Search Ads 360 转移作业

适用于 Search Ads 360 的 BigQuery Data Transfer Service 可让您自动安排和管理 Search Ads 360 报告数据的周期性加载作业。

支持的报告

适用于 Search Ads 360 的 BigQuery Data Transfer Service 支持 Search Ads 360 Reporting API v0：

• Search Ads 360 v0 报告

如需了解 Search Ads 360 报告如何转换为 BigQuery Data Transfer Service 表和视图，请参阅 Search Ads 360 报告转换。

如需查看使用旧版 Search Ads 360 Reporting API 的 Search Ads 360 转移指南，请参阅 Search Ads 360 转移作业（已弃用）。

从 Search Ads 360 转移作业中提取数据

限制

• 您可以配置 Search Ads 360 转移作业的最大频率是每 24 小时一次。默认情况下，转移作业从创建转移作业时开始。但是，您可以在创建转移作业时配置转移作业开始时间。
• BigQuery Data Transfer Service 不支持在 Search Ads 360 转移期间执行增量转移。指定数据转移的日期时，系统会转移该日期的所有数据。

准备工作

在创建 Search Ads 360 转移作业之前，请先做好以下准备工作：

• 确认您已完成启用 BigQuery Data Transfer Service 所需的所有操作。
• 创建 BigQuery Data Transfer Service 数据集以存储 Search Ads 360 报告数据。
• 如果您要设置 Pub/Sub 的转移作业运行通知，必须拥有 pubsub.topics.setIamPolicy 权限。如果您只是要设置电子邮件通知，则无需 Pub/Sub 权限。如需了解详情，请参阅 BigQuery Data Transfer Service 运行通知。
• 启用对项目中 Search Ads 360 API 的访问权限。

所需权限

请确保创建转移作业的用户拥有以下所需权限：

• BigQuery Data Transfer Service：

  • 创建转移作业所需的 bigquery.transfers.update 权限。
  • 目标数据集的 bigquery.datasets.get 和 bigquery.datasets.update 权限。

  预定义的 IAM 角色 bigquery.admin 包含 bigquery.transfers.update、bigquery.datasets.update 和 bigquery.datasets.get 权限。如需详细了解 BigQuery Data Transfer Service 中的 IAM 角色，请参阅访问权限控制。

• Google Cloud：

  • 项目的 serviceusage.services.use 权限，可从 Search Ads 360 下载数据。

  预定义 IAM 角色 editor、owner 和 serviceusage.serviceUsageConsumer 包含 serviceusage.services.use 权限。如需详细了解 Service Usage 中的 IAM 角色，请参阅访问权限控制参考文档。

• Search Ads 360：

  • 对转移作业配置中使用的 Search Ads 360 客户 ID 或经理账号的读取权限。

创建 Search Ads 360 数据转移作业

如需为 Search Ads 360 报告创建数据转移作业，需要用到您的 Search Ads 360 客户 ID 或经理账号。 从下列选项中选择一项：

bq mk \
--transfer_config \
--project_id=PROJECT_ID \
--target_dataset=DATASET \
--display_name=NAME \
--data_source=DATA_SOURCE \
--service_account_name=SERVICE_ACCOUNT_NAME \
--params='{PARAMETERS,"custom_columns":"[{\"id\": \"CC_ID\",\"destination_table_name\": [\"CC_DESTINATION_TABLE\"],\"bigquery_column_name\": \"CC_COLUMN\"}]","custom_floodlight_variables":"[{\"id\": \"CFV_ID\",\"cfv_field_name\": [\"CFV_FIELD_NAME\"],\"destination_table_name\": [\"CFV_DESTINATION_TABLE\"],\"bigquery_column_name_suffix\": \"CFV_COLUMN_SUFFIX\"}]"}'

bq mk \
--transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--data_source=search_ads \
--params='{"customer_id":"6828088731", "custom_floodlight_variables":"[{\"id\": \"9876\", \"cfv_field_name\": \"raw_event_conversion_metrics\", \"destination_table_name\": [\"Conversion\"],\"bigquery_column_name_suffix\": \"suffix1\" }]"}'

