Transferts Google Ad Manager

Le service de transfert de données BigQuery pour Google Ad Manager vous permet de créer et de gérer automatiquement des tâches de chargement récurrentes pour les données sur les rapports Google Ad Manager (anciennement DoubleClick for Publishers).

Rapports acceptés

Le service de transfert de données BigQuery pour Google Ad Manager accepte actuellement les options de création de rapports suivantes :

• Fichiers de transfert de données (Google Ad Manager DT)
• Champs de transfert de données
• Tables des correspondance fournies par le service de transfert de données BigQuery Elles sont automatiquement créées et mises à jour.
• Tables de correspondance extraites avec PQL
• Tables de correspondance de CompanyService (v201908)
• Tables de correspondance de OrderService (v201908)
• Tables de correspondance de PlacementService (v201908)

Pour plus d'informations sur la transformation des rapports Google Ad Manager en tables et vues BigQuery, consultez la page Transformation des rapports Google Ad Manager.

Ingestion de données à partir de transferts Google Ad Manager

Avant de commencer

Avant de créer un transfert Google Ad Manager, procédez comme suit :

• Vérifiez que vous avez effectué toutes les actions requises pour activer le service de transfert de données BigQuery.
• Créez un ensemble de données BigQuery pour stocker les données Google Ad Manager.

• Assurez-vous que votre organisation a accès aux fichiers de transfert de données Google Ad Manager (Google Ad Manager DT). Ces fichiers sont transmis par l'équipe Google Ad Manager à un bucket Cloud Storage. Pour accéder aux fichiers DT de Google Ad Manager, consultez les rapports sur le transfert de données Ad Manager. Des frais supplémentaires peuvent vous être facturés par l'équipe Google Ad Manager.

  Une fois cette étape terminée, vous recevez un bucket Cloud Storage semblable à celui-ci :

  gdfp-12345678

  L'équipe Google Cloud ne peut PAS générer ni attribuer de droits d'accès aux fichiers Google Ad Manager en votre nom. Contactez l'assistance Google Ad Manager pour accéder aux fichiers Google Ad Manager DT.

• Activez l'accès à l'API pour votre réseau Google Ad Manager.

Autorisations requises

• BigQuery : assurez-vous que la personne qui crée le transfert dispose des autorisations suivantes dans BigQuery :

  • Autorisations bigquery.transfers.update pour créer le transfert
  • Autorisations bigquery.datasets.get et bigquery.datasets.update sur l'ensemble de données cible

  Le rôle IAM prédéfini bigquery.admin inclut les autorisations bigquery.transfers.update, bigquery.datasets.update et bigquery.datasets.get. Pour en savoir plus sur les rôles IAM associés au service de transfert de données BigQuery, consultez la page Contrôle des accès.

• Google Ad Manager : accès en lecture aux fichiers Google Ad Manager DT stockés dans Cloud Storage. Les autorisations pour les fichiers Google Ad Manager DT sont gérées par l'équipe Google Ad Manager. Outre les fichiers Google Ad Manager DT, la personne qui crée le transfert doit être ajoutée au réseau Google Ad Manager, avec un accès en lecture à toutes les entités nécessaires à la création des différentes tables de correspondance (élément de campagne, campagne, bloc d'annonces, etc.). Pour y parvenir facilement, vous pouvez ajouter l'utilisateur Ad Manager qui a authentifié le transfert à l'équipe "Toutes les entités" dans Ad Manager.

Configurer un transfert Google Ad Manager

Pour configurer un transfert de données BigQuery pour Google Ad Manager, vous devez disposer des éléments suivants :

• Bucket Cloud Storage : l'URI du bucket Cloud Storage pour vos fichiers Google Ad Manager DT, comme décrit dans la section Avant de commencer. Le nom du bucket doit ressembler à ceci :

  gdfp-12345678

• Code réseau : le code réseau Google Ad Manager est visible dans l'URL lorsque vous êtes connecté à votre réseau. Par exemple, dans l'URL https://admanager.google.com/2032576#delivery, 2032576 correspond à votre code réseau. Pour en savoir plus, consultez la page Premiers pas avec Google Ad Manager.

