Transferencias de Campaign Manager

El servicio de transferencia de datos de BigQuery para Campaign Manager te permite administrar y programar de manera automática trabajos de carga recurrentes de los datos de informes de este servidor.

Informes compatibles

El servicio de transferencia de datos de BigQuery para Campaign Manager (antes conocido como DoubleClick Campaign Manager) ahora es compatible con las siguientes opciones de informes:

Para obtener más información sobre cómo se transforman los informes de Campaign Manager en vistas y tablas de BigQuery, consulta Transformaciones de informes de Campaign Manager.

Opción de informe Compatibilidad
Versión de la API compatible 26 de junio de 2017
Programa

Cada 8 horas, según la hora de creación

No configurable

Período de actualización

Últimos 2 días

No configurable

Duración máxima del reabastecimiento

Últimos 60 días

Campaign Manager retiene los archivos de transferencia de datos hasta por 60 días. Campaign Manager borra los archivos de más de 60 días

Antes de comenzar

Sigue estos pasos antes de crear una transferencia de Campaign Manager:

  • Verifica si completaste todas las acciones necesarias para habilitar el Servicio de transferencia de datos de BigQuery
  • Si creas la transferencia con la IU web clásica de BigQuery, debes permitir que aparezcan ventanas emergentes en tu navegador de bigquery.cloud.google.com para que puedas ver la ventana de permisos. Debes otorgar permiso al Servicio de transferencia de datos de BigQuery para que se controle tu transferencia.
  • Crea un conjunto de datos de BigQuery para almacenar los datos de Campaign Manager.
  • Confirma que tu organización tenga acceso a la transferencia de datos v2 de Campaign Manager (Campaign Manager DTv2). El equipo de Campaign Manager envía estos archivos a un depósito de Cloud Storage. Para acceder a los archivos de Campaign Manager DTv2, el siguiente paso depende de si tienes un contrato directo con Campaign Manager. En ambos casos, se aplicarán cargos adicionales.

    • Si tienes un contrato con Campaign Manager, comunícate con su servicio de asistencia de Campaign Manager para configurar los archivos de Campaign Manager DTv2.
    • Si no tienes un contrato con Campaign Manager, tu agencia o distribuidor de Campaign Manager pueden tener acceso a los archivos de Campaign Manager DTv2. Comunícate con tu agencia o distribuidor para acceder a estos archivos.

    Después de completar este paso, recibirás un nombre de depósito de Cloud Storage similar al siguiente:

    dcdt_-dcm_account123456

  • Si quieres configurar las notificaciones de ejecución de transferencias para Pub/Sub, debes tener los permisos pubsub.topics.setIamPolicy. Para obtener más información, consulta la sección sobre notificaciones de ejecución del Servicio de transferencia de datos de BigQuery.

Permisos necesarios

  • BigQuery: Asegúrate de que la persona que crea la transferencia tenga los siguientes permisos en BigQuery:

    • permisos bigquery.transfers.update para crear la transferencia
    • Los permisos bigquery.datasets.update en el conjunto de datos de destino

    La función de Cloud IAM bigquery.admin predefinida incluye los permisos bigquery.transfers.update y bigquery.datasets.update. Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM en el Servicio de transferencia de datos de BigQuery, consulta Referencia de control de acceso.

  • Campaign Manager: acceso de lectura a los archivos de Campaign Manager DTv2 almacenados en Cloud Storage. La entidad que te entregó el depósito de Cloud Storage es la que administra el acceso.

Configura una transferencia de Campaign Manager

Para configurar una transferencia de Campaign Manager se necesita lo siguiente:

  • Cloud Storage Bucket: la URI del depósito de Cloud Storage para tus archivos de Campaign Manager DTv2 como se describe en Antes de comenzar. El nombre del depósito debe parecerse a este:

    dcdt_-dcm_account123456

  • ID de Campaign Manager: tu ID de Network, Advertiser o Floodlight de Campaign Manager. El ID de Network es el superior en la jerarquía.

