キャンペーンマネージャーの転送

キャンペーンマネージャー用 BigQuery Data Transfer Service コネクタを使用すると、キャンペーンマネージャーのレポートデータを定期的に読み込むジョブのスケジュールと管理を自動化できます。

サポートされるレポート

キャンペーンマネージャー（旧 DoubleClick Campaign Manager）用の BigQuery Data Transfer Service は、次のレポートオプションをサポートしています。

キャンペーンマネージャーレポートがどのように BigQuery のテーブルとビューに変換されるかについては、キャンペーンマネージャーレポートの変換をご覧ください。

レポートオプション	サポート
スケジュール	作成時間に基づいて、8 時間ごと。設定不可
ウィンドウの更新	過去 2 日間設定不可
最大バックフィル期間	過去 60 日間キャンペーンマネージャーでは、データ転送ファイルが最大 60 日間保持されます。60 日を超えるファイルはキャンペーンマネージャーによって削除されます。

レポートオプション

サポート

スケジュール

作成時間に基づいて、8 時間ごと。

設定不可

ウィンドウの更新

過去 2 日間

設定不可

最大バックフィル期間

過去 60 日間

キャンペーンマネージャーでは、データ転送ファイルが最大 60 日間保持されます。60 日を超えるファイルはキャンペーンマネージャーによって削除されます。

キャンペーンマネージャーの転送からのデータの取り込み

キャンペーンマネージャーから BigQuery にデータを転送すると、データは日付でパーティション分割された BigQuery テーブルに読み込まれます。データが読み込まれるテーブルパーティションは、データソースの日付に対応します。同じ日付の複数の転送をスケジュールすると、BigQuery Data Transfer Service により、対象の日付のパーティションが最新のデータで上書きされます。同じ日に複数回の転送やバックフィルを実行しても、データは重複せず、他の日付のパーティションに対する影響はありません。

始める前に

キャンペーンマネージャーのデータ転送を作成する前に、以下のことを行います。

BigQuery Data Transfer Service を有効にするために必要なすべての操作が完了していることを確認します。
キャンペーンマネージャーデータを保存する BigQuery データセットを作成します。
キャンペーンマネージャー Data Transfer v2（キャンペーンマネージャー DTv2）ファイルに組織がアクセスできることを確認します。これらのファイルは、キャンペーンマネージャーチームによって Cloud Storage バケットに配信されています。キャンペーンマネージャー DTv2 ファイルにアクセスするには、キャンペーンマネージャーと直接契約しているかどうかによって次のステップが異なります。どちらの場合も、追加料金が適用される場合があります。
- キャンペーンマネージャーと契約している場合は、キャンペーンマネージャーのサポートに連絡して、キャンペーンマネージャー DTv2 ファイルを設定してください。
- キャンペーンマネージャーと契約していない場合は、代理店またはキャンペーンマネージャーの販売パートナーがキャンペーンマネージャー DTv2 ファイルにアクセスできる可能性があります。これらのファイルへのアクセスについては、代理店または販売パートナーにお問い合わせください。
この手順を完了すると、次のような Cloud Storage バケット名を受け取ります。

dcdt_-dcm_account123456

Google Cloud チームには、お客様に代わってキャンペーンマネージャー DTv2 ファイルを生成する権限や、このようなファイルに対するアクセス権を付与する権限はありません。キャンペーンマネージャー DTv2 ファイルへのアクセスについては、キャンペーンマネージャーのサポート、代理店、キャンペーンマネージャーの販売パートナーにお問い合わせください。
Pub/Sub の転送実行通知を設定する場合は、pubsub.topics.setIamPolicy 権限が必要です。詳細については、BigQuery Data Transfer Service の実行通知をご覧ください。

必要な権限

BigQuery: データ転送を作成するユーザーに、BigQuery で次の権限が付与されていることを確認します。
- データ転送を作成する bigquery.transfers.update 権限
- bigquery.datasets.get と bigquery.datasets.update の両方（抽出先データセットに対する権限）
bigquery.transfers.update 権限、bigquery.datasets.update 権限、bigquery.datasets.get 権限は、IAM 事前定義ロール bigquery.admin に含まれています。BigQuery Data Transfer Service での IAM ロールについて、詳しくはアクセス制御をご覧ください。
キャンペーンマネージャー: Cloud Storage に保存されているキャンペーンマネージャー DTv2 ファイルへの読み取りアクセス権。アクセスは Cloud Storage バケットを受け取ったエンティティにより管理されます。

キャンペーンマネージャーの転送を設定する

キャンペーンマネージャーのデータ転送を設定するには、以下が必要です。

Cloud Storage バケット: 始める前にで説明されている Campaign Manager DTv2 ファイルの Cloud Storage バケット URI。バケット名は次のようになります。

dcdt_-dcm_account123456
キャンペーンマネージャー ID: キャンペーンマネージャーネットワーク、広告主、または Floodlight の ID。ネットワーク ID は、階層内で親になります。

キャンペーンマネージャー ID を確認する

キャンペーンマネージャー ID を取得するには、Cloud Storage コンソールを使用して、キャンペーンマネージャー Data Transfer Cloud Storage バケット内のファイルを確認します。キャンペーンマネージャー ID は、提供された Cloud Storage バケット内のファイルを照合するために使用されます。この ID はファイル名に埋め込まれ、Cloud Storage バケット名には埋め込まれません。

例:

dcm_account123456_activity_* という名前付きファイルでは、ID は 123456 です。
dcm_floodlight7890_activity_* という名前付きファイルでは、ID は 7890 です。
dcm_advertiser567_activity_* という名前付きファイルでは、ID は 567 です。

ファイル名の接頭辞の検索

ごくまれに、Cloud Storage バケット内のファイルに、Google マーケティングプラットフォームのサービスチームによって設定された非標準のカスタムファイル名が含まれていることがあります。

例:

dcm_account123456custom_activity_* という名前付きファイルでは、接頭辞は _activity より前の部分のすべてである dcm_account123456custom です。

不明な点については、キャンペーンマネージャーのサポートにお問い合わせください。

キャンペーンマネージャーのデータ転送を作成する

コンソール

Google Cloