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什么是Google Ads数据中心

营销人员的典型难题是评估展示广告的效果（因为与展示广告的互动发生在广告客户的网站外部）。传统的Web分析工具无法做到这一点，而其他工具则无法提供透明的评估。

为了解决此问题，Google 推出了Ads Data Hub，这是一种用于检索媒体库存数据以评估其有效性的工具。它使您可以将展示广告数据与站点数据和CRM结合在一起。

下面，我将讨论什么是Ads Data Hub及其工作方式。

什么是广告数据中心？


有经典的浏览型转化。大多数媒体工具会让您知道看到横幅广告的用户中有多少用户。但是，这些工具并未显示用户从查看标语到购买的所有步骤，并且未考虑从CRM系统购买的订单。

为了使广告客户可以将广告系列信息与自己的数据结合起来，广告服务提供了上传工具，例如Google的数据传输。以前，它可以用于将DoubleClick Campaign Manager（DCM）中每次点击，印象或事件的原始日志数据（包括用户ID）上传到Google BigQuery。但是，在2018年GDPR规则中禁止广告商上传用户数据，因为它们与发布商的网站（而非广告商）互动。

因此，Google使广告商有机会透明地评估展示广告的效果，而不会违反隐私要求。现在，无法从DCM和DPM中卸载用户ID，但可以在Ads Data Hub中使用它们。

还有什么原因导致Ads Data Hub出现？对于大多数广告客户而言，展示广告可以替代电视或户外广告。也就是说，这不能替代绩效营销，而是另一种覆盖工具。但是，与同一台电视不同的是，展示广告没有建立基准。因此，广告商需要一种工具来展示与之互动的受众，这要归功于展示广告。

谷歌创造了这样的工具。在不久的将来，大多数投资于展示广告的大型广告客户将面临开发Ads Data Hub的需求。

Google Ads数据中心如何工作


Ads Data Hub不是独立的存储库。这是用于处理Google BigQuery中的数据的工具。本质上，广告数据中心链接了两个BigQuery项目-您自己的项目和一个Google项目。



Google项目存储来自Campaign Manager，Display＆Video 360，YouTube和Google Ads的日志数据。这是由于GDPR规则无法从外部获得的相同信息。

您拥有的第二个项目存储了您从Google Analytics（分析），CRM或其他来源上传到BigQuery的所有营销数据（在线和离线）。Google团队无权访问您的项目。

Ads Data Hub是一种API，可让您同时从这两个项目中请求数据，而无需在用户级别上载它们。因此，您可以将所有点击和转化与展示数据相关联，并查看特定广告系列如何影响转化。

重要提示：广告数据中心返回的查询结果最多可汇总50个用户。也就是说，表中的每一行应包含约50个或更多用户的数据。无法向下追溯到一个特定用户。引入此限制是为了符合GDPR规则。

可以使用Ads Data Hub生成的示例报告


假设您在Google展示广告网络上投放了展示广告系列，并希望评估其效果。使用Ads Data Hub，您可以在单个SQL查询中合并来自Campaign Manager的展示，来自Google Analytics（分析）的会话和在线订单，来自CRM的购买订单。

如此一来，您将获得一个包含以下信息的报告：

  1. 广告系列的名称。
  2. 每个广告系列的展示次数。
  3. 广告系列触及率是看到标语的用户数量。
  4. 查看横幅广告后访问网站的用户会话。而且，用户不必点击广告中的链接。这考虑了会话以及没有单击就访问该站点的用户。例如，我看到一个广告，记住了它，然后在搜索中找到了您的网站。
  5. 单击广告中的链接。
  6. 在线转化。
  7. 来自您的CRM的确认订单。



也就是说，通过广告数据中心，您可以评估浏览后转化。如果要在没有ADH的情况下构建此类报告，则只有那些通过单击横幅访问该网站的用户。您不会知道那些没有单击但访问了该网站的人的情况，并且在报告中也不会从CRM获得任何实际销售额（报告中的黄色列）。

如何使用广告数据中心


要使用Ads Data Hub，您将需要来自网站和Google BigQuery中CRM系统的数据，并将其与有关广告系列印象的数据结合起来。

您还需要配置客户端客户端ID转移到Campaign Manager（以前称为DCM），以便有一个标识符，您可以通过该标识符将网站访问数据与展示信息结合起来。例如，可以使用Floodlight完成此操作。

下一步是什么？

  1. Ads Data Hub. Google.
  2. Ads Data Hub Campaign Manager, DV360, Google Ads YouTube.
  3. Google BigQuery - CRM OWOX BI.
  4. SQL- .
  5. BigQuery, .
  6. .


以前，为了交换信息，营销人员制作Excel文件并将其相互发送。随着时间的流逝，人们逐渐认识到最好将数据存储在一个地方，并在需要时访问相关信息。因此出现了文档云的概念。

当然，现在和现在，Excel仍将继续用于处理数据。但是，这是两个不同的概念-一件事是用户连接到一个源时，另一个是每个人都拥有数据副本时。

当每个用于计算和报告的MarTech服务都需要数据副本时，MarTech数据历来沿相同的路径发展。如果您想在GA中生成报告-将数据上传到那里，如果要在DCM上生成报告-将数据上传到BigQuery。 Ads Data Hub是此范例的概念性替代。

问题是什么？现在，营销人员可以将数据从Google Ads上传到BigQuery，之后，它们将追溯更改广告服务。结果，在他的BigQuery项目中，如果不更新数据，则该数据将过时。

第二个问题是要上传哪些数据？关于展示广告，有很多信息。为了使营销人员每周生成一次报告，您需要将千兆字节的信息上载到他的项目中。相反，广告数据中心建议将SQL接口连接到Google广告服务中的数据。也就是说，您有一个GBQ项目。它包含Google所没有的数据（例如，来自CRM的数据）。现在，您需要一个包含广告活动数据的报告，您只需将它们与您的请求相关联，即可在此处和现在获取最新信息。您不再需要在项目中存储广告数据。在历史时期发生变化的情况下，也不必每天更新它们。对于报告，绝对可以使用您收集的所有数据。

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