Типичная боль маркетолога – оценить эффективность медийной рекламы (потому что взаимодействия с ней происходят вне сайта рекламодателя). Классическими средствами веб-аналитики этого сделать нельзя, а остальные инструменты не дают прозрачной оценки.
Чтобы решить эту проблему, Google запустил Ads Data Hub — инструмент получения данных о медийном инвентаре для оценки его эффективности. Он позволяет объединить данные о дисплейной рекламе с данными сайта и CRM.
Ниже я расскажу о том, что такое Ads Data Hub и как она работает.
Есть классические конверсии по показам (view-through conversions). Большинство медийных инструментов позволяют узнать, сколько пользователей из тех, кто увидел баннер, сделали заказ. Но эти инструменты не показывают все шаги пользователя от просмотра баннера до покупки и не учитывают выкупленные заказы из CRM-системы.
Чтобы рекламодатели могли объединить информацию о кампаниях с собственными данными, рекламные сервисы предоставляют инструменты для выгрузки, например, Data Transfer от Google. Раньше с его помощью можно было выгрузить из DoubleClick Campaign Manager (DCM) в Google BigQuery сырые log-данные для каждого клика, показа или события, в том числе идентификатор пользователя. Однако в 2018 году правила GDPR запретили рекламодателям выгружать данные пользователей, так как они взаимодействуют с сайтом паблишера, а не рекламодателя.
Поэтому Google предоставил рекламодателям возможность прозрачно оценить эффективность дисплейной рекламы, не нарушая требований конфиденциальности. Теперь User ID не выгружаются из DCM и DPM, но они доступны для работы в Ads Data Hub.
Чем еще обусловлено появление Ads Data Hub? Для большинства рекламодателей дисплейная реклама — альтернатива ТВ или наружной рекламы. То есть это не замена performance маркетингу, а еще один охватный инструмент. Однако, в отличие от того же ТВ, в медийной рекламе нет сложившихся бенчмарков. Поэтому рекламодателю необходим инструмент, который покажет, с какой аудиторией он взаимодействовал благодаря дисплейной рекламе.
И Google такой инструмент создал. В ближайшее время большинство крупных рекламодателей, которые инвестируют в медийную рекламу, столкнутся с необходимостью освоения Ads Data Hub.
Ads Data Hub — это не независимое хранилище. Это инструмент для работы с данными в Google BigQuery. По сути Ads Data Hub связывает два проекта BigQuery — ваш собственный и проект Google.
![](https://habrastorage.org/r/w1560/webt/jy/wa/bo/jywabouutthgnyyj_se-pse_r_0.png)
В проекте Google хранятся log-данные из Campaign Manager, Display & Video 360, YouTube и Google Ads. Это та самая информация, которую нельзя получить на стороне из-за правил GDPR.
Во втором проекте, принадлежащем вам, хранятся все маркетинговые данные (онлайн и офлайн), которые вы выгрузили в BigQuery из Google Analytics, CRM или других источников. У команды Google нет доступа к вашему проекту.
Ads Data Hub представляет собой API, который позволяет вам одновременно запрашивать данные из этих двух проектов, не выгружая их на уровне пользователя. Благодаря этому вы можете связать все клики и конверсии с данными о показах и увидеть, как та или иная кампания повлияла на конверсию.
Важно: результаты запроса, которые отдает Ads Data Hub, агрегированы до 50 пользователей. То есть каждая строка в таблице должна содержать данные о 50 или более пользователях. Детализировать данные до одного конкретного пользователя невозможно. Это ограничение введено для соблюдения правил GDPR.
Допустим, вы запустили медийные кампании в КМС Google и хотите оценить их эффективность. С помощью Ads Data Hub вы можете объединить в одном SQL-запросе показы из Campaign Manager, сессии и онлайн-заказы из Google Analytics, выкупленные заказы из CRM.
В результате у вас получится отчет, который содержит следующую информацию:
![](https://habrastorage.org/r/w1560/webt/8k/ca/rb/8kcarbjvezeb81lg_yqn3cc0q1i.png)
То есть Ads Data Hub позволяет оценить Post-view конверсии. Если бы вы строили такой отчет без ADH, то в нем были бы только те пользователи, которые зашли на сайт, кликнув по баннеру. Вы не узнали бы ничего о тех, кто не кликал, но заходил на сайт, а также в отчете не было бы реальных продаж из CRM (желтые столбцы в отчете).
Чтобы использовать Ads Data Hub, вам в Google BigQuery понадобятся данные с сайта и из CRM-системы, которые вы будете объединять с данными о показах рекламных кампаний.
Также вам необходимо настроить передачу Client ID пользователей в Campaign Manager (бывший DCM), чтобы был идентификатор, по которому можно объединить данные о визитах на сайт с информацией о показах. Сделать это можно, например, с помощью Floodlight.
