การแจ้งเตือน

ใช้ได้เฉพาะใน Google Ad Manager 360 เท่านั้น

ตรวจสอบการค้นหาตัวอย่างสำหรับฟีเจอร์การโอนข้อมูล

ใช้ได้เฉพาะใน Google Ad Manager 360 เท่านั้น

บทความนี้มีตัวอย่างวิธีสร้างการค้นหาสําหรับรายงานการโอนข้อมูล Ad Manager ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับไฟล์การโอนข้อมูล รวมถึงวิธีเริ่มรับไฟล์

โปรดทราบว่าก่อนหน้านี้บทความนี้มีชื่อว่า "ตำราการโอนข้อมูล (Data Transfer Cookbook)"

ขยายทั้งหมด  ยุบทั้งหมด

บทความนี้ประกอบด้วย

การแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณา

การแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาจาก NetworkImpressions

หากต้องการดูจำนวนการแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาสำหรับ 1 วัน ให้ค้นหา NetworkImpression สําหรับรายการที่ LineItemID เป็น 0 ไม่มีการแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาใน NetworkBackfillImpressions

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

 

ผลลัพธ์

แถว UnfilledImpressions
1 20000000

การแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาจาก NetworkRequests

นอกจากนี้ คุณยังดูจำนวนการแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาได้โดยค้นหา NetworkRequests มองหาคำขอที่ IsFilledRequest เป็นเท็จ ไม่มีการแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาใน NetworkBackfillRequests

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

 

ผลลัพธ์

แถว UnfilledImpressions
1 20000000

การแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาแยกตาม URL

การรายงานของ Ad Manager แสดงการแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาแยกตามหน่วยโฆษณาหรือขนาดที่ขอได้ แต่แสดงแยกตาม URL ไม่ได้ รวม RefererURL เพื่อช่วยให้คุณค้นหาหน้าเว็บ 10 อันดับแรกที่สร้างการแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณา

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

 

ผลลัพธ์

แถว 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

การแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณาแยกตามหน่วยโฆษณา

ค้นหาหน่วยโฆษณาที่สร้างการแสดงผลที่ไม่ได้รับโฆษณามากที่สุดในหน้าเว็บเดียว หากคุณใช้เครื่องมือเชื่อมต่อ BigQuery ให้ใช้ตารางการจับคู่หน่วยโฆษณา เพื่อค้นหาชื่อหน่วยโฆษณา เนื่องจากตารางการจับคู่มีข้อมูลหน่วยโฆษณาทุกวัน อย่าลืมจำกัดข้อมูลตารางการจับคู่ไว้ที่ 1 วัน

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

 

ผลลัพธ์

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

การแสดงผล

การเปรียบเทียบการโอนข้อมูลและการรายงานของ Ad Manager

การแสดงผลแยกตาม Product และ DealType

ใช้ฟิลด์ Product และ ดีDealType ในการโอนข้อมูลเพื่อสร้างรายงานที่เปรียบเทียบกับรายงาน Ad Manager ที่ใช้มิติข้อมูล "แชแนลดีมานด์" "แชแนลแบบเป็นโปรแกรม" และ "ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ" เลือกการแสดงผลจาก NetworkImpressions (ที่ LineItemID ไม่เป็น 0) และ NetworkBackfillImpressions

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์ (การโอนข้อมูล)

โค้ด

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

 

ผลลัพธ์

แถว ผลิตภัณฑ์ DealType จำนวน
1 Ad Exchange null 60000000
2 Ad Exchange การประมูลส่วนตัว 2000000
3 เซิร์ฟเวอร์โฆษณา null 40000000
4 เซิร์ฟเวอร์โฆษณา ดีลที่ต้องการ 1000000
5 เซิร์ฟเวอร์โฆษณา การรับประกันแบบเป็นโปรแกรม 1200000
6 การเสนอราคาแลกเปลี่ยน null 15000000
7 การเสนอราคาแลกเปลี่ยน ดีลที่ต้องการ 20000
8 การเสนอราคาแลกเปลี่ยน การประมูลส่วนตัว 500000
9 สิทธิ์ดูก่อนใคร null 100000
โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์ (การรายงานของ Ad Manager)

พารามิเตอร์รายงาน

เรียกใช้รายงานในการรายงานของ Ad Manager โดยใช้วันที่เดียวกัน เลือกมิติข้อมูลและเมตริกต่อไปนี้

