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Esaminare le query di esempio di Data Transfer

Disponibile solo in Google Ad Manager 360.

Questo articolo contiene esempi di come creare query per i report Data Transfer di Ad Manager. Scopri di più sui file Data Transfer, incluso come iniziare a riceverli.

Tieni presente che in precedenza questo articolo era intitolato "Data Transfer Cookbook".

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Contenuti di questo articolo:

Impressioni inevase

Impressioni inevase da NetworkImpressions

Per trovare il numero di impressioni inevase per un giorno, esegui una query su NetworkImpressions per le voci in cui LineItemID è 0. Data Transfer include annunci companion e richieste di video di riserva che vengono inevase, mentre nei report di Ad Manager no. Pertanto, se vuoi creare report di Ad Manager il più precisi possibile, non includerli nella query. Non esistono impressioni inevase in NetworkBackfillImpressions.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

 

Risultati

Riga UnfilledImpressions
1 20.000.000

Impressioni inevase da NetworkRequests

Puoi anche trovare il numero di impressioni inevase eseguendo una query su NetworkRequests. Cerca le richieste in cui IsFilledRequest è false e, se vuoi abbinare il più possibile i report di Ad Manager, non includere annunci companion o richieste di video di riserva. Non esistono impressioni inevase in NetworkBackfillRequests.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

 

Risultati

Riga UnfilledImpressions
1 20.000.000

Impressioni inevase per URL

I report di Ad Manager possono mostrare le impressioni inevase per unità pubblicitaria o dimensione richiesta, ma non per URL. Includi RefererURL per trovare le prime dieci pagine che generano impressioni inevase.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

 

Risultati

Riga RefererURL UnfilledImpressions
1 http://example.com/ 4.903.691
2 http://example.com/url/a 748.271
3 http://example.com/url/b 383.293
4 http://example.com/url/c 364.355
5 http://example.com/url/d 326.495
6 http://example.net/ 295.346
7 http://example.net/url/a 291.043
8 http://example.net/url/b 276.106
9 http://example.net/url/c 231.169
10 http://example.net/url/d 194.988

Impressioni inevase per unità pubblicitaria

Individua le unità pubblicitarie responsabili delle impressioni più inevase in una singola pagina. Se utilizzi il connettore BigQuery, utilizza la Tabella delle corrispondenze delle unità pubblicitarie per trovare il nome delle unità pubblicitarie. Poiché la tabella delle corrispondenze contiene dati relativi a unità pubblicitarie per ogni giorno, assicurati di limitare i dati a una sola giornata.

Codice di esempio e risultati

Codice

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 IsCompanion IS FALSE
  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

 

Risultati

Riga AdUnitID AdUnitName UnfilledImpressions
1 95730695 Nome dell'ultimo livello A 1.123.439
2 95033015 Nome dell'ultimo livello B 1.116.622
3 95033615 Nome dell'ultimo livello C 1.102.641
4 95049575 Nome dell'ultimo livello D 772.235
5 95734535 Nome dell'ultimo livello E 744.777
6 95584895 Nome dell'ultimo livello F 27.593
7 95045255 Nome dell'ultimo livello G 7482
8 95343215 Nome dell'ultimo livello H 1925
9 94977215 Nome dell'ultimo livello I 19
10 95033375 Nome dell'ultimo livello J 12

Impressioni

Confronto tra il reporting di Data Transfer e di Ad Manager

Impressioni per Product e DealType

Utilizza i campi Product e DealType in Data Transfer per generare report paragonabili ai report di Ad Manager che utilizzano le dimensioni "Canale di domanda", "Canale programmatico" e "Tipo di ottimizzazione". Seleziona le impressioni da NetworkImpressions (dove LineItemID non è zero) e da NetworkBackfillImpressions.

Codice campione e risultati (Data Transfer)

Codice

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

 

Risultati

Riga Product DealType Conteggio
1 Ad Exchange null 60.000.000
2 Ad Exchange Asta privata 2.000.000
3 Ad server null 40.000.000
4 Ad server Preferred deal 1.000.000
5 Ad server Pubblicità programmatica garantita 1.200.000
6 Offerte della piattaforma di scambio null 15.000.000
7 Offerte della piattaforma di scambio Preferred deal 20.000
8 Offerte della piattaforma di scambio Asta privata 500.000
9 Primo sguardo null 100.000
Codice campione e risultati (reporting di Ad Manager)

Parametri del report

Crea un report in Ad Manager utilizzando la stessa data. Scegli le seguenti dimensioni e metriche:

