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Revisar consultas de muestra de Data Transfer

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En este artículo se incluyen ejemplos de cómo crear consultas para los informes de Data Transfer de Ad Manager. Consulte más información sobre los archivos de Data Transfer y sobre cómo empezar a recibirlos.

Nota: Anteriormente, este artículo tenía como título "Guía paso a paso de Data Transfer".

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Secciones de este artículo:

Impresiones sin rellenar

Impresiones sin rellenar de NetworkImpressions

Para averiguar el número de impresiones sin rellenar de un día, consulte NetworkImpressions en entradas en las que LineItemID tenga el valor 0. No hay impresiones sin rellenar en NetworkBackfillImpressions.

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 COUNT(1) AS UnfilledImpressions
FROM
 NetworkImpressions
WHERE
 LineItemID = 0
 AND Time >= ‘2020-01-01’ AND Time < ‘2020-01–02’

 

Resultados

Fila UnfilledImpressions
1 20000000

Impresiones sin rellenar de NetworkRequests

También puede averiguar el número de impresiones sin rellenar mediante consulta a NetworkRequests. Busque solicitudes donde IsFilledRequest sea false. No hay impresiones sin rellenar en NetworkBackfillRequests.

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 COUNT(1) AS UnfilledImpressions
FROM
 NetworkRequests
WHERE
 NOT IsFilledRequest 
 AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'

 

Resultados

Fila UnfilledImpressions
1 20000000

Impresiones sin rellenar por URL

En los informes de Ad Manager se pueden mostrar las impresiones sin rellenar por bloque de anuncios o por tamaño solicitado, pero no por URL. Incluya RefererURL para buscar las diez páginas principales que generan impresiones sin rellenar.

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 RefererURL, COUNT(1) AS UnfilledImpressions
FROM 
 NetworkImpressions
WHERE
 LineItemID = 0
 AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
GROUP BY RefererURL
ORDER BY UnfilledImpressions DESC
LIMIT 10

 

Resultados

Fila RefererURL UnfilledImpressions
1 http://example.com/ 4903691
2 http://example.com/url/a 748271
3 http://example.com/url/b 383293
4 http://example.com/url/c 364355
5 http://example.com/url/d 326495
6 http://example.net/ 295346
7 http://example.net/url/a 291043
8 http://example.net/url/b 276106
9 http://example.net/url/c 231169
10 http://example.net/url/d 194988

Impresiones sin rellenar por bloque de anuncios

Identifique los bloques de anuncios que causan más impresiones sin rellenar en una sola página. Si usa el conector de BigQuery, busque el nombre de los bloques de anuncios en la tabla de coincidencias de bloques de anuncios. Dado que la tabla de coincidencias contiene los datos de bloques de anuncios de todos los días, asegúrese de limitar los datos a un solo día.

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 AdUnitID, Name AS AdUnitName, COUNT(1) AS UnfilledImpressions
FROM
 NetworkImpressions AS NI
 INNER JOIN MatchTableAdUnit AS MTAU ON 
  AdUnitID = ID
  AND LineItemID = 0
  AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
  AND RefererURL = 'https://example.com/'
  AND MTAU._DATA_DATE = '2020-01-01'
GROUP BY AdUnitID, AdUnitName
ORDER BY UnfilledImpressions DESC, AdUnitID
LIMIT 10

 

Resultados

Fila AdUnitID AdUnitName UnfilledImpressions
1 95730695 Nombre del último nivel A 1123439
2 95033015 Nombre del último nivel B 1116622
3 95033615 Nombre del último nivel C 1102641
4 95049575 Nombre del último nivel D 772235
5 95734535 Nombre del último nivel E 744777
6 95584895 Nombre del último nivel F 27593
7 95045255 Nombre del último nivel G 7482
8 95343215 Nombre del último nivel H 1925
9 94977215 Nombre del último nivel I 19
10 95033375 Nombre del último nivel J 12

Impresiones

Comparación entre Data Transfer y los informes de Ad Manager

Impresiones por Product y DealType

Use los campos Product y DealType de Data Transfer para generar informes comparables a los informes de Ad Manager que usan las dimensiones "Canal de demanda", "Canal programático" y "Tipo de optimización". Seleccione impresiones de NetworkImpressions (en las que LineItemID no tenga el valor cero) y NetworkBackfillImpressions.

Ejemplo de código y resultados (Data Transfer)

Código

SELECT
 Product, DealType, COUNT(1) AS Impressions
FROM
 NetworkImpressions
WHERE
 LineItemID != 0 
 AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
GROUP BY Product, DealType
UNION ALL
SELECT
 Product, DealType, COUNT(1) AS Impressions
FROM
 NetworkBackfillImpressions
WHERE
 Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
GROUP BY Product, DealType
ORDER BY Product, DealType

 

Resultados

Fila Product DealType Total
1 Ad Exchange null 60000000
2 Ad Exchange Subasta privada 2000000
3 Servidor de anuncios null 40000000
4 Servidor de anuncios Acuerdo preferente 1.000.000
5 Servidor de anuncios Programática garantizada 1200000
6 Subasta en exchanges null 15000000
7 Subasta en exchanges Acuerdo preferente 20.000
8 Subasta en exchanges Subasta privada 500000
9 First look null 100.000
Ejemplo de código y resultados (informes de Ad Manager)

