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僅適用於 Google Ad Manager 360。

查看資料移轉範例查詢

僅適用於 Google Ad Manager 360。

本文會以實例說明如何為 Ad Manager 資料移轉報表建構查詢。如要進一步瞭解資料移轉檔案，包括如何開始接收這類檔案，請參閱這篇文章。

請注意，本文先前稱為《資料移轉教戰手冊》。

全部展開  全部收合

本文內容：

廣告空缺的曝光

來自 NetworkImpressions 的廣告空缺的曝光

如要尋找某一天的廣告空缺曝光次數，請在 LineItemID 為 0 的項目中查詢 NetworkImpressions。請注意，NetworkBackfillImpressions 中沒有廣告空缺的曝光資料。

程式碼範例和結果

程式碼

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

 

結果

列 UnfilledImpressions
1 20000000

來自 NetworkRequests 的廣告空缺的曝光

您也可以查詢 NetworkRequests 查看廣告空缺的曝光次數。請找出 IsFilledRequest 為 false 的要求。請注意，NetworkBackfillRequests 中沒有廣告空缺的曝光資料。

程式碼範例和結果

程式碼

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

 

結果

列 UnfilledImpressions
1 20000000

網址導致的廣告空缺的曝光

Ad Manager 報表功能可以顯示因廣告單元或請求大小導致的廣告空缺的曝光，但如為網址造成則無法顯示。加入 RefererURL，協助您找出前十大會產生廣告空缺的曝光的網頁。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 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

廣告單元導致的廣告空缺的曝光

找出單一網頁上導致最多廣告空缺的曝光的廣告單元。如果是使用 BigQuery 連接器，可以透過「廣告單元對照表」尋找廣告單元名稱。對照表涵蓋每天的廣告單元資料，因此請務必將對照表資料的範圍限定為特定日期。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 AdUnitID AdUnitName UnfilledImpressions
1 95730695 上一個層級 A 的名稱 1123439
2 95033015 上一個層級 B 的名稱 1116622
3 95033615 上一個層級 C 的名稱 1102641
4 95049575 上一個層級 D 的名稱 772235
5 95734535 上一個層級 E 的名稱 744777
6 95584895 上一個層級 F 的名稱 27593
7 95045255 上一個層級 G 的名稱 7482
8 95343215 上一個層級 H 的名稱 1925
9 94977215 上一個層級 I 的名稱 19
10 95033375 上一個層級 J 的名稱 12

曝光

比較資料移轉和 Ad Manager 報表

根據 Product 和 DealType 顯示的曝光次數

使用資料移轉功能的 Product 和 DealType 欄位所產生的報表，相當於採用「需求管道」、「程式輔助管道」和「最佳化類型」維度的 Ad Manager 報表。從 NetworkImpressions (其中 LineItemID 不是零) 和 NetworkBackfillImpressions 中選取曝光次數。

程式碼範例和結果 (資料移轉)

程式碼

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

列 產品 DealType 計數
1 Ad Exchange null 60000000
2 Ad Exchange 私下競價 2000000
3 廣告伺服器 null 40000000
4 廣告伺服器 首選交易 1000000
5 廣告伺服器 程式輔助保證 1200000
6 廣告交易平台出價 null 15000000
7 廣告交易平台出價 首選交易 20000
8 廣告交易平台出價 私下競價 500000
9 優先認購 null 100000
程式碼範例和結果 (Ad Manager 報表)

報表參數

在 Ad Manager 報表中使用相同日期執行報表。選擇下列維度和指標：

  • 尺寸：
    • 需求管道
    • 程式輔助管道
    • 最佳化類型
  • 指標：
    • 曝光總數

 

結果

列 需求管道 程式輔助管道 最佳化類型 曝光總數
1 公開出價 公開競價 所有其他流量 9,000,000
2 公開出價 公開競價 最佳化競爭 7,000
3 公開出價 公開競價 目標千次曝光出價 5,993,000
4 公開出價 首選交易 所有其他流量 20,000
5 公開出價 私下競價 所有其他流量 496,000
6 公開出價 私下競價 最佳化競爭 4,000
7 廣告伺服器 (不適用) 所有其他流量 40,000,000
8 廣告伺服器 首選交易 所有其他流量 1,000,000
9 廣告伺服器 程式輔助保證 所有其他流量 1,200,000
10 Ad Exchange 公開競價 所有其他流量 48,000,000
11 Ad Exchange 公開競價 優先認購 100,000
12 Ad Exchange 公開競價 最佳化競爭 10,000
13 Ad Exchange 公開競價 目標千次曝光出價 11,990,000
14 Ad Exchange 私下競價 所有其他流量 1,995,000
15 Ad Exchange 私下競價 最佳化競爭 5,000
摘要與比較

