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Examiner des exemples de requêtes de transfert de données

Ce paramètre n'est disponible que dans Google Ad Manager 360.

Cet article contient des exemples montrant comment créer des requêtes pour les rapports sur le transfert de données Ad Manager. En savoir plus sur les fichiers de transfert de données et la procédure à suivre pour en recevoir

Notez que cet article s'appelait auparavant "Livre de recettes sur le transfert de données".

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Au sommaire de cet article :

Impressions inachevées

Impressions inachevées provenant de NetworkImpressions

Pour connaître le nombre d'impressions inachevées au cours d'une journée, interrogez NetworkImpressions pour les entrées où LineItemID est 0. Il n'y a aucune impression inachevée dans NetworkBackfillImpressions.

Exemple de code et résultats

Code

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

 

Résultats

Ligne UnfilledImpressions
1 20000000

Impressions inachevées provenant de NetworkRequests

Vous pouvez également connaître le nombre d'impressions inachevées en interrogeant NetworkRequests. Recherchez les requêtes pour lesquelles IsFilledRequest est défini sur "false". Il n'y a aucune impression inachevée dans NetworkBackfillImpressions.

Exemple de code et résultats

Code

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

 

Résultats

Ligne UnfilledImpressions
1 20000000

Impressions inachevées par URL

Les rapports Ad Manager peuvent afficher les impressions inachevées par bloc d'annonces ou taille demandée, mais pas par URL. Incluez RefererURL pour trouver les 10 pages qui génèrent le plus d'impressions inachevées.

Exemple de code et résultats

Code

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

 

Résultats

Ligne 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

Impressions inachevées par bloc d'annonces

Identifiez les blocs d'annonces responsables du plus grand nombre d'impressions inachevées sur une même page. Si vous utilisez le connecteur BigQuery, utilisez la table des correspondances des blocs d'annonces pour trouver le nom des blocs d'annonces. La table des correspondances contient les données des blocs d'annonces de chaque jour. Assurez-vous donc de la limiter à un jour.

Exemple de code et résultats

Code

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

 

Résultats

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

Impressions

Comparer le transfert de données et les rapports Ad Manager

Impressions par Product et DealType

Utilisez les champs Product et DealType dans le transfert de données pour générer des rapports comparables aux rapports Ad Manager qui utilisent les dimensions "Critère de demande", "Canal programmatique" et "Type d'optimisation". Sélectionnez les impressions provenant de NetworkImpressions (où LineItemID n'est pas "0") et NetworkBackfillImpressions.

Exemple de code et résultats (transfert de données)

Code

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

 

Résultats

Ligne Produit DealType Nombre
1 Place de marché null 60000000
2 Place de marché Enchère privée 2000000
3 Ad server null 40000000
4 Ad server Accord préféré 1000000
5 Ad server Programmatique garanti 1200000
6 Enchères sur une place de marché null 15000000
7 Enchères sur une place de marché Accord préféré 20 000
8 Enchères sur une place de marché Enchère privée 500000
9 Premier aperçu null 100 000
Exemple de code et résultats (rapports Ad Manager)

Paramètres du rapport

Générez un rapport Ad Manager en utilisant la même date. Choisissez les dimensions et les métriques suivantes :

  • Dimensions :
    • Critère de demande
    • Canal programmatique
    • Type d'optimisation
       
  • Métriques :
    • Nombre total d'impressions
       

 