Parámetros del informe

Genere un informe en Informes de Ad Manager con la misma fecha. Seleccione las siguientes dimensiones y métricas:

  • Dimensiones:
    • Canal de demanda
    • Canal de programática
    • Tipo de optimización
       
  • Métricas:
    • Total de impresiones
       

 

Resultados

Fila Canal de demanda Canal de programática Tipo de optimización Total de impresiones
1 Puja Abierta Subasta abierta Resto del tráfico 9.000.000
2 Puja Abierta Subasta abierta Competencia optimizada 7000
3 Puja Abierta Subasta abierta CPM objetivo 5.993.000
4 Puja Abierta Acuerdos preferentes Resto del tráfico 20.000
5 Puja Abierta Subasta privada Resto del tráfico 496.000
6 Puja Abierta Subasta privada Competencia optimizada 4.000
7 Servidor de anuncios (no aplicable) Resto del tráfico 40.000.000
8 Servidor de anuncios Acuerdos preferentes Resto del tráfico 1.000.000
9 Servidor de anuncios Programática garantizada Resto del tráfico 1.200.000
10 Ad Exchange Subasta abierta Resto del tráfico 48.000.000
11 Ad Exchange Subasta abierta First look 100.000
12 Ad Exchange Subasta abierta Competencia optimizada 10.000
13 Ad Exchange Subasta abierta CPM objetivo 11.990.000
14 Ad Exchange Subasta privada Resto del tráfico 1.995.000
15 Ad Exchange Subasta privada Competencia optimizada 5000
Resumen y comparación

Directa

  • Data Transfer:
    • Product = Servidor de anuncios
    • DealType es null
    • Fila 3: 40.000.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Servidor de anuncios"
    • Canal programático = "(No aplicable)"
    • Tipo de optimización = "Resto del tráfico"
    • Fila 7: 40.000.000

 

Acuerdos preferentes

  • Data Transfer:
    • Product = Servidor de anuncios
    • DealType es acuerdo preferente
    • Fila 4: 1.000.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Servidor de anuncios"
    • Canal programático = "Acuerdos preferentes"
    • Tipo de optimización = "Resto del tráfico"
    • Fila 8: 1.000.000
  • Data Transfer:
    • Product = Subasta en exchanges
    • DealType es acuerdo preferente
    • Fila 7: 20.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Subasta Abierta"
    • Canal programático = "Acuerdos preferentes"
    • Tipo de optimización = "Resto del tráfico"
    • Fila 4: 20.000

 

Programática garantizada

  • Data Transfer:
    • Product = Servidor de anuncios
    • DealType es Programática garantizada
    • Fila 5: 1.200.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Servidor de anuncios"
    • Canal programático = "Programática garantizada"
    • Tipo de optimización = "Resto del tráfico"
    • Fila 9: 1.200.000

 

Subasta abierta de Ad Exchange (sin incluir first look)

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Exchange
    • DealType es null
    • Fila 1: 60.000.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Ad Exchange"
    • Canal programático = "Subasta abierta"
    • Tipo de optimización: "Resto del tráfico", "CPM objetivo" y "Competencia optimizada"
    • Filas 10, 12 y 13 en total: 48.000.000 + 10.000 + 11.990.000 = 60.000.000

 

Subasta privada de Ad Exchange

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Exchange
    • DealType es Subasta privada
    • Fila 2: 2.000.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Ad Exchange"
    • Canal programático = "Subasta privada"
    • Tipo de optimización = "Resto del tráfico", "Competencia optimizada"
    • Filas 14 y 15 en total: 1.995.000 + 5000 = 2.000.000

 

Subasta abierta de Subasta Abierta

  • Data Transfer:
    • Product = Subasta en exchanges
    • DealType es null
    • Fila 6: 15.000.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Subasta Abierta"
    • Canal programático = "Subasta abierta"
    • Tipo de optimización: "Resto del tráfico", "CPM objetivo" y "Competencia optimizada"
    • Filas 1, 2 y 3 en total: 9.000.000 + 7000 + 5.993.000 = 15.000.000

 

Subasta privada de Subasta Abierta

  • Data Transfer:
    • Product = Subasta en exchanges
    • DealType es Subasta privada
    • Fila 8: 500.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Subasta Abierta"
    • Canal programático = "Subasta privada"
    • Tipo de optimización = "Resto del tráfico", "Competencia optimizada"
    • Filas 5 y 6 en total: 496.000 + 4000 = 500.000

 

First look

  • Data Transfer:
    • Product = First look
    • DealType es null
    • Fila 9: 100.000
  • Informes de Ad Manager:
    • Canal de demanda = "Ad Exchange"
    • Canal programático = "Subasta abierta"
    • Tipo de optimización = "First look"
    • Fila 11: 100.000

Revenue

Ingresos de una línea de pedido de CPM

El archivo NetworkImpressions no contiene datos de ingresos, pero si utiliza el conector de BigQuery, puede usar la tabla de coincidencias de la línea de pedido para encontrar la tarifa de CPM. En caso contrario, utilice la API de Ad Manager para buscar la tarifa de una línea de pedido. Para calcular los ingresos de una línea de pedido de CPM determinada durante un periodo concreto, se cuentan las impresiones, se multiplican por la tarifa y se divide por 1000. Dado que la tabla de coincidencias contiene los datos de bloques de anuncios de todos los días, asegúrese de limitar los datos a un solo día.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Impression_Data AS (
 SELECT
   LineItemID, COUNT(1) AS Impressions
 FROM
   NetworkImpressions
 WHERE
   LineItemID = 123456789
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-11'
 GROUP BY
   LineItemID
)
 
