Extraire des données géographiques pour les tests

Pour les extractions de données automatisées ou à grande échelle pour les tests GeoX, vous devez utiliser l'API Google Ads pour extraire les données de coût et de dépenses. Vous combinez ensuite ces données avec des données brutes, non filtrées et non attribuées sur les conversions ou les revenus provenant de votre CRM interne, d'un point de vente ou de bases de données de ventes internes.

Pour extraire précisément les données de campagne et les données de coût par segments géographiques, suivez cette architecture :

  • Service : utilisez GoogleAdsService, plus précisément les méthodes Search ou SearchStream.

  • Ressource : interrogez geographic_view pour savoir où l'utilisateur se trouvait physiquement ou ce qui l'intéressait, ce qui est généralement la norme pour les tests GeoX. Vous pouvez également interroger location_view pour afficher les performances en fonction des zones géographiques spécifiques ciblées par la campagne.

  • Champs à inclure :

  • Exemple de requête GAQL : pour GeoX, les annonceurs extraient les métriques de coût à l'aide de l'API Google Ads plutôt que des conversions attribuées (qui doivent provenir de systèmes CRM internes ou tiers). Vous pouvez utiliser la requête suivante :

    SELECT
  campaign.id,
  segments.date,
  segments.geo_target_city,
  metrics.cost_micros
FROM geographic_view
WHERE segments.date DURING LAST_30_DAYS

Post-traitement et extraction de données

  • Mappage des segments géographiques : l'API ne renvoie pas de noms en texte brut (comme "New York") ni de codes courts (comme "501" ou "ES") dans les vues de rapport. Les champs tels que segments.geo_target_city ou segments.geo_target_country renvoient une chaîne de nom de ressource pointant vers un GeoTargetConstant (par exemple, geoTargetConstants/1023191). Extrayez l'ID numérique (1023191) et interrogez la ressource 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

    Vous pouvez également effectuer la jointure localement dans le code. Pour cela, téléchargez le fichier CSV des cibles géographiques statiques sur la page Ciblage géographique.

  • Conversion du coût : l'API renvoie les valeurs de coût en micros. Vous devez diviser metrics.cost_micros par 1 000 000 pour obtenir la valeur monétaire standard requise dans votre fichier d'importation.

ID de localisation géographique pour les mutations de ciblage

Lors de l'exécution de mutations de ciblage géographique au niveau de la campagne ou du groupe d'annonces, les annonceurs doivent rechercher et transmettre l'ID GeoTargetConstant exact (geoTargetConstants/ID) pour les régions sélectionnées. Vous ne pouvez pas transmettre de codes ISO ou Nielsen bruts.

Type de région ID d'API requis (GeoTargetConstant) Ancien format (ne pas utiliser)
Région DMA ID 200501 (pour New York) Code Nielsen (par exemple, 501 pour New York)
Pays ID 2724 (pour l'Espagne) Code ISO (par exemple, "ES" pour l'Espagne)

Bonnes pratiques et erreurs de mise en forme courantes

  • Mise en forme des dates : le champ segments.date renvoie des chaînes de date ISO-8601 au format YYYY-MM-DD. Dans votre pipeline ETL, sérialisez explicitement les champs de date en tant que chaînes YYYY-MM-DD et évitez d'ouvrir les fichiers CSV exportés dans des tableurs qui reformatent automatiquement les colonnes de date.
  • Zéros non significatifs dans les codes postaux : traitez les codes postaux (par exemple, 01234) comme des types de chaîne (VARCHAR ou STRING) tout au long de votre pipeline de données plutôt que comme des entiers, afin que les zéros non significatifs ne soient jamais supprimés.
  • Agrégation : si vous effectuez une étude multicellulaire, vous devez fournir des métriques de dépenses distinctes pour chaque groupe de traitement.
  • Association des données de conversion : lorsque vous associez des données de conversion provenant d'un système CRM interne ou de bases de données de ventes internes, assurez-vous que les données de conversion présentent les propriétés suivantes pour garantir un traitement fluide des données avec les données de l'API Google Ads et GeoX :
    • Séries temporelles quotidiennes : les données doivent être agrégées par jour.
    • Niveau géographique : chaque conversion doit être associée aux unités géographiques exactes que vous testez (par exemple, en faisant correspondre le code postal de livraison du client à la zone de marché désignée ou au cluster de codes postaux utilisés dans la conception).
    • Valeurs brutes : les données doivent être des valeurs absolues non négatives, comme le revenu brut ou le nombre brut de conversions. Si votre CRM suit le revenu net avec des valeurs négatives pour les remboursements, vous devez utiliser les chiffres bruts pour le test et appliquer un ratio de remboursement ultérieurement.
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