  • Dimensioni:
    • Canale di domanda
    • Canale programmatico
    • Tipo di ottimizzazione
       
  • Metriche:
    • Impressioni totali
       

 

Risultati

Riga Canale di domanda Canale programmatico Tipo di ottimizzazione Impressioni totali
1 Open Bidding Asta aperta Tutto il resto del traffico 9.000.000
2 Open Bidding Asta aperta Concorrenza ottimizzata 7000
3 Open Bidding Asta aperta CPM Target 5.993.000
4 Open Bidding Preferred deal Tutto il resto del traffico 20.000
5 Open Bidding Asta privata Tutto il resto del traffico 496.000
6 Open Bidding Asta privata Concorrenza ottimizzata 4000
7 Ad server (non applicabile) Tutto il resto del traffico 40.000.000
8 Ad server Preferred deal Tutto il resto del traffico 1.000.000
9 Ad server Pubblicità programmatica garantita Tutto il resto del traffico 1.200.000
10 Ad Exchange Asta aperta Tutto il resto del traffico 48.000.000
11 Ad Exchange Asta aperta Primo sguardo 100.000
12 Ad Exchange Asta aperta Concorrenza ottimizzata 10.000
13 Ad Exchange Asta aperta CPM Target 11.990.000
14 Ad Exchange Asta privata Tutto il resto del traffico 1.995.000
15 Ad Exchange Asta privata Concorrenza ottimizzata 5000
Riepilogo e confronto

Diretto

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Server
    • DealType è null
    • Riga 3: 40.000.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Ad server"
    • Canale programmatico = "(Non applicabile)"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico"
    • Riga 7: 40.000.000

 

Preferred deal

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Server
    • DealType è Preferred Deal
    • Riga 4: 1.000.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Ad server"
    • Canale programmatico = "Preferred deal"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico"
    • Riga 8: 1.000.000
  • Data Transfer:
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType è Preferred Deal
    • Riga 7: 20.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Open Bidding"
    • Canale programmatico = "Preferred deal"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico"
    • Riga 4: 20.000

 

Pubblicità programmatica garantita

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Server
    • DealType è Programmatic Guaranteed
    • Riga 5: 1.200.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Ad server"
    • Canale programmatico = "Pubblicità programmatica garantita"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico"
    • Riga 9: 1.200.000

 

Asta aperta di Ad Exchange (esclusa la funzionalità Primo sguardo)

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Exchange
    • DealType è null
    • Riga 1: 60.000.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Ad Exchange"
    • Canale programmatico = "Asta aperta"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico", "CPM target", "Concorrenza ottimizzata"
    • Totale Riga 10, Riga 12 e Riga 13: 48.000.000 + 10.000 + 11.990.000 = 60.000.000

 

Asta privata di Ad Exchange

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Exchange
    • DealType è Private Auction
    • Riga 2: 2.000.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Ad Exchange"
    • Canale programmatico = "Asta privata"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico", "Concorrenza ottimizzata"
    • Totale Riga 14 e Riga 15: 1.995.000 + 5000 = 2.000.000

 

Asta aperta di Open Bidding

  • Data Transfer:
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType è null
    • Riga 6: 15.000.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Open Bidding"
    • Canale programmatico = "Asta aperta"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico", "CPM target", "Concorrenza ottimizzata"
    • Totale Riga 1, Riga 2 e Riga 3: 9.000.000 + 7000 + 5.993.000 = 15.000.000

 

Asta privata di Open Bidding

  • Data Transfer:
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType è Private Auction
    • Riga 8: 500.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Open Bidding"
    • Canale programmatico = "Asta privata"
    • Tipo di ottimizzazione = "Tutto il resto del traffico", "Concorrenza ottimizzata"
    • Totale Riga 5 e Riga 6: 496.000 + 4000 = 500.000

 

Primo sguardo

  • Data Transfer:
    • Product = First Look
    • DealType è null
    • Riga 9: 100.000
  • Reporting di Ad Manager:
    • Canale di domanda = "Ad Exchange"
    • Canale programmatico = "Asta aperta"
    • Tipo di ottimizzazione = "Primo sguardo"
    • Riga 11: 100.000

Entrate

Entrate per un elemento pubblicitario CPM

Il file NetworkImpressioni non contiene dati sulle entrate, ma se utilizzi il connettore BigQuery, puoi utilizzare la tabella delle corrispondenze degli elementi pubblicitari per trovare la tariffa CPM. In caso contrario, usa l'API Ad Manager per trovare la tariffa di un elemento pubblicitario. Per trovare le entrate per un determinato elemento pubblicitario CPM per un determinato intervallo di date, conta il numero di impressioni, moltiplicando per la tariffa e dividendo il risultato per 1000. Poiché la tabella delle corrispondenze contiene dati relativi a unità pubblicitarie per ogni giorno, assicurati di limitare i dati a una sola giornata.