SELECT
 LineItemID, Impressions, CostPerUnitInNetworkCurrency AS Rate, CostType, ((Impressions * CostPerUnitInNetworkCurrency) / 1000) AS Revenue
FROM
 Impression_Data
 JOIN MatchTableLineItem ON LineItemID = ID
WHERE
 MatchTableLineItem._DATA_DATE = '2020-01-10'

Resultados

Fila LineItemID Impresiones Precio CostType Ingresos
1 123456789 21324 3,5 CPM 74.634

Ingresos de una línea de pedido de CPD

Al igual que ocurre con las líneas de pedido de CPM, puede usar la tabla de coincidencias de la línea de pedido o la API de Ad Manager para encontrar la tarifa de CPD de una línea de pedido. Dado que la tabla de coincidencias contiene los datos de bloques de anuncios de todos los días, asegúrese de limitar los datos a un solo día. Para calcular los ingresos de una línea de pedido de CPD determinada, cuente el número de días en que se sirvieron impresiones y multiplíquelo por la tarifa. Puede incluir el número de impresiones servidas para calcular el eCPM medio.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Impression_Data AS (
 SELECT
   SUBSTR(Time, 0, 10) AS Date,
   LineItemID,
   CostPerUnitInNetworkCurrency AS Rate,
   CostType,
   COUNT(1) AS Impressions
 FROM
   NetworkImpressions
   JOIN MatchTableLineItem ON LineItemID = ID
 WHERE
   LineItemID = 123456789
   AND MatchTableLineItem._DATA_DATE = '2020-01-01'
 GROUP BY
   Date, LineItemID, Rate, CostType
)
SELECT
 LineItemID,
 COUNT(1) AS Days,
 CostType,
 Rate,
 (COUNT(1) * Rate) AS Revenue,
 SUM(Impressions) AS Impressions,
 ROUND((COUNT(1) * Rate) / SUM(Impressions) * 1000, 2) AS Average_eCPM
FROM
 Impression_Data
GROUP BY
 LineItemID, CostType, Rate

Resultados

Fila LineItemID Días CostType Precio Ingresos Impresiones Average_eCPM
1 123456789 5 CPD 4000,0 20.000,0 7000000 2,86

Ingresos de una línea de pedido de CPC

Al igual que ocurre con las líneas de pedido de CPM, puede usar la tabla de coincidencias de la línea de pedido o la API de Ad Manager para encontrar la tarifa de CPC de una línea de pedido. Dado que la tabla de coincidencias contiene los datos de bloques de anuncios de todos los días, asegúrese de limitar los datos a un solo día. Para calcular los ingresos de una línea de pedido de CPC determinada durante un periodo concreto, cuente los clics y multiplíquelos por la tarifa. Puede incluir el número de impresiones servidas para calcular el eCPM medio.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Impression_Data AS (
 SELECT
   LineItemID,
   COUNT(1) AS Impressions
 FROM
   NetworkImpressions
 WHERE
   LineItemID = 123456789
 GROUP BY
   LineItemID
), Click_Data AS (
 SELECT
   LineItemID,
   CostPerUnitInNetworkCurrency AS Rate,
   CostType,
   COUNT(1) AS Clicks
 FROM
   NetworkClicks
   JOIN MatchTableLineItem ON LineItemID = ID
 WHERE
   LineItemID = 123456789
   AND MatchTableLineItem._DATA_DATE = '2020-01-01'
 GROUP BY
   LineItemID, Rate, CostType
)
 
SELECT
 LineItemID,
 CostType,
 Impressions,
 Clicks,
 ROUND(Clicks / Impressions * 100, 2) AS CTR,
 Rate,
 (Clicks * Rate) AS Revenue,
 ROUND((Clicks * Rate) / Impressions * 1000, 2) AS Average_eCPM
FROM
 Impression_Data
 JOIN Click_Data USING (LineItemID)

Resultados

Fila LineItemID CostType Impresiones Clics CTR Precio Ingresos Average_eCPM
1 123456789 CPC 140000 23 0,02 15,5 356,5 2,55

Ingresos de una línea de pedido de vCPM

Al igual que ocurre con las líneas de pedido de CPM, puede usar la tabla de coincidencias de la línea de pedido o la API de Ad Manager para encontrar la tarifa de vCPM de una línea de pedido. Dado que la tabla de coincidencias contiene los datos de bloques de anuncios de todos los días, asegúrese de limitar los datos a un solo día. Para calcular los ingresos de una línea de pedido de vCPM determinada, cuente las impresiones visibles de NetworkActiveViews y multiplíquelas por la tarifa. Puede incluir el número de impresiones servidas para calcular el eCPM medio.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Active_View_Data AS (
 SELECT
   LineItemID, COUNT(1) AS ViewableImpressions
 FROM
   NetworkActiveViews
 WHERE
   LineItemID = 123456789
 GROUP BY LineItemID
), Impression_Data AS (
 SELECT
   LineItemID, COUNT(1) AS Impressions
 FROM
   NetworkImpressions
 WHERE
   LineItemID = 123456789
 GROUP BY LineItemID
)
SELECT
 Active_View_Data.LineItemID,
 CostType,
 Impressions,
 ViewableImpressions,
 CostPerUnitInNetworkCurrency AS Rate,
 (CostPerUnitInNetworkCurrency * ViewableImpressions / 1000) AS Revenue,
 ROUND((CostPerUnitInNetworkCurrency * ViewableImpressions / 1000) / Impressions * 1000, 2) AS Average_eCPM
FROM
 Impression_Data
 JOIN Active_View_Data USING (LineItemID)
 JOIN MatchTableLineItem ON Active_View_Data.LineItemID = ID
WHERE
 MatchTableLineItem._DATA_DATE = '2020-08-01'

