Geografische Daten für Tests abrufen

Für automatisierte oder umfangreiche Datenabrufe für GeoX-Tests müssen Sie die Google Ads API verwenden, um Kosten- und Ausgabendaten abzurufen. Anschließend kombinieren Sie diese Daten mit nicht verarbeiteten, ungefilterten und nicht zugeordneten Conversion- oder Umsatzdaten aus Ihrem internen CRM-System, einem Point of Sale (POS) oder internen Vertriebsdatenbanken.

Empfohlene API-Workflowarchitektur

So rufen Sie Kampagnen- und Kostendaten nach geografischen Segmenten auf:

• Dienst: Verwenden Sie GoogleAdsService, insbesondere die Search oder SearchStream Methoden.

• Ressource:Fragen Sie geographic_view ab, um zu sehen wo sich der Nutzer physisch befand oder wofür er sich interessierte. Das ist in der Regel der Standard für GeoX-Tests. Alternativ können Sie location_view abfragen, um die Leistung basierend auf bestimmten Standorten zu sehen, die von der Kampagne ausgerichtet werden.

• Einzuschließende Felder :

  • campaign.id
  • segments.date
  • segments.geo_target_city (oder Region oder Land, je nach GeoX-Granularität)
  • metrics.cost_micros

• Beispiel für eine GAQL-Abfrage:Bei GeoX rufen Werbetreibende Kostenmesswerte mit der Google Ads API ab, anstatt zugeordnete Conversions zu verwenden (die aus internen CRM- oder Drittanbietersystemen stammen sollten). Sie können die folgende Abfrage verwenden:

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

Nachbearbeitung und Datenextraktion

• Zuordnung geografischer Segmente:Die API gibt in Berichtsdatenansichten keine Namen im Nur-Text (z. B. „New York“) oder Kurscodes (z. B. „501“ oder „ES“) zurück. Felder wie segments.geo_target_city oder segments.geo_target_country geben einen Ressourcennamenstring zurück, der auf eine GeoTargetConstant verweist (z. B. geoTargetConstants/1023191). Extrahieren Sie die numerische ID (1023191) und fragen Sie die geo_target_constant Ressource ab:

  SELECT
    geo_target_constant.id,
    geo_target_constant.name,
    geo_target_constant.canonical_name
  FROM geo_target_constant
  WHERE geo_target_constant.id = 1023191
  

  Alternativ können Sie den Join lokal im Code ausführen. Laden Sie dazu die CSV-Datei mit den statischen geografischen Zielen unter Geografische Ziele herunter.

• Kosten-Conversion:Die API gibt Kostenwerte in Mikros zurück. Sie müssen metrics.cost_micros durch 1.000.000 dividieren,um den Standardwährungswert auszugeben,der in Ihrer Upload-Datei erforderlich ist.

Zielgebiets-IDs für Targeting-Mutationen

Bei der Ausführung von Targeting-Mutationen für Kampagnen oder Anzeigengruppen müssen Werbetreibende die genaue GeoTargetConstant-ID (geoTargetConstants/ID) für die ausgewählten Regionen suchen und übergeben. Sie können keine nicht verarbeiteten ISO- oder Nielsen-Codes übergeben.

Regionstyp	Erforderliche API-ID (GeoTargetConstant)	Legacy-Format (nicht verwenden)
DMA-Region	ID 200501 (für New York)	Nielsen-Code (z. B. 501 für New York)
Land	ID 2724 (für Spanien)	ISO-Code (z. B. "ES" für Spanien)

Best Practices und häufige Formatierungsfehler

• Datumsformatierung:Das Feld segments.date gibt Datumsstrings im ISO 8601-Format YYYY-MM-DD zurück. Serialisieren Sie in Ihrer ETL-Pipeline Datumsfelder explizit als YYYY-MM-DD-Strings und vermeiden Sie es, exportierte CSV-Dateien in Tabellenanwendungen zu öffnen, die Datumsspalten automatisch neu formatieren.
• Führende Nullen in Postleitzahlen:Behandeln Sie Postleitzahlen (z. B. 01234) in Ihrer Datenpipeline als Stringtypen (VARCHAR oder STRING) und nicht als Ganzzahlen, damit führende Nullen nicht entfernt werden.
• Aggregation:Wenn Sie eine Studie mit mehreren Zellen durchführen, müssen Sie separate Ausgabenmesswerte für jeden Testarm angeben.
• Verknüpfen von Conversion-Daten:Wenn Sie Conversion-Daten aus einem internen CRM-System oder internen Vertriebsdatenbanken verknüpfen, müssen die Conversion-Daten die folgenden Eigenschaften haben, um eine nahtlose Datenverarbeitung mit Google Ads API-Daten und GeoX zu gewährleisten:
  • Tägliche Zeitreihe:Die Daten müssen nach Tag aggregiert werden.
  • Geografische Ebene:Jede Conversion muss den genauen geografischen Einheiten zugeordnet werden, die Sie testen (z. B. die Postleitzahl des Kunden muss mit der DMA oder dem Postleitzahlcluster übereinstimmen, die im Design verwendet werden).
  • Bruttowerte:Die Daten müssen nicht negative, absolute Werte wie Bruttoeinnahmen oder die Bruttoanzahl der Conversions sein. Wenn in Ihrem CRM-System der Nettoumsatz mit negativen Werten für Rückerstattungen erfasst wird, müssen Sie die Bruttozahlen für den Test verwenden und später eine Rückerstattungsrate anwenden.