  • มิติข้อมูล
    • แชแนลดีมานด์
    • ช่องทางแบบเป็นโปรแกรม
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ
       
  • เมตริก
    • จำนวนการแสดงผลทั้งหมด
       

 

ผลลัพธ์

แถว แชแนลดีมานด์ ช่องทางแบบเป็นโปรแกรม ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ จำนวนการแสดงผลทั้งหมด
1 การเสนอราคาแบบเปิด การประมูลแบบเปิด การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 9,000,000
2 การเสนอราคาแบบเปิด การประมูลแบบเปิด การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ 7,000
3 การเสนอราคาแบบเปิด การประมูลแบบเปิด CPM เป้าหมาย 5,993,000
4 การเสนอราคาแบบเปิด ดีลที่ต้องการ การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 20,000
5 การเสนอราคาแบบเปิด การประมูลส่วนตัว การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 496,000
6 การเสนอราคาแบบเปิด การประมูลส่วนตัว การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ 4,000
7 เซิร์ฟเวอร์โฆษณา (ไม่เกี่ยวข้อง) การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 40,000,000
8 เซิร์ฟเวอร์โฆษณา ดีลที่ต้องการ การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 1,000,000
9 เซิร์ฟเวอร์โฆษณา การรับประกันแบบเป็นโปรแกรม การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 1,200,000
10 Ad Exchange การประมูลแบบเปิด การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 48,000,000
11 Ad Exchange การประมูลแบบเปิด สิทธิ์ดูก่อนใคร 100,000
12 Ad Exchange การประมูลแบบเปิด การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ 10,000
13 Ad Exchange การประมูลแบบเปิด CPM เป้าหมาย 11,990,000
14 Ad Exchange การประมูลส่วนตัว การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด 1,995,000
15 Ad Exchange การประมูลส่วนตัว การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ 5,000
สรุปและการเปรียบเทียบ

โดยตรง

  • การโอนข้อมูล
    • Product = Ad Server
    • DealType เป็น null
    • แถว 3: 40,000,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "เซิร์ฟเวอร์โฆษณา"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "(ไม่เกี่ยวข้อง)"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด"
    • แถว 7: 40,000,000

 

ดีลที่ต้องการ

  • การโอนข้อมูล
    • Product = Ad Server
    • DealType เป็น Preferred Deal
    • แถว 4: 1,000,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "เซิร์ฟเวอร์โฆษณา"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "ดีลที่ต้องการ"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด"
    • แถว 8: 1,000,000
  • การโอนข้อมูล
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType เป็น Preferred Deal
    • แถว 7: 20,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "การเสนอราคาแบบเปิด"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "ดีลที่ต้องการ"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด"
    • แถว 4: 20,000

 

การรับประกันแบบเป็นโปรแกรม

  • การโอนข้อมูล
    • Product = Ad Server
    • DealType เป็น Programmatic Guaranteed
    • แถว 5: 1,200,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "เซิร์ฟเวอร์โฆษณา"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "การรับประกันแบบเป็นโปรแกรม"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด"
    • แถว 9: 1,200,000

 

การประมูลแบบเปิดของ Ad Exchange (ไม่รวมสิทธิ์ดูก่อนใคร)

  • การโอนข้อมูล
    • Product = Ad Exchange
    • DealType เป็น null
    • แถว 1: 60,000,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "Ad Exchange"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "การประมูลแบบเปิด"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด" "CPM เป้าหมาย" "การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ"
    • รวมทั้งหมดของแถว 10, แถว 12 และแถว 13: 48,000,000 + 10,000 + 11,990,000 = 60,000,000

 

การประมูลส่วนตัวของ Ad Exchange

  • การโอนข้อมูล
    • Product = Ad Exchange
    • DealType เป็น Private Auction
    • แถว 2: 2,000,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "Ad Exchange"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "การประมูลส่วนตัว"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด" "การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ"
    • รวมทั้งหมดของแถว 14 และแถว 15: 1,995,000 + 5,000 = 2,000,000

 

การประมูลแบบเปิด การเสนอราคาแบบเปิด

  • การโอนข้อมูล
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType เป็น null
    • แถว 6: 15,000,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "การเสนอราคาแบบเปิด"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "การประมูลแบบเปิด"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด" "CPM เป้าหมาย" "การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ"
    • รวมทั้งหมดของแถว 1, แถว 2 และแถว 3: 9,000,000 + 7,000 + 5,993,000 = 15,000,000

 

