Ads Data Hub का इस्तेमाल करके, ऐसी क्वेरी चलाई जा सकती हैं जो Google के डेटा को, BigQuery में अपलोड किए गए पहले पक्ष (ग्राहक) के डेटा से जोड़ती हैं. इससे आपको इस बारे में ज़्यादा जानकारी मिलती है कि आपके उपयोगकर्ता आपके प्लैटफ़ॉर्म से कैसे जुड़ते हैं. साथ ही, इससे बेहतर एट्रिब्यूशन में भी मदद मिलती है.
आपका डेटा, किसी ऐसे आइडेंटिफ़ायर से जुड़ा होना चाहिए जिसे Ads Data Hub ट्रैक करता है. इस जॉइन की का इस्तेमाल, आपके डेटा और Google के डेटा के बीच शेयर किए गए एट्रिब्यूट के तौर पर किया जाता है. इससे, दोनों डेटासेट को लिंक किया जा सकता है. Ads Data Hub में इन कुंजियों के आधार पर जॉइन किया जा सकता है:
- रीसेट किए जा सकने वाले डिवाइस आईडी (आरडीआईडी) [वेंडर के लिए उपलब्ध नहीं]
- कस्टम Floodlight वैरिएबल
- कुकी
- LiveRamp RampIDs (फ़िलहाल बीटा वर्शन में है)
कुछ जॉइन की, खास इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए बेहतर तरीके से काम कर सकती हैं. हालांकि, इनमें से किसी एक को चुनना, आपके इस्तेमाल के उदाहरण के बजाय, आपके डेटा के सेट अप (जैसे, ऐप्लिकेशन-आधारित बनाम ऑफ़लाइन) पर ज़्यादा निर्भर करता है. उदाहरण के लिए, ग्राहक सेगमेंटेशन के लिए आरडीआईडी और कुकी, दोनों को जोड़ा जा सकता है. हालांकि, विज्ञापन देने वाली जिन कंपनियों का ट्रैफ़िक मुख्य रूप से ऐप्लिकेशन (जैसे, राइडशेयरिंग कंपनियां) से आता है उन्हें आरडीआईडी का इस्तेमाल करके जोड़ने से ज़्यादा फ़ायदा मिलता है. वहीं, विज्ञापन देने वाली जिन कंपनियों की बिक्री कहीं और से होती है उन्हें उतना फ़ायदा नहीं मिलता.
मैच करने के अलग-अलग विकल्पों के इस्तेमाल के उदाहरण, हाई लेवल पर एक जैसे ही रहते हैं: अपने डेटा को Google के डेटा से जोड़ने से, आपको विज्ञापन से जुड़े ज़्यादा काम के सवालों के जवाब मिल सकते हैं. साथ ही, बेहतर ऑडियंस बनाई जा सकती है. हालांकि, मैच करने वाले हर विकल्प से अलग-अलग डेटा का ऐक्सेस मिलता है. साथ ही, इनमें अलग-अलग सीमाएं होती हैं. साथ ही, इनके सेटअप और रखरखाव में अलग-अलग लेवल के निवेश की ज़रूरत होती है.
उपलब्ध जॉइन पासकोड के बारे में खास जानकारी
उपलब्ध जॉइन कुंजियों के बीच के अंतर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, यहां दी गई खास जानकारी देखें.
ऐसा हो सकता है कि आप अपने Google विज्ञापन डेटा का पूरा डेटा मैच न कर पाएं. मैच रेट कई बातों पर निर्भर करते हैं. साथ ही, ये इस्तेमाल के उदाहरण और क्लाइंट-साइड सेटअप के हिसाब से अलग-अलग होते हैं. मैच रेट अक्सर उपयोगकर्ताओं की उम्मीद से कम होते हैं.
आरडीआईडी
आरडीआईडी, एक यूनीक आइडेंटिफ़ायर होता है. इसका इस्तेमाल, मोबाइल डिवाइसों पर नेटिव ऐप्लिकेशन के लिए खास तौर पर किया जाता है. इसलिए, आरडीआईडी मैचिंग उन विज्ञापन देने वालों के लिए सबसे सही है जिनका डेटा मुख्य रूप से मोबाइल ऐप्लिकेशन से आता है या जो मोबाइल पर बड़ी संख्या में इंप्रेशन डिलीवर करते हैं. आरडीआईडी मैचिंग के लिए, सेटअप में कम से कम निवेश की ज़रूरत होती है.
आरडीआईडी मैचिंग के बारे में ज़्यादा जानें
कस्टम Floodlight वैरिएबल
कस्टम Floodlight वैरिएबल, Floodlight टैग से जुड़े यूआरएल पैरामीटर होते हैं. ये कन्वर्ज़न इवेंट के दौरान जानकारी कैप्चर करते हैं. Floodlight टैग, Google Marketing Platform (GMP) प्रॉपर्टी के लिए खास तौर पर बनाए गए हैं. इसलिए, मैचिंग सिर्फ़ GMP आईडी तक सीमित है. कस्टम Floodlight वैरिएबल मैचिंग के लिए, सेटअप में थोड़ी सी मेहनत करनी पड़ती है.
कस्टम Floodlight वैरिएबल मैच करने के बारे में ज़्यादा जानें
कुकी
कुकी मैचिंग, विज्ञापन देने वाले की कुकी को Google की कुकी से जोड़ती है. कुकी मैचिंग को सेट अप करने के लिए निवेश की ज़रूरत होती है. साथ ही, मैच टेबल को पॉप्युलेट होने में अलग-अलग समय लगता है.
