Integrazione con YouTube (DV360)

Questa pagina descrive le configurazioni richieste per importare i dati da YouTube con Display & Video 360 (DV360) come origine dati del carico di lavoro di marketing di Cortex Framework Data Foundation.

DV360 è una piattaforma pubblicitaria di Google per la gestione della pubblicità su YouTube insieme ad altri canali digitali, che offre agli inserzionisti un maggiore controllo ed efficienza nelle loro attività di marketing.

Il seguente diagramma descrive come i dati DV360 sono disponibili tramite il workload di marketing di Cortex Framework Data Foundation:

Figura 1. Origine dati DV360.

Nota :per accedere ai file di configurazione, alle visualizzazioni analitiche e ai modelli per l'origine dati DV360, consulta la directory di origine dell'origine dati.

File di configurazione

Il file config.json configura le impostazioni necessarie per connettersi alle origini dati per il trasferimento dei dati da vari workload. Questo file contiene i seguenti parametri per DV360:

   "marketing": {
        "deployDV360": true,
        "DV360": {
            "deployCDC": true,
            "datasets": {
                "cdc": "",
                "raw": "",
                "reporting": "REPORTING_DV360"
            }
        }
   }

La seguente tabella descrive il valore di ogni parametro di marketing:

Parametro	Significato	Valore predefinito	Descrizione
marketing.deployDV360	Esegui il deployment di DV360	true	Esegui il deployment per l'origine dati DV360.
marketing.DV360.deployCDC	Implementare gli script CDC per DV360	true	Genera script di elaborazione CDC DV360 da eseguire come DAG in Managed Service for Apache Airflow.
marketing.DV360.datasets.cdc	Set di dati CDC per DV360	-	Set di dati CDC per DV360.
marketing.DV360.datasets.raw	Set di dati non elaborato per DV360	-	Set di dati non elaborato per DV360.
marketing.DV360.datasets.reporting	Set di dati dei report per DV360	REPORTING_DV360	Set di dati dei report per DV360.

Modello dati

Questa sezione descrive il modello di dati di YouTube (con DV360) utilizzando il diagramma delle relazioni tra entità (ERD).

Figura 2. YouTube (con DV360): diagramma delle relazioni tra entità.

Viste report

Gli oggetti blu nel diagramma ER rappresentano le visualizzazioni dei report che contengono metriche aggregate. Vedi gli script in src/marketing/src/DV360/src/reporting/ddls.

Configurare l'estrazione dei dati grezzi di DV360

Cortex Framework si integra con DV360 utilizzando la funzionalità Report istantanei. Report istantanei è una funzionalità affidabile e a basso costo di DV360 che consente di salvare, pianificare e scaricare report più grandi e complessi in file e posizioni diverse. Ogni report crea periodicamente tabelle di dati di esportazione in BigQuery con lo stesso prefisso del nome della tabella configurato, che contiene i dati per l'intervallo di date selezionato, alla frequenza selezionata.

Nota :Google sta eseguendo la migrazione di tutti i report offline ai report istantanei a partire da luglio 2024. La funzionalità Esporta in BigQuery funziona allo stesso modo per entrambi i tipi di report. Sei responsabile della gestione di tutti i report istantanei. Cortex Framework non configura né controlla il suo comportamento.

Autorizzazioni

Per esportare correttamente i dati non elaborati da DV360 utilizzando i report istantanei, sono necessarie le persone con le seguenti autorizzazioni:

• DV360:
  • Accesso standard per i partner o gli inserzionisti selezionati.
• Google Cloud:
  • Ruolo BigQuery User assegnato al account di servizio DV360.
  • Ruolo BigQuery Data Editor assegnato al account di servizio DV360.

Configura

Per configurare l'esportazione della tabella non elaborata da DV360:

1. Identifica il account di servizio richiesto da DV360 BigQuery Exporter esaminando la sezione Collega account BigQuery Exporter, dettagli delle autorizzazioni. Per ulteriori informazioni, vedi la Figura 2.
   Figura 2. Identificazione delaccount di serviziot in Collega l'account BigQuery Exporter
2. Ottieni le autorizzazioni per Google Cloud . Una persona con il ruolo BigQuery Administrator deve concedere i ruoli BigQuery User e BigQuery Data Editor al account di servizio DV360 identificato nel passaggio precedente.
3. Collega BigQuery a DV360, specificando il set di dati non elaborati che intendi utilizzare nella procedura. Segui le istruzioni nella sezione Report offline > Attiva BigQuery.

4. Vai a Report istantanei e crea un report per ogni riga della tabella seguente, con le colonne esattamente come mostrato. Per ulteriori informazioni sui file di definizione dello schema delle colonne dettagliato in src/DV360/config/table_schema, consulta la sezione Schema della tabella Raw to CDC.

   1. Aggiungi almeno un filtro Partner o Inserzionista. Assicurati che corrisponda alle autorizzazioni del link BigQuery nel passaggio 3.
   Nota: potresti dover configurare più report o esportazioni se esporti più partner o inserzionisti.
   1. Seleziona Fuso orario dell'inserzionista come impostazione del fuso orario del report. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione seguente Considerazioni aggiuntive.
   Nota: se il tuo account o il link BigQuery dispone solo dell'accesso inserzionista, non puoi includere un filtro Partner, altrimenti l'opzione Esporta in BigQuery verrà disattivata finché il filtro Partner non verrà rimosso.