Resultados

Fila LineItemID CostType Impresiones ViewableImpressions Precio Ingresos Average_eCPM
1 123456789 coste por mil ActiveViews, CPMAV 500000 150000 10 1500,0 3,0

Ingresos de un anunciante

Para calcular los ingresos de un anunciante determinado durante un periodo concreto, cuente las impresiones de cada línea de pedido y multiplique el resultado por la tarifa. Use la tabla de coincidencias de la línea de pedido para encontrar la tarifa y la tabla de coincidencias de la empresa para encontrar el nombre del anunciante.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Impression_Data AS (
 SELECT
   AdvertiserID, LineItemID, COUNT(1) AS Impressions
 FROM
   NetworkImpressions
 WHERE
   AdvertiserID = 111222333
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
 GROUP BY
   AdvertiserID, LineItemID
)
 
SELECT
 AdvertiserID,
 MTC.Name AS CompanyName,
 LineItemID, Impressions,
 CostPerUnitInNetworkCurrency AS Rate,
 CostType,
 ((Impressions * CostPerUnitInNetworkCurrency) / 1000) AS Revenue
FROM
 Impression_Data
 JOIN MatchTableLineItem AS MTLI ON LineItemID = MTLI.ID
 JOIN MatchTableCompany AS MTC ON AdvertiserID = MTC.ID
WHERE
 MTLI._DATA_DATE = '2020-01-01'
 AND MTC._DATA_DATE = '2020-01-01'

Resultados

Fila AdvertiserID NombreEmpresa LineItemID Impresiones Precio CostType Ingresos
1 111222333 ABC 111111111 20212 5.0 CPM 101,06
2 111222333 ABC 222222222 58321 3,0 CPM 174,963
3 111222333 ABC 333333333 82772 8,5 CPM 703,562
4 111222333 ABC 444444444 19003 3,25 CPM 61,7597

Códigos servidos

En el caso de las redes que tienen habilitado el respaldo, Data Transfer cuenta un código servido por cada línea de pedido seleccionada en la cadena de respaldo, mientras que los informes de Ad Manager cuentan un código servido solo por la primera línea de pedido seleccionada en la cadena de respaldo. Data Transfer también cuenta un código servido para los anuncios complementarios, mientras que los informes de Ad Manager no. Si quiere que su informe de Data Transfer coincida al máximo posible con el informe de Ad Manager, cuente los códigos servidos solo en los casos en los que VideoFallbackPosition = 0 e IsCompanion es false. Es posible que los códigos servidos de mediación en Data Transfer no coincidan con los de los informes de Ad Manager. En función de su implementación, puede haber otras diferencias entre los recuentos de códigos servidos de Data Transfer y los de los informes de Ad Manager.

Códigos servidos, impresiones y tasa de renderizado por línea de pedido de un solo anunciante

Consulte con qué frecuencia los códigos servidos se convierten en impresiones en cada línea de pedido de un anunciante directo. Como se trata de un anunciante directo, estos códigos servidos solo se mostrarán en NetworkCodeServes, y las impresiones solo estarán en NetworkImpressions.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Code_Serve_Data AS (
 SELECT
   LineItemID, COUNT(1) AS CodeServes
 FROM
   NetworkCodeServes
 WHERE
   AdvertiserID = 12345678
   AND VideoFallbackPosition = 0
   AND IsCompanion IS FALSE
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
 GROUP BY LineItemID
), Impression_Data AS (
 SELECT
   LineItemID, COUNT(1) AS Impressions
 FROM
   NetworkImpressions
 WHERE
   AdvertiserID = 12345678
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
 GROUP BY LineItemID
)
SELECT
 LineItemID, 
 CodeServes, 
 Impressions, 
 ROUND((Impressions / CodeServes) * 100, 2) AS RenderRate
FROM
 Code_Serve_Data JOIN Impression_Data USING (LineItemID)
ORDER BY RenderRate DESC

Resultados

Fila LineItemID CodeServes Impresiones RenderRate
1 1111111111 6000 2600 43,33
2 2222222222 1.000.000 371200 37,12
3 3333333333 50000 17550 35,1
4 4444444444 800000 275000 34,38
5 5555555555 1500000 400000 26,66

Códigos servidos, impresiones y tasa de renderizado por categoría de dispositivo y tamaño de creatividad entregada