Что дальше?
Раньше, чтобы обмениваться информацией, маркетологи делали Excel-файлы и отправляли их друг другу. Со временем пришло понимание, что лучше хранить данные в одном месте, и обращаться к актуальной информации тогда, когда она нужна. Так появилась концепция облака для документов.
Конечно, Excel продолжают использовать, чтобы поработать с данными здесь и сейчас. Но это две разные концепции — одно дело, когда пользователи подключаются к одному источнику, и другое — когда у каждого есть копия данных.
MarTech данные исторически развивались по такому же пути, когда каждый MarTech сервис для вычислений и формирования отчетов требовал копию данных. Хочешь построить отчет в GA — загрузи туда данные, хочешь построить отчет о DCM — выгрузи данные в BigQuery. Ads Data Hub является концептуальной заменой этой парадигмы.
В чем проблема? Сейчас, маркетолог может выгрузить данные из Google Ads в BigQuery, а они после этого ретроспективно изменятся в рекламном сервисе. В итоге в его BigQuery проекте данные будут устаревшими, если их не обновить.
Вторая проблема — а какие именно данные выгружать? Информации о медийной рекламе очень много. Чтобы маркетолог раз в неделю построил какой-нибудь отчет, необходимо выгрузить гигабайты информации в его проект. Вместо этого Ads Data Hub предлагает подключить SQL-интерфейс к данным из рекламных сервисов Google. То есть у вас есть GBQ проект. В нем ваши данные, которых нет у Google (например, из CRM). Теперь, когда вам нужен отчет с данными о рекламных кампаниях, вы просто подключаете их к своему запросу и получаете актуальную информацию здесь и сейчас. Хранить данные о рекламе в своем проекте уже не нужно. Обновлять их каждый день, когда что-то поменялось за исторические периоды, тоже не нужно. Для отчетов доступны абсолютно все собираемые вами данные.
Чтобы решить эту проблему, Google запустил Ads Data Hub — инструмент получения данных о медийном инвентаре для оценки его эффективности. Он позволяет объединить данные о дисплейной рекламе с данными сайта и CRM.
Ниже я расскажу о том, что такое Ads Data Hub и как она работает.
Для чего нужен Ads Data Hub
Есть классические конверсии по показам (view-through conversions). Большинство медийных инструментов позволяют узнать, сколько пользователей из тех, кто увидел баннер, сделали заказ. Но эти инструменты не показывают все шаги пользователя от просмотра баннера до покупки и не учитывают выкупленные заказы из CRM-системы.
Чтобы рекламодатели могли объединить информацию о кампаниях с собственными данными, рекламные сервисы предоставляют инструменты для выгрузки, например, Data Transfer от Google. Раньше с его помощью можно было выгрузить из DoubleClick Campaign Manager (DCM) в Google BigQuery сырые log-данные для каждого клика, показа или события, в том числе идентификатор пользователя. Однако в 2018 году правила GDPR запретили рекламодателям выгружать данные пользователей, так как они взаимодействуют с сайтом паблишера, а не рекламодателя.
Поэтому Google предоставил рекламодателям возможность прозрачно оценить эффективность дисплейной рекламы, не нарушая требований конфиденциальности. Теперь User ID не выгружаются из DCM и DPM, но они доступны для работы в Ads Data Hub.
Чем еще обусловлено появление Ads Data Hub? Для большинства рекламодателей дисплейная реклама — альтернатива ТВ или наружной рекламы. То есть это не замена performance маркетингу, а еще один охватный инструмент. Однако, в отличие от того же ТВ, в медийной рекламе нет сложившихся бенчмарков. Поэтому рекламодателю необходим инструмент, который покажет, с какой аудиторией он взаимодействовал благодаря дисплейной рекламе.
И Google такой инструмент создал. В ближайшее время большинство крупных рекламодателей, которые инвестируют в медийную рекламу, столкнутся с необходимостью освоения Ads Data Hub.
Как работает Google Ads Data Hub
Ads Data Hub — это не независимое хранилище. Это инструмент для работы с данными в Google BigQuery. По сути Ads Data Hub связывает два проекта BigQuery — ваш собственный и проект Google.
![](https://habrastorage.org/webt/jy/wa/bo/jywabouutthgnyyj_se-pse_r_0.png)
В проекте Google хранятся log-данные из Campaign Manager, Display & Video 360, YouTube и Google Ads. Это та самая информация, которую нельзя получить на стороне из-за правил GDPR.
Во втором проекте, принадлежащем вам, хранятся все маркетинговые данные (онлайн и офлайн), которые вы выгрузили в BigQuery из Google Analytics, CRM или других источников. У команды Google нет доступа к вашему проекту.