   Prefisso tabella	Campi da includere
   lineitem_details	Data ID elemento pubblicitario Elemento pubblicitario Campaign ID Campagna Tipo di elemento pubblicitario Data di inizio dell'elemento pubblicitario Data di fine dell'elemento pubblicitario	Impressioni
   lineitem_insights	Data ID elemento pubblicitario Tipo di dispositivo Browser Ambiente Paese ID partner Partner Valuta del partner ID inserzionista Inserzionista Valuta dell'inserzionista Campaign ID Campagna ID ordine di inserzione Ordine di inserzione Elemento pubblicitario Tipo di elemento pubblicitario Data di inizio dell'elemento pubblicitario Data di fine dell'elemento pubblicitario	Impressioni Clic Entrate ($) Interazioni Entrate (valuta del partner) Entrate (valuta dell'inserzionista) TrueView: visualizzazioni
   adgroup_insights_by_age_gender	Data ID gruppo di annunci di YouTube Età (YouTube) Genere ID elemento pubblicitario ID partner Partner Valuta del partner AdvertiserID Inserzionista Valuta dell'inserzionista ID ordine di inserzione Ordine di inserzione Elemento pubblicitario Gruppo di annunci di YouTube	Entrate ($) Impressioni Clic Coinvolgimenti (YouTube) Entrate (valuta del partner) Entrate (valuta dell'inserzionista) TrueView: visualizzazioni
   adgroup_insights_by_audience	Data ID gruppo di annunci di YouTube Segmento di pubblico Tipo di segmento di pubblico ID elemento pubblicitario ID partner Partner PartnerCurrency ID inserzionista Inserzionista Valuta dell'inserzionista ID ordine di inserzione Ordine di inserzione Elemento pubblicitario	Impressioni Clic Gruppo di annunci di YouTube Entrate ($) Coinvolgimenti (YouTube) Entrate (valuta del partner) Entrate (valuta dell'inserzionista) TrueView: visualizzazioni
   adgroup_insights_by_adformat	Data ID gruppo di annunci di YouTube Formato dell'annuncio di YouTube ID elemento pubblicitario ID partner Partner Valuta del partner ID inserzionista Inserzionista Valuta dell'inserzionista ID ordine di inserzione Ordine di inserzione Elemento pubblicitario	Impressioni Clic Gruppo di annunci di YouTube Entrate ($) Coinvolgimenti (YouTube) Entrate (valuta del partner) Entrate (valuta dell'inserzionista) TrueView: visualizzazioni
   adgroup_insights_by_placement	Data ID gruppo di annunci di YouTube Posizionamento (tutti i canali di YouTube) Nome posizionamento (tutti i canali YouTube) ID elemento pubblicitario PartnerID Partner Valuta del partner ID inserzionista Inserzionista Valuta dell'inserzionista ID ordine di inserzione Ordine di inserzione Elemento pubblicitario	Impressioni Gruppo di annunci di YouTube Entrate ($) Coinvolgimenti (YouTube) Entrate (valuta del partner) Entrate (valuta dell'inserzionista) TrueView: visualizzazioni
   adgroup_insights_by_adtype	Data ID gruppo di annunci di YouTube Tipo di annuncio di YouTube ID elemento pubblicitario ID partner Partner Valuta del partner ID inserzionista Inserzionista Valuta dell'inserzionista ID ordine di inserzione Ordine di inserzione Elemento pubblicitario	Impressioni Clic Gruppo di annunci di YouTube Entrate ($) Coinvolgimenti (YouTube) Entrate (valuta del partner) Entrate (valuta dell'inserzionista) TrueView: visualizzazioni
   ad_insights	Data ID annuncio di YouTube ID elemento pubblicitario ID partner Partner Valuta del partner ID inserzionista Inserzionista AdvertiserCurrency ID ordine di inserzione Ordine di inserzione Elemento pubblicitario ID gruppo di annunci di YouTube Gruppo di annunci di YouTube Annuncio di YouTube	Impressioni Clic Entrate ($) Coinvolgimenti (YouTube) Entrate (valuta del partner) Entrate (valuta dell'inserzionista) TrueView: visualizzazioni

5. Configura la pianificazione e compila i dati storici. Assicurati di utilizzare lo stesso link BigQuery configurato nel passaggio 1, nonché il prefisso tabella esattamente come mostrato nella tabella precedente. Per saperne di più, consulta la sezione Considerazioni aggiuntive.

6. • Attiva manualmente un'esecuzione di backfill o attendi l'avvio dell'esportazione programmata. In entrambi i casi, i dati vengono inseriti automaticamente nel set di dati non elaborati configurato per il link BigQuery.

