מזהי מכשירים שניתן לאפס (RDID) הם מזהים ייחודיים שמשמשים אך ורק לאפליקציות מובנות במכשירים ניידים. ההתאמה של RDID מחייבת השקעה מינימלית בהגדרה, וניתן להשתמש בה למדידת ביצועים ולהתאמה של נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) ב-Ads Data Hub. שאילתות לגבי מזהי RDID מאפשרות לפרק חשיפות והמרות באפליקציה. אפשר גם לצרף מערכי נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party), כמו עסקאות של לקוחות באפליקציה, כדי להבין טוב יותר את ההשפעה של המדיה על המרות באפליקציה מאינטראקציה ישירה.
ניתוח של מזהי RDID מתאים במיוחד למפרסמים שהנתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) שלהם מגיעים בעיקר מאפליקציות לנייד (למשל, חברות שיתוף נסיעות או חברות משחקים לנייד), או שמספקים מספר גדול של חשיפות באמצעות אפליקציות לנייד (למשל, חשיפות ל-YouTube בנייד), וצריכים להעשיר את נתוני החשיפות שלהם על ידי צירוף של מערך נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) שבו מתועדים מזהי RDID. נתוני RDID כוללים גם מזהי פרסום (IFA) לטלוויזיה מחוברת (CTV), שמאפשרים למפרסמים לנתח את התנהגות המשתמשים ואת ביצועי הקמפיינים במכשירי טלוויזיה מחוברת. בנוסף, כדי להתחיל להשתמש בהתאמת RDID, אתם צריכים לבצע כמות זניחה של הגדרות.
הנה כמה תרחישים לדוגמה שבהם התאמה של RDID מאפשרת:
- העשרת נתוני המודעות באמצעות נתוני טלמטריה: על ידי צירוף נתוני התנהגות באפליקציה לנתונים מ-Ads Data Hub, תוכלו להעריך את ההשפעה של חשיפות למודעות על הפעולות של המשתמשים באפליקציות שלכם.
- מדידת הביצועים ב-YouTube: מאחר שחלק גדול מהתנועה ב-YouTube מתרחשת באפליקציה, צירופי RDID מועילים להערכת ההשפעה של קמפיינים ב-YouTube על ביצועי האפליקציה.
- ניתוח התנהגות המשתמשים בערוצים לנייד ובטלוויזיות מחוברות: שילוב של מודעות IFA לטלוויזיות מחוברות בניתוח של מזהי RDID מאפשר למפרסמים לקבל תמונה רחבה יותר של התנהגות המשתמשים באפליקציות של הדומיין הנוכחי ובפלטפורמות של טלוויזיות מחוברות.
- כדי למדוד את ההשפעה של קמפיינים למיתוג על המרות באפליקציה ועל ערך חיי המשתמש (LTV): משלבים את נתוני ערך חיי המשתמש במערכת לניהול קשרי לקוחות כדי למדוד את מידת ההשפעה של קמפיינים למיתוג על המרות באפליקציה ועל ערך חיי המשתמש.
מגבלות
- לגבי אירועים ב-iOS, אפשר להתאים רק נתונים שמקורם באפליקציות ב-iOS בגרסה 14.5 ואילך, ממשתמשים שאישרנו הרשאה במסגרת App Tracking Transparency של Apple.
- נתונים מ-Gmail לא זמינים בטבלאות RDID.
אישור הסכמה מצד ראשון
כדי לוודא שתוכלו להשתמש בנתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) ב-Ads Data Hub, עליכם לאשר שקיבלת הסכמה מתאימה לשיתוף נתונים ממשתמשי קצה באזור הכלכלי האירופי (EEA) עם Google, בהתאם למדיניות Google בנושא הסכמת משתמשים באיחוד האירופי ולמדיניות של Ads Data Hub. הדרישה הזו חלה על כל חשבון ב-Ads Data Hub, וצריך לעדכן אותה בכל פעם שמעלים נתונים חדשים מאינטראקציה ישירה (First-Party). כל משתמש יכול להביע את הסכמתו בשם החשבון כולו.
חשוב לזכור שאותן כללי שאילתות של שירותי Google שחלים על שאילתות ניתוח חלים גם על שאילתות RDID. לדוגמה, אי אפשר להריץ שאילתות בכמה שירותים על משתמשים באיחוד הכלכלי האירופי כשיוצרים טבלת התאמה.
