइन किए जा सकने वाले आईडी |
---|---|---|---|
Google Display Network में दिखने वाले विज्ञापन | Google वीडियो पार्टनर (इसमें YouTube शामिल है) | adh.google_ads_*
|
|
Google Marketing Platform | डेटा ट्रांसफ़र की मदद से:
Display & Video 360 Campaign Manager 360 |
adh.dv360_dt_* adh.cm_dt_*
|
|
YouTube Google बेचा | YouTube
रिज़र्व करें YouTube (Google Ads में) YouTube (Display & Video 360 में) |
adh.yt_reserve_*
adh.google_ads_*
adh.dv360_youtube_*
|
|
YouTube पार्टनर ने | Google Ad
Manager Freewheel |
adh.partner_sold_cross_sell_*
adh.freewheel_* |
|
कुंजी | user_id |
external_cookie |
device_id_md5 |
उदाहरण
उपयोगकर्ता और डिवाइस आईडी के अलावा, कई अन्य फ़ील्ड का इस्तेमाल करके टेबल को जोड़ा जा सकता है. Ads Data Hub में टेबल को जॉइन करने का तरीका जानने के लिए, ड्रॉपडाउन मेन्यू से कोई ऐसा फ़ील्ड चुनें जिसे जॉइन किया जा सकता है. इस सेक्शन में, उदाहरणों का पूरा सेट नहीं है.
इस उदाहरण में, इंप्रेशन, क्रिएटिव, और कन्वर्ज़न टेबल को जोड़ने के लिए, user_id
का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.
इस्तेमाल का उदाहरण: जानें कि क्या ब्रैंडिंग कैंपेन से कन्वर्ज़न में बढ़ोतरी होती है.
WITH imp AS ( SELECT user_id, COUNTIF(campaign_id IN UNNEST(@brand_campaign_ids)) AS brand_impression, COUNTIF(campaign_id IN UNNEST(@perf_campaign_ids)) AS perf_impression, FROM adh.google_ads_impressions WHERE campaign_id IN UNNEST(ARRAY_CONCAT(@perf_campaign_ids, @brand_campaign_ids)) AND user_id != '0' GROUP BY 1 ), conv AS ( SELECT c.user_id, COUNT(1) AS conv_count FROM adh.google_ads_conversions WHERE impression_data.campaign_id IN UNNEST(@perf_campaign_ids) AND conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list) AND user_id != '0' GROUP BY 1 ) SELECT SUM(IF(has_brand_traffic AND NOT has_perf_traffic, conv_count, 0)) AS brand_only, SUM(IF(NOT has_brand_traffic AND has_perf_traffic, conv_count, 0)) AS perf_only, SUM(IF(has_brand_traffic AND has_perf_traffic, conv_count, 0)) AS overlap FROM ( SELECT imp.user_id, imp.brand_impression > 0 AS has_brand_traffic, imp.perf_impression > 0 AS has_perf_traffic, conv.conv_count FROM imp JOIN conv USING (user_id) )
इस उदाहरण में, impression_id
का इस्तेमाल करके,
कन्वर्ज़न डेटा को इंप्रेशन डेटा से लिंक करने का तरीका बताया गया है.
इस्तेमाल का उदाहरण: देश और सीटीसी/ईवीसी के आधार पर इंप्रेशन और कन्वर्ज़न के आंकड़े देखना.
SELECT imp.location.country, COUNT(1) AS num_imps, SUM(IF(attribution_event_type = 'CLICK', 1, 0)) AS ctc_convs, SUM(IF(attribution_event_type = 'ENGAGED_VIEW', 1, 0)) AS evc_convs FROM adh.google_ads_impressions AS imp LEFT JOIN adh.google_ads_conversions AS conv ON ( imp.impression_id = conv.impression_id AND conv.conversion_type IN UNNEST(@conversion_type_list)) WHERE imp.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids) GROUP BY 1
इस उदाहरण में, एक से ज़्यादा आईडी पर कई टेबल को जॉइन करने का तरीका बताया गया है.
इस्तेमाल का उदाहरण: किसी खास कैंपेन से जुड़ी ऐसेट की सूची बनाना.
SELECT cmp.campaign_id, adg.adgroup_id, cr.video_message.youtube_video_id FROM adh.google_ads_campaign AS cmp JOIN adh.google_ads_adgroup AS adg USING (campaign_id) JOIN adh.google_ads_adgroupcreative AS agc USING (adgroup_id) JOIN adh.google_ads_creative AS cr ON (agc.customer_id = cr.customer_id AND agc.creative_id = cr.creative_id) WHERE campaign_id = 123 GROUP BY 1, 2, 3
इस उदाहरण में, मेटाडेटा टेबल को जॉइन करने का तरीका बताया गया है.
इस्तेमाल का उदाहरण: किसी देश/इलाके के हिसाब से यूनीक कुकी की संख्या और औसत फ़्रीक्वेंसी दिखाने के लिए, इंप्रेशन टेबल को देश/इलाके के मेटाडेटा टेबल के साथ जॉइन करें.
SELECT IFNULL(reg.region_name, 'unspecified') AS state, COUNT(DISTINCT user_id) AS users, COUNT(1) AS impressions, FORMAT('%0.2f', COUNT(1) / COUNT(DISTINCT user_id)) AS avg_imp_per_user FROM adh.google_ads_impressions AS imp LEFT JOIN adh.region AS reg ON (imp.location.geo_region_id = reg.region_id) WHERE imp.location.country = 'US' GROUP BY 1