การประมูลส่วนตัวของการเสนอราคาแบบเปิด

  • การโอนข้อมูล
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType เป็น Private Auction
    • แถว 8: 500,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "การเสนอราคาแบบเปิด"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "การประมูลส่วนตัว"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "การเข้าชมอื่นๆ ทั้งหมด" "การแข่งขันที่เพิ่มประสิทธิภาพ"
    • รวมทั้งหมดของแถว 5 และแถว 6: 496,000 + 4,000 = 500,000

 

สิทธิ์ดูก่อนใคร

  • การโอนข้อมูล
    • Product = First Look
    • DealType เป็น null
    • แถว 9: 100,000
  • การรายงานของ Ad Manager
    • แชแนลดีมานด์ = "Ad Exchange"
    • แชแนลแบบเป็นโปรแกรม = "การประมูลแบบเปิด"
    • ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพ = "สิทธิ์ดูก่อนใคร"
    • แถว 11: 100,000

รายได้

รายได้สําหรับรายการโฆษณา CPM

ไฟล์ NetworkImpression ไม่มีข้อมูลรายได้ แต่หากใช้เครื่องมือเชื่อมต่อ BigQuery คุณจะใช้ "ตารางการจับคู่รายการโฆษณา" เพื่อค้นหาอัตรา CPM ได้ หรือไม่เช่นนั้น ให้ใช้ Ad Manager API เพื่อค้นหาอัตราของรายการโฆษณา ดูรายได้สําหรับรายการโฆษณา CPM หนึ่งในช่วงวันที่หนึ่ง โดยนับการแสดงผล คูณด้วยอัตรา แล้วหารด้วย 1,000 เนื่องจากตารางการจับคู่มีข้อมูลหน่วยโฆษณาทุกวัน อย่าลืมจำกัดข้อมูลตารางการจับคู่ไว้ที่ 1 วัน

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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'

ผลลัพธ์

แถว LineItemID Impressions ให้คะแนน CostType Revenue
1 123456789 21324 3.5 CPM 74.634

รายได้สำหรับรายการโฆษณา CPD

เมื่อใช้รายการโฆษณา CPM คุณจะใช้ตารางการจับคู่รายการโฆษณาหรือ Ad Manager API เพื่อค้นหาอัตรา CPD ของรายการโฆษณาได้ เนื่องจากตารางการจับคู่มีข้อมูลหน่วยโฆษณาทุกวัน อย่าลืมจำกัดข้อมูลตารางการจับคู่ไว้ที่ 1 วัน หากต้องการดูรายได้ของรายการโฆษณา CPD หนึ่ง ให้นับจำนวนวันที่มีการแสดงผลและคูณด้วยอัตรา คุณอาจต้องการรวมจํานวนการแสดงผลที่แสดงเพื่อหา eCPM เฉลี่ย

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว LineItemID วัน CostType ให้คะแนน Revenue Impressions Average_eCPM
1 123456789 5 CPD 4000.0 20000.0 7000000 2.86

รายได้สำหรับรายการโฆษณา CPC

เมื่อใช้รายการโฆษณา CPM คุณจะใช้ "ตารางการจับคู่รายการโฆษณา" หรือ Ad Manager API เพื่อค้นหาอัตรา CPC ของรายการโฆษณาได้ เนื่องจากตารางการจับคู่มีข้อมูลหน่วยโฆษณาทุกวัน อย่าลืมจำกัดข้อมูลตารางการจับคู่ไว้ที่ 1 วัน หากต้องการดูรายได้ของรายการโฆษณา CPC หนึ่งในช่วงวันที่หนึ่ง ให้นับจํานวนคลิกและคูณด้วยอัตรา คุณอาจต้องการรวมจํานวนการแสดงผลที่แสดงเพื่อหา eCPM เฉลี่ย

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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)

ผลลัพธ์

แถว LineItemID CostType Impressions การคลิก CTR ให้คะแนน Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPC 140000 23 0.02 15.5 356.5 2.55

รายได้สำหรับรายการโฆษณา vCPM

เมื่อใช้รายการโฆษณา CPM คุณจะใช้ตารางการจับคู่รายการโฆษณาหรือ Ad Manager API เพื่อค้นหาอัตรา vCPM ของรายการโฆษณาได้ เนื่องจากตารางการจับคู่มีข้อมูลหน่วยโฆษณาทุกวัน อย่าลืมจำกัดข้อมูลตารางการจับคู่ไว้ที่ 1 วัน หากต้องการดูรายได้สําหรับรายการโฆษณา vCPM หนึ่ง ให้นับการแสดงผลที่มองเห็นได้จาก NetworkActiveViews แล้วคูณด้วยอัตรา คุณอาจต้องการรวมจํานวนการแสดงผลที่แสดงเพื่อหา eCPM เฉลี่ย