Pour créer un transfert de données BigQuery pour Google Ad Manager :

bq mk --transfer_config \
--project_id=project_id \
--target_dataset=dataset \
--display_name=name \
--params='parameters' \
--data_source=data_source \
--service_account_name=service_account_name

bq mk --transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--params='{"bucket": "gdfp-12345678","network_code": "12345678"}' \
--data_source=dfp_dt

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create a ad manager(formerly DFP) transfer config
public class CreateAdManagerTransfer {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    String bucket = "gs://cloud-sample-data";
    // the network_code can only be digits with length 1 to 15
    String networkCode = "12345678";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("bucket", Value.newBuilder().setStringValue(bucket).build());
    params.put("network_code", Value.newBuilder().setStringValue(networkCode).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Ad Manager Config Name")
            .setDataSourceId("dfp_dt")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .build();
    createAdManagerTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createAdManagerTransfer(String projectId, TransferConfig transferConfig)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .build();
      TransferConfig config = client.createTransferConfig(request);
      System.out.println("Ad manager transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Ad manager transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Résoudre les problèmes de configuration des transferts Google Ad Manager

Si vous rencontrez des problèmes lors de la configuration de votre transfert, consultez la section Problèmes de transfert avec Google Ad Manager de la page Résoudre les problèmes de configuration du transfert.

Interroger les données

Lorsque les données sont transférées vers BigQuery, elles sont écrites dans des tables partitionnées avec date d'ingestion. Pour plus d'informations, consultez la page Présentation des tables partitionnées.

Si vous interrogez directement les tables au lieu d'utiliser les vues générées automatiquement, vous devez utiliser la pseudo-colonne _PARTITIONTIME dans votre requête. Pour en savoir plus, consultez la page Interroger des tables partitionnées.

Exemples de requêtes Google Ad Manager

Vous pouvez utiliser les exemples de requêtes Google Ad Manager suivants pour analyser les données transférées. Vous pouvez également interroger les données dans un outil de visualisation tel que Looker Studio. Ces requêtes sont fournies pour vous guider dans l'interrogation des données Google Ad Manager avec BigQuery. Pour en savoir plus sur ce que vous pouvez faire avec ces rapports, contactez votre représentant technique Google Ad Manager.

Dans chacune des requêtes suivantes, remplacez les variables comme dataset par vos valeurs. Par exemple, remplacez network_code par votre code réseau Google Ad Manager.

Impressions et utilisateurs uniques par ville

L'exemple de requête SQL suivant analyse le nombre d'impressions et d'utilisateurs uniques par ville au cours des 30 derniers jours.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  City,
  _DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps,
  count(distinct UserId) AS uniq_users
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code`
WHERE
  _DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY City, Date

Impressions et utilisateurs uniques par type d'élément de campagne

L'exemple de requête SQL suivant analyse le nombre d'impressions et d'utilisateurs uniques par type d'élément de campagne au cours des 30 derniers jours.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  MT.LineItemType AS LineItemType,
  DT._DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps,
  count(distinct UserId) AS uniq_users
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code` AS DT
LEFT JOIN `dataset.MatchTableLineItem_network_code` AS MT
ON
  DT.LineItemId = MT.Id
WHERE
  DT._DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY LineItemType, Date
ORDER BY Date desc, imps desc

Impressions par bloc d'annonces

L'exemple de requête SQL suivant analyse le nombre d'impressions par bloc d'annonces au cours des 30 derniers jours.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  MT.AdUnitCode AS AdUnitCode,
  DT.DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code` AS DT
LEFT JOIN `dataset.MatchTableLineItem_network_code` AS MT
ON
  DT.AdUnitId = MT.Id
WHERE
  DT._DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY AdUnitCode, Date
ORDER BY Date desc, imps desc

Impressions par élément de campagne

L'exemple de requête SQL suivant analyse le nombre d'impressions par élément de campagne au cours des 30 derniers jours.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  MT.Name AS LineItemName,
  DT._DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code` AS DT
LEFT JOIN `dataset.MatchTableLineItem_network_code` AS MT
ON
  DT.LineItemId = MT.Id
WHERE
  DT._DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY LineItemName, Date
ORDER BY Date desc, imps desc