अहम जानकारी: उपयोगकर्ताओं को कुकी मैचिंग की सुविधा सिर्फ़ तब मिलती है, जब वे आपके डोमेन और विज्ञापनों से इंटरैक्ट करते हैं.
कुकी मैचिंग के बारे में ज़्यादा जानें
LiveRamp के RampID
LiveRamp मैचिंग के बारे में ज़्यादा जानें
आपके लिए कौनसी जॉइन की सुविधा सही है?
जैसा कि पहले बताया गया है, सही जॉइन की चुनना मुख्य रूप से इस बात पर निर्भर करता है कि उपयोगकर्ता आपके प्लैटफ़ॉर्म से कैसे जुड़ते हैं. हालांकि, कुछ इस्तेमाल के उदाहरणों में कुछ जॉइन कीवर्ड काम नहीं करेंगे. इस्तेमाल के उदाहरणों की टेबल का इस्तेमाल करके जानें कि आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए कौनसी कुंजी काम करती है. इसके बाद, यह तय करें कि आपको किस तरह का डेटा चाहिए.
इस्तेमाल के उदाहरण
यहां दी गई सूची में, इस्तेमाल के उदाहरणों के साथ-साथ पहले पक्ष (ग्राहक) का डेटा भी दिया गया है. इसका इस्तेमाल, इस्तेमाल के उदाहरण को पूरा करने के लिए किया जा सकता है. यह सूची पूरी नहीं है. इसके अलावा, जैसा कि पहले बताया गया है, इस्तेमाल के कई उदाहरणों को किसी भी जॉइन की मदद से पूरा किया जा सकता है. (हालांकि, प्लैटफ़ॉर्म या डिवाइस टाइप के हिसाब से कुछ इस्तेमाल के उदाहरण, किसी खास जॉइन पासकोड के लिए बेहतर हो सकते हैं.)
| इस्तेमाल का उदाहरण | टचपॉइंट (जैसे, मोबाइल, वेब, सोशल) | ग्राहक सेगमेंट का डेटा (जैसे, अफ़िनिटी कैटगरी) | कन्वर्ज़न डेटा (जैसे, लेन-देन, ऑफ़लाइन कन्वर्ज़न) |
|---|---|---|---|
| कैंपेन लिफ़्ट. A/B टेस्टिंग का इस्तेमाल करके, किसी विज्ञापन या कैंपेन के कन्वर्ज़न पर पड़ने वाले असर को मेज़र करें. | |||
| मोबाइल पर YouTube की परफ़ॉर्मेंस. मोबाइल पर, ऐप्लिकेशन में दिखने वाले YouTube इंप्रेशन को ट्रैक करें. | |||
| इन-ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न. इन-ऐप्लिकेशन कन्वर्ज़न मेज़र करना. | |||
| कैंपेन के बाद के डेटा में खरीदारी के इतिहास को जोड़ना. खरीदारी के इतिहास के हिसाब से अपने कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस की समीक्षा करें. | |||
| ग्राहकों को ग्रुप में बांटना. Google विज्ञापन डेटा की मदद से ट्रैक किए जाने वाले अलग-अलग फ़ैक्टर को जोड़कर, ऑडियंस को बेहतर बनाएं और मेज़रमेंट करें. | |||
| शॉपिंग कार्ट छोड़ने वाले लोगों को टारगेट करना. शॉपिंग कार्ट छोड़ने वाले लोगों की ऑडियंस बनाने के लिए, “कार्ट में जोड़ें” टाइप के कन्वर्ज़न इवेंट का इस्तेमाल करें. | |||
| टेलीमेट्री. अपने ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करके ट्रैक की गई कार्रवाइयों के आधार पर, ऑडियंस को बेहतर बनाएं और अहम जानकारी इकट्ठा करें. जैसे, ब्राउज़ करना और ग्राहक में नहीं बदलना. | |||
| कन्वर्ज़न वैल्यू मेट्रिक का इस्तेमाल करके टारगेट करना. कन्वर्ज़न की पुरानी वैल्यू के आधार पर ऑडियंस बनाएं. |
सेटअप
मैच करने वाले हर विकल्प के लिए, लागू करने से जुड़ी जानकारी अलग-अलग होती है. आम तौर पर, आपको ये काम करने होंगे:
- अपना डेटा BigQuery में अपलोड करें.
- Ads Data Hub सेवा खाते को उन डेटासेट का रीड ऐक्सेस और नतीजों वाली टेबल का लिखने का ऐक्सेस दें.
हालांकि, LiveRamp और कुकी मैचिंग, दोनों के लिए इन दो चरणों के अलावा, अतिरिक्त सेटअप की ज़रूरत होती है. LiveRamp और कुकी मैच करने की सुविधा को सेट अप करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.
अपना डेटा अपलोड करना
BigQuery में कम से कम एक डेटासेट (उदाहरण के लिए, YourData) में अपना डेटा अपलोड करें.
Google डेटा और अपने डेटा के बीच जोड़े गए जॉइन के आउटपुट के लिए, एक और डेटासेट बनाएं (उदाहरण के लिए, OutputData).
Ads Data Hub के सेवा खाते को अनुमति देना
आपको Ads Data Hub के सेवा खाते को, अपलोड किए गए उस डेटा से जुड़े सभी डेटासेट के लिए “BigQuery डेटा व्यूअर” (roles/bigquery.dataViewer) की भूमिका देनी होगी जिसका इस्तेमाल करना है.
सेवा खाते के पास, आपके जॉइन के आउटपुट वाले डेटासेट के लिए, “BigQuery डेटा एडिटर” (roles/bigquery.dataEditor) की भूमिका भी होनी चाहिए.