Получение географических данных для экспериментов.

Для автоматизированного или крупномасштабного сбора данных для экспериментов GeoX необходимо использовать API Google Ads для получения данных о затратах и ​​расходах. Эти данные нужно будет объединить с необработанными, нефильтрованными и неатрибутированными данными о конверсиях или доходах из вашей внутренней CRM-системы, системы продаж (POS) или внутренних баз данных отдела продаж.

Рекомендуемая архитектура рабочего процесса API

Для точного получения данных о кампаниях и затратах по географическим сегментам используйте следующую архитектуру:

• Сервис: Используйте GoogleAdsService , а именно методы Search или SearchStream .

• Ресурс: Запросите geographic_view , чтобы узнать, где пользователь физически находился или что его интересовало, что обычно является стандартным методом для экспериментов GeoX. В качестве альтернативы, запросите location_view , чтобы увидеть показатели эффективности на основе конкретных местоположений, на которые была нацелена кампания.

• Поля для включения:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (или region, или country в зависимости от детализации GeoX)
  • metrics.cost_micros

• Пример GAQL-запроса: Для GeoX рекламодатели должны получать показатели стоимости, используя API Google Ads, а не атрибутированные конверсии (которые должны поступать из внутренних CRM-систем или сторонних систем). Вы можете использовать следующий запрос:

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

Постобработка и извлечение данных

• Сопоставление географических сегментов: API не возвращает в отчетах имена в виде простого текста (например, «Нью-Йорк») или короткие коды (например, «501» или «ES»). Поля, такие как segments.geo_target_city или segments.geo_target_country , возвращают строковое имя ресурса, указывающее на GeoTargetConstant (например, geoTargetConstants/1023191 ). Разработчики могут напрямую запрашивать таблицу geo_target_constant :

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

  В качестве альтернативы, для выполнения объединения локально в коде, загрузите статические CSV-файлы с географическими целями по адресу Geo targets .

• Преобразование стоимости: API возвращает значения стоимости в микросекундах. Для вывода значения в стандартной валюте, необходимого для загрузки файла, необходимо разделить metrics.cost_micros на 1 000 000.

Коды таргетинга (DMA и страна)

При выполнении мутаций таргетинга рекламодатели должны найти и передать точный идентификатор GeoTargetConstant для выбранных регионов. Передавать необработанные коды ISO или Nielsen нельзя.

Рекомендации и распространенные ошибки форматирования

• Форматирование даты: Поле segments.date возвращает данные в формате YYYY-MM-DD . Табличные приложения, такие как Excel, часто автоматически изменяют форматы дат. Сначала загрузите файл в Google Sheets, чтобы убедиться, что диапазон дат правильно считывается в требуемом формате YYYY-MM-DD .
• Предшествующие нули: Убедитесь, что предшествующие нули в почтовых индексах (например, 01234 ) не отбрасываются. Используйте функцию «Пользовательский формат чисел» в Google Sheets, чтобы принудительно задать 5-значную строку.
• Агрегирование: При проведении многоцентрового исследования необходимо предоставить отдельные показатели затрат для каждой группы лечения.
• Объединение данных о конверсиях: При объединении данных о конверсиях из внутренней CRM-системы или внутренних баз данных отдела продаж убедитесь, что данные о конверсиях обладают следующими свойствами для обеспечения бесперебойной обработки данных с данными Google Ads API и GeoX:
  • Ежедневные временные ряды: данные необходимо агрегировать по дням.
  • Географический уровень: Каждое преобразование должно быть сопоставлено с точно тестируемыми географическими единицами (например, сопоставление почтового индекса доставки клиента с DMA или почтовым кластером, используемым при проектировании).
  • Валовые значения: Данные должны быть неотрицательными, абсолютными значениями, такими как валовая выручка или валовое количество конверсий. Если ваша CRM-система отслеживает чистую выручку с отрицательными значениями для возвратов, вы должны использовать валовые значения для эксперимента и применить коэффициент возвратов позже.