ভিউয়েবিলিটি এবং ভুল ট্রাফিক মেট্রিক কোয়েরি করা

এক নজরে

নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী থেকে আপনি জানতে পারবেন যে API ব্যবহার করে কীভাবে সঠিক ভিউয়েবিলিটি ট্রাফিক এবং ভুল ট্রাফিক, দুটিরই কোয়েরি করা যায়। এইসব মেট্রিক Google Ads এবং Display & Video 360 ব্যবহার করে কেনা ইনভেনটরির মধ্যেই সীমাবদ্ধ।

মনে রাখবেন যে MRC-স্বীকৃত TrueView ভিউ মেট্রিকের জন্য ADH API ব্যবহার করতে হয়, কারণ এর সাথে কোনও টেমপ্লেট করা কোয়েরি থাকে না। এছাড়াও, TrueView ভিউ মেট্রিককে ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক হিসেবে ভুল করবেন না।

যেখান থেকে কেনা হয়েছে সেটি বেছে নিন, যার জন্য আপনি ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক্স কোয়েরি করতে চান:

UI ব্যবহার করে ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক কোয়েরি করা

টেমপ্লেট করা ভিউয়েবিলিটি কোয়েরি MRC-অনুমোদিত মেট্রিক প্রদান করে।

MRC অ্যাক্রেডিটেশন হল বাইনারি—আপনার ফলাফল অ্যাক্রেডিট করা হতে পারে অথবা নাও হতে পারে—এবং এটি আপনার সম্পূর্ণ ফলাফল সারণীতে প্রযোজ্য হয়। আপনার মেট্রিক MRC-অনুমোদিত করার জন্য, আপনাকে টেমপ্লেটের মাধ্যমে কোয়েরি চালাতে হবে, এতে কোনও পরিবর্তন না করে এবং ডিফারেন্স চেক মোডে। Ads Data Hub-এর MRC অ্যাক্রিডিটেশন নয়েজ মোডে রান করা কোয়েরির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়।

টেমপ্লেটের মাধ্যমে MRC-স্বীকৃত কোয়েরি চালাতে:

  1. কীভাবে কোয়েরি তৈরি করতে হয় সেই সংক্রান্ত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন, নিশ্চিত করুন যে আপনি যেখান থেকে কেনা হিসেবে Google Ads এবং কোয়েরি টেমপ্লেট হিসেবে ডিভাইসের ধরন অনুযায়ী ভিডিওর ভিউয়েবিলিটি বেছে নিয়েছেন।
  2. টেমপ্লেট ব্যবহার করুন বিকল্পের পাশে রান করুন বোতামে ক্লিক করুন।

API ব্যবহার করে ভুল ট্রাফিক ও ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক কোয়েরি করা

ভুল ট্রাফিক এবং ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক ADH API থেকে generateIvtReport এবং startAnalysis এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে ফিরিয়ে আনা যাবে। ভুল ট্রাফিকের ক্ষেত্রে, adh-mrc-accredited লেবেল প্রয়োগ করতে এবং আপনার মেট্রিক MRC-অনুমোদিত করতে, আপনার মেট্রিক অবশ্যই generateIvtReport -এর মাধ্যমে ফিরিয়ে আনতে হবে। একইভাবে, MRC অ্যাক্রেডিটেশনের জন্য ADH API-এর মাধ্যমে ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক্সের জন্য নিচে উল্লেখ করা গ্লোবাল কোয়েরি ব্যবহার করতে হবে। Python ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে কীভাবে এই এন্ডপয়েন্টে অনুরোধ পাঠাতে হয় তা এই বিভাগে কভার করা হয়েছে।

API কুইকস্টার্ট-এ সেট-আপ এবং অনুমোদন/যাচাইকরণ সংক্রান্ত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

আপনার অ্যাকাউন্টের সাথে প্রাসঙ্গিক তথ্য দিয়ে নিম্নলিখিত ফিল্ডগুলি পরিবর্তন করার পরে, আপনার Google Ads ক্যাম্পেনের জন্য ভুল ট্রাফিক রিপোর্ট পেতে আপনি নিচের কোয়েরি চালাতে পারবেন:

  • ক্লায়েন্ট সিক্রেট ফাইল
  • কাস্টমার আইডি
  • API key
  • Campaign IDs
  • টাইমজোন

নমুনা কোড

ভুল ট্রাফিক

import json
import os.path
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build