Résultats

Ligne Critère de demande Canal programmatique Type d'optimisation Nombre total d'impressions
1 Open Bidding Enchère ouverte Tout autre trafic 9 000 000
2 Open Bidding Enchère ouverte Concurrence optimisée 7 000
3 Open Bidding Enchère ouverte CPM cible 5 993 000
4 Open Bidding Accords préférés Tout autre trafic 20 000
5 Open Bidding Enchère privée Tout autre trafic 496 000
6 Open Bidding Enchère privée Concurrence optimisée 4 000
7 Ad server (non applicable) Tout autre trafic 40 000 000
8 Ad server Accords préférés Tout autre trafic 1 000 000
9 Ad server Programmatique garanti Tout autre trafic 1 200 000
10 Place de marché Enchère ouverte Tout autre trafic 48 000 000
11 Place de marché Enchère ouverte Premier aperçu 100 000
12 Place de marché Enchère ouverte Concurrence optimisée 10 000
13 Place de marché Enchère ouverte CPM cible 11 990 000
14 Place de marché Enchère privée Tout autre trafic 1 995 000
15 Place de marché Enchère privée Concurrence optimisée 5 000
Résumé et comparaison

Direct

  • Transfert de données :
    • Product = Ad Server
    • DealType est null
    • Ligne 3 : 40 000 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Ad server"
    • Canal programmatique = "(Non applicable)"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic"
    • Ligne 7 : 40 000 000

 

Accords préférés

  • Transfert de données :
    • Product = Ad Server
    • DealType est Preferred Deal
    • Ligne 4 : 1 000 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Ad server"
    • Canal programmatique = "Accords préférés"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic"
    • Ligne 8 : 1 000 000
  • Transfert de données :
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType est Preferred Deal
    • Ligne 7 : 20 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Open Bidding"
    • Canal programmatique = "Accords préférés"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic"
    • Ligne 4 : 20 000

 

Programmatique garanti

  • Transfert de données :
    • Product = Ad Server
    • DealType est Programmatic Guaranteed
    • Ligne 5 : 1 200 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Ad server"
    • Canal programmatique = "Programmatique garanti"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic"
    • Ligne 9 : 1 200 000

 

Enchère ouverte sur une place de marché (à l'exclusion du premier aperçu)

  • Transfert de données :
    • Product = Ad Exchange
    • DealType est null
    • Ligne 1 : 60 000 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Place de marché"
    • Canal programmatique = "Enchères ouvertes"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic", "CPM cible", "Concurrence optimisée"
    • Total des ligne 10, ligne 12 et ligne 13 : 48 000 000 + 10 000 + 11 990 000 = 60 000 000

 

Enchère privée sur une place de marché

  • Transfert de données :
    • Product = Ad Exchange
    • DealType est Private Auction
    • Ligne 2 : 2 000 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Place de marché"
    • Canal programmatique = "Enchères privées"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic", "Concurrence optimisée"
    • Total des ligne 14 et ligne 15 : 1 995 000 + 5 000 = 2 000 000

 

Enchère ouverte Open Bidding

  • Transfert de données :
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType est null
    • Ligne 6 : 15 000 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Open Bidding"
    • Canal programmatique = "Enchères ouvertes"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic", "CPM cible", "Concurrence optimisée"
    • Total des ligne 1, ligne 2 et ligne 3 : 9 000 000 + 7 000 + 5 993 000 = 15 000 000

 

Enchère privée Open Bidding

  • Transfert de données :
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType est Private Auction
    • Ligne 8 : 500 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Open Bidding"
    • Canal programmatique = "Enchères privées"
    • Type d'optimisation = "Tout autre trafic", "Concurrence optimisée"
    • Total des ligne 5 et ligne 6 : 496 000 + 4 000 = 500 000

 

Premier aperçu

  • Transfert de données :
    • Product = First Look
    • DealType est null
    • Ligne 9 : 100 000
  • Rapports Ad Manager :
    • Critère de demande = "Place de marché"
    • Canal programmatique = "Enchères ouvertes"
    • Type d'optimisation = "Premier aperçu"
    • Ligne 11 : 100 000

Revenus

Revenus d'un élément de campagne au CPM

Le fichier NetworkImpressions ne contient pas de données sur les revenus, mais si vous utilisez le connecteur BigQuery, vous pouvez utiliser la table des correspondances des éléments de campagne pour trouver le tarif au CPM. Sinon, utilisez l'API Ad Manager pour connaître le tarif d'un élément de campagne. Recherchez les revenus d'un élément de campagne au CPM spécifique pour une période donnée. Pour ce faire, comptabilisez les impressions, multipliez-les par le tarif, puis divisez par 1 000. La table des correspondances contient les données des blocs d'annonces de chaque jour. Assurez-vous donc de la limiter à un jour.