Incluya la categoría de dispositivo y el tamaño de creatividad entregada para ver cómo varían las tasas de renderizado en un pedido de un anunciante.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Code_Serve_Data AS (
 SELECT
   LineItemID, CreativeSizeDelivered, DeviceCategory, COUNT(1) AS CodeServes
 FROM
   NetworkCodeServes
 WHERE
   AdvertiserID = 87654321
   AND OrderID = 1111111111
   AND VideoFallbackPosition = 0
   AND IsCompanion IS FALSE
 GROUP BY LineItemID, CreativeSizeDelivered, DeviceCategory
), Impression_Data AS (
 SELECT
   LineItemID, CreativeSizeDelivered, DeviceCategory, COUNT(1) AS Impressions
 FROM
   NetworkImpressions
 WHERE
   AdvertiserID = 87654321
   AND OrderID = 1111111111
 GROUP BY LineItemID, CreativeSizeDelivered, DeviceCategory
)
SELECT
 LineItemID, 
 DeviceCategory, 
 CreativeSizeDelivered, 
 CodeServes, 
 Impressions, 
 ROUND((Impressions / CodeServes) * 100, 2) AS RenderRate
FROM
 Code_Serve_Data
 JOIN Impression_Data USING (LineItemID, CreativeSizeDelivered, DeviceCategory)
ORDER BY LineItemID, CreativeSizeDelivered, DeviceCategory 

Resultados

Fila LineItemID DeviceCategory CreativeSizeDelivered CodeServes Impresiones RenderRate
1 6666666666 TV conectada Vídeo/Superposición 100 40 40,0
2 6666666666 Ordenador Vídeo/Superposición 20.000 9000 45,0
3 6666666666 Smartphone Vídeo/Superposición 32000 25000 78,13
4 6666666666 Tablet Vídeo/Superposición 1000 800 80,0
5 7777777777 TV conectada 300x250 200 190 95,0
6 7777777777 Ordenador 300x250 185000 184000 99,46
7 7777777777 Smartphone 300x250 225000 220000 97,77
8 7777777777 Tablet 300x250 10.000 9800 98,0
9 7777777777 TV conectada 300x50 50 50 100,0
10 7777777777 Ordenador 300x50 1000 900 90,0
11 7777777777 Smartphone 300x50 90000 80000 88,89
12 7777777777 Tablet 300x50 800 750 93,75

Visibilidad

Los datos de visibilidad se pueden encontrar en los archivos de impresiones y Active View mediante los campos ActiveViewEligibleCount, ActiveViewMeasurableCount y ActiveViewViewableCount. Consulte más información sobre estos campos y cómo se definen sus valores.

La visibilidad de un periodo se puede calcular sumando los valores indicados en los archivos o uniendo cada evento y sumando los valores. Puede haber pequeñas diferencias entre estas dos estrategias, que se detallan a continuación.

Impresiones aptas, impresiones medibles e impresiones visibles (en total)

Averigüe el número de impresiones aptas, medibles y visibles de un día determinado. Como hemos dicho anteriormente, deben usarse los archivos de impresiones y de Active View.

Ejemplo de código y resultados

Código

DECLARE startdate STRING DEFAULT '2023-01-01 00:00:00';
DECLARE enddate STRING DEFAULT '2023-01-02 00:00:00';


WITH ActiveView_Data AS (
 SELECT DeviceCategory, VideoPosition,
 SUM(IFNULL(ActiveViewMeasurableCount, 0)) AS ActiveViewMeasurableCount,
 SUM(IFNULL(ActiveViewViewableCount, 0)) AS ActiveViewViewableCount
 FROM (
   SELECT
     DeviceCategory, VideoPosition,
     SUM(ActiveViewMeasurableCount) AS ActiveViewMeasurableCount,
     SUM(ActiveViewViewableCount) AS ActiveViewViewableCount
   FROM
     NetworkActiveViews
   WHERE Time >= startdate AND Time < enddate
   GROUP BY DeviceCategory, VideoPosition
   UNION ALL
   SELECT
     DeviceCategory, VideoPosition,
     SUM(ActiveViewMeasurableCount) AS ActiveViewMeasurableCount,
     SUM(ActiveViewViewableCount) AS ActiveViewViewableCount
   FROM
     NetworkBackfillActiveViews
   WHERE Time >= startdate AND Time < enddate
   GROUP BY DeviceCategory, VideoPosition
 )
 GROUP BY DeviceCategory, VideoPosition
), Impression_Data AS (
 SELECT DeviceCategory, VideoPosition,
 SUM(IFNULL(ActiveViewEligibleCount, 0)) AS ActiveViewEligibleCount,
 SUM(IFNULL(ActiveViewMeasurableCount, 0)) AS ActiveViewMeasurableCount
 FROM (
   SELECT
     DeviceCategory, VideoPosition,
     SUM(ActiveViewEligibleCount) AS ActiveViewEligibleCount,
     SUM(ActiveViewMeasurableCount) AS ActiveViewMeasurableCount
   FROM
     NetworkImpressions
   WHERE
     Time >= startdate AND Time < enddate
     AND LineItemID !=0
   GROUP BY DeviceCategory, VideoPosition 
   UNION ALL
   SELECT
     DeviceCategory, VideoPosition,
     SUM(ActiveViewEligibleCount) AS ActiveViewEligibleCount,
     SUM(ActiveViewMeasurableCount) AS ActiveViewMeasurableCount
FROM
     NetworkBackfillImpressions
   WHERE
     Time >= startdate AND Time < enddate
   GROUP BY DeviceCategory, VideoPosition 
 )
 GROUP BY DeviceCategory, VideoPosition
)