Codice di esempio e risultati

Codice

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'

Risultati

Riga LineItemID Impressions Rate CostType Revenue
1 123456789 21.324 3,5 CPM 74.634

Entrate per un elemento pubblicitario CPD

Come per gli elementi pubblicitari CPM, puoi utilizzare la tabella delle corrispondenze degli elementi pubblicitari o l'API Ad Manager per trovare la tariffa CPD di un elemento pubblicitario. Poiché la tabella delle corrispondenze contiene dati relativi a unità pubblicitarie per ogni giorno, assicurati di limitare i dati a una sola giornata. Per trovare le entrate relative a un determinato elemento pubblicitario CPD, conta il numero di giorni in cui le impressioni sono state pubblicate e moltiplica per la tariffa. Potresti includere il numero di impressioni pubblicate per trovare l'eCPM medio.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga LineItemID Days CostType Rate Revenue Impressions Average_eCPM
1 123456789 5 CPD 4000,0 20000,0 7.000.000 2,86

Entrate per un elemento pubblicitario CPC

Come per gli elementi pubblicitari CPM, puoi utilizzare la tabella delle corrispondenze degli elementi pubblicitari o l'API Ad Manager per trovare la tariffa CPC di un elemento pubblicitario. Poiché la tabella delle corrispondenze contiene dati relativi a unità pubblicitarie per ogni giorno, assicurati di limitare i dati a una sola giornata. Per trovare le entrate per un determinato elemento pubblicitario CPC in un determinato intervallo di date, conteggia i clic e moltiplica per la tariffa. Potresti includere il numero di impressioni pubblicate per trovare l'eCPM medio.

Codice di esempio e risultati

Codice

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)

Risultati

Riga LineItemID CostType Impressions Clic CTR Rate Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPC 140.000 23 0,02 15,5 356,5 2,55

Entrate per un elemento pubblicitario vCPM

Come per gli elementi pubblicitari CPM, puoi utilizzare la tabella delle corrispondenze degli elementi pubblicitari o l'API Ad Manager per trovare la tariffa vCPM di un elemento pubblicitario. Poiché la tabella delle corrispondenze contiene dati relativi a unità pubblicitarie per ogni giorno, assicurati di limitare i dati a una sola giornata. Per trovare le entrate relative a un determinato elemento pubblicitario vCPM, conteggia le impressioni visibili da NetworkActiveViews e moltiplicale per la tariffa. Potresti includere il numero di impressioni pubblicate per trovare l'eCPM medio.

Codice di esempio e risultati

Codice

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'

Risultati

Riga LineItemID CostType Impressions ViewableImpressions Rate Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPMAV 500.000 150.000 10 1500,0 3,0

Entrate per un inserzionista

Per trovare le entrate per un determinato inserzionista in un determinato intervallo di date, conteggia le impressioni per ciascun elemento pubblicitario e moltiplica per la tariffa. Utilizza la tabella delle corrispondenze dell'elemento pubblicitario per trovare il tasso e la tabella delle corrispondenze dell'azienda per trovare il nome dell'inserzionista.

Codice di esempio e risultati

Codice

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'

Risultati

Riga AdvertiserID CompanyName LineItemID Impressions Rate CostType Revenue
1 111222333 ABC 111111111 20.212 5,0 CPM 101.060
2 111222333 ABC 222222222 58.321 3,0 CPM 174.963
3 111222333 ABC 333333333 82.772 8,5 CPM 703.562
4 111222333 ABC 444444444 19.003 3,25 CPM 61.759

Pubblicazioni del codice

Per le reti con la funzionalità di riserva attivata, Data Transfer conteggia la pubblicazione del codice per ogni elemento pubblicitario di riserva, mentre il reporting di Ad Manager conteggia la pubblicazione del codice solo per il primo elemento pubblicitario selezionato nella catena di riserva. A differenza di Ad Manager, Data Transfer conteggia anche la pubblicazione del codice per gli annunci companion. Se vuoi che il report Data Transfer corrisponda il più possibile al report di Ad Manager, conteggia solo le pubblicazioni in cui VideoFallbackPosition = 0 e IsCompanion è false. Le pubblicazioni del codice di mediazione in Data Transfer potrebbero non corrispondere alle pubblicazioni del codice di mediazione nel reporting di Ad Manager. A seconda dell'implementazione, potrebbero esserci altre differenze tra i conteggi della pubblicazione del codice nel reporting di Data Transfer e di Ad Manager.

