Google Ads-Übertragungen

Mit dem BigQuery Data Transfer Service für den Google Ads-Connector (früher Google AdWords) können Sie wiederkehrende Ladejobs für Google Ads-Berichtsdaten automatisch planen und verwalten. Informationen zu aktuellen Datenquellenänderungen finden Sie im BigQuery Data Transfer Service-Änderungsprotokoll für Datenquellen.

Unterstützte Berichte

Der BigQuery Data Transfer Service für Google Ads unterstützt die Google Ads API v16:

Informationen zur Transformation von Google Ads-Berichten in BigQuery Data Transfer Service-Tabellen und -Ansichten finden Sie unter Transformation von Google Ads-Berichten.

Informationen zum Zuordnen von Google Ads-Berichten zu dem, was Sie in der Google Ads-Benutzeroberfläche sehen, finden Sie unter Berichte der Google Ads-Benutzeroberfläche zuordnen.

Berichtsoption Support
Unterstützte API-Version

v16

Wiederholungshäufigkeit

Täglich zu der Zeit, zu der die Datenübertragung erstmalig erstellt wird (Standard)

Sie können die Tageszeit konfigurieren.

Aktualisierungsfenster

Letzte 7 Tage (Standard)

Bis zu 30 Tage konfigurierbar

Snapshots von Match-Tables werden einmal täglich erstellt und in der Partition für das letzte Ausführungsdatum gespeichert. Match-Table-Snapshots werden nicht für Backfills oder für Tage aktualisiert, die über das Aktualisierungsfenster geladen werden.

Maximale Backfill-Dauer

Kein Limit

In Google Ads gibt es kein Limit hinsichtlich der Datenaufbewahrung außer dem Bericht „Leistung nach Klicks“. In BigQuery Data Transfer Service hingegen gibt es Limits dazu, wie viele Tage in einem einzelnen Backfill angefordert werden können. Informationen zu Backfills finden Sie unter Manuelle Übertragung auslösen.

Anzahl der Kundennummern pro Verwaltungskonto

8.000

Der BigQuery Data Transfer Service unterstützt maximal 8.000 Kundennummern für jedes Google Ads-Verwaltungskonto (Kundencenter).

Datenaufnahme aus Google Ads-Übertragungen

Wenn Sie Daten aus Google Ads in BigQuery übertragen, werden die Daten in BigQuery-Tabellen geladen, die nach Datum partitioniert sind. Die Tabellenpartition, in die die Daten geladen werden, entspricht dem Datum aus der Datenquelle. Wenn Sie mehrere Übertragungen für dasselbe Datum planen, überschreibt BigQuery Data Transfer Service die Partition für dieses Datum mit den neuesten Daten. Mehrere Übertragungen am selben Tag oder laufende Backfills führen nicht zu doppelten Daten; Partitionen für andere Daten sind nicht betroffen.

Fenster aktualisieren

Ein Aktualisierungsfenster ist die Anzahl der Tage, an denen eine Datenübertragung Daten zu einer Datenübertragung abruft. Wenn das Aktualisierungsfenster beispielsweise drei Tage beträgt und eine tägliche Übertragung erfolgt, ruft der BigQuery Data Transfer Service alle Daten aus Ihrer Quelltabelle der letzten drei Tage ab. In diesem Beispiel erstellt der BigQuery Data Transfer Service bei einer täglichen Übertragung eine neue BigQuery-Zieltabellenpartition mit einer Kopie der Daten der Quelltabelle vom aktuellen Tag und löst dann automatisch Backfill-Ausführungen aus, um die BigQuery-Zieltabellenpartitionen mit den Daten der Quelltabelle aus den letzten zwei Tagen zu aktualisieren. Die automatisch ausgelösten Backfill-Ausführungen überschreiben oder aktualisieren Ihre BigQuery-Zieltabelle entweder schrittweise oder aktualisieren sie, je nachdem, ob inkrementelle Aktualisierungen im BigQuery Data Transfer Service-Connector unterstützt werden oder nicht.

Wenn Sie eine Datenübertragung zum ersten Mal ausführen, werden alle Quelldaten abgerufen, die innerhalb des Aktualisierungszeitraums verfügbar sind. Wenn das Aktualisierungsfenster beispielsweise drei Tage beträgt und Sie die Datenübertragung zum ersten Mal ausführen, ruft der BigQuery Data Transfer Service alle Quelldaten innerhalb von drei Tagen ab.