במאמר הדרישות לקבלת הסכמה באזור הכלכלי האירופי (EEA) מוסבר איך מאשרים הסכמה ב-Ads Data Hub.
איך פועלת ההתאמה של RDID
מערכת Ads Data Hub יוצרת טבלאות RDID שמכילות עמודה device_id_md5
נוספת. לכל טבלה מסוג adh.*
שמכילה עמודה מסוג user_id
תהיה טבלה תואמת מסוג *_rdid
. בעמודה device_id_md5
מופיעה גרסה של RDID עם גיבוב MD5. מאחר ש-device_id_md5
מגובב (hashed), צריך לבצע גיבוב של מזהי ה-RDID במערך הנתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) באמצעות הטרנספורמציה הבאה:
UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device id string))))
אחרי שמפעילים גיבוב על ה-RDID, אפשר לצרף את מזהי המכשירים לעמודה הזו.
תהליך העבודה של שאילתות התאמה של RDID
- מעלים מערך נתונים מאינטראקציה ישירה (First-Party) שמכיל מזהי RDID למערך נתונים ב-BigQuery שיש לחשבון Ads Data Hub גישה לקריאה אליו.
- כותבים ומריצים שאילתה שמחברת בין
device_id_md5
לבין גרסה של מחרוזת ה-hash של MD5 של מזהי ה-RDID במערך הנתונים.
דוגמאות
מדידת ההשפעה של קמפיינים למיתוג על המרות באפליקציה ועל ערך חיי המשתמש (CLV)
השאילתה הזו משלבת נתונים ממערכת לניהול קשרי לקוחות (CRM) עם רשימה של קמפיינים ב-YouTube, כדי למדוד את ערך חיי המשתמש הממוצע ואת מספר ההמרות באפליקציה לפי קמפיין:
WITH crm_data as (
SELECT
UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5, AVG(lifetime_value), SUM(iac)
FROM 'projectname.crm_data' # first party transactions data keyed off device ID
)
SELECT
branding_campaigns.campaign_id, crm_data.iac, crm_data.lifetime_value
FROM
adh.dv360_youtube_conversions_rdid AS branding_campaigns
branding_campaigns LEFT JOIN crm_data
ON branding_campaigns.device_id_md5 = crm_data.device_id_md5
WHERE branding_campaigns.campaign_id IN (list of branding campaigns)
מדידת ההכנסות לפי קמפיין
בשאילתה הזו מוסבר איך לצרף נתוני עסקאות לקמפיינים, כדי שתוכלו למדוד את ההכנסות מההמרות לפי מזהה הקמפיין ב-Google Ads:
WITH transactions AS (
SELECT
UPPER(TO_HEX(MD5(UPPER(raw device_id)))) as device_id_md5,
transaction_amount
FROM 'projectname.transactions' # first-party transactions data keyed off device ID
)
SELECT
adh_conversions.campaign_id,
SUM(transaction_amount) # first-party column for transaction amount as revenue
FROM
adh.google_ads_conversions_rdid AS adh_conversions
LEFT JOIN transactions ON (adh_conversions.device_id_md5 = transactions.device_id_md5)
סינון תנועה מ-CTV
אפשר לסנן תנועה מ-CTV בתצוגות שונות של חשיפות. כששולחים שאילתה לגבי התצוגות האלה, צריך להוסיף תנאי WHERE
כדי לכלול רק תנועה מ-CTV.
תצוגות של חשיפות בהעברת נתונים מ-Campaign Manager 360 ומ-Display & Video 360
כדי לסנן תנועה מ-CTV בתצוגות cm_dt_impression_rdid
ו-dv360_dt_impression_rdid
, משתמשים בתנאי WHERE
הבא:
WHERE event.dv360_device_type IN (3,4,5)
צפיות במודעות ב-YouTube ב-Google Ads וב-Display & Video 360
כדי לסנן תנועה מ-CTV בתצוגות google_ads_impressions_rdid
ו-dv360_youtube_impressions_rdid
, משתמשים בתנאי WHERE
הבא:
WHERE mobile_browser_class IN (5,6,7)