手动触发 Search Ads 360 转移作业

如果您手动触发 Search Ads 360 转移作业，系统会每天截取一次匹配表的快照，并将其存储在与上一次运行日期对应的分区中。触发手动转移作业时，以下表的匹配表快照不会更新：

• 账号
• 广告
• AdGroup
• AdGroupCriterion
• 任何 ID 映射表
• 素材资源
• BidStrategy
• 广告系列
• CampaignCriterion
• ConversionAction
• 关键字
• NegativeAdGroupKeyword
• NegativeAdGroupCriterion
• NegativeCampaignKeyword
• NegativeCampaignCriterion
• ProductGroup
• 访问

Search Ads 360 经理账号支持

与使用各个客户 ID 相比，使用 Search Ads 360 经理账号具有多项优势：

• 您无需管理多个转移作业，即可报告多个客户 ID。
• 跨客户查询的编写方式更简单，因为所有客户 ID 都存储在同一个表中。
• 使用经理账号可以缓解 BigQuery Data Transfer Service 加载配额问题，因为多个客户 ID 将加载到同一作业中。

对于拥有多个特定于客户 ID 的 Search Ads 360 转移作业的现有客户，我们建议您改用 Search Ads 360 经理账号。为此，您可以按以下步骤操作：

1. 在经理账号或子级经理账号级层设置单个 Search Ads 360 转移作业。
2. 安排回填。
3. 停用特定于客户 ID 的各个 Search Ads 360 转移作业。

如需详细了解 Search Ads 360 经理账号，请参阅新版 Search Ads 360 中的经理账号简介以及了解账号如何与经理账号相关联。

示例

以下列表显示了与特定 Search Ads 360 经理账号相关联的客户 ID：

• 1234567890 - root 经理账号
  • 1234 - 子级经理账号
    • 1111 - 客户 ID
    • 2222 - 客户 ID
    • 3333 - 客户 ID
    • 4444 - 客户 ID
    • 567 - 子级经理账号
      • 5555 - 客户 ID
      • 6666 - 客户 ID
      • 7777 - 客户 ID
  • 89 - 子级经理账号
    • 8888 - 客户 ID
    • 9999 - 客户 ID
  • 0000 - 客户 ID

每份报告都会显示与某一经理账号关联的各客户 ID。如需详细了解 BigQuery Data Transfer Service 中的 Search Ads 360 报告结构，请参阅 Search Ads 360 报告转换。

客户 ID 1234567890 对应的转移配置

root 经理账号（客户 ID 1234567890）对应的转移配置生成包含以下客户 ID 的转移运行：

• 1111（通过子经理账号 1234）
• 2222（通过子经理账号 1234）
• 3333（通过子经理账号 1234）
• 4444（通过子级经理账号 1234）
• 5555（通过子经理账号 567 和子经理账号 1234）
• 6666（通过子经理账号 567 和子经理账号 1234）
• 7777（通过子经理账号 567 和子经理账号 1234）
• 8888（通过子级经理账号 89）
• 9999（通过子级经理账号 89）
• 0000（个别客户 ID）

客户 ID 1234 对应的转移配置

子经理账号 123（客户 ID 1234）对应的转移配置生成包含以下客户 ID 的转移运行：

• 1111
• 2222
• 3333
• 4444
• 5555（通过子经理账号 567）
• 6666（通过子经理账号 567）
• 7777（通过子经理账号 567）