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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'

ผลลัพธ์

แถว LineItemID CostType Impressions ViewableImpressions ให้คะแนน Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPMAV 500000 150000 10 1500.0 3.0

รายได้สำหรับผู้ลงโฆษณา

หากต้องการดูรายได้สําหรับผู้ลงโฆษณาหนึ่งในช่วงวันที่หนึ่ง ให้นับการแสดงผลของรายการโฆษณาแต่ละรายการ แล้วคูณด้วยอัตรา ใช้ตารางการจับคู่รายการโฆษณาเพื่อดูอัตราและตารางการจับคู่บริษัทเพื่อดูชื่อผู้ลงโฆษณา

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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'

ผลลัพธ์

แถว AdvertiserID ชื่อบริษัท LineItemID Impressions ให้คะแนน 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

การเรียกใช้โค้ด

สําหรับเครือข่ายที่เปิดใช้โฆษณาสํารอง การโอนข้อมูลจะนับการเรียกใช้โค้ดสําหรับรายการโฆษณาทั้งหมดที่เลือกในเชนโฆษณาสํารอง แต่การรายงานของ Ad Manager จะนับการเรียกใช้โค้ดเฉพาะรายการโฆษณาแรกที่เลือกไว้ในเชนโฆษณาสํารอง การโอนข้อมูลยังนับการเรียกใช้โค้ดสําหรับโฆษณาที่แสดงร่วมด้วย แต่การรายงานของ Ad Manager จะไม่นับ หากคุณกําลังมองหารายงานการโอนข้อมูลเพื่อจับคู่รายงานของ Ad Manager ให้ใกล้เคียงมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ให้นับเฉพาะการเรียกใช้โค้ดที่ VideoFallbackPosition = 0 และที่ IsCompanion เป็น false การเรียกใช้โค้ดสื่อกลางในการโอนข้อมูลอาจไม่ตรงกับการเรียกใช้โค้ดสื่อกลางในการรายงานของ Ad Manager อาจมีความแตกต่างอื่นๆ ระหว่างจํานวนการเรียกใช้โค้ดในการโอนข้อมูลและในการรายงานของ Ad Manager ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการติดตั้งใช้งานของคุณ

โค้ดที่แสดง การแสดงผล และอัตราการแสดงผลแยกตามรายการโฆษณาสำหรับผู้ลงโฆษณารายเดียว

ดูว่าการเรียกใช้โค้ดเปลี่ยนเป็นการแสดงผลสําหรับรายการโฆษณาแต่ละรายการของผู้ลงโฆษณาโดยตรงบ่อยแค่ไหน เนื่องจากเรากําลังดูที่ผู้ลงโฆษณาโดยตรง การเรียกใช้โค้ดเหล่านี้จะอยู่แค่ใน NetworkCodeServes เท่านั้น และจำนวนการแสดงผลจะอยู่ใน NetworkImpressions เท่านั้น

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว 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

โค้ดที่แสดง การแสดงผล และอัตราการแสดงผลแยกตามหมวดหมู่อุปกรณ์และขนาดครีเอทีฟโฆษณาที่แสดง

รวมหมวดหมู่อุปกรณ์และขนาดครีเอทีฟโฆษณาที่แสดงเพื่อดูว่าอัตราการแสดงผลจะต่างกันอย่างไรสําหรับคําสั่งซื้อ 1 รายการของผู้ลงโฆษณา 1 ราย

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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 

ผลลัพธ์

แถว LineItemID DeviceCategory CreativeSizeDelivered CodeServes Impressions RenderRate
1 6666666666 ทีวีที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต วิดีโอ/โฆษณาซ้อนทับ 100 40 40.0
2 6666666666 เดสก์ท็อป วิดีโอ/โฆษณาซ้อนทับ 20000 9000 45.0
3 6666666666 สมาร์ทโฟน วิดีโอ/โฆษณาซ้อนทับ 32000 25000 78.13
4 6666666666 แท็บเล็ต วิดีโอ/โฆษณาซ้อนทับ 1000 800 80.0
5 7777777777 ทีวีที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต 300x250 200 190 95.0
6 7777777777 เดสก์ท็อป 300x250 185000 184000 99.46
7 7777777777 สมาร์ทโฟน 300x250 225000 220000 97.77
8 7777777777 แท็บเล็ต 300x250 10000 9800 98.0
9 7777777777 ทีวีที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต 300x50 50 50 100.0
10 7777777777 เดสก์ท็อป 300x50 1000 900 90.0
11 7777777777 สมาร์ทโฟน 300x50 90000 80000 88.89
12 7777777777 แท็บเล็ต 300x50 800 750 93.75