Pubblicazioni del codice, impressioni e percentuale di rendering per elemento pubblicitario per un singolo inserzionista

Scopri con quale frequenza le pubblicazioni del codice si trasformano in impressioni per ogni elemento pubblicitario di un inserzionista diretto. Poiché stiamo esaminando un inserzionista diretto, queste pubblicazioni del codice saranno solo in NetworkCodeServes e le impressioni saranno solo in NetworkImpressions.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga LineItemID CodeServes Impressions RenderRate
1 1111111111 6000 2600 43,33
2 2222222222 1.000.000 371.200 37,12
3 3333333333 50.000 17.550 35,1
4 4444444444 800.000 275.000 34,38
5 5555555555 1.500.000 400.000 26,66

Pubblicazioni del codice, impressioni e percentuale di rendering per categoria di dispositivo e dimensioni della creatività pubblicate

Includi la categoria del dispositivo e le dimensioni della creatività pubblicate per vedere come variano le percentuali di rendering per un ordine di un inserzionista.

Codice di esempio e risultati

Codice

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 

Risultati

Riga LineItemID DeviceCategory CreativeSizeDelivered CodeServes Impressions RenderRate
1 6666666666 TV connessa a internet Video/Overlay 100 40 40,0
2 6666666666 Computer Video/Overlay 20.000 9000 45,0
3 6666666666 Smartphone Video/Overlay 32.000 25.000 78,13
4 6666666666 Tablet Video/Overlay 1000 800 80,0
5 7777777777 TV connessa a internet 300 x 250 200 190 95,0
6 7777777777 Computer 300 x 250 185.000 184.000 99,46
7 7777777777 Smartphone 300 x 250 225.000 220.000 97,77
8 7777777777 Tablet 300 x 250 10000 9800 98,0
9 7777777777 TV connessa a internet 300 x 50 50 50 100,0
10 7777777777 Computer 300 x 50 1000 900 90,0
11 7777777777 Smartphone 300 x 50 90.000 80.000 88,89
12 7777777777 Tablet 300 x 50 800 750 93,75

Visibilità

I dati sulla visibilità sono disponibili nei file di Impressioni e Visualizzazione attiva, tramite i campi ActiveViewEligibleCount, ActiveViewMeasurableCount e ActiveViewViewableCount. Scopri di più su questi campi e su come vengono impostati i relativi valori.

La visibilità di un periodo di tempo può essere calcolata sommando i valori trovati nei file o unendo i singoli eventi e poi sommando i valori. Potrebbero esserci delle piccole differenze tra queste due strategie, descritte di seguito.

Impressioni idonee, impressioni misurabili e impressioni visibili (in totale)

Trova il numero di impressioni idonee, misurabili e visualizzabili per un determinato giorno. Come indicato in precedenza, devono essere utilizzati i file delle impressioni e quelli di Visualizzazione attiva.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97.000.000 95.000.000 60.000.000

Impressioni idonee, impressioni misurabili e impressioni visibili (per impressione unita)

Trova il numero di impressioni idonee, misurabili e visibili per un determinato giorno unendo i singoli eventi nei file di Impressioni e nei file ActiveView, quindi calcolando il totale dei valori. In rari casi, abbiamo ricevuto un ping visibile con Visualizzazione attiva, ma non un ping relativo alle impressioni. Quando unisci i dati di Visualizzazione attiva ai dati delle Impressioni, potresti notare differenze nelle impressioni misurabili e meno impressioni visibili rispetto alla prima query, mostrata sopra.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97.000.000 95.000.000 59.900.000

Coppie chiave-valore

Utilizzo della chiave

Scopri con quale frequenza ciascuna chiave viene mostrata in una richiesta di annuncio (viene visualizzata in CustomTargeting) e con quale frequenza è stata utilizzata per pubblicare un elemento pubblicitario (viene visualizzata in TargetedCustomCriteria). Le chiavi attive che non vengono visualizzate nei risultati o che vengono utilizzate raramente potrebbero essere idonee all'archiviazione per rimanere al di sotto del limite di chiavi.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga Key KeyUsageCount KeyTargetedCount
1 key_abc 10.000.000 1.000.000
2 key_def 25.000.000 5.000.000
3 key_ghi 40.000 2000
4 key_jkl 300.000 12.000
5 key_mno 100.000 1000

Offerte per partner di asta

Per conoscere la frequenza con cui ciascuno dei tuoi partner fa offerte, estrai le offerte da CustomTargeting. L'esempio riportato di seguito prevede che il nome di ogni partner inizi con "bidder_prefix_" come in "bidder_prefix_partnername e prevede che un'offerta per quel partner sia nel formato "bidder_prefix_partnername=1.23".