Exemple de code et résultats

Code

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'

Résultats

Ligne LineItemID Impressions Rate CostType Revenue
1 123456789 21324 3,5 CPM 74,634

Revenus d'un élément de campagne au CPJ

Comme pour les éléments de campagne au CPM, vous pouvez utiliser la table des correspondances des éléments de campagne ou l'API Ad Manager pour trouver le tarif au CPJ d'un élément de campagne. La table des correspondances contient les données des blocs d'annonces de chaque jour. Assurez-vous donc de la limiter à un jour. Pour connaître les revenus d'un élément de campagne au CPJ donné, comptabilisez le nombre de jours pendant lesquels les impressions ont été diffusées, puis multipliez-les par le tarif. Vous pouvez inclure le nombre d'impressions diffusées pour trouver l'eCPM moyen.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne LineItemID Jours CostType Rate Revenue Impressions Average_eCPM
1 123456789 5 CPJ 4000,0 20 000,0 7000000 2,86

Revenus d'un élément de campagne au CPC

Comme pour les éléments de campagne au CPM, vous pouvez utiliser la table des correspondances des éléments de campagne ou l'API Ad Manager pour trouver le tarif au CPC d'un élément de campagne. La table des correspondances contient les données des blocs d'annonces de chaque jour. Assurez-vous donc de la limiter à un jour. Pour trouver les revenus d'un élément de campagne au CPC spécifique pour une période donnée, comptabilisez les clics et multipliez-les par le tarif. Vous pouvez inclure le nombre d'impressions diffusées pour trouver l'eCPM moyen.

Exemple de code et résultats

Code

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)

Résultats

Ligne LineItemID CostType Impressions Clics CTR Rate Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPC 140000 23 0,02 15,5 356,5 2,55

Revenus d'un élément de campagne au vCPM

Comme pour les éléments de campagne au CPM, vous pouvez utiliser la table des correspondances des éléments de campagne ou l'API Ad Manager pour trouver le tarif au vCPC d'un élément de campagne. La table des correspondances contient les données des blocs d'annonces de chaque jour. Assurez-vous donc de la limiter à un jour. Pour connaître les revenus d'un élément de campagne au vCPM donné, comptabilisez les impressions visibles provenant de NetworkActiveViews, puis multipliez-les par le tarif. Vous pouvez inclure le nombre d'impressions diffusées pour trouver l'eCPM moyen.

Exemple de code et résultats

Code

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'

Résultats

Ligne LineItemID CostType Impressions ViewableImpressions Rate Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPMAV 500000 150000 10 1 500,0 3,0

Revenus d'un annonceur

Pour trouver les revenus d'un annonceur spécifique pour une période donnée, comptabilisez les impressions pour chaque élément de campagne et multipliez-les par le tarif. Utilisez la table des correspondances des éléments de campagne pour trouver le tarif et la table des correspondances des entreprises pour trouver le nom de l'annonceur.

Exemple de code et résultats

Code

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'

Résultats

Ligne AdvertiserID CompanyName LineItemID Impressions Rate CostType Revenue
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

Diffusions de code

Pour les réseaux sur lesquels les créations de remplacement sont activées, le transfert de données comptabilise une diffusion de code pour chaque élément de campagne sélectionné dans la série de créations de remplacement. Les rapports Ad Manager ne comptabilisent quant à eux une diffusion de code que pour le premier élément de campagne sélectionné dans la série de créations de remplacement. Le transfert de données comptabilise également une diffusion de code pour les annonces associées, contrairement aux rapports Ad Manager. Si vous souhaitez que votre rapport sur les transferts de données se rapproche le plus possible de votre rapport Ad Manager, ne comptabilisez des diffusions de code que lorsque VideoFallbackPosition = 0 et IsCompanion est false. Les diffusions de code de médiation dans le cadre du transfert de données peuvent ne pas correspondre à celles des rapports Ad Manager. En fonction de votre implémentation, il peut y avoir d'autres différences entre le nombre de diffusions de code dans le transfert de données et les rapports Ad Manager.