# If modifying these scopes, delete the file `token.json`.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/adsdatahub']
TOKEN_FILE = 'token.json'

creds = None

# The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
# created automatically when the authorization flow completes for the first
# time.
if os.path.exists(TOKEN_FILE):
    creds = Credentials.from_authorized_user_file(TOKEN_FILE, SCOPES)
# If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
if not creds or not creds.valid:
    if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
        creds.refresh(Request())
    else:
        flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
            'YOUR_CLIENT_SECRETS.json', SCOPES)
        creds = flow.run_local_server(port=0)
    # Save the credentials for the next run.
    with open(TOKEN_FILE, 'w') as token:
        token.write(creds.to_json())

service = build('adsdatahub', 'v1', credentials=creds,
                developerKey='YOUR_API_KEY', static_discovery=False)

body = {
    'ads_data_customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID,
    'start_date': {
        'year': 2019,
        'month': 12,
        'day': 15
    },
    'end_date': {
        'year': 2019,
        'month': 12,
        'day': 20
    },
    'time_zone': 'YOUR_TIMEZONE',
    # Optional. Defaults to 'DAY' (one set of rows per day). Use
    # 'ENTIRE_DATE_RANGE' for a single set of rows covering the whole range.
    'date_dimension_granularity': 'DAY',
    'google_ads_dimensions': {
        'campaign_ids': [YOUR_CAMPAIGN_IDS],
        'metric_type': 'METRIC_TYPE_IMPRESSION'
    },
    'dest_table': 'YOUR_DESTINATION_TABLE'
}

resp = service.customers().generateIvtReport(
    name='customers/YOUR_CUSTOMER_ID', body=body).execute()
print(json.dumps(resp))

ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক

import json
import os.path
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build

# If modifying these scopes, delete the file `token.json`.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/adsdatahub']
TOKEN_FILE = 'token.json'

creds = None

# The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
# created automatically when the authorization flow completes for the first
# time.
if os.path.exists(TOKEN_FILE):
    creds = Credentials.from_authorized_user_file(TOKEN_FILE, SCOPES)
# If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
if not creds or not creds.valid:
    if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
        creds.refresh(Request())
    else:
        flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
            'YOUR_CLIENT_SECRETS.json', SCOPES)
        creds = flow.run_local_server(port=0)
    # Save the credentials for the next run.
    with open(TOKEN_FILE, 'w') as token:
        token.write(creds.to_json())

service = build('adsdatahub', 'v1', credentials=creds,
                developerKey='YOUR_API_KEY', static_discovery=False)

name = 'customers/global/analysisQueries/f41320e7296d49158e572aba662f35b1'
body = {
  'spec': {
    'ads_data_customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID,
    'start_date': {
      'year': 2019,
      'month': 12,
      'day': 15
    },
    'end_date': {
      'year': 2019,
      'month': 12,
      'day': 20
    },
    'time_zone': 'YOUR_TIMEZONE',
    'parameter_values': {
      'campaign_ids': {
        'array_value': {
          'values': [
            {
              'value': 'YOUR_CAMPAIGN_ID'
            },
          ]
        }
      }
    }
  },
  'dest_table': 'YOUR_DESTINATION_TABLE',
  'customer_id': YOUR_CUSTOMER_ID
}

resp = service.customers().analysisQueries().start(name=name,body=body).execute()
print(json.dumps(resp))

সাধারণ ভুল ট্রাফিক বাদ দিয়ে ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক গণনা করা

সাধারণ ভুল ট্র্যাফিক (GIVT) বাদ দিয়ে MRC-অনুমোদিত ভিউয়েবিলিটি মেট্রিক পেতে নিম্নলিখিত ফর্মুলা ব্যবহার করুন:

  • মোট ইম্প্রেশন (GIVT বাদ দিয়ে): মোট ইম্প্রেশন - সাধারণ ভুল ইম্প্রেশন
  • ভিউয়েবল ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট): ভিউয়েবল ইম্প্রেশন + ভুল ভিউয়েবল ইম্প্রেশন - GIVT ভিউয়েবল ইম্প্রেশন
  • পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট): পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন + ভুল পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন - GIVT পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন
  • উপযুক্ত ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট): উপযুক্ত ইম্প্রেশন + ভুল উপযুক্ত ইম্প্রেশন - GIVT উপযুক্ত ইম্প্রেশন
  • দেখা যায়নি এমন ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট) : পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট) - দেখা গেছে এমন ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট)
  • পরিমাপ করা যায় না এমন ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট): উপযুক্ত ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট) - পরিমাপ করা যায় এমন ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট)
  • % পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট): পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট) / উপযুক্ত ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট)
  • % ভিউয়েবল ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট): ভিউয়েবল ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট) / পরিমাপযোগ্য ইম্প্রেশন (GIVT-এর নেট)