การมองเห็นโฆษณา

คุณสามารถดูข้อมูลการมองเห็นโฆษณาได้ทั้งในไฟล์ Impression และไฟล์ ActiveView โดยใช้ฟิลด์ ActiveViewEligibleCount, ActiveViewMeasurableCount และ ActiveViewViewableCount อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟิลด์เหล่านี้และวิธีกำหนดค่าของฟิลด์

การมองเห็นโฆษณาในช่วงเวลาหนึ่งสามารถคำนวณได้โดยรวมจำนวนค่าที่เห็นในไฟล์ หรือผนวกเหตุการณ์แต่ละรายการแล้วรวมค่าทั้งหมด กลยุทธ์ทั้งสองนี้มีความแตกต่างกันเล็กน้อย ตามรายละเอียดด้านล่าง

การแสดงผลที่มีสิทธิ์ การแสดงผลที่วัดได้ และการแสดงผลที่มองเห็นได้ (รวมทั้งหมด)

ดูจำนวนการแสดงผลที่มีสิทธิ์ การแสดงผลที่วัดได้ และการแสดงผลที่มองเห็นได้ในวันหนึ่งๆ ตามที่ระบุไว้ข้างต้น คุณต้องใช้ไฟล์ Impression และไฟล์ ActiveView

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 60000000

การแสดงผลที่มีสิทธิ์ การแสดงผลที่วัดได้ และการแสดงผลที่มองเห็นได้ (โดยการแสดงผลที่ผนวกข้อมูลแล้ว)

ดูจำนวนการแสดงผลที่มีสิทธิ์ การแสดงผลที่วัดได้ และการแสดงผลที่มองเห็นได้ในวันหนึ่งๆ โดยผนวกเหตุการณ์แต่ละรายการในไฟล์ Impression และไฟล์ ActiveView จากนั้นรวมค่าทั้งหมด มีบางกรณีซึ่งพบไม่บ่อยที่เราได้รับคำสั่ง ping ของมุมมองแอ็กทีฟที่มองเห็นได้ แต่ไม่ได้รับคำสั่ง ping ของการแสดงผล เมื่อผนวกข้อมูลไฟล์ ActiveView กับข้อมูลไฟล์ Impression คุณอาจเห็นความแตกต่างในการแสดงผลที่วัดได้และการแสดงผลที่มองเห็นได้จำนวนไม่มากเมื่อเทียบกับตัวอย่างการค้นหาแรกที่แสดงไว้ด้านบน

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 59900000

คีย์-ค่า

การใช้คีย์

ดูว่าคีย์แต่ละรายการปรากฏในคำขอโฆษณา (ปรากฏใน CustomTargeting) และมีการใช้คีย์แต่ละรายการเพื่อแสดงรายการโฆษณา (ปรากฏใน TargetedCustomCriteria) บ่อยแค่ไหน คุณอาจเลือกเก็บคีย์ที่ใช้งานอยู่แต่ไม่ปรากฏในผลลัพธ์หรือที่มีการใช้ไม่บ่อย เพื่อให้คีย์ที่มีไม่เกินขีดจํากัดจำนวนคีย์

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว 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

การเสนอราคาโดยพาร์ทเนอร์การเสนอราคา

ดูว่าพาร์ทเนอร์แต่ละรายเสนอราคาโดยดึงราคาเสนอจาก CustomTargeting บ่อยแค่ไหน ตัวอย่างด้านล่างคาดหวังว่าจะเห็นชื่อของพาร์ทเนอร์แต่ละรายขึ้นต้นด้วย "bidder_prefix_" ดังเช่น "bidder_prefix_partnername" และคาดหวังว่าราคาเสนอของพาร์ทเนอร์รายนั้นจะอยู่ในรูปแบบ "bidder_prefix_partnername=1.23"

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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 