SELECT
 DeviceCategory,
 VideoPosition,
 IFNULL(ActiveViewEligibleCount, 0) AS ActiveViewEligibleCount,
 IFNULL(i.ActiveViewMeasurableCount, 0) + IFNULL(av.ActiveViewMeasurableCount, 0) AS ActiveViewMeasurableCount,
 IFNULL(ActiveViewViewableCount, 0) AS ActiveViewViewableCount
FROM Impression_Data i
FULL JOIN ActiveView_Data av USING (DeviceCategory, VideoPosition)
ORDER BY DeviceCategory, VideoPosition

Resultados

Fila EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 60000000

Impresiones aptas, impresiones medibles e impresiones visibles (por impresión unida)

Averigüe el número de impresiones aptas, medibles y visibles de un día determinado uniendo cada evento individual de los archivos de impresiones y de Active View y sumando luego los valores. Hay algunos casos aislados en los que hemos recibido un ping visible según Active View, pero no un ping de impresión. Al combinar datos de Active View con datos de impresiones, puede que observe diferencias entre las impresiones medibles y un menor número de impresiones visibles respecto a la primera consulta, descrita más arriba.

Ejemplo de código y resultados

Código

DECLARE startdate STRING DEFAULT '2023-01-01 00:00:00';
DECLARE enddate STRING DEFAULT '2023-01-02 00:00:00';


WITH ActiveView_Data AS (
 SELECT
   CAST(substr(Time, 0, 10) as Date) AS Date,
   Product,
   KeyPart,
   TimeUsec2,
   SUM(ActiveViewMeasurableCount) AS avAVMC,
   SUM(ActiveViewViewableCount) AS ActiveViewViewableCount
 FROM
   NetworkActiveViews
 WHERE Time >= startdate AND Time < enddate
 GROUP BY Date, Product, KeyPart, TimeUsec2
 UNION ALL
 SELECT
   CAST(substr(Time, 0, 10) as Date) AS Date,
   Product,
   KeyPart,
   TimeUsec2,
   SUM(ActiveViewMeasurableCount) AS avAVMC,
   SUM(ActiveViewViewableCount) AS ActiveViewViewableCount
 FROM
   NetworkBackfillActiveViews
 WHERE Time >= startdate AND Time < enddate
 GROUP BY Date, Product, KeyPart, TimeUsec2 
), Impression_Data AS (
 SELECT
   CAST(substr(i.Time, 0, 10) as Date) AS Date,
   i.Product,
   i.TimeUsec2,
   i.KeyPart,
   i.ActiveViewEligibleCount AS ActiveViewEligibleCount,
   i.ActiveViewMeasurableCount AS iAVMC,
   av.avAVMC AS avAVMC,
   av.ActiveViewViewableCount     
 FROM
   NetworkImpressions i
   LEFT JOIN ActiveView_Data AS av USING (Product, Keypart, TimeUsec2)
 WHERE
   i.Time >= startdate AND i.Time < enddate
   AND i.LineItemID !=0
 UNION ALL
 SELECT
   CAST(substr(i.Time, 0, 10) as Date) AS Date,
   i.Product,
   i.TimeUsec2,
   i.KeyPart,
   i.ActiveViewEligibleCount AS ActiveViewEligibleCount,
   i.ActiveViewMeasurableCount AS iAVMC,
   av.avAVMC AS avAVMC,
   av.ActiveViewViewableCount     
 FROM
   NetworkBackfillImpressions i
   LEFT JOIN ActiveView_Data AS av USING (Product, Keypart, TimeUsec2)
 WHERE
   i.Time >= startdate AND i.Time < enddate
), Full_Data AS (
 SELECT
   Date,
   Product,
   TimeUsec2,
   KeyPart,
   ActiveViewEligibleCount,
   CASE WHEN ActiveViewViewableCount >=1 THEN 1 ELSE (IFNULL(iAVMC, 0) + IFNULL(avAVMC, 0)) END AS ActiveViewMeasurableCount,
   IFNULL(ActiveViewViewableCount, 0) AS ActiveViewViewableCount
 FROM
   Impression_Data
)


SELECT
 SUM(ActiveViewEligibleCount) AS ActiveViewEligibleCount,
 SUM(ActiveViewMeasurableCount) AS ActiveViewMeasurableCount,
 SUM(ActiveViewViewableCount) AS ActiveViewViewableCount
FROM
 Full_Data

Resultados

Fila EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 59900000

Pares clave-valor

Uso de claves

Descubra con qué frecuencia aparece cada una de sus claves en una solicitud de anuncio (aparece en CustomTargeting) y con qué frecuencia se ha utilizado cada clave para servir una línea de pedido (aparece en TargetedCustomCriteria). Puede ser buena idea archivar las claves activas que no aparezcan en los resultados o que se utilicen con poca frecuencia para no superar su límite de claves.