客户 ID 567 对应的转移配置

子经理账号 567（客户 ID 567）对应的转移配置生成包含以下客户 ID 的转移运行：

• 5555
• 6666
• 7777

客户 ID 89 对应的转移配置

子经理账号 89（客户 ID 89）对应的转移配置生成包含以下客户 ID 的转移运行：

• 8888
• 9999

客户 ID 0000 对应的传输配置

客户 ID 0000 对应的转移配置生成仅包含单个客户 ID 的转移运行：

• 0000

查询数据

当数据转移到 BigQuery Data Transfer Service 时，系统会将其写入注入时间分区表。如需了解详情，请参阅分区表简介。

如果您要直接查询表，而不是使用自动生成的视图，那么必须在查询中使用 _PARTITIONTIME 伪列。如需了解详情，请参阅查询分区表。

Search Ads 360 示例查询

您可以使用以下 Search Ads 360 示例查询来分析转移的数据。您还可以在 Looker Studio 等可视化工具中查看查询。

以下查询是使用 BigQuery Data Transfer Service 查询 Search Ads 360 数据的入门示例。如果您对这些报告的功能有其他问题，请联系您的 Search Ads 360 技术代表。

如果您要直接查询表，而不是使用自动生成的视图，那么必须在查询中使用 _PARTITIONTIME 伪列。如需了解详情，请参阅查询分区表。

广告系列效果

以下示例查询分析了过去 30 天内 Search Ads 360 广告系列的效果。

SELECT
  c.customer_id,
  c.campaign_name,
  c.campaign_status,
  SUM(cs.metrics_clicks) AS Clicks,
  (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost,
  SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions
FROM
  `DATASET.sa_Campaign_CUSTOMER_ID` c
LEFT JOIN
  `DATASET.sa_CampaignStats_CUSTOMER_ID` cs
ON
  (c.campaign_id = cs.campaign_id
  AND cs._DATA_DATE BETWEEN
  DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY) AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY))
WHERE
  c._DATA_DATE = c._LATEST_DATE
GROUP BY
  1, 2, 3
ORDER BY
  Impressions DESC

替换以下内容：

• DATASET：数据集的名称
• CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客户 ID

关键字计数

以下示例查询按广告系列、广告组和关键字状态分析关键字。

  SELECT
    c.campaign_status AS CampaignStatus,
    a.ad_group_status AS AdGroupStatus,
    k.ad_group_criterion_status AS KeywordStatus,
    k.ad_group_criterion_keyword_match_type AS KeywordMatchType,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `DATASET.sa_Keyword_CUSTOMER_ID` k
    JOIN
    `DATASET.sa_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.sa_AdGroup_CUSTOMER_ID` a
  ON
    (k.ad_group_id = a.ad_group_id AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
  WHERE
    k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3, 4

替换以下内容：

• DATASET：数据集的名称
• CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客户 ID

ID 映射表

新版 Search Ads 360 中的实体（例如客户、广告系列和广告组）的 ID 空间与旧版 Search Ads 360 不同。对于希望将旧版 Search Ads 360 中的数据与新版 Search Ads 360 API 合并的现有 Search Ads 360 转移用户，如果您在转移作业配置中提供了有效的代理机构 ID 和广告客户 ID，则可以使用 BigQuery Data Transfer Service 来转移 ID 映射表。

支持的实体包含 legacy_id 和 new_id 这两个列，它们分别指定旧版和新版 Search Ads 360 中的实体的 ID 映射。 对于 AD、CAMPAIGN_CRITERION 和 CRITERION 实体，还会提供 new_secondary_id，因为这些实体在新版 Search Ads 360 中没有全局唯一 ID。下面列出了 ID 映射表。

• IdMapping_AD
• IdMapping_AD_GROUP
• IdMapping_CAMPAIGN
• IdMapping_CAMPAIGN_CRITERION
• IdMapping_CAMPAIGN_GROUP
• IdMapping_CAMPAIGN_GROUP_PERFORMANCE_TARGET
• IdMapping_CRITERION
• IdMapping_CUSTOMER
• IdMapping_FEED_ITEM
• IdMapping_FEED_TABLE