Ulteriori considerazioni

Per quanto riguarda la selezione del fuso orario:

• Per alcuni tipi di report, al momento della configurazione dell'esportazione puoi scegliere il fuso orario dell'inserzionista o il fuso orario UTC per le date. Tuttavia, i report correlati a YouTube supportano solo il fuso orario dell'inserzionista. Pertanto, assicurati di selezionare l'impostazione del fuso orario Inserzionista quando configuri le esportazioni.

• Poiché l'esportazione del report è preaggregata a livello giornaliero, Cortex Framework utilizza la data fornita direttamente senza conversioni del fuso orario. Sei responsabile dell'interpretazione delle informazioni sul fuso orario segnalate.

In merito alla pianificazione e al backfill dei dati storici:

• Ti consigliamo di selezionare Ultimi 7 giorni come intervallo di date di esportazione e Giornaliera come frequenza di esportazione. La selezione di un intervallo di date di esportazione e di una frequenza di esportazione è necessaria per trovare un equilibrio tra l'accuratezza dei dati e il costo di archiviazione, anche se qualsiasi impostazione funzionerà con la nostra procedura CDC.

• I report istantanei supportano l'esportazione di un massimo di 14 giorni di dati in BigQuery, anche se DV360 potrebbe occasionalmente apportare piccoli aggiornamenti ai dati fino a 31 giorni dopo la data del report. Se configuri l'esportazione per più inserzionisti, la data di ciascun inserzionista sarà nel proprio fuso orario.

• Se sono necessari dati storici, come quelli non pianificati una tantum, i report istantanei consentono di esportare direttamente fino a due anni di dati nelle tabelle BigQuery. Assicurati di farlo almeno una volta, manualmente dall'interfaccia utente DV360.

Aggiornamento e ritardo dei dati

Come regola generale, l'aggiornamento dei dati per le origini dati di Cortex Framework è limitato da ciò che consente la connessione upstream, nonché dalla frequenza di esecuzione del DAG. Modifica la frequenza di esecuzione del DAG in modo che sia in linea con la frequenza upstream, i vincoli delle risorse e le esigenze aziendali.

Con i report istantanei di DV360, l'aggiornamento dei dati dipende dall'impostazione della frequenza di esportazione quando viene configurata l'esportazione di BigQuery, che può essere giornaliera, settimanale o mensile.

Configurazioni

Questa sezione descrive le configurazioni per il processo di dati.

Connessioni Managed Service for Apache Airflow

Crea le seguenti connessioni in Managed Airflow. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione di Managed Airflow.

Nome connessione	Purpose
dv360_cdc_bq	Per il set di dati non elaborati > trasferimento del set di dati CDC.
dv360_reporting_bq	Per il trasferimento del set di dati CDC > set di dati dei report.

Schema della tabella Raw to CDC

La directory src/DV360/config/table_schema contiene un file di schema per ogni insieme di tabelle (identificate dallo stesso prefisso) esportato da DV360. Ogni file di schema contiene due colonne: ColumnName e ColumnDataType.

Nota: se il tuo caso d'uso includeva colonne aggiuntive nell'esportazione di report istantanei, assicurati di includerle anche nei file di schema corrispondenti.

Impostazioni di importazione

Il file src/DV360/config/ingestion_settings.yaml contiene ulteriori impostazioni che controllano le pipeline di dati Source to CDC.

Origine alle tabelle CDC

Questa sezione contiene voci che controllano la modalità di importazione delle tabelle esportate da DV360 e il comportamento del processo CDC pertinente. Ogni voce corrisponde a un report di Instant Reporting, identificato dal prefisso di esportazione.

I seguenti parametri controllano le impostazioni per Source to CDC per ogni voce:

Parametro	Descrizione
base_table	Tabella nel set di dati CDC in cui sono archiviati i dati non elaborati dopo la trasformazione CDC (ad esempio, customer).
load_frequency	La frequenza con cui viene eseguito un DAG per questa entità per popolare la tabella CDC. Per saperne di più sui valori possibili, consulta la documentazione di Airflow.
raw_table_prefix	Prefisso utilizzato dal report Instant Reporting corrispondente per configurare questa esportazione BigQuery.
row_identifiers	Colonne (separate da virgole) che formano un record univoco per questa tabella.
partition_details	(Facoltativo) Se vuoi che questa tabella venga partizionata per motivi di rendimento. Per saperne di più, vedi Partizione della tabella.
cluster_details	(Facoltativo) Se vuoi che questa tabella venga raggruppata per considerazioni sul rendimento, consulta Impostazioni cluster per maggiori informazioni.

Impostazioni report

Puoi configurare e controllare il modo in cui Cortex Framework genera i dati per il livello di report finale di DV360 utilizzando il file delle impostazioni dei report src/DV360/config/reporting_settings.yaml. Questo file controlla la modalità di generazione degli oggetti BigQuery del livello di reporting (tabelle, viste,funzioni o stored procedure).

Per ulteriori informazioni, vedi Personalizzare il file delle impostazioni dei report.

Passaggi successivi

• Per saperne di più su altre origini dati e altri carichi di lavoro, vedi Origini dati e carichi di lavoro.
• Per ulteriori informazioni sui passaggi per il deployment negli ambienti di produzione, consulta Prerequisiti per il deployment di Cortex Framework Data Foundation.