एक्सपेरिमेंट के लिए भौगोलिक डेटा पाना

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

एपीआई वर्कफ़्लो का सुझाया गया आर्किटेक्चर

भौगोलिक सेगमेंट के हिसाब से कैंपेन और लागत डेटा सटीक तरीके से पाने के लिए, यह तरीका 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 असल में कहां मौजूद था या उसकी दिलचस्पी किस जगह में थी. आम तौर पर, GeoX एक्सपेरिमेंट के लिए यह स्टैंडर्ड होता है. इसके अलावा, कैंपेन से टारगेट की गई जगहों के आधार पर परफ़ॉर्मेंस देखने के लिए, location_view क्वेरी करें.

• शामिल किए जाने वाले फ़ील्ड:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (या GeoX के हिसाब से क्षेत्र या देश)
  • metrics.cost_micros

• GAQL क्वेरी का उदाहरण: 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. एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न, इंटरनल सीआरएम या तीसरे पक्ष के सिस्टम से आने 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
  

प्रोसेस होने के बाद और डेटा निकालने की सुविधा

• भौगोलिक सेगमेंट की मैपिंग: एपीआई, रिपोर्टिंग व्यू में सामान्य 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, GeoTargetConstant (उदाहरण के लिए, geoTargetConstants/1023191) पर ले जाने वाली संसाधन के नाम की स्ट्रिंग दिखाते हैं. 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 शामिल होने के लिए, जियो टारगेट पर जाकर स्टैटिक जियोटारगेट 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 दिखाने के लिए, आपको metrics.cost_micros को 10,00,000 से भाग देना होगा.

टारगेट करने से जुड़े म्यूटेशन के लिए, जगह के आईडी

कैंपेन या विज्ञापन ग्रुप की जगह के हिसाब से टारगेटिंग में बदलाव करते समय, विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों को चुने गए क्षेत्रों के लिए, सटीक GeoTargetConstant आईडी (geoTargetConstants/ID) ढूंढना और पास करना होगा. आईएसओ या नीलसन के रॉ 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 सामान्य गड़बड़ियां

• तारीख का फ़ॉर्मैट: segments.date फ़ील्ड, ISO-8601 तारीख की स्ट्रिंग को YYYY-MM-DD फ़ॉर्मैट में दिखाता है. अपनी ईटीएल पाइपलाइन में, तारीख वाले फ़ील्ड को साफ़ तौर पर YYYY-MM-DD स्ट्रिंग के तौर पर क्रम से 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 मौजूद शुरुआती शून्य: अपने पूरे डेटा पाइपलाइन में पिन कोड और ज़िप कोड (उदाहरण के लिए, 01234) को पूर्णांक के बजाय स्ट्रिंग टाइप (VARCHAR या STRING) के तौर पर ट्रीट करें, ताकि शुरुआती शून्य कभी न हटें.
• एग्रीगेशन: अगर मल्टी-सेल स्टडी की 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 की जा सकेगी:
  • रोज़ की टाइम सीरीज़: डेटा को दिन के हिसाब से इकट्ठा किया जाना चाहिए.
  • भौगोलिक लेवल: हर कन्वर्ज़न को उन भौगोलिक इकाइयों 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.
  • ग्रॉस वैल्यू: डेटा नेगेटिव नहीं होना चाहिए. साथ ही, यह कुल रेवेन्यू या ग्रॉस कन्वर्ज़न काउंट जैसी ऐब्सलूट वैल्यू होनी चाहिए. अगर आपका सीआरएम, रिफ़ंड के लिए नेगेटिव वैल्यू के साथ नेट रेवेन्यू को ट्रैक करता है, तो आपको एक्सपेरिमेंट के लिए कुल संख्या का इस्तेमाल करना होगा. साथ ही, बाद में रिफ़ंड का अनुपात लागू करना होगा.