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 sui costi e sulla spesa. Quindi, combina questi dati con i dati sulle conversioni o sulle entrate non elaborati, non filtrati e non attribuiti provenienti dal tuo CRM interno, da un punto vendita (POS) o da database di vendita interni.

Architettura del workflow dell'API Recommender

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

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

• Risorsa: esegui una query su geographic_view per vedere la posizione fisica o le località di interesse 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 target specifiche a cui è destinata la campagna.

• 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 recuperano 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
  

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). 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 il join localmente nel codice, scarica il file 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.

ID località geografiche per le mutazioni del targeting

Quando eseguono mutazioni del targeting per località di campagne o gruppi di annunci, gli inserzionisti devono cercare e trasmettere 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 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 stringhe di date ISO-8601 nel formato YYYY-MM-DD. Nella pipeline ETL, serializza i campi data in modo esplicito come stringhe YYYY-MM-DD ed evita di aprire i file CSV esportati nelle applicazioni per fogli di lavoro che riformattano automaticamente le colonne delle date.
• Zeri iniziali nei codici postali: tratta i codici postali (ad es. 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 multicellulare, 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 trattamento 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. abbinando 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, come 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.