Aktualisierungsfenster sind dem API-Feld TransferConfig.data_refresh_window_days zugeordnet.

Wenn Sie Daten außerhalb des Aktualisierungszeitraums abrufen möchten, z. B. Verlaufsdaten, oder Daten nach Übertragungsausfällen oder -lücken wiederherstellen möchten, können Sie einen Backfill-Vorgang initiieren oder planen.

Beschränkungen

  • Die maximale Häufigkeit, mit der Sie eine Google Ads-Datenübertragung konfigurieren können, beträgt einmal alle 24 Stunden. Standardmäßig beginnt eine Übertragung zu dem Zeitpunkt, an dem Sie die Übertragung erstellen. Sie können die Startzeit der Übertragung jedoch beim Erstellen der Übertragung konfigurieren.
  • Der BigQuery Data Transfer Service unterstützt keine inkrementellen Datenübertragungen während einer Google Ads-Übertragung. Wenn Sie ein Datum für eine Datenübertragung angeben, werden alle Daten übertragen, die für dieses Datum verfügbar sind.

Hinweise

Gehen Sie folgendermaßen vor, bevor Sie eine Google Ads-Datenübertragung erstellen:

Erforderliche Berechtigungen

Achten Sie darauf, dass die Person, die die Datenübertragung erstellt, die folgenden Berechtigungen hat:

  • BigQuery Data Transfer Service:

    • bigquery.transfers.update-Berechtigungen zum Erstellen der Datenübertragung
    • Die Berechtigungen bigquery.datasets.get und bigquery.datasets.update für das Ziel-Dataset

    Die vordefinierte IAM-Rolle bigquery.admin enthält die Berechtigungen bigquery.transfers.update, bigquery.datasets.update und bigquery.datasets.get. Weitere Informationen zu IAM-Rollen in BigQuery Data Transfer Service finden Sie unter Referenz zur Zugriffssteuerung.

  • Google Ads: Lesezugriff auf die Google Ads-Kundennummer oder das Verwaltungskonto (Kundencenter), das in der Übertragungskonfiguration verwendet wird.

Google Ads-Datenübertragung erstellen

Zum Erstellen einer Datenübertragung für die Google Ads-Berichterstellung benötigen Sie entweder Ihre Google Ads-Kundennummer oder Ihr Verwaltungskonto. Informationen zum Abrufen Ihrer Google Ads-Kundennummer finden Sie unter Kundennummer ermitteln.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus, um eine Datenübertragung für die Google Ads-Berichterstellung zu erstellen:

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Datenübertragungen auf.

    Zu „Datenübertragungen”

  2. Klicken Sie auf Übertragung erstellen.

  3. Wählen Sie im Abschnitt Source type (Quelltyp) als Source (Quelle) die Option Google Ads aus.

  4. Geben Sie im Abschnitt Transfer config name (Konfigurationsname für Übertragung) für Display name (Anzeigename) einen Namen wie My Transfer für die Datenübertragung ein. Der Übertragungsname kann ein beliebiger Wert sein, mit dem Sie die Übertragung identifizieren können, wenn Sie sie später ändern müssen.

  5. Im Abschnitt Zeitplanoptionen:

    • Wählen Sie für Wiederholungshäufigkeit aus, wie oft die Übertragung ausgeführt werden soll. Wenn Sie Tage auswählen, geben Sie eine gültige Zeit in UTC an.

      • Stunden
      • Tage
      • On demand
    • Wählen Sie gegebenenfalls Jetzt starten oder Zu festgelegter Zeit starten aus und geben Sie ein Startdatum und eine Laufzeit an.

  6. Wählen Sie im Abschnitt Zieleinstellungen für Dataset das Dataset aus, das Sie zum Speichern Ihrer Daten erstellt haben.

  7. Im Abschnitt Data source details:

    1. Geben Sie als Kundennummer Ihre Google Ads-Kundennummer ein.

      Google Ads-Quelldetails

    2. Optional: Wählen Sie Optionen aus, um entfernte oder deaktivierte Elemente auszuschließen und Tabellen einzubeziehen, die neu in Google Ads sind.

    3. Optional: Geben Sie eine durch Kommas getrennte Liste der Tabellen ein, die Sie einbeziehen möchten, z. B. Campaign, AdGroup. Stellen Sie dieser Liste das Zeichen - voran, um bestimmte Tabellen auszuschließen, z. B. -Campaign, AdGroup. Alle Tabellen werden standardmäßig einbezogen.