Diffusions de code, impressions et taux d'affichage par élément de campagne pour un seul annonceur

Déterminez la fréquence à laquelle les diffusions de code génèrent des impressions pour chaque élément de campagne d'un annonceur direct. Étant donné que nous examinons un annonceur direct, ces diffusions de code ne se trouveront que dans NetworkCodeServes, et les impressions ne seront que dans NetworkImpressions.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne LineItemID CodeServes Impressions RenderRate
1 1111111111 6000 2600 43,33
2 2222222222 1000000 371200 37,12
3 3333333333 50000 17550 35,1
4 4444444444 800000 275000 34,38
5 5555555555 1500000 400000 26,66

Diffusions de code, impressions et taux d'affichage par catégorie d'appareil et taille de création diffusée

Incluez la catégorie d'appareil et la taille de la création diffusée pour voir comment les taux d'affichage varient pour un ordre d'un annonceur.

Exemple de code et résultats

Code

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 

Résultats

Ligne LineItemID DeviceCategory CreativeSizeDelivered CodeServes Impressions RenderRate
1 6666666666 TV connectée Taille du lecteur vidéo 100 40 40,0
2 6666666666 Ordinateur Taille du lecteur vidéo 20 000 9000 45,0
3 6666666666 Smartphone Taille du lecteur vidéo 32000 25000 78,13
4 6666666666 Tablette Taille du lecteur vidéo 1000 800 80,0
5 7777777777 TV connectée 300 x 250 200 190 95,0
6 7777777777 Ordinateur 300 x 250 185000 184000 99,46
7 7777777777 Smartphone 300 x 250 225000 220000 97,77
8 7777777777 Tablette 300 x 250 10 000 9800 98,0
9 7777777777 TV connectée 300 x 50 50 50 100
10 7777777777 Ordinateur 300 x 50 1000 900 90,0
11 7777777777 Smartphone 300 x 50 90000 80000 88,89
12 7777777777 Tablette 300 x 50 800 750 93,75

Visibilité

Les données de visibilité sont disponibles dans les fichiers "Impressions" et "ActiveView" à l'aide des champs ActiveViewEligibleCount, ActiveViewMeasurableCount et ActiveViewViewableCount. En savoir plus sur ces champs et la façon dont leurs valeurs sont définies

La visibilité pour une période peut être calculée en additionnant les valeurs trouvées dans les fichiers ou en associant les événements individuels, puis en additionnant les valeurs. Il peut exister de légères différences entre ces deux stratégies, détaillées ci-dessous.

Impressions éligibles, impressions mesurables et impressions visibles (au total)

Recherchez le nombre d'impressions éligibles, mesurables et visibles pour un jour donné. Comme indiqué ci-dessus, les fichiers Impression et ActiveView doivent être utilisés.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 60000000

Impressions éligibles, impressions mesurables et impressions visibles (par impression jointe)

Trouvez le nombre d'impressions éligibles, mesurables et visibles pour un jour donné en associant les événements individuels dans les fichiers d'impression et Active View, puis en additionnant les valeurs. Dans de rares cas, nous avons reçu un ping Active View visible, mais pas de ping d'impression. Lorsque vous associez les données Active View aux données sur les impressions, vous pouvez constater des différences entre les impressions mesurables et une diminution des impressions visibles par rapport à la première requête présentée ci-dessus.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 59900000