示例查询

以下查询利用 ID 映射表将旧版和新版 Search Ads 360 转移作业中各个表的每个广告系列指标在新 ID 空间下汇总到一起。

SELECT CustomerID, CampaignID, Sum(Clicks), Sum(Cost) FROM
(SELECT
  cs.customer_id AS CustomerID,
  cs.campaign_id AS CampaignID,
  cs.metrics_clicks AS Clicks,
  cs.metrics_cost_micros / 1000000 AS Cost
FROM
  `DATASET.sa_CampaignStats_CUSTOMER_ID` cs
WHERE cs._DATA_DATE = 'NEW_DATA_DATE'
UNION ALL
SELECT
  customer_id_mapping.new_id AS CustomerID,
  campaign_id_mapping.new_id AS CampaignID,
  cs.clicks AS Clicks,
  cs.cost AS Cost
FROM
  `DATASET.CampaignStats_ADVERTISER_ID` cs
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CUSTOMER_ADVERTISER_ID` customer_id_mapping
ON cs.accountId = customer_id_mapping.legacy_id
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CAMPAIGN_ADVERTISER_ID` campaign_id_mapping
ON cs.campaignId = campaign_id_mapping.legacy_id
WHERE cs._DATA_DATE = 'OLD_DATA_DATE')
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
1, 2

替换以下内容：

• DATASET：数据集的名称
• CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客户 ID
• ADVERTISER_ID：Search Ads 360 广告客户 ID
• NEW_DATA_DATE：新版 Search Ads 360 表的数据日期
• OLD_DATA_DATE：旧版 Search Ads 360 表的数据日期

以下查询利用 ID 映射表将旧版和新版 Search Ads 360 转移作业中各个表的每个广告系列指标在旧 ID 空间下汇总到一起。

SELECT CustomerID, CampaignID, Sum(Clicks), Sum(Cost) FROM
(SELECT
  customer_id_mapping.legacy_id AS CustomerID,
  campaign_id_mapping.legacy_id AS CampaignID,
  cs.metrics_clicks AS Clicks,
  cs.metrics_cost_micros / 1000000 AS Cost
FROM
  `DATASET.sa_CampaignStats_CUSTOMER_ID` cs
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CUSTOMER_ADVERTISER_ID` customer_id_mapping
ON cs.customer_id = customer_id_mapping.new_id
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CAMPAIGN_ADVERTISER_ID` campaign_id_mapping
ON cs.campaign_id = campaign_id_mapping.new_id
WHERE cs._DATA_DATE = 'NEW_DATA_DATE'
UNION ALL
SELECT
  CAST(accountId AS INT) AS CustomerID,
  CAST(campaignId AS INT) AS CampaignID,
  cs.clicks AS Clicks,
  cs.cost AS Cost
FROM
  `DATASET.CampaignStats_ADVERTISER_ID` cs
WHERE cs._DATA_DATE = 'OLD_DATA_DATE')
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
1, 2

替换以下内容：

• DATASET：数据集的名称
• CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客户 ID
• ADVERTISER_ID：Search Ads 360 广告客户 ID
• NEW_DATA_DATE：新版 Search Ads 360 表的数据日期
• OLD_DATA_DATE：旧版 Search Ads 360 表的数据日期

潜在的配额问题

Search Ads 360 Reporting API 分配了一个 Google 项目可发送的请求数量的每日配额。如果您使用的项目同时用于 BigQuery Data Transfer Service 和其他服务，则所有服务共享相同的配额，并且可能会在任何服务中达到配额上限。

为了避免这一潜在问题并且不影响现有工作流，请考虑以下选项：

• 为 BigQuery Data Transfer Service 设置单独的项目。 跨项目表联接可能如下所示：

    #standardSQL
    select count(a.item1)
    from (select item1, item2 from project-A.data_set_a.table_name_a) a
    inner join
    (select item3, item4 from project-B.data_set_b.table_name_b) b
    on a.item1 = b.item3
  

• 与 Search Ads 360 支持团队联系并申请更多配额。