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Data Transfer のサンプルクエリを確認する

Google アド マネージャー 360 でのみご利用いただけます。

この記事では、アド マネージャーの Data Transfer レポート用のクエリを作成する方法を、例を使って紹介します。Data Transfer ファイルについて（受信方法など）

なお、この記事の旧タイトルは「Data Transfer のレシピ」です。

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この記事の内容:

埋められなかったインプレッション数

埋められなかったインプレッション数を NetworkImpressions から取得

1 日の埋められなかったインプレッション数を確認するには、NetworkImpressions を LineItemID が 0 のエントリでクエリします。NetworkBackfillImpressions には埋められなかったインプレッションは含まれません。

サンプルコードと結果

コード

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

 

結果

行 UnfilledImpressions
1 20000000

埋められなかったインプレッション数を NetworkRequests から取得

NetworkRequests をクエリして、埋められなかったインプレッションの数を確認することもできます。IsFilledRequest が false のリクエストを探します。NetworkBackfillRequests には埋められなかったインプレッションは含まれません。

サンプルコードと結果

コード

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

 

結果

行 UnfilledImpressions
1 20000000

URL 別の埋められなかったインプレッション数

アド マネージャー レポートでは、広告ユニットまたはリクエストされたサイズ別に埋められなかったインプレッション数を表示できますが、URL 単位で表示することはできません。埋められなかったインプレッションが発生している上位 10 ページを特定するには、RefererURL を含めます。

サンプルコードと結果

コード

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

 

結果

行 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

埋められなかったインプレッション数（広告ユニット別）

1 つのページで埋められなかったインプレッション数の最も多い広告ユニットを確認します。BigQuery コネクタを使用する場合は、広告ユニットのマッチテーブルを使用して広告ユニットの名前を確認します。なお、マッチテーブルには毎日の広告ユニットデータが含まれるため、マッチテーブルのデータを 1 日に限定してください。

サンプルコードと結果

コード

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

 

結果

行 AdUnitID AdUnitName UnfilledImpressions
1 95730695 最後のレベル A の名前 1123439
2 95033015 最後のレベル B の名前 1116622
3 95033615 最後のレベル C の名前 1102641
4 95049575 最後のレベル D の名前 772235
5 95734535 最後のレベル E の名前 744777
6 95584895 最終のレベル F の名前 27593
7 95045255 最後のレベル G の名前 7482
8 95343215 最後のレベル H の名前 1925
9 94977215 最後のレベル I の名前 19
10 95033375 最後のレベル J の名前 12

インプレッション数

Data Transfer とアド マネージャー レポートの比較

Product と DealType 別のインプレッション数

Data Transfer の Product と DealType フィールドを使用すると、「デマンド チャネル」、「プログラマティック チャネル」、「最適化タイプ」のディメンションを使用するアド マネージャー レポートと同様のレポートを生成できます。NetworkImpressions（LineItemID が 0 以外）と NetworkBackfillImpressions からインプレッション数を選択します。

サンプルコードと結果（Data Transfer）

コード

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

 

結果

行 Product DealType カウント
1 Ad Exchange null 60000000
2 Ad Exchange Private auction 2000000
3 Ad Server null 40000000
4 Ad Server Preferred deal 1000000
5 Ad Server Programmatic guaranteed 1200000
6 Exchange Bidding null 15000000
7 Exchange Bidding Preferred deal 20000
8 Exchange Bidding Private auction 500000
9 First Look null 100000
サンプルコードと結果（アド マネージャー レポート）

レポート パラメータ

同じ日付を使用して、アド マネージャー レポートでレポートを作成します。次のディメンションと指標を選択します。

  • ディメンション:
    • デマンド チャネル
    • プログラマティック チャネル
    • 最適化タイプ
       
  • 指標:
    • 合計インプレッション数
       

 