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Key_Value_Pairs AS (
 SELECT
   KVPair
 FROM
   NetworkImpressions CROSS JOIN UNNEST(SPLIT(CustomTargeting, ';')) AS KVPair
 WHERE
   CustomTargeting IS NOT NULL
 UNION ALL
 SELECT
   KVPair
 FROM
  NetworkBackfillImpressions CROSS JOIN UNNEST(SPLIT(CustomTargeting, ';')) AS KVPair
 WHERE
   CustomTargeting IS NOT NULL
), Targeted_Key_Value_Pairs AS (
 SELECT
   TargetedKVPair
 FROM
   NetworkImpressions CROSS JOIN UNNEST(SPLIT(TargetedCustomCriteria, ';')) AS TargetedKVPair
 WHERE
   TargetedCustomCriteria IS NOT NULL
 UNION ALL
 SELECT
   TargetedKVPair
 FROM
   NetworkBackfillImpressions CROSS JOIN UNNEST (SPLIT(TargetedCustomCriteria, ';')) AS TargetedKVPair
 WHERE
   TargetedCustomCriteria IS NOT NULL
), Key_Usage AS (
 SELECT
   REGEXP_REPLACE(KVPair, '=.+', '') AS Key,
   COUNT(1) AS KeyUsageCount
 FROM Key_Value_Pairs
 GROUP BY Key
), Key_Targeted_Usage AS (
 SELECT
   REGEXP_REPLACE(TargetedKVPair, '(!)*(=|~).+', '') AS Key,
   COUNT(1) AS KeyTargetedCount
 FROM Targeted_Key_Value_Pairs
 GROUP BY Key
)
 
SELECT
 CASE WHEN Key_Usage.Key IS NULL THEN Key_Targeted_Usage.Key ELSE Key_Usage.Key END AS Key,
 KeyUsageCount,
 KeyTargetedCount
FROM
 Key_Usage
 FULL JOIN Key_Targeted_Usage ON Key_Usage.Key = Key_Targeted_Usage.Key
ORDER BY Key

Resultados

Fila Clave KeyUsageCount KeyTargetedCount
1 clave_abc 10000000 1.000.000
2 clave_def 25000000 5000000
3 clave_ghi 40000 2000
4 clave_jkl 300000 12000
5 clave_mno 100.000 1000

Pujas por partners de puja

Descubra con qué frecuencia puja cada uno de sus partners extrayendo las pujas de CustomTargeting. En el siguiente ejemplo, se espera que el nombre de cada partner empiece por "bidder_prefix_", como en "bidder_prefix_partnername", y que la puja de ese partner tenga el formato "bidder_prefix_partnername=1.23".

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 Bidder, COUNT(1) AS BidCount
FROM (
 SELECT
   Bidder
 FROM
   NetworkImpressions CROSS JOIN UNNEST(REGEXP_EXTRACT_ALL(CustomTargeting, '(bidder_prefix_[A-z]+)=[0-9]+\\.[0-9]*')) AS Bidder
 WHERE
   CustomTargeting LIKE '%bidder_prefix_%'
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
 UNION ALL
 SELECT
   Bidder
 FROM
   NetworkBackfillImpressions CROSS JOIN UNNEST(REGEXP_EXTRACT_ALL(CustomTargeting, '(bidder_prefix_[A-z]+)=[0-9]+\\.[0-9]*')) AS Bidder
 WHERE
   CustomTargeting LIKE '%bidder_prefix_%'
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
)
GROUP BY Bidder
ORDER BY BidCount 

Resultados

Fila Postor BidCount
1 bidder_prefix_partner_1 15000000
2 bidder_prefix_partner_2 12000000
3 bidder_prefix_partner_3 9000000
4 bidder_prefix_partner_4 6000000
5 bidder_prefix_partner_5 3.000.000

Valores y recuentos de pujas de un único partner de puja

Para un único partner de puja, consulte los valores de puja más habituales y la frecuencia con la que se ha hecho cada puja. En el ejemplo siguiente, seleccione las 10 pujas más habituales de las tablas de impresiones del partner denominado "bidder_partner" (impresiones en las queCustomTargeting contenga la clave "bidder_partner", que tiene definido un precio de puja, como "1,23").

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 BidPrice, SUM(BidCount) AS BidCount
FROM (
 SELECT
    SAFE_CAST(REGEXP_EXTRACT(CustomTargeting, 'bidder_partner=([0-9]+\\.[0-9]*)') AS FLOAT64) AS BidPrice,
    COUNT(1) AS BidCount
 FROM
   NetworkImpressions
 WHERE
    CustomTargeting LIKE '%bidder_partner=%'
    AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
 GROUP BY BidPrice
 UNION ALL
 SELECT
    SAFE_CAST(REGEXP_EXTRACT(CustomTargeting, 'bidder_partner=([0-9]+\\.[0-9]*)') AS FLOAT64) AS BidPrice,
    COUNT(1) AS BidCount
 FROM
   NetworkBackfillImpressions
 WHERE
    CustomTargeting LIKE '%bidder_partner=%'
    AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
 GROUP BY BidPrice
)
GROUP BY BidPrice
ORDER BY BidCount DESC
LIMIT 10

Resultados

Fila BidPrice BidCount
1 0,01 600000
2 0,02 500000
3 0,05 400000
4 0,07 300000
5 0,09 200000
6 0,03 150000
7 0,08 100.000
8 0,04 75000
9 0,10 50000
10 0,06 25000

Recuentos de pujas y pujas medias

En las tablas de impresiones de todos los partners de puja, puede consultar el número total de pujas y la puja media. En el siguiente ejemplo, se espera que el nombre de cada partner empiece por "bidder_prefix_", como en "bidder_prefix_partnername", y que la puja de ese partner tenga el formato "bidder_prefix_partnername=1.23".