直接

  • 資料移轉：
    • Product = Ad Server
    • DealType = null
    • 第 3 列：40,000,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「廣告伺服器」
    • 程式輔助管道 =「(不適用)」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」
    • 第 7 列：40,000,000

 

首選交易

  • 資料移轉：
    • Product = Ad Server
    • DealType 為 Preferred Deal
    • 第 4 列：1,000,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「廣告伺服器」
    • 程式輔助管道 =「首選交易」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」
    • 第 8 列：1,000,000
  • 資料移轉：
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType 為 Preferred Deal
    • 第 7 列：20,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「公開出價」
    • 程式輔助管道 =「首選交易」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」
    • 第 4 列：20,000

 

程式輔助保證

  • 資料移轉：
    • Product = Ad Server
    • DealType 為 Programmatic Guaranteed
    • 第 5 列：1,200,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「廣告伺服器」
    • 程式輔助管道 =「程式輔助保證」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」
    • 第 9 列：1,200,000

 

Ad Exchange 公開競價 (不包含優先認購)

  • 資料移轉：
    • Product = Ad Exchange
    • DealType = null
    • 第 1 列：60,000,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「Ad Exchange」
    • 程式輔助管道 =「公開競價」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」、「目標千次曝光出價」、「最佳化競爭」
    • 第 10 列、第 12 列和第 13 列總計：48,000,000 + 10,000 + 11,990,000 = 60,000,000

 

Ad Exchange 私下競價

  • 資料移轉：
    • Product = Ad Exchange
    • DealType 為 Private Auction
    • 第 2 列：2,000,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「Ad Exchange」
    • 程式輔助管道 =「私下競價」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」、「最佳化競爭」
    • 第 14 列和第 15 列總計：1,995,000 + 5,000 = 2,000,000

 

公開出價公開競價

  • 資料移轉：
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType = null
    • 第 6 列：15,000,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「公開出價」
    • 程式輔助管道 =「公開競價」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」、「目標千次曝光出價」、「最佳化競爭」
    • 第 1 列、第 2 列和第 3 列總計：9,000,000 + 7,000 + 5,993,000 = 15,000,000

 

公開出價私下競價

  • 資料移轉：
    • Product = Exchange Bidding
    • DealType 為 Private Auction
    • 第 8 列：500,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「公開出價」
    • 程式輔助管道 =「私下競價」
    • 最佳化類型 =「所有其他流量」、「最佳化競爭」
    • 第 5 列和第 6 列總計：496,000 + 4,000 = 500,000

 

優先認購

  • 資料移轉：
    • Product = First Look
    • DealType = null
    • 第 9 列：100,000
  • Ad Manager 報表：
    • 需求管道 =「Ad Exchange」
    • 程式輔助管道 =「公開競價」
    • 最佳化類型 =「優先認購」
    • 第 11 列：100,000

收益

千次曝光出價委刊項的收益

NetworkImpressions 檔案不含收益資料，但如果您使用 BigQuery 連接器，就可以使用委刊項對照表找出千次曝光出價費率。否則，請使用 Ad Manager API 尋找委刊項的費率。找出特定日期範圍內的指定千次曝光出價委刊項收益，計算方式依序是計算曝光次數，乘以費率，再除以 1,000。對照表涵蓋每天的廣告單元資料，因此請務必將對照表資料的範圍限定為特定日期。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 LineItemID 曝光 費率 CostType Revenue
1 123456789 21324 3.5 千次曝光出價 74.634

每日費用委刊項的收益

與千次曝光出價委刊項一樣，您可以使用委刊項對照表或 Ad Manager API，找出委刊項的每日費用費率。對照表涵蓋每天的廣告單元資料，因此請務必將對照表資料的範圍限定為特定日期。如果要找出特定每日費用委刊項的收益，請計算放送的曝光天數，然後乘以費率。建議您納入放送的曝光次數，以找出平均有效千次曝光出價。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 LineItemID 天 CostType 費率 Revenue 曝光 Average_eCPM
1 123456789 5 每日花費 4000.0 20000.0 7000000 2.86