結果

行 デマンド チャネル プログラマティック チャネル 最適化タイプ 合計インプレッション数
1 Open Bidding 公開オークション その他すべてのトラフィック 9,000,000
2 Open Bidding 公開オークション 競合の最適化 7,000
3 Open Bidding 公開オークション 目標インプレッション単価 5,993,000
4 Open Bidding 優先取引 その他すべてのトラフィック 20,000
5 Open Bidding プライベート オークション その他すべてのトラフィック 496,000
6 Open Bidding プライベート オークション 競合の最適化 4,000
7 広告サーバー （該当なし） その他すべてのトラフィック 40,000,000
8 広告サーバー 優先取引 その他すべてのトラフィック 1,000,000
9 広告サーバー プログラマティック保証型取引 その他すべてのトラフィック 1,200,000
10 Ad Exchange 公開オークション その他すべてのトラフィック 48,000,000
11 Ad Exchange 公開オークション 優先交渉権 100,000
12 Ad Exchange 公開オークション 競合の最適化 10,000
13 Ad Exchange 公開オークション 目標インプレッション単価 11,990,000
14 Ad Exchange プライベート オークション その他すべてのトラフィック 1,995,000
15 Ad Exchange プライベート オークション 競合の最適化 5,000
まとめと比較

直接取引

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Server
    • DealType が null
    • 3 行目: 40,000,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「広告サーバー」
    • プログラマティック チャネル = 「（該当なし）」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」
    • 7 行目: 40,000,000

 

優先取引

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Server
    • DealType が Preferred Deal
    • 4 行目: 1,000,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「広告サーバー」
    • プログラマティック チャネル = 「優先取引」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」
    • 8 行目: 1,000,000
  • Data Transfer:
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType が Preferred Deal
    • 7 行目: 20,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「Open Bidding」
    • プログラマティック チャネル = 「優先取引」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」
    • 4 行目: 20,000

 

プログラマティック保証型取引

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Server
    • DealType が Programmatic Guaranteed
    • 5 行目: 1,200,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「広告サーバー」
    • プログラマティック チャネル = 「プログラマティック保証型取引」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」
    • 9 行目: 1,200,000

 

Ad Exchange の公開オークション（優先交渉権を除く）

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Exchange
    • DealType が null
    • 1 行目: 60,000,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「Ad Exchange」
    • プログラマティック チャネル = 「公開オークション」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」、「目標インプレッション単価」、「競合の最適化」
    • 10、12、13 行目の合計: 48,000,000 + 10,000 + 11,990,000 = 60,000,000

 

Ad Exchange のプライベート オークション

  • Data Transfer:
    • Product = Ad Exchange
    • DealType が Private Auction
    • 2 行目: 2,000,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「Ad Exchange」
    • プログラマティック チャネル = 「プライベート オークション」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」、「競合の最適化」
    • 14、15 行目の合計: 1,995,000 + 5,000 = 2,000,000

 

Open Bidding の公開オークション

  • Data Transfer:
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType が null
    • 6 行目: 15,000,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「Open Bidding」
    • プログラマティック チャネル = 「公開オークション」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」、「目標インプレッション単価」、「競合の最適化」
    • 1、2、3 行目の合計: 9,000,000 + 7,000 + 5,993,000 = 15,000,000

 

Open Bidding のプライベート オークション

  • Data Transfer:
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType が Private Auction
    • 8 行目: 500,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「Open Bidding」
    • プログラマティック チャネル = 「プライベート オークション」
    • 最適化タイプ = 「その他すべてのトラフィック」、「競合の最適化」
    • 5、6 行目の合計: 496,000 + 4,000 = 500,000

 

優先交渉権

  • Data Transfer:
    • Product = First Look
    • DealType が null
    • 9 行目: 100,000
  • アド マネージャー レポート:
    • デマンド チャネル = 「Ad Exchange」
    • プログラマティック チャネル = 「公開オークション」
    • 最適化タイプ = 「優先交渉権」
    • 11 行目: 100,000

収益

CPM 広告申込情報の収益

NetworkImpressions ファイルには収益データは含まれませんが、BigQuery コネクタを使用している場合は、広告申込情報のマッチテーブルを使用して CPM レートを確認できます。BigQuery コネクタを使用していない場合は、Ad Manager API を使用して広告申込情報のレートを確認します。特定の CPM 広告申込情報の特定の期間の収益を確認するには、インプレッションをカウントし、その数にレートを掛けて、1,000 で割ります。なお、マッチテーブルには毎日の広告ユニットデータが含まれるため、マッチテーブルのデータを 1 日に限定してください。

サンプルコードと結果

コード

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'

結果

行 LineItemID Impressions Rate CostType Revenue
1 123456789 21324 3.5 CPM 74.634

CPD 広告申込情報の収益

CPM 広告申込情報と同様に、広告申込情報のマッチテーブルまたは Ad Manager API を使用して広告申込情報の CPD レートを確認できます。なお、マッチテーブルには毎日の広告ユニットデータが含まれるため、マッチテーブルのデータを 1 日に限定してください。特定の CPD 広告申込情報の収益を確認するには、インプレッションが配信された日数をカウントし、その数にレートを掛けます。配信されたインプレッション数を含めて、平均 eCPM を確認することもできます。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 LineItemID Days CostType Rate Revenue Impressions Average_eCPM
1 123456789 5 CPD 4000.0 20000.0 7000000 2.86