Ejemplo de código y resultados

Código

WITH Bid_Data AS (
 SELECT
   REGEXP_EXTRACT(Bid, '(bidder_prefix_[A-z]+)=[0-9]+\\.[0-9]*') AS Bidder,
   SAFE_CAST(REGEXP_EXTRACT(Bid, 'bidder_prefix_[A-z]+=([0-9]+\\.[0-9]*)') AS FLOAT64) AS BidPrice,
   COUNT(1) AS BidCount 
   FROM (
     SELECT Bid
     FROM NetworkImpressions CROSS JOIN UNNEST(REGEXP_EXTRACT_ALL(CustomTargeting, 'bidder_prefix_[A-z]+=[0-9]+\\.[0-9]*')) AS Bid
     WHERE
       CustomTargeting LIKE '%bidder_prefix_%'
       AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
     UNION ALL
     SELECT Bid
     FROM NetworkBackfillImpressions CROSS JOIN UNNEST(REGEXP_EXTRACT_ALL(CustomTargeting, 'bidder_prefix_[A-z]+=[0-9]+\\.[0-9]*')) AS Bid
     WHERE
       CustomTargeting LIKE '%bidder_prefix_%'
       AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
   )
   GROUP BY Bidder, BidPrice
), BidPrice_Totals AS (
 SELECT
   Bidder, SUM(BidValue) AS TotalBidValue
 FROM (
   SELECT Bidder, BidPrice * BidCount AS BidValue
   FROM Bid_Data
 )
 GROUP BY Bidder
), BidCount_Totals AS (
  SELECT
   Bidder, SUM(BidCount) AS TotalBidCount
  FROM
   Bid_Data
  GROUP BY Bidder
)
 
SELECT
 BidCount_Totals.Bidder,
 TotalBidCount,
 ROUND((TotalBidValue / TotalBidCount), 2) AS AverageBid
FROM
 BidCount_Totals
 INNER JOIN BidPrice_Totals ON BidCount_Totals.Bidder = BidPrice_Totals.Bidder
ORDER BY Bidder

Resultados

Fila Postor BidCount AverageBid
1 bidder_prefix_partner_1 15000000 0,21
2 bidder_prefix_partner_2 12000000 1,43
3 bidder_prefix_partner_3 9000000 2,67
4 bidder_prefix_partner_4 6000000 6,80
5 bidder_prefix_partner_5 3.000.000 0,92

Recuentos de segmentos de DMP

Las plataformas de gestión de datos suelen transferir los segmentos a los que pertenece un usuario como pares clave-valor. Descubra con qué frecuencia aparecen estos segmentos en las solicitudes de anuncios: cuántas impresiones eran aptas para la segmentación en cada segmento. Extraiga los IDs de segmento de CustomTargeting. En el siguiente ejemplo, se espera que el nombre de la clave sea "seg" y que los valores sean letras y números.

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 Segment, COUNT(1) AS Count
FROM (
 SELECT
   Segment
 FROM
   NetworkImpressions CROSS JOIN UNNEST(REGEXP_EXTRACT_ALL(CustomTargeting, 'seg=([A-z0-9]+)')) AS Segment
 WHERE
   CustomTargeting LIKE '%seg=%'
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
 UNION ALL
 SELECT
   Segment
 FROM
   NetworkBackfillImpressions CROSS JOIN UNNEST(REGEXP_EXTRACT_ALL(CustomTargeting, 'seg=([A-z0-9]+)')) AS Segment
 WHERE
   CustomTargeting LIKE '%seg=%'
   AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
)
GROUP BY Segment
ORDER BY Count DESC

Resultados

Fila Segmento Total
1 abcd1234 10000000
2 efgh5678 9000000
3 ijkl9012 8000000
4 mnop3456 7000000
5 qrst7890 6000000
6 uvwx1234 5000000
7 yzab5678 4000000
8 cdef9012 3.000.000
9 ghij3456 2000000
10 klmn7890 1.000.000

Vídeo

Errores de vídeo por URL, ID de bloque de anuncios y posición

Para solucionar problemas de líneas de pedido de vídeo que tengan errores significativos, quizá tenga que encontrar la página o el espacio publicitario de la página que cause más errores. Utilice NetworkVideoConversions para buscar errores por línea de pedido (donde ActionName contenga "error"). Si tiene más de un reproductor de vídeo en una página, los reproductores utilizarán el mismo bloque de anuncios, y usted puede usar una clave como "pos" para distinguir entre los bloques de anuncios de una página. Puede obtener ese valor pos de CustomTargeting. En el siguiente ejemplo, se espera que el nombre de la clave sea "pos" y se muestran las cinco combinaciones de RefererURL, AdUnitID y Position que causan más errores en una misma línea de pedido de vídeo.

Ejemplo de código y resultados

Código

SELECT
 RefererURL, AdUnitID, REGEXP_EXTRACT(CustomTargeting, 'pos=([^;]+)') AS Position, COUNT(1) AS ErrorCount
FROM
 NetworkVideoConversions
WHERE
 LineItemID = 123456789
 AND ActionName LIKE '%error%'
 AND Time >= '2020-01-01' AND Time < '2020-01-02'
GROUP BY RefererURL, AdUnitID, Position
ORDER BY ErrorCount DESC
LIMIT 5

Resultados

Fila RefererURL AdUnitID Posición ErrorCount
1 https://example.com/ 11111111 superior 2000
2 https://example.com/url/a 22222222 superior 1500
3 https://example.com/url/b 22222222 superior 1400
4 https://example.com/url/c 11111111 superior 1000
5 https://example.com/url/c 11111111 inferior 500

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