Clé-valeurs

Utilisation de la clé

Découvrez la fréquence d'affichage de chacune de vos clés dans une demande d'annonce (dans CustomTargeting) et la fréquence à laquelle chaque clé a été utilisée pour diffuser un élément de campagne (dans TargetedCustomCriteria). Les clés actives qui n'apparaissent pas dans les résultats ou qui sont rarement utilisées peuvent être de bons candidats pour l'archivage afin de ne pas dépasser votre limite de clé.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne Clé KeyUsageCount KeyTargetedCount
1 key_abc 10000000 1000000
2 key_def 25000000 5000000
3 key_ghi 40000 2000
4 key_jkl 300000 12000
5 key_mno 100 000 1000

Enchères par partenaires d'enchères

Déterminez la fréquence des enchères de chacun de vos partenaires en extrayant les enchères de CustomTargeting. L'exemple ci-dessous part du principe que le nom de chaque partenaire commence par bidder_prefix_, comme dans bidder_prefix_partnername, et qu'une enchère pour ce partenaire est au format bidder_prefix_partnername=1.23.

Exemple de code et résultats

Code

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 

Résultats

Ligne Bidder 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

Valeurs et nombres d'enchères pour un seul partenaire d'enchères

Pour un seul partenaire d'enchères, identifiez les valeurs d'enchères les plus courantes et la fréquence de chaque enchère. Dans l'exemple ci-dessous, sélectionnez les 10 enchères les plus courantes dans les tableaux d'impressions pour le partenaire nommé bidder_partner (impressions pour lesquelles CustomTargeting contient la clé bidder_partner définie sur un prix d'enchère tel que 1,23).

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne 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

Nombre d'enchères et enchères moyennes

Le nombre total d'enchères et l'enchère moyenne sont disponibles dans les tableaux d'impressions de tous les partenaires d'enchères. L'exemple ci-dessous part du principe que le nom de chaque partenaire commence par bidder_prefix_, comme dans bidder_prefix_partnername, et qu'une enchère pour ce partenaire est au format bidder_prefix_partnername=1.23.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne Bidder 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

Nombre de segments DMP

Les plates-formes de gestion des données transmettent souvent les segments auxquels un utilisateur appartient sous forme de paires clé-valeur. Découvrez la fréquence à laquelle ces segments apparaissent dans les demandes d'annonces (nombre d'impressions susceptibles d'être ciblées pour chaque segment). Extrayez les ID de segment de "CustomTargeting". L'exemple ci-dessous part du principe que la clé est nommée "seg", et que les valeurs sont composées de lettres et de chiffres.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne Segment Count
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 1000000

Vidéo

Erreurs vidéo par URL, ID de bloc d'annonces et position

Pour résoudre les problèmes liés aux éléments de campagne vidéo comportant des erreurs importantes, vous devrez peut-être identifier la page et/ou l'espace publicitaire sur la page à l'origine du plus grand nombre d'erreurs. Utilisez NetworkVideoConversions pour rechercher les erreurs par élément de campagne (où ActionName contient error). Si une page contient plusieurs lecteurs vidéo, les lecteurs utilisent le même bloc d'annonces. Si vous utilisez une clé de type pos pour différencier les blocs d'annonces sur une page, extrayez cette valeur pos de CustomTargeting. L'exemple ci-dessous part du principe que la clé est nommée pos et affiche les cinq combinaisons principales de RefererURL, AdUnitID et Position responsables des erreurs pour un seul élément de campagne vidéo.

Exemple de code et résultats

Code

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

Résultats

Ligne RefererURL AdUnitID Position ErrorCount
1 https://example.com/ 11111111 haut 2000
2 https://example.com/url/a 22222222 haut 1 500
3 https://example.com/url/b 22222222 haut 1400
4 https://example.com/url/c 11111111 haut 1000
5 https://example.com/url/c 11111111 bas 500

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