單次點擊出價委刊項的收益

與千次曝光出價委刊項一樣，您可以使用委刊項對照表或 Ad Manager API，找出委刊項的單次點擊出價費率。對照表涵蓋每天的廣告單元資料，因此請務必將對照表資料的範圍限定為特定日期。如果要找出特定日期範圍內的指定單次點擊出價委刊項收益，請計算點擊次數，然後乘以費率。建議您納入放送的曝光次數，以找出平均有效千次曝光出價。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 LineItemID CostType 曝光 點擊次數 點閱率 費率 Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPC 140000 23 0.02 15.5 356.5 2.55

千次可視曝光出價委刊項的收益

與千次曝光出價委刊項一樣，您可以使用委刊項對照表或 Ad Manager API，找出委刊項的千次可視曝光出價費率。對照表涵蓋每天的廣告單元資料，因此請務必將對照表資料的範圍限定為特定日期。若要查看特定千次可視曝光出價委刊項的收益，請從 NetworkActiveViews 計算可視曝光次數，再乘以費率。建議您納入放送的曝光次數，以找出平均有效千次曝光出價。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 LineItemID CostType 曝光 ViewableImpressions 費率 Revenue Average_eCPM
1 123456789 CPMAV 500000 150000 10 1500.0 3.0

廣告主的收益

如果要找出特定日期範圍內的指定廣告客戶收益，請計算每個委刊項的曝光次數，然後乘以費率。使用委刊項對照表找出費率，並使用公司對照表找出廣告客戶名稱。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 AdvertiserID 公司名稱 LineItemID 曝光 費率 CostType Revenue
1 111222333 中國農業銀行 111111111 20212 5.0 千次曝光出價 101.06
2 111222333 中國農業銀行 222222222 58321 3.0 千次曝光出價 174.963
3 111222333 中國農業銀行 333333333 82772 8.5 千次曝光出價 703.562
4 111222333 中國農業銀行 444444444 19003 3.25 千次曝光出價 61.7597

程式碼調用次數

針對已啟用備用廣告的聯播網，資料移轉功能會針對備用廣告鏈中所選的每個委刊項計算程式碼調用次數，而 Ad Manager 報表功能只會針對備用廣告鏈中所選的第一個委刊項計算程式碼調用次數。資料移轉功能也會計算隨播廣告的程式碼調用次數，但 Ad Manager 報表則不會。如果您希望資料移轉報表盡量與 Ad Manager 報表一致，則只在 VideoFallbackPosition = 0 和 IsCompanion 為 false 時，計算程式碼調用次數。資料移轉中的中介服務程式碼調用次數可能與 Ad Manager 報表中的中介服務程式碼調用次數不符。視您的導入方式而定，資料移轉和 Ad Manager 報表中的程式碼調用次數可能會有所差異。

單一廣告客戶按委刊項顯示的的程式碼調用次數、曝光次數和顯示率

瞭解程式碼調用次數能帶來直接廣告客戶每個委刊項的曝光次數的頻率。由於我們查看的是直接廣告客戶，因此程式碼調用次數只會出現在 NetworkCodeServes 中，而曝光只會出現在 NetworkImpressions。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 LineItemID CodeServes 曝光 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

按裝置類別和廣告素材大小 (已放送) 顯示的程式碼調用次數、曝光次數和顯示率

加入「裝置類別」和「廣告素材大小 (已放送)」，即可查看單一廣告客戶的單一訂單顯示率差異。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 LineItemID DeviceCategory CreativeSizeDelivered CodeServes 曝光 RenderRate
1 6666666666 連網電視 影片播放器大小 100 40 40.0
2 6666666666 電腦 影片播放器大小 20000 9000 45.0
3 6666666666 智慧型手機 影片播放器大小 32000 25000 78.13
4 6666666666 平板電腦 影片播放器大小 1000 800 80.0
5 7777777777 連網電視 300x250 200 190 95.0
6 7777777777 電腦 300x250 185000 184000 99.46
7 7777777777 智慧型手機 300x250 225000 220000 97.77
8 7777777777 平板電腦 300x250 10000 9800 98.0
9 7777777777 連網電視 300x50 50 50 100.0
10 7777777777 電腦 300x50 1000 900 90.0
11 7777777777 智慧型手機 300x50 90000 80000 88.89
12 7777777777 平板電腦 300x50 800 750 93.75