Encuentra tu ID de Campaign Manager

Si deseas recuperar tu ID de Campaign Manager, puedes usar la consola de Cloud Storage para examinar los archivos en tu depósito de Cloud Storage de transferencia de datos de Campaign Manager. El ID de Campaign Manager se usa para encontrar coincidencias de archivos en el depósito de Cloud Storage proporcionado. El ID está incorporado en el nombre del archivo, no en el nombre del depósito de Cloud Storage.

Por ejemplo:

  • En un archivo llamado dcm_account123456_activity_*, el ID es 123456.
  • En un archivo llamado dcm_floodlight7890_activity_*, el ID es 7890.
  • En un archivo llamado dcm_advertiser567_activity_*, el ID es 567.

(Opcional) Encuentra el prefijo de tu nombre del archivo

En raras ocasiones, tú o el equipo de servicios de Google Marketing Platform pueden configurar los archivos en tu depósito de Cloud Storage con nombres de archivo personalizados no estándar.

Por ejemplo:

  • En un archivo llamado dcm_account123456custom_activity_*, el prefijo es dcm_account123456custom, todo lo que se encuentra antes de _activity.

Comunícate con el servicio de asistencia de Campaign Manager si necesitas ayuda.

Crea una transferencia de datos para Campaign Manager

Console

  1. Ve a la IU web de BigQuery en Cloud Console.

    Ir a Cloud Console

  2. Haz clic en Transferencias.

  3. Haz clic en Crear transferencia.

  4. En la página Crear transferencia:

    • En la sección Tipo de fuente, en Fuente, selecciona Campaign Manager.

      Fuente de transferencia

    • En la sección Nombre de la configuración de transferencia (Transfer config name), en Nombre visible (Display name), ingresa el nombre de la transferencia, como My Transfer. El nombre de la transferencia puede ser cualquier valor que te permita identificarla con facilidad si es necesario hacerle modificaciones más tarde.

      Nombre de la transferencia

    • En la sección Opciones de programa (Schedule options), en Programa, deja el valor predeterminado, Comenzar ahora (Start now), o haz clic en Comenzar a una hora determinada (Start at a set time).

      • En Repeticiones (Repeats), selecciona una opción para la frecuencia con la que se ejecutará la transferencia.

        • Diaria (predeterminada)
        • Semanal
        • Mensual
        • Personalizada
        • Según demanda (On demand)

        Si eliges una opción que no sea Diaria (Daily), tendrás opciones adicionales. Por ejemplo, si eliges Semanal, aparece una opción para que selecciones el día.

      • En Fecha de inicio y hora de ejecución (Start date and run time), ingresa la fecha y hora para iniciar la transferencia. Si seleccionas Comenzar ahora (Start now), esta opción se inhabilitará.

        Programa de la transferencia

    • En la sección Configuración de destino (Destination settings), en Conjunto de datos de destino (Destination dataset), selecciona el conjunto de datos que creaste para almacenar tus datos.

      Conjunto de datos de la transferencia

    • En la sección Detalles de fuente de datos (Data source details):

      • En Depósito de Cloud Storage, ingresa o busca el nombre del depósito de Cloud Storage que almacena tus archivos de Transferencia de datos V2.0. Cuando ingreses el nombre del depósito, no incluyas gs://.
      • En DoubleClick ID (ID de DoubleClick), ingresa el ID de Campaign Manager que corresponda.
      • (Opcional) Si tus archivos tienen nombres estándar como estos ejemplos, deja el campo File name prefix (Prefijo del nombre del archivo) en blanco. Completa File name prefix solo si los archivos en tu depósito de Cloud Storage tienen nombres de archivo personalizados como este ejemplo.