    4. Optional: Wählen Sie die Option aus, um Tabellen einzuschließen, die für PMax-Berichte spezifisch sind. Weitere Informationen zur Unterstützung von Performance Max-Kampagnen finden Sie unter Unterstützung für Performance Max-Kampagne.

    5. Optional: Geben Sie für Fenster aktualisieren eine Zahl zwischen 1 und 30 ein.

  8. Wählen Sie im Menü Dienstkonto ein Dienstkonto aus den Dienstkonten aus, die mit Ihrem Google Cloud-Projekt verknüpft sind. Sie können Ihre Datenübertragung mit einem Dienstkonto verknüpfen, anstatt Ihre Nutzeranmeldedaten zu verwenden. Weitere Informationen zur Verwendung von Dienstkonten mit Datenübertragungen finden Sie unter Dienstkonten verwenden.

  9. Optional: Im Abschnitt Benachrichtigungsoptionen:

    • Klicken Sie auf den Umschalter, um E-Mail-Benachrichtigungen zu aktivieren. Wenn Sie diese Option aktivieren, erhält der Übertragungsadministrator eine E-Mail-Benachrichtigung, wenn ein Übertragungsvorgang fehlschlägt.

    • Klicken Sie auf die Ein/Aus-Schaltfläche, um Pub/Sub-Benachrichtigungen zu aktivieren. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen den Namen des Themas aus oder klicken Sie auf Thema erstellen. Mit dieser Option werden Pub/Sub-Ausführungsbenachrichtigungen für Ihre Übertragung konfiguriert.

      Google Ads-Benachrichtigungen

  10. Klicken Sie auf Speichern.

bq

Geben Sie den Befehl bq mk ein und geben Sie das Flag --transfer_config für die Übertragungserstellung an. Die folgenden Flags sind ebenfalls erforderlich:

  • --data_source
  • --target_dataset
  • --display_name
  • --params

Die folgenden Flags sind optional:

  • --project_id: Gibt an, welches Projekt verwendet werden soll. Wenn das Flag nicht angegeben ist, wird das Standardprojekt verwendet.
  • --table_filter: Gibt an, welche Tabellen in die Datenübertragung einbezogen werden sollen. Wenn das Flag nicht angegeben ist, werden alle Tabellen einbezogen. Wenn Sie nur bestimmte Tabellen einbeziehen möchten, verwenden Sie eine durch Kommas getrennte Liste von Werten (z. B. Ad, Campaign, AdGroup). Wenn Sie bestimmte Tabellen ausschließen möchten, stellen Sie den Werten einen Bindestrich (-) voran (z. B. -Ad, Campaign, AdGroup).
  • --schedule: Gibt an, wie oft die Abfrage ausgeführt wird. Wenn Sie --schedule nicht angeben, wird standardmäßig every 24 hours verwendet. Informationen zur Zeitplansyntax finden Sie unter Zeitplan formatieren.
  • --refresh_window_days: Gibt das Aktualisierungsfenster für eine Übertragungskonfiguration in Tagen an. Der Standardwert ist 7.
  • --service_account_name: Gibt ein Dienstkonto an, das für die Übertragungsauthentifizierung in Google Ads anstelle Ihres Nutzerkontos verwendet werden soll.
bq mk \
--transfer_config \
--project_id=PROJECT_ID \
--target_dataset=DATASET \
--display_name=NAME \
--params='PARAMETERS' \
--data_source=DATA_SOURCE \
--table_filter=TABLES \
--schedule=SCHEDULE
--refresh_window_days=REFRESH_DAYS
--service_account_name=SERVICE_ACCOUNT_NAME

Dabei gilt:

  • PROJECT_ID ist die Projekt-ID.
  • DATASET ist das Ziel-Dataset für die Datenübertragungskonfiguration.
  • NAME ist der Anzeigename für die Datenübertragungskonfiguration. Der Übertragungsname kann ein beliebiger Wert sein, mit dem Sie die Übertragung identifizieren können, wenn Sie sie später ändern müssen.
  • PARAMETERS enthält die Parameter für die erstellte Übertragungskonfiguration im JSON-Format. Beispiel: --params='{"param":"param_value"}'. Für Google Ads müssen Sie den Parameter customer_id angeben. Optional können Sie den Parameter exclude_removed_items auf true setzen, um zu verhindern, dass entfernte oder deaktivierte Entitäten und Messwerte übertragen werden.
  • DATA_SOURCE ist die Datenquelle: google_ads.
  • TABLES ist die durch Kommas getrennte Liste der Tabellen, die bei der Datenübertragung einbezogen oder davon ausgeschlossen werden sollen.
  • SCHEDULE gibt an, wie oft die Abfrage ausgeführt werden soll. Wenn --schedule nicht angegeben ist, wird als Standardeinstellung alle 24 Stunden ab dem Zeitpunkt der Erstellung der Übertragung verwendet.
  • REFRESH_DAYS ist eine Ganzzahl, die das Aktualisierungsfenster für eine Übertragungskonfiguration in Tagen angibt. Der Standardwert ist 7.
  • SERVICE_ACCOUNT_NAME ist der Name des Dienstkontos, der zur Authentifizierung der Übertragung verwendet wird. Das Dienstkonto muss zum selben project_id gehören, das für die Erstellung der Übertragung verwendet wurde, und muss alle erforderlichen Berechtigungen haben.

Mit dem folgenden Befehl wird beispielsweise eine Google Ads-Datenübertragung mit dem Namen My Transfer unter der Kundennummer 123-123-1234 und dem Ziel-Dataset mydataset erstellt. Die Datenübertragung wird im Standardprojekt erstellt:

bq mk \
--transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--params='{"customer_id":"123-123-1234","exclude_removed_items":"true"}' \
--data_source=google_ads

Wenn Sie den Befehl zum ersten Mal ausführen, erhalten Sie eine Nachricht wie die folgende:

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

Richten Sie sich nach der Anleitung in der Nachricht und fügen Sie den Authentifizierungscode in die Befehlszeile ein.

API

Verwenden Sie die Methode projects.locations.transferConfigs.create und geben Sie eine Instanz der Ressource TransferConfig an.

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create ads(formerly AdWords) transfer config
public class CreateAdsTransfer {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    // the customer_id only allows digits and hyphen ('-').
    String customerId = "012-345-6789";
    String refreshWindow = "100";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("customer_id", Value.newBuilder().setStringValue(customerId).build());
    params.put("refreshWindow", Value.newBuilder().setStringValue(refreshWindow).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Ads Transfer Config Name")
            .setDataSourceId("adwords")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .build();
    createAdsTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createAdsTransfer(String projectId, TransferConfig transferConfig)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .build();
      TransferConfig config = client.createTransferConfig(request);
      System.out.println("Ads transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Ads transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Google Ads-Übertragung manuell auslösen

Wenn Sie für Google Ads eine Übertragung manuell auslösen, werden einmal täglich Snapshots von Match-Tables erstellt und in der Partition für das letzte Ausführungsdatum gespeichert. Wenn Sie eine manuelle Übertragung auslösen, werden Match-Table-Snapshots für die folgenden Tabellen nicht aktualisiert:

  • Anzeige
  • AdGroup
  • AdGroupAudience
  • AdGroupBidModifier
  • AdGroupAdLabel
  • AdGroupCriterion
  • AdGroupCriterionLabel
  • AdGroupLabel
  • Altersbereich
  • Asset
  • AssetGroup
  • AssetGroupAsset
  • AssetGroupListingGroupFilter
  • AssetGroupSignal
  • Zielgruppe
  • BidGoal
  • Budget
  • Kampagne
  • CampaignAudience
  • CampaignCriterion
  • CampaignLabel
  • Kunde
  • Geschlecht
  • Keyword
  • LocationBasedCampaignCriterion
  • Elternstatus
  • Placement
  • Video

Unterstützung für Performance Max-Kampagne

Mit dem Google Ads-Connector können Sie Performance Max-Kampagnendaten exportieren. Sie müssen beim Erstellen einer Datenübertragung das Kästchen Tabellen mit Performance Max-Kampagnen einschließen anklicken, da Performance Max-Kampagnendaten nicht standardmäßig exportiert werden.

Wenn Sie Performance Max-Kampagnendaten einschließen, werden ad_group-Felder aus bestimmten Tabellen entfernt und neue Tabellen einbezogen. Sie können keine ad_group-Felder einschließen, da die Google Ads API die Daten der Performance Max-Kampagne filtert.