ผลลัพธ์

แถว ผู้เสนอราคา 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

มูลค่าและจำนวนการเสนอราคาสําหรับพาร์ทเนอร์การเสนอราคารายเดียว

สำหรับพาร์ทเนอร์การเสนอราคารายเดียว ให้ดูมูลค่าของราคาเสนอที่เห็นมากที่สุดและดูว่ามีการราคาเสนอแต่ละรายการบ่อยแค่ไหน ในตัวอย่างด้านล่าง เลือกราคาเสนอที่เห็นบ่อยที่สุด 10 รายการจากตารางจำนวนการแสดงผลสําหรับพาร์ทเนอร์ชื่อ "bidder_partner" (การแสดงผลที่ CustomTargeting มีคีย์ "bidder_partner" ที่ตั้งค่าเป็นราคาเสนอ เช่น "1.23")

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว 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

จํานวนการเสนอราคาและราคาเสนอเฉลี่ย

ดูจํานวนการเสนอราคาทั้งหมดและราคาเสนอเฉลี่ยจากตารางการแสดงผลสําหรับพาร์ทเนอร์การเสนอราคาทั้งหมด ตัวอย่างด้านล่างคาดหวังว่าจะเห็นชื่อของพาร์ทเนอร์แต่ละรายขึ้นต้นด้วย "bidder_prefix_" ดังเช่น "bidder_prefix_partnername" และคาดหวังว่าราคาเสนอของพาร์ทเนอร์รายนั้นจะอยู่ในรูปแบบ "bidder_prefix_partnername=1.23"

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว ผู้เสนอราคา 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

จำนวนกลุ่ม DMP

แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลมักจะส่งกลุ่มไปยังผู้ใช้ที่เป็นคู่คีย์-ค่า ดูว่ากลุ่มเหล่านี้ปรากฏในคําขอโฆษณาบ่อยแค่ไหน ซึ่งหมายถึงจํานวนการแสดงผลมีสิทธิ์ได้รับการกําหนดเป้าหมายสําหรับแต่ละกลุ่ม ดึงข้อมูลรหัสกลุ่มจาก CustomTargeting ตัวอย่างด้านล่างคาดหวังว่าจะเห็นชื่อคีย์เป็น "seg" และค่าที่ประกอบด้วยตัวอักษรและตัวเลข

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

แถว กลุ่ม จำนวน
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

วิดีโอ

ข้อผิดพลาดของวิดีโอตาม URL, รหัสหน่วยโฆษณา และตำแหน่ง

ในการแก้ปัญหารายการโฆษณาวิดีโอที่มีข้อผิดพลาดสำคัญ คุณอาจต้องหาหน้าเว็บและ/หรือช่องโฆษณาในหน้าที่มีข้อผิดพลาดนั้นมากที่สุด ใช้ NetworkVideoConversions เพื่อดูข้อผิดพลาดแยกตามรายการโฆษณา (โดยที่ ActionName มี "error") หากคุณมีโปรแกรมเล่นวิดีโอมากกว่า 1 รายการในหน้าเว็บหนึ่ง โดยที่โปรแกรมเล่นวิดีโอใช้หน่วยโฆษณาเดียวกัน และคุณใช้คีย์อย่างเช่น "pos" เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างหน่วยโฆษณาในหน้าเว็บ ให้ดึงค่า pos จาก CustomTargeting ตัวอย่างด้านล่างคาดหวังว่าจะเห็นชื่อของคีย์นั้นเป็น "pos" และแสดงชุดค่าผสม 5 รายการแรกของ RefererURL, AdUnitID และ Position ที่ทําให้เกิดข้อผิดพลาดสําหรับรายการโฆษณาวิดีโอรายการหนึ่ง

โค้ดตัวอย่างและผลลัพธ์

โค้ด

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

ผลลัพธ์

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

ข้อมูลนี้มีประโยชน์ไหม

เราจะปรับปรุงได้อย่างไร

หากต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติม

ลองทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

โพสต์ในชุมชนความช่วยเหลือ ดูคําตอบจากสมาชิกในชุมชน
ติดต่อเรา บอกเราเพิ่มเติมและเราจะช่วยเหลือคุณ
true
บันทึกประจำรุ่น

อ่านเกี่ยวกับฟีเจอร์ล่าสุดของ Ad Manager และการอัปเดตในศูนย์ช่วยเหลือ

ดูว่ามีอะไรใหม่

ค้นหา
ล้างการค้นหา
ปิดการค้นหา
เมนูหลัก
11916494778486422681
true
ค้นหาศูนย์ช่วยเหลือ
true
true
true
true
true
148
false
false