Ads Data Hub представляет собой API, который позволяет вам одновременно запрашивать данные из этих двух проектов, не выгружая их на уровне пользователя. Благодаря этому вы можете связать все клики и конверсии с данными о показах и увидеть, как та или иная кампания повлияла на конверсию.
Важно: результаты запроса, которые отдает Ads Data Hub, агрегированы до 50 пользователей. То есть каждая строка в таблице должна содержать данные о 50 или более пользователях. Детализировать данные до одного конкретного пользователя невозможно. Это ограничение введено для соблюдения правил GDPR.
Пример отчета, который можно построить с помощью Ads Data Hub
Допустим, вы запустили медийные кампании в КМС Google и хотите оценить их эффективность. С помощью Ads Data Hub вы можете объединить в одном SQL-запросе показы из Campaign Manager, сессии и онлайн-заказы из Google Analytics, выкупленные заказы из CRM.
В результате у вас получится отчет, который содержит следующую информацию:
- Название рекламных кампаний.
- Количество показов по каждой кампании.
- Охват кампании — количество пользователей, которые видели баннер.
- Сессии пользователей, которые зашли на сайт после просмотра баннера. Причем пользователю не обязательно кликать по ссылке в рекламе. Здесь учитываются сессии и тех, кто посещал сайт без клика. Например, увидел рекламу, запомнил ее, а потом нашел ваш сайт в поиске.
- Клики по ссылке в рекламе.
- Онлайн-конверсии.
- Подтвержденные заказы из вашей CRM.
![](https://habrastorage.org/webt/8k/ca/rb/8kcarbjvezeb81lg_yqn3cc0q1i.png)
То есть Ads Data Hub позволяет оценить Post-view конверсии. Если бы вы строили такой отчет без ADH, то в нем были бы только те пользователи, которые зашли на сайт, кликнув по баннеру. Вы не узнали бы ничего о тех, кто не кликал, но заходил на сайт, а также в отчете не было бы реальных продаж из CRM (желтые столбцы в отчете).
Как воспользоваться Ads Data Hub
Чтобы использовать Ads Data Hub, вам в Google BigQuery понадобятся данные с сайта и из CRM-системы, которые вы будете объединять с данными о показах рекламных кампаний.
Также вам необходимо настроить передачу Client ID пользователей в Campaign Manager (бывший DCM), чтобы был идентификатор, по которому можно объединить данные о визитах на сайт с информацией о показах. Сделать это можно, например, с помощью Floodlight.
Что дальше?
- Получить доступ к Ads Data Hub. Для этого вы можете обратиться к любому официальному партнеру Google.
- Подключить к Ads Data Hub свои данные из Campaign Manager, DV360, Google Ads или YouTube.
- Загрузить в Google BigQuery данные об онлайн-конверсиях из CRM с помощью OWOX BI.
- Построить SQL-запрос к подключенным данным.
- Выбрать таблицу в своем проекте BigQuery, куда сохранить результаты запроса и запустить запрос.
- Визуализировать результаты запроса.
Послесловие
Раньше, чтобы обмениваться информацией, маркетологи делали Excel-файлы и отправляли их друг другу. Со временем пришло понимание, что лучше хранить данные в одном месте, и обращаться к актуальной информации тогда, когда она нужна. Так появилась концепция облака для документов.
Конечно, Excel продолжают использовать, чтобы поработать с данными здесь и сейчас. Но это две разные концепции — одно дело, когда пользователи подключаются к одному источнику, и другое — когда у каждого есть копия данных.
MarTech данные исторически развивались по такому же пути, когда каждый MarTech сервис для вычислений и формирования отчетов требовал копию данных. Хочешь построить отчет в GA — загрузи туда данные, хочешь построить отчет о DCM — выгрузи данные в BigQuery. Ads Data Hub является концептуальной заменой этой парадигмы.
В чем проблема? Сейчас, маркетолог может выгрузить данные из Google Ads в BigQuery, а они после этого ретроспективно изменятся в рекламном сервисе. В итоге в его BigQuery проекте данные будут устаревшими, если их не обновить.
Вторая проблема — а какие именно данные выгружать? Информации о медийной рекламе очень много. Чтобы маркетолог раз в неделю построил какой-нибудь отчет, необходимо выгрузить гигабайты информации в его проект. Вместо этого Ads Data Hub предлагает подключить SQL-интерфейс к данным из рекламных сервисов Google. То есть у вас есть GBQ проект. В нем ваши данные, которых нет у Google (например, из CRM). Теперь, когда вам нужен отчет с данными о рекламных кампаниях, вы просто подключаете их к своему запросу и получаете актуальную информацию здесь и сейчас. Хранить данные о рекламе в своем проекте уже не нужно. Обновлять их каждый день, когда что-то поменялось за исторические периоды, тоже не нужно. Для отчетов доступны абсолютно все собираемые вами данные.