תובנות על מוצרים ועל ביצועים ברשתות שונות

בדף הזה מוסבר על ההגדרות הנדרשות כדי להשתמש במאיץ Cross Media & Product Connected Insights (Cross Media) של Cortex Framework Data Foundation.

בעזרת הכלי הזה לשיפור הביצועים בקמפיינים בערוצים שונים, נתוני Cortex Framework Data Foundation מועשרים בקבוצה ראשונית של מדדי KPI. המדדים האלה מאפשרים להבין את האפקטיביות של קמפיינים שיווקיים שמופעלים בפלטפורמות מדיה כמו Google Ads, ‏ YouTube (עם DV360), ‏ Meta ו-TikTok, מבחינת ביצועי מכירות של מוצרים וקטגוריות מוצרים.

בתרשים הבא מתואר איך התובנות לגבי היקף החשיפה ברשתות שונות זמינות דרך עומסי העבודה השיווקיים של Cortex Framework Data Foundation:

מקור נתונים של CM360

איור 1. ארכיטקטורה חוצה-מדיה.

קובץ תצורה

בקובץ config.json מוגדרות ההגדרות שנדרשות כדי להתחבר למקורות נתונים להעברת נתונים מעומסי עבודה שונים. הקובץ הזה מכיל את הפרמטרים הבאים של Cross Media:

  "k9": {
    "datasets": {... },
    "crossMedia": {
      "productHierarchyType": "",
      "maxProductHierarchyMatchLevel": 9,
      "targetCurrencies": ["USD"],
      "additionalPrompt": "",
      "lookbackWindowDays": 7
    }
  },
  "VertexAI": {
    "region": "us-central1",
    "processingDataset": "CORTEX_VERTEX_AI_PROCESSING"
  },
...

בטבלה הבאה מפורט הערך של כל פרמטר:

פרמטר משמעות ערך ברירת המחדל
k9.deployCrossMedia האם הכלי 'היקף החשיפה ברשתות שונות' יופעל. הערה: כדי שההטמעה תצליח, צריך להטמיע לפחות אחד מהמוצרים הבאים: Google Ads,‏ YouTube (עם DV360),‏ Meta או TikTok. False
k9.CrossMedia.productHierarchyType איזו היררכיית מוצרים להשתמש במאפיין 'מוצר'. תלוי בנתונים בפועל. מגדירים את הערך הזה כך שיהיה זהה לערך של productHierarchyType במאפיין היררכיית המוצרים. SAP
k9.CrossMedia.maxProductHierarchyMatchLevel מגביל את הרמה בהיררכיית המוצרים לצורך התאמה. חברות עם הרבה מק"טים עשויות להשתמש בהיררכיות עמוקות מדי עם פרטים ספציפיים של אריזות (לדוגמה, קוקה קולה בבקבוקי זכוכית או בפחיות, באריזה אישית או באריזות של כמה יחידות). במערכות מסוימות, כמו SAP, יש מגבלה משלהן על עומק ההיררכיה שאפשר להגיע אליו. 9
k9.CrossMedia.targetCurrencies מטבעות יעד שמשמשים למטרות דיווח ו-BI. כל מטבעות המקור יומרו למטבעות האלה. ["USD"]
k9.CrossMedia.additionalPrompt אופציונלי: אפשר להעביר הנחיות נוספות למודל ה-LLM.
k9.CrossMedia.lookbackWindowDays מספר הימים שצריך לחזור אחורה כדי לבצע רענון מצטבר 7
VertexAI.region אזור Vertex AI (בהנחה שפרויקט המקור הוא Vertex AI API). הוא צריך להיות ממוקם באותו מיקום עם BigQuery, ולא יכול להיות אזור רב-אזורי. אם BigQuery נמצא במספר אזורים, אפשר להשתמש בכל אזור מאותו מספר אזורים. ‫us-central1 (שזהה למיקום ברירת המחדל ב-BigQuery us)
VertexAI.processingDataset מערך נתונים ב-BigQuery לעבודות ב-Vertex AI, צריך להיות במיקום VertexAI.region ולא במספר אזורים. CORTEX_VERTEX_AI_PROCESSING

מודל נתונים

בקטע הזה מתואר מודל הנתונים של תובנות לגבי מוצרים ומדיה בערוצים שונים באמצעות דיאגרמת קשר בין ישויות (ERD).

תרשים קשרים בין ישויות עבור מדיה חוצה

איור 2. תובנות מקושרות לגבי מוצרים ומדיה שונים: דיאגרמת קשר בין ישויות.

פריסת היקף החשיפה ברשתות שונות

  1. יוצרים מערך נתונים ב-BigQuery בפרויקט המקור לעיבוד באמצעות AI ב-Vertex AI.

  2. כדי לפרוס מקור נתונים שיווקי אחד או יותר, צריך להגדיר אותו לפי המדריך שלו:

    1. Google Ads
    2. Meta
    3. YouTube (עם DV360)
    4. TikTok

  3. מפעילים ומגדירים את המאפיינים המשותפים הנדרשים:

    1. מאפיין המדינה
    2. מאפיין המוצר
    3. המרת מטבעות

  4. מגדירים את ההגדרות של Cross Media:

    1. מגדירים את k9.deployCrossMedia להיות True.
    2. מגדירים את k9.CrossMedia.productHierarchyType לאותו ערך כמו dataSourceType בשלב הקודם.
    3. בקטע VertexAI, מגדירים את מערך הנתונים לזה שיצרתם בשלב 1, וregion צריך להיות זהה למיקום של מערך הנתונים לעיבוד באמצעות AI ב-Vertex AI.

  5. משנים הגדרות אחרות לפי הצורך. אחרי שתעשו את זה, תוכלו להתחיל בפריסה.

הרצת תרשימי ה-DAG

  1. מגדירים סביבת Airflow של Managed Service for Apache Airflow לפי הצורך. מוודאים שהחיבור ל-k9_reporting מוגדר בצורה נכונה.
  2. טוענים נתונים לטבלאות של המרת מטבעות והיררכיית מוצרים.
  3. מריצים את ה-DAGs של cross_media. יש שתי אפשרויות: 'רענון מלא' או 'רענון מצטבר'. משתמשים באפשרות שמתאימה לתרחיש לדוגמה שלכם.

בעיות מוכרות

אם הטבלה Currency Conversion לא מאוכלסת, העמודה TotalCostInTargetCurrency בטבלת הפלט הסופית תהיה ריקה בכל השורות. במקרה כזה, עדיין אפשר להשתמש בעמודה TotalCostInSourceCurrency כדי לדווח על עלויות במטבע המקור.

מה השלב הבא?