Extrae datos geográficos para experimentos

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

Arquitectura de flujo de trabajo de la API de Recommender 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 qué le interesaba, que suele ser el estándar para los experimentos de GeoX. Como alternativa, consulta location_view para ver el rendimiento según ubicaciones de segmentación específicas a las que se orienta la campaña.

• Campos para incluir:

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (o región o país, según el nivel de detalle de GeoX)
  • metrics.cost_micros

• Consulta de GAQL de ejemplo: Para GeoX, los anunciantes extraen métricas de costos con la API de Google Ads en lugar de conversiones atribuidas (que deberían provenir de un CRM interno o sistemas 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
  

Procesamiento posterior y extracción de datos

• Asignación de segmentos geográficos: La API no muestra nombres de texto sin formato (como "Nueva York") ni códigos abreviados (como "501" o "ES") en las vistas de informes. Los campos como segments.geo_target_city o segments.geo_target_country muestran 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 archivo CSV de segmentaciones geográficas estáticas en Segmentaciones geográficas.

• Conversión de costos: La API muestra valores de costos en micros. Debes dividir metrics.cost_micros por 1,000,000 para generar el valor de moneda estándar requerido en tu archivo de carga.

IDs de ubicación geográfica para mutaciones de segmentación

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

Prácticas recomendadas y errores de formato comunes

• Formato de fecha: El campo segments.date muestra 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 archivos CSV exportados en aplicaciones de hojas de cálculo que cambien el formato de las columnas de fecha automáticamente.
• Ceros iniciales 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 iniciales.
• Agregación: Si ejecutas un estudio de varias celdas, debes proporcionar métricas de inversión independientes para cada grupo de tratamiento.
• Unión de datos de conversiones: Cuando realices la unión con 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 el 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 los números brutos para el experimento y aplicar una proporción de reembolso más adelante.