CPC 広告申込情報の収益

CPM 広告申込情報と同様に、広告申込情報のマッチテーブルまたは Ad Manager API を使用して広告申込情報の CPC レートを確認できます。なお、マッチテーブルには毎日の広告ユニットデータが含まれるため、マッチテーブルのデータを 1 日に限定してください。特定の CPC 広告申込情報の特定の期間の収益を確認するには、クリックをカウントし、その数にレートを掛けます。配信されたインプレッション数を含めて、平均 eCPM を確認することもできます。

サンプルコードと結果

コード

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)

結果

行 LineItemID CostType Impressions クリック数 CTR Rate Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPC 140000 23 0.02 15.5 356.5 2.55

vCPM 広告申込情報の収益

CPM 広告申込情報と同様に、広告申込情報のマッチテーブルまたは Ad Manager API を使用して広告申込情報の vCPM レートを確認できます。なお、マッチテーブルには毎日の広告ユニットデータが含まれるため、マッチテーブルのデータを 1 日に限定してください。特定の vCPM 広告申込情報の収益を確認するには、NetworkActiveViews の視認範囲のインプレッションをカウントし、その数にレートを掛けます。配信されたインプレッション数を含めて、平均 eCPM を確認することもできます。

サンプルコードと結果

コード

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'

結果

行 LineItemID CostType Impressions ViewableImpressions Rate Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPMAV 500000 150000 10 1500.0 3.0

広告主の収益

特定の広告主の特定の期間の収益を確認するには、各広告申込情報のインプレッションをカウントし、その数にレートを掛けます。レートを確認するには広告申込情報のマッチテーブルを、広告主名を確認するには会社のマッチテーブルを使用してください。

サンプルコードと結果

コード

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'

結果

行 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

コード配信回数

ネットワークで代替機能が有効になっている場合、Data Transfer では代替チェーンで選択された広告申込情報ごとにコード配信が 1 回カウントされます。一方、アド マネージャー レポートでは、代替チェーンで選択された最初の広告申込情報に対してのみコード配信が 1 回カウントされます。また、Data Transfer ではコンパニオン広告についてもコード配信がカウントされますが、アド マネージャー レポートではカウントされません。Data Transfer レポートをアド マネージャー レポートとできるだけ一致させるには、VideoFallbackPosition = 0 かつ IsCompanion が false の場合にのみコード配信をカウントします。Data Transfer のメディエーション コード配信回数は、アド マネージャー レポートのメディエーション コード配信回数と一致しない場合があります。また、実装方法によっては、Data Transfer とアド マネージャー レポートのコード配信回数に別の差異が生じる可能性があります。

単一の広告主の広告申込情報別のコード配信回数、インプレッション数、レンダリング率

直接取引の広告主について、広告申込情報ごとにコード配信がインプレッションにつながった頻度を確認します。直接取引の広告主であるため、コード配信回数は NetworkCodeServes にのみ、インプレッション数は NetworkImpressions にのみ含まれます。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 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

デバイス カテゴリとクリエイティブ サイズ（配信済み）別のコード配信回数、インプレッション数、レンダリング率

1 つの広告主のオーダーごとのレンダリング率の違いを確認するには、デバイス カテゴリとクリエイティブ サイズ（配信済み）を含めます。

サンプルコードと結果

コード

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 

結果

行 LineItemID DeviceCategory CreativeSizeDelivered CodeServes Impressions RenderRate
1 6666666666 Connected TV Video/Overlay 100 40 40.0
2 6666666666 Desktop Video/Overlay 20000 9000 45.0
3 6666666666 Smartphone Video/Overlay 32000 25000 78.13
4 6666666666 Tablet Video/Overlay 1000 800 80.0
5 7777777777 Connected TV 300×250 200 190 95.0
6 7777777777 Desktop 300×250 185000 184000 99.46
7 7777777777 Smartphone 300×250 225000 220000 97.77
8 7777777777 Tablet 300×250 10000 9800 98.0
9 7777777777 Connected TV 300×50 50 50 100.0
10 7777777777 Desktop 300×50 1000 900 90.0
11 7777777777 Smartphone 300×50 90000 80000 88.89
12 7777777777 Tablet 300×50 800 750 93.75