        Detalles de la fuente de Campaign Manager

    • (Opcional) En la sección Opciones de notificación:

      • Haz clic en el botón de activación para habilitar las notificaciones por correo electrónico. Cuando habilitas esta opción, el administrador de transferencias recibe una notificación por correo electrónico cuando falla una ejecución de transferencia.
      • En Seleccionar un tema de Cloud Pub/Sub (Select a Cloud Pub/Sub topic), elige el nombre de tu tema o haz clic en Crear un tema (Create a topic). Con esta opción, se configuran las notificaciones de ejecución de Pub/Sub para tu transferencia.
  5. Haz clic en Guardar (Save).

IU clásica

  1. Ve a la IU web de BigQuery.

    Ir a IU web de BigQuery

  2. Haz clic en Transferencias.

  3. Haz clic en Agregar transferencia.

  4. En la página New Transfer (Transferencia nueva), haz lo siguiente:

    • En Source (Fuente), selecciona Campaign Manager (formerly DCM) [Campaign Manager (antes DCM)].
    • En Nombre visible, ingresa un nombre para la transferencia, como My Transfer. El nombre de la transferencia puede ser cualquier valor que te permita identificarla fácilmente si es necesario hacerle modificaciones más tarde.
    • En Conjunto de datos de destino, selecciona el conjunto de datos que corresponda.
    • En Cloud Storage bucket (Depósito de Cloud Storage), ingresa el nombre del depósito de Cloud Storage que contiene tus archivos de Data Transfer V2.0. Cuando ingreses el nombre del depósito, no incluyas gs://.
    • En DoubleClick ID (ID de DoubleClick), ingresa el ID de Campaign Manager que corresponda.
    • (Opcional) Si tus archivos tienen nombres estándar como estos ejemplos, deja el campo File name prefix (Prefijo del nombre del archivo) en blanco. Completa File name prefix solo si los archivos en tu depósito de Cloud Storage tienen nombres de archivo personalizados como este ejemplo.

      Transferencia de Campaign Manager

    • De forma opcional, expande la sección Avanzado (Advanced) y configura las notificaciones de ejecución para tu transferencia.

      • En Tema Cloud Pub/Sub (Cloud Pub/sub topic), ingresa el nombre de tu tema, por ejemplo, projects/myproject/topics/mytopic.
      • Marca Enviar notificaciones por correo electrónico (Send email notifications) para activar las notificaciones por correo de las ejecuciones de transferencia con errores.
      • No debes marcar Inhabilitado (Disabled) cuando configuras una transferencia. Consulta la sección Trabaja con transferencias para inhabilitar las transferencias existentes.

        Tema de Pub/Sub

  5. Haga clic en Add.

  6. Cuando se solicite, haz clic en Allow (Permitir) para darle permiso al servicio de transferencia de datos de BigQuery a fin de acceder a tus datos de informes de Campaign Manager y administrar los datos en BigQuery. Debes permitir las ventanas emergentes de bigquery.cloud.google.com para ver la ventana de permisos.

    Permitir la transferencia

bq

Ingresa el comando bq mk y suministra la marca de creación de transferencias --transfer_config. También se requieren las siguientes marcas:

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

Aquí:

  • project_id es el ID del proyecto.
  • dataset es el conjunto de datos de destino para la configuración de la transferencia.
  • name es el nombre visible de la configuración de transferencia. El nombre de la transferencia puede ser cualquier valor que te permita identificarla con facilidad si necesitas modificarla más tarde.
  • parameters contiene los parámetros para la configuración de la transferencia creada en formato JSON. Por ejemplo: --params='{"param":"param_value"}' Para Campaign Manager, debes proporcionar los parámetros bucket y network_id. bucket es el depósito de Cloud Storage que contiene tus archivos de Campaign Manager DTv2. network_id es el ID de tu red, reflector o anunciante.
  • data_source es la fuente de datos: dcm_dt (Campaign Manager).

También puedes proporcionar la marca --project_id para especificar un proyecto en particular. Si no se especifica --project_id, se usa el proyecto predeterminado.