Codice di esempio e risultati

Codice

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 

Risultati

Riga Bidder BidCount
1 bidder_prefix_partner_1 15.000.000
2 bidder_prefix_partner_2 12.000.000
3 bidder_prefix_partner_3 9.000.000
4 bidder_prefix_partner_4 6.000.000
5 bidder_prefix_partner_5 3.000.000

Valori delle offerte e conteggi per un singolo partner di offerta

Per un singolo partner di offerta, trova i valori delle offerte più comuni e la frequenza di ciascuna offerta. Nell'esempio riportato di seguito, seleziona le 10 offerte più comuni dalle tabelle delle impressioni per il partner denominato "bidder_partner" (impressioni in cui CustomTargeting contiene la chiave "bidder_partner" impostata su un prezzo dell'offerta, ad esempio "1.23").

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga BidPrice BidCount
1 0,01 600.000
2 0,02 500.000
3 0,05 400.000
4 0,07 300.000
5 0,09 200.000
6 0,03 150.000
7 0,08 100.000
8 0,04 75000
9 0,10 50.000
10 0,06 25.000

Conteggio delle offerte e offerte medie

Individua il numero totale di offerte e l'offerta media nelle tabelle delle impressioni di tutti i partner di asta. L'esempio riportato di seguito prevede che il nome di ogni partner inizi con "bidder_prefix_" come in "bidder_prefix_partnername e prevede che un'offerta per quel partner sia nel formato "bidder_prefix_partnername=1.23".

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga Bidder BidCount AverageBid
1 bidder_prefix_partner_1 15.000.000 0,21
2 bidder_prefix_partner_2 12.000.000 1,43
3 bidder_prefix_partner_3 9.000.000 2,67
4 bidder_prefix_partner_4 6.000.000 6,80
5 bidder_prefix_partner_5 3.000.000 0,92

Conteggio segmenti DMP

Le piattaforme di gestione dei dati spesso trasmettono i segmenti a cui un utente appartiene sotto forma di coppie chiave-valore. Scopri la frequenza con cui questi segmenti vengono visualizzati nelle richieste di annunci, ovvero quante impressioni erano idonee per il targeting per ogni segmento. Estrai gli ID segmento da CustomTargeting. L'esempio seguente prevede che il nome della chiave sia "seg" e i valori siano costituiti da lettere e numeri.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga Segment Count
1 abcd1234 10.000.000
2 efgh5678 9.000.000
3 ijkl9012 8.000.000
4 mnop3456 7.000.000
5 qrst7890 6.000.000
6 uvwx1234 5.000.000
7 yzab5678 4.000.000
8 cdef9012 3.000.000
9 ghij3456 2.000.000
10 klmn7890 1.000.000

Video

Errori video per URL, ID unità pubblicitaria e posizione

Per risolvere i problemi relativi agli elementi pubblicitari video che contengono errori significativi, potresti dover trovare la pagina e/o l'area annuncio nella pagina che ne è maggiormente responsabile. Utilizza NetworkVideoConversions per trovare errori per elemento pubblicitario (dove ActionName contiene "error"). Se in una pagina sono presenti più video player, i player utilizzano la stessa unità pubblicitaria e utilizzi una chiave come "pos" per distinguere le unità pubblicitarie in una pagina, estrai il valore pos da CustomTargeting. L'esempio seguente prevede che il nome di questa chiave sia "pos" e mostri le prime cinque combinazioni di RefererURL, AdUnitID e Position responsabile di errori nei confronti di un singolo elemento pubblicitario video.

Codice di esempio e risultati

Codice

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

Risultati

Riga RefererURL AdUnitID Position ErrorCount
1 https://example.com/ 11111111 superiore 2000
2 https://example.com/url/a 22222222 superiore 1500
3 https://example.com/url/b 22222222 superiore 1400
4 https://example.com/url/c 11111111 superiore 1000
5 https://example.com/url/c 11111111 inferiore 500

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