In den folgenden Tabellen werden ad_group-bezogene Spalten ausgeschlossen, wenn das Kästchen Tabellen mit Performance Max-Kampagnen einschließen angeklickt ist:

  • GeoStats
  • GeoConversionStats
  • ShoppingProductConversionStats
  • ShoppingProductStats
  • LocationsUserLocationsStats

Die folgenden Tabellen werden hinzugefügt, wenn das Kästchen Tabellen mit Performance Max-Kampagnen einschließen angeklickt ist:

  • Asset
  • AssetGroup
  • AssetGroupAsset
  • AssetGroupListingGroupFilter
  • AssetGroupSignal
  • Zielgruppe
  • AssetGroupProductGroupStats
  • CampaignAssetStats

Unterstützung für Google Ads-Verwaltungskonten

Bestandskunden, die mehrere kundennummernspezifische Google Ads-Übertragungen haben, wird empfohlen, eine einzelne Google Ads-Übertragung auf Ebene des Verwaltungskontos (Kundencenter) einzurichten, einen Backfill zu planen und einzelne kundennummernspezifische Google Ads-Übertragungen zu deaktivieren.

Die Verwendung von Google Ads-Verwaltungskonten bietet im Vergleich zur Verwendung einzelner Kundennummern mehrere Vorteile.

  • Sie müssen nicht mehr mehrere Datenübertragungen verwalten, um Berichte für mehrere Kundennummern zu erstellen.
  • Kundenübergreifende Abfragen lassen sich wesentlich einfacher schreiben, weil alle Kundennummern in derselben Tabelle gespeichert sind.
  • Durch die Verwendung von Kundencentern werden Probleme mit dem Ladekontingent von BigQuery Data Transfer Service behoben, da mehrere Kundennummern in einem Auftrag geladen werden.

Weitere Informationen zu Google Ads-Verwaltungskonten (Kundencenter) finden Sie unter Mit Kundenkonten arbeiten und Konten mit Ihrem Verwaltungskonto verknüpfen.

Beispiel

Die folgende Liste enthält die Kundennummern, die mit bestimmten Google Ads-Verwaltungskonten verknüpft sind.

  • 1234567890 – Stammverwaltungskonto
    • 1234 – untergeordnetes Verwaltungskonto
      • 1111 – Kundennummer
      • 2222 – Kundennummer
      • 3333 – Kundennummer
      • 4444 – Kundennummer
      • 567 – untergeordnetes Verwaltungskonto
        • 5555 – Kundennummer
        • 6666 – Kundennummer
        • 7777 – Kundennummer
    • 89 – untergeordnetes Verwaltungskonto
      • 8888 – Kundennummer
      • 9999 – Kundennummer
    • 0000 – Kundennummer

In allen Berichten wird jede Kundennummer angezeigt, die mit einem Verwaltungskonto verknüpft ist. Weitere Informationen zur Berichtsstruktur von Google Ads in BigQuery Data Transfer Service finden Sie unter Google Ads-Berichtstransformation.

Übertragungskonfiguration für Kundennummer 1234567890

Durch eine Übertragungskonfiguration für das Stammverwaltungskonto (Kundennummer 1234567890) würden Datenübertragungsausführungen generiert, die die folgenden Kundennummern einschließen:

  • 1111 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 1234)
  • 2222 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 1234)
  • 3333 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 1234)
  • 4444 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 1234)
  • 5555 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 567 und untergeordnetes Verwaltungskonto 1234)
  • 6666 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 567 und untergeordnetes Verwaltungskonto 1234)
  • 7777 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 567 und untergeordnetes Verwaltungskonto 1234)
  • 8888 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 89)
  • 9999 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 89)
  • 0000 (individuelle Kundennummer)

Übertragungskonfiguration für Kundennummer 1234

Durch eine Übertragungskonfiguration für das untergeordnete Verwaltungskonto 123 (Kundennummer 567) würden Datenübertragungsausführungen generiert werden, die die folgenden Kundennummern einschließen:

  • 1111
  • 2222
  • 3333
  • 4444
  • 5555 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 567)
  • 6666 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 567)
  • 7777 (über untergeordnetes Verwaltungskonto 567)

Übertragungskonfiguration für Kundennummer 567

Durch eine Übertragungskonfiguration für das untergeordnete Verwaltungskonto 567 (Kundennummer 567) würden Datenübertragungsausführungen generiert werden, die die folgenden Kundennummern einschließen:

  • 5555
  • 6666
  • 7777

Übertragungskonfiguration für Kundennummer 89

Durch eine Übertragungskonfiguration für das untergeordnete Verwaltungskonto 89 (Kundennummer 89) würden Datenübertragungsausführungen generiert werden, die die folgenden Kundennummern einschließen:

  • 8888
  • 9999

Übertragungskonfiguration für Kundennummer 0000

Durch eine Übertragungskonfiguration für die Kundennummer 0000 würden Datenübertragungsausführungen generiert, die nur die einzelne Kundennummer enthalten:

  • 0000

Google Ads-Daten zu Kundencenter migrieren

Sie können Ihre in BigQuery Data Transfer Service vorhandenen Google Ads-Daten zur Kundencenter-Struktur migrieren. Richten Sie dazu einen Backfill ein, um die vorhandenen Daten den Tabellen hinzuzufügen, die durch die mit dem Verwaltungskonto verknüpfte Übertragungskonfiguration erstellt wurden. Beachten Sie, dass Match-Tables nicht aktualisiert werden, wenn Sie einen Backfill planen.

Fehlerbehebung bei der Einrichtung von Google Ads-Übertragungen

Bei Problemen beim Einrichten von Datenübertragungen finden Sie weitere Informationen unter Fehlerbehebung bei Übertragungskonfigurationen im Abschnitt Übertragungsprobleme mit Google Ads.

Daten abfragen

Beim Übertragen von Daten an BigQuery Data Transfer Service werden die Daten in nach Aufnahmezeit partitionierte Tabellen geschrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in partitionierte Tabellen.

Wenn Sie die Tabellen direkt abfragen, anstatt die automatisch generierten Ansichten zu verwenden, müssen Sie in der Abfrage die Pseudospalte _PARTITIONTIME verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Partitionierte Tabellen abfragen.

Beispielabfragen für Google Ads

Mit den folgenden Beispielabfragen für Google Ads können Sie die übertragenen Daten analysieren. Sie können die Abfragen auch in einem Visualisierungstool wie Looker Studio aufrufen. Diese Abfragen werden zur Verfügung gestellt, um Ihnen den Einstieg in Abfragen Ihrer Google Ads-Daten mit BigQuery Data Transfer Service zu erleichtern. Wenn Sie weitere Fragen dazu haben, wie Sie diese Berichte nutzen können, wenden Sie sich an einen technischen Mitarbeiter von Google Ads.

Ersetzen Sie in jeder der folgenden Abfragen dataset durch den Namen Ihres Datasets. Ersetzen Sie customer_id durch Ihre Google Ads-Kundennummer.

Wenn Sie die Tabellen direkt abfragen, anstatt die automatisch generierten Ansichten zu verwenden, müssen Sie in der Abfrage die Pseudospalte _PARTITIONTIME verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Partitionierte Tabellen abfragen.

Kampagnenleistung

Die folgende Beispielabfrage analysiert die Google Ads-Kampagnenleistung der letzten 30 Tage.

Console

SELECT
  c.customer_id,
  c.campaign_name,
  c.campaign_status,
  SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions,
  SUM(cs.metrics_interactions) AS Interactions,
  (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost
FROM
  `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
LEFT JOIN
  `DATASET.ads_CampaignBasicStats_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

bq

  bq query --use_legacy_sql=false '
  SELECT
    c.customer_id,
    c.campaign_name,
    c.campaign_status,
    SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions,
    SUM(cs.metrics_interactions) AS Interactions,
    (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost
  FROM
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  LEFT JOIN
    `DATASET.ads_CampaignBasicStats_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'

Anzahl Keywords

Die folgende Beispielabfrage analysiert die Keywords unter Berücksichtigung der Kampagne, Anzeigengruppe und des Keyword-Status. Diese Abfrage verwendet die Funktion KeywordMatchType. Über die Keyword-Option können Sie definieren, welche Suchanfragen dazu führen, dass Ihre Anzeige angezeigt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Keyword-Optionen.

Console

  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.ads_Keyword_CUSTOMER_ID` k
    JOIN
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.ads_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

bq

  bq query --use_legacy_sql=false '
  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.ads_Keyword_CUSTOMER_ID` k
  JOIN
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.ads_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'