Por ejemplo, con el siguiente comando, se crea una transferencia de Campaign Manager llamada My Transfer mediante el ID de Campaign Manager 123456, el depósito de Cloud Storage dcdt_-dcm_account123456 y el conjunto de datos de destino mydataset. El parámetro file_name_prefix es opcional y se usa solo para nombres de archivos excepcionales y personalizados.

La transferencia se crea en el proyecto predeterminado:

bq mk --transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--params='{"bucket": "dcdt_-dcm_account123456","network_id": "123456","file_name_prefix":"YYY"}' \
--data_source=dcm_dt

Después de ejecutar el comando, recibirás un mensaje como el siguiente:

[URL omitted] Please copy and paste the above URL into your web browser and follow the instructions to retrieve an authentication code.

Sigue las instrucciones y pega el código de autenticación en la línea de comandos.

API

Usa el método projects.locations.transferConfigs.create y proporciona una instancia del recurso TransferConfig.

Solución de problemas de la configuración de transferencias de Campaign Manager

Si tienes problemas con la configuración de tu transferencia, consulta Problemas de transferencia de Campaign Manager en Solución de problemas de la configuración de transferencia del servicio de transferencia de datos de BigQuery.

Consulta tus datos

Cuando tus datos se transfieren a BigQuery, se escriben en tablas particionadas por tiempo de transferencia. Para obtener más información, consulta Introducción a las tablas particionadas.

Si consultas tus tablas directamente en lugar de usar las vistas generadas de manera automática, debes usar la seudocolumna _PARTITIONTIME en tu consulta. Para obtener más información, visita Consulta tablas particionadas.

Consultas de muestra de Campaign Manager

Debes usar las siguientes consultas de muestra de Campaign Manager para analizar tus datos transferidos. También puedes usar las consultas en una herramienta de visualización, como Google Data Studio. Estas consultas se proporcionan para ayudarte a comenzar a hacer consultas de tus datos de Campaign Manager con BigQuery. Si tienes más preguntas sobre lo que puedes hacer con estos informes, comunícate con tu representante técnico de Campaign Manager.

En cada una de las siguientes consultas, reemplaza las variables como dataset con tus valores.

Últimas campañas

La siguiente consulta de muestra recupera las últimas campañas.

Console

SELECT
  Campaign,
  Campaign_ID
FROM
  `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
WHERE
  _DATA_DATE = _LATEST_DATE

bq

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
   Campaign,
   Campaign_ID
 FROM
   `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
 WHERE
   _DATA_DATE = _LATEST_DATE'

Impresiones y usuarios distintos por campaña

La siguiente consulta de muestra analiza el número de impresiones y usuarios distintos por campaña en los últimos 30 días.

Console

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  SELECT
    Campaign_ID,
    DATA_DATE AS Date,
    COUNT(*) AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.impressioncampaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN start_date
    AND end_date
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date

bq

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
  Campaign_ID,
  DATA_DATE AS Date,
  COUNT(*) AS count,
  COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
FROM
  `dataset.impressioncampaign_manager_id`
WHERE
  _DATA_DATE BETWEEN start_date
  AND end_date
GROUP BY
  Campaign_ID,
  Date'

Últimas campañas ordenadas por campaña y fecha

La siguiente consulta de muestra analiza las últimas campañas de los últimos 30 días, ordenadas por campaña y fecha.

Console

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  Campaign,
  Campaign_ID,
  Date
FROM (
  SELECT
    Campaign,
    Campaign_ID
  FROM
    `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
  (
  SELECT
    date AS Date
  FROM
    `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
  WHERE
    Date BETWEEN start_date
    AND end_date )
ORDER BY
  Campaign_ID,
  Date

bq

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
  Campaign,
  Campaign_ID,
  Date
FROM (
  SELECT
    Campaign,
    Campaign_ID
  FROM
    `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
  (
  SELECT
    date AS Date
  FROM
    `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
  WHERE
    Date BETWEEN start_date
    AND end_date )
ORDER BY
  Campaign_ID,
  Date'

Impresiones y usuarios distintos por campaña dentro de un período

La siguiente consulta de muestra analiza el número de impresiones y usuarios distintos por campaña entre start_date y end_date.