視認性

視認性データは、インプレッション ファイルとアクティブ ビュー ファイルの ActiveViewEligibleCount、ActiveViewMeasurableCount、ActiveViewViewableCount フィールドで確認できます。各フィールドと値の設定方法について

期間の視認性は、ファイルの値の合計や、個々のイベントを結合してから値を合計することで算出できます。次の 2 つの戦略では、若干の差異が生じる可能性があります（下記に詳述）。

測定対象のインプレッション、測定可能なインプレッション、視認範囲のインプレッション（合計）

1 日の測定対象のインプレッション数、測定可能なインプレッション数、視認範囲のインプレッション数を確認します。前述のとおり、インプレッション ファイルとアクティブ ビュー ファイルを使用する必要があります。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 60000000

測定対象のインプレッション、測定可能なインプレッション、視認範囲のインプレッション（結合インプレッション別）

1 日の測定対象のインプレッション数、測定可能なインプレッション数、視認範囲のインプレッション数を確認するには、インプレッション ファイルとアクティブ ビュー ファイルの個々のイベントを結合してから、値を合計します。まれに、アクティブ ビュー視認可能の ping を受信していてもインプレッションの ping は受信していないことがあります。アクティブ ビュー データとインプレッション データを結合する際、測定可能なインプレッション数が異なり、最初のクエリ（前述）に比べて視認範囲のインプレッション数が少なくなることがあります。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 59900000

Key-Value

キーの使用状況

各キーが広告リクエストに表示される頻度（CustomTargeting に表示）と広告申込情報の配信に使用された頻度（TargetedCustomCriteria に表示）を確認します。結果に表示されない、または使用頻度の低い有効なキーについては、キーの制限内に収まるようにアーカイブすることをご検討ください。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 Key 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 100000 1000

入札パートナー別の入札数

各パートナーが入札する頻度を確認するには、CustomTargeting から入札数を抽出します。次の例では、各パートナーの名前は「bidder_prefix_partnername」のように「bidder_prefix_」で始まり、入札単価は「bidder_prefix_partnername=1.23」の形式であることを想定しています。

サンプルコードと結果

コード

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 

結果

行 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 3000000

単一の入札パートナーの入札単価と入札数

単一の入札パートナーについて、最も一般的な入札単価と各入札の頻度を確認します。次の例では、「bidder_partner」という名前のパートナーについて、インプレッション テーブルから最も一般的な入札単価を 10 個選択します（「1.23」などの入札単価が設定された「bidder_partner」というキーを含む CustomTargeting のインプレッション）。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 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 100000
8 0.04 75000
9 0.10 50000
10 0.06 25000

入札数と平均入札単価

すべての入札パートナーについて、インプレッション テーブルで入札の総数と平均入札単価を確認します。次の例では、各パートナーの名前は「bidder_prefix_partnername」のように「bidder_prefix_」で始まり、入札単価は「bidder_prefix_partnername=1.23」の形式であることを想定しています。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 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 3000000 0.92

DMP セグメント数

多くの場合、データ管理プラットフォームはユーザーが属するセグメントを Key-Value ペアとして渡します。広告リクエストでこれらのセグメントが表示された頻度、つまり各セグメントのターゲットに設定可能だったインプレッション数を確認できます。これには、CustomTargeting からセグメント ID を抽出します。次の例では、キーの名前が「seg」で、値が文字と数字で構成されていることを想定しています。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

行 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 3000000
9 ghij3456 2000000
10 klmn7890 1000000

動画

URL、広告ユニット ID、掲載位置別の動画エラー数

重大なエラーのある動画広告申込情報のトラブルシューティングを行うには、エラーの主な原因となっているページおよび / またはページ上の広告スロットを特定する必要があります。広告申込情報別にエラーを確認するには、NetworkVideoConversions（ActionName に「error」が含まれるもの）を使用します。1 つのページに複数の動画プレーヤーがある場合、各プレーヤーは同じ広告ユニットを使用します。したがって、「pos」などのキーを使ってページ上の広告ユニットを区別し、その pos の値を CustomTargeting から抽出します。次の例では、キーの名前が「pos」で、単一の動画広告申込情報に対するエラーの原因として RefererURL、AdUnitID、Position の組み合わせの上位 5 つを表示することを想定しています。

サンプルコードと結果

コード

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

結果

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

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