可視度

您可以使用 ActiveViewEligibleCount、ActiveViewMeasurableCount 和 ActiveViewViewableCount 欄位，在曝光和 ActiveView 檔案中找到可視度資料。如要進一步瞭解這些欄位和欄位值的設定方式，請參閱這篇文章。

如要計算特定時間範圍的可視度，請將檔案中找到的值加總，或是彙整個別事件後加總這些值。這兩種策略可能會有些微差異，詳情如下所示。

符合資格的曝光、可評估的曝光和可視曝光 (總計)

找出特定日期的符合資格、可評估和可視曝光次數。如上所述，您必須使用曝光資料檔案和 ActiveView 檔案。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 60000000

符合資格的曝光、可評估的曝光和可視曝光 (依合併曝光次數)

彙整曝光資料檔案和 ActiveView 檔案中的個別事件，然後加總這些值，即可找出特定日期的符合資格、可評估和可視曝光次數。在極少數的情況下，我們會收到 Active View 可視率連線偵測 (ping)，但不會收到曝光連線偵測 (ping)。將 ActiveView 資料與曝光資料彙整後，可能會發現相對於首次查詢，可評估的曝光和更少的可視曝光有所不同，如上所示。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 EligibleImpressions MeasurableImpressions ViewableImpressions
1 97000000 95000000 59900000

鍵/值

鍵使用方式

瞭解各鍵在廣告請求中的顯示頻率 (顯示在 CustomTargeting 中)，以及各鍵用於放送委刊項的頻率 (顯示在 TargetedCustomCriteria)。未出現在結果中或不常使用的有效鍵可能適合封存，以免超出鍵的上限。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 鑰匙 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

出價合作夥伴的出價

從 CustomTargeting 中擷取出價，找出每個合作夥伴出價的頻率。在以下範例中，我們會預期每個合作夥伴的名稱開頭都是「bidder_prefix_」，與「bidder_prefix_partnername」中的相同，且預期該合作夥伴的出價會採用「bidder_prefix_partnername=1.23」格式。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 出價方 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

單一出價合作夥伴的出價金額和數量

在單一出價合作夥伴中找出最常見的出價值，以及各出價的出現頻率。在下方範例中，從名為「bidder_partner」的合作夥伴的曝光次數表格中，選取 10 個最常見的出價；這裡的曝光指 CustomTargeting 含有為出價價格 (例如「1.23」) 設定的「bidder_partner」鍵。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 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

出價數量和平均出價

在曝光表格中找出所有出價合作夥伴的出價總數和平均出價。在以下範例中，我們會預期每個合作夥伴的名稱開頭都是「bidder_prefix_」，與「bidder_prefix_partnername」中的相同，且預期該合作夥伴的出價會採用「bidder_prefix_partnername=1.23」格式。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 出價方 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 區隔數量

資料管理平台通常會以鍵/值組合的形式傳遞使用者所屬的區隔。查看這些區隔在廣告請求中的顯示頻率，也就是可為每個區隔指定的曝光次數。擷取 CustomTargeting 中的區隔 ID。在下方範例中，預期的鍵名稱是「seg」，值則是由英文字母和數字組成。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 區隔 計數
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

影片

因網址、廣告單元 ID 和位置出現的影片錯誤

如要排解發生重大錯誤的影片委刊項問題，您可能需要找出造成錯誤的主要頁面和/或該頁面的廣告版位。在適用情況下，使用 NetworkVideoConversions 依據委刊項 (其中 ActionName包含「error」) 來找出錯誤。如果您在單一網頁上有多個影片播放器，這些播放器會使用相同的廣告單元，而您使用鍵 (例如「pos」) 來區分網頁上的廣告單元，並從 CustomTargeting 擷取 pos 值。下方範例預期該鍵的名稱是「pos」，並顯示導致單一影片委刊項發生錯誤的前五項 RefererURL、AdUnitID 與 Position 組合。

程式碼範例和結果

程式碼

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

列 RefererURL AdUnitID 位置 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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