Console

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  base.*,
  imp.count AS imp_count,
  imp.du AS imp_du
FROM (
  SELECT
    *
  FROM (
    SELECT
      Campaign,
      Campaign_ID
    FROM
      `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
    WHERE
      DATA_DATE = \_LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      date AS Date
    FROM
      `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
    WHERE
      Date BETWEEN start_date
      AND end_date ) ) AS base
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.impressioncampaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN start_date
    AND end_date
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS imp
ON
  base.Campaign_ID = imp.Campaign_ID
  AND base.Date = imp.Date
WHERE
  base.Campaign_ID = imp.Campaign_ID
  AND base.Date = imp.Date
ORDER BY
  base.Campaign_ID,
  base.Date

bq

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
  base.*,
  imp.count AS imp_count,
  imp.du AS imp_du
FROM (
  SELECT
    *
  FROM (
    SELECT
      Campaign,
      Campaign_ID
    FROM
      `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
    WHERE
      DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      date AS Date
    FROM
      `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
    WHERE
      Date BETWEEN start_date
      AND end_date ) ) AS base
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.impressioncampaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN start_date
    AND end_date
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS imp
ON
  base.Campaign_ID = imp.Campaign_ID
  AND base.Date = imp.Date
WHERE
  base.Campaign_ID = imp.Campaign_ID
  AND base.Date = imp.Date
ORDER BY
  base.Campaign_ID,
  base.Date'

Impresiones, clics, actividades y usuarios distintos por campaña

La siguiente consulta de muestra analiza el número de impresiones, clics, actividades y usuarios distintos por campaña en los últimos 30 días. En esta consulta, reemplaza las variables como campaign_list por tus valores. Por ejemplo, reemplaza campaign_list con una lista separada por comas de todas las campañas de interés de Campaign Manager dentro del alcance de la consulta.

Console

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  base.*,
  imp.count AS imp_count,
  imp.du AS imp_du,
  click.count AS click_count,
  click.du AS click_du,
  activity.count AS activity_count,
  activity.du AS activity_du
FROM (
  SELECT
    *
  FROM (
    SELECT
      Campaign,
      Campaign_ID
    FROM
      `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
    WHERE
      DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      date AS Date
    FROM
      `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
    WHERE
      Date BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
      AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY) ) ) AS base
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.impressioncampaign_manager_id`
  WHERE
    DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS imp
ON
  base.Campaign_ID = imp.Campaign_ID
  AND base.Date = imp.Date
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.clickcampaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS click
ON
  base.Campaign_ID = click.Campaign_ID
  AND base.Date = click.Date
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.activitycampaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS activity
ON
  base.Campaign_ID = activity.Campaign_ID
  AND base.Date = activity.Date
WHERE
  base.Campaign_ID IN campaign_list
  AND (base.Date = imp.Date
    OR base.Date = click.Date
    OR base.Date = activity.Date)
ORDER BY
  base.Campaign_ID,
  base.Date

bq

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
  base.*,
  imp.count AS imp_count,
  imp.du AS imp_du,
  click.count AS click_count,
  click.du AS click_du,
  activity.count AS activity_count,
  activity.du AS activity_du
FROM (
  SELECT
    *
  FROM (
    SELECT
      Campaign,
      Campaign_ID
    FROM
      `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
    WHERE
      DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      date AS Date
    FROM
      `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
    WHERE
      Date BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
      AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY) ) ) AS base
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.impressioncampaign_manager_id`
  WHERE
    DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS imp
ON
  base.Campaign_ID = imp.Campaign_ID
  AND base.Date = imp.Date
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.clickcampaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS click
ON
  base.Campaign_ID = click.Campaign_ID
  AND base.Date = click.Date
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.activitycampaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date ) AS activity
ON
  base.Campaign_ID = activity.Campaign_ID
  AND base.Date = activity.Date
WHERE
  base.Campaign_ID IN campaign_list
  AND (base.Date = imp.Date
    OR base.Date = click.Date
    OR base.Date = activity.Date)
ORDER BY
  base.Campaign_ID,
  base.Date'

Actividad de la campaña

La siguiente consulta de muestra analiza la actividad de campaña en los últimos 30 días. En esta consulta, reemplaza las variables como campaign_list por tus valores. Por ejemplo, reemplaza campaign_list con una lista separada por comas de todas las campañas de interés de Campaign Manager dentro del alcance de la consulta.

