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Extrae datos geográficos para experimentos

Para las extracciones de datos automatizadas o a gran escala para los experimentos de GeoX, debes usar la API de Google Ads para extraer los datos de costos y de inversión. Luego, combinas estos datos con los datos sin procesar, sin filtrar y sin atribución de conversiones o ingresos de tu CRM interno, un punto de venta (PdV) o bases de datos de ventas internas.

Arquitectura de flujo de trabajo de API recomendada

Para extraer con precisión los datos de costos y de campañas por segmentos geográficos, sigue esta arquitectura:

Servicio: Usa GoogleAdsService, específicamente los métodos Search o SearchStream.
Recurso: Consulta geographic_view para ver dónde se encontraba físicamente el usuario o en qué lugares estaba interesado, lo que suele ser el estándar para los experimentos de GeoX. Como alternativa, consulta location_view para ver el rendimiento en función de las ubicaciones específicas segmentadas por la campaña.

Nota: No uses campaign_location_target_report, ya que este informe heredado de la API de AdWords se desactivó.
Campos para incluir:
- campaign.id
- segments.date
- segments.geo_target_city (o región o país, según la granularidad de GeoX)
- metrics.cost_micros
Ejemplo de consulta de GAQL: En GeoX, los anunciantes extraen las métricas de costos con la API de Google Ads en lugar de las conversiones atribuidas (que deberían provenir de sistemas internos de CRM o de terceros). Puedes usar la siguiente consulta:
```
SELECT
  campaign.id,
  segments.date,
  segments.geo_target_city,
  metrics.cost_micros
FROM geographic_view
WHERE segments.date DURING LAST_30_DAYS
```
Nota: geographic_view solo devuelve filas para los segmentos geográficos que registraron impresiones o inversión en una fecha determinada. Para incluir los días y las regiones con inversión cero en tus series temporales de GeoX, realiza una unión externa izquierda en tu canalización de datos con respecto al producto cartesiano completo de las fechas y las regiones objetivo.

Procesamiento posterior y extracción de datos

Asignación de segmentos geográficos: La API no devuelve nombres de texto sin formato (como "Nueva York") ni códigos cortos (como "501" o "ES") en las vistas de informes. Los campos como segments.geo_target_city o segments.geo_target_country devuelven una cadena de nombre de recurso que apunta a un GeoTargetConstant (por ejemplo, geoTargetConstants/1023191). Extrae el ID numérico (1023191) y consulta el recurso geo_target_constant:
```
SELECT
  geo_target_constant.id,
  geo_target_constant.name,
  geo_target_constant.canonical_name
FROM geo_target_constant
WHERE geo_target_constant.id = 1023191
```
Como alternativa, para realizar la unión de forma local en el código, descarga el CSV de segmentación geográfica estática en Segmentación geográfica.
Conversión de costos: La API devuelve valores de costos en micros. Debes dividir metrics.cost_micros entre 1,000,000 para generar el valor de moneda estándar que se requiere en tu archivo de carga.

IDs de ubicación geográfica para las mutaciones de segmentación

Cuando ejecuten mutaciones de segmentación por ubicación de campañas o grupos de anuncios, los anunciantes deben buscar y pasar el ID de GeoTargetConstant exacto (geoTargetConstants/ID) para las regiones seleccionadas. No puedes pasar códigos ISO o Nielsen sin procesar.

Tipo de región	ID de API requerido (`GeoTargetConstant`)	Formato heredado (no usar)
Región de DMA	ID `200501` (para Nueva York)	Código de Nielsen (por ejemplo, `501` para Nueva York)
País	ID `2724` (para España)	Código ISO (por ejemplo, `"ES"` para España)

Prácticas recomendadas y errores de formato comunes

Formato de fecha: El campo segments.date devuelve cadenas de fecha ISO-8601 en el formato YYYY-MM-DD. En tu canalización de ETL, serializa los campos de fecha de forma explícita como cadenas YYYY-MM-DD y evita abrir los archivos CSV exportados en aplicaciones de hojas de cálculo que reformatean automáticamente las columnas de fecha.
Ceros a la izquierda en códigos postales: Trata los códigos postales y ZIP (por ejemplo, 01234) como tipos de cadena (VARCHAR o STRING) en toda tu canalización de datos en lugar de números enteros para que nunca se quiten los ceros a la izquierda.
Agregación: Si ejecutas un estudio de varias celdas, debes proporcionar métricas de inversión separadas para cada grupo de tratamiento.
Combinación de datos de conversiones: Cuando combines datos de conversiones de un sistema de CRM interno o bases de datos de ventas internas, asegúrate de que los datos de conversiones tengan las siguientes propiedades para garantizar un procesamiento de datos sin problemas con los datos de la API de Google Ads y GeoX:
- Series temporales diarias: Los datos deben agregarse por día.
- Nivel geográfico: Cada conversión debe asignarse a las unidades geográficas exactas que estás probando (por ejemplo, hacer coincidir el código postal de envío del cliente con la DMA o el clúster postal que se usa en el diseño).
- Valores brutos: Los datos deben ser valores absolutos no negativos, como los ingresos brutos o los recuentos de conversiones brutos. Si tu CRM hace un seguimiento de los ingresos netos con valores negativos para los reembolsos, debes usar las cifras brutas para el experimento y aplicar una proporción de reembolsos más adelante.