Console

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  base.*,
  activity.count AS activity_count,
  activity.du AS activity_du
FROM (
  SELECT
    *
  FROM (
    SELECT
      Campaign,
      Campaign_ID
    FROM
      `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
    WHERE
      DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      mt_at.Activity_Group,
      mt_ac.Activity,
      mt_ac.Activity_Type,
      mt_ac.Activity_Sub_Type,
      mt_ac.Activity_ID,
      mt_ac.Activity_Group_ID
    FROM
      `dataset.match_table_activity_catscampaign_manager_id` AS mt_ac
    JOIN (
      SELECT
        Activity_Group,
        Activity_Group_ID
      FROM
        `dataset.match_table_activity_types_campaign_manager_id`
      WHERE
        _DATA_DATE = _LATEST_DATE ) AS mt_at
    ON
      mt_at.Activity_Group_ID = mt_ac.Activity_Group_ID
    WHERE
      _DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      date AS Date
    FROM
      `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
    WHERE
      Date BETWEEN start_date
      AND end_date ) ) AS base
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    Activity_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.activity_campaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Activity_ID,
    Date ) AS activity
ON
  base.Campaign_ID = activity.Campaign_ID
  AND base.Activity_ID = activity.Activity_ID
  AND base.Date = activity.Date
WHERE
  base.Campaign_ID IN campaign_list
  AND base.Activity_ID = activity.Activity_ID
ORDER BY
  base.Campaign_ID,
  base.Activity_Group_ID,
  base.Activity_ID,
  base.Date

bq

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
  base.*,
  activity.count AS activity_count,
  activity.du AS activity_du
FROM (
  SELECT
    *
  FROM (
    SELECT
      Campaign,
      Campaign_ID
    FROM
      `dataset.match_table_campaigns_campaign_manager_id`
    WHERE
      DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      mt_at.Activity_Group,
      mt_ac.Activity,
      mt_ac.Activity_Type,
      mt_ac.Activity_Sub_Type,
      mt_ac.Activity_ID,
      mt_ac.Activity_Group_ID
    FROM
      `dataset.match_table_activity_catscampaign_manager_id` AS mt_ac
    JOIN (
      SELECT
        Activity_Group,
        Activity_Group_ID
      FROM
        `dataset.match_table_activity_types_campaign_manager_id`
      WHERE
        _DATA_DATE = _LATEST_DATE ) AS mt_at
    ON
      mt_at.Activity_Group_ID = mt_ac.Activity_Group_ID
    WHERE
      _DATA_DATE = _LATEST_DATE ),
    (
    SELECT
      date AS Date
    FROM
      `bigquery-public-data.common_us.date_greg`
    WHERE
      Date BETWEEN start_date
      AND end_date ) ) AS base
LEFT JOIN (
  SELECT
    Campaign_ID,
    Activity_ID,
    _DATA_DATE AS Date,
    COUNT() AS count,
    COUNT(DISTINCT User_ID) AS du
  FROM
    `dataset.activity_campaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
    AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Activity_ID,
    Date ) AS activity
ON
  base.Campaign_ID = activity.Campaign_ID
  AND base.Activity_ID = activity.Activity_ID
  AND base.Date = activity.Date
WHERE
  base.Campaign_ID IN campaign_list
  AND base.Activity_ID = activity.Activity_ID
ORDER BY
  base.Campaign_ID,
  base.Activity_Group_ID,
  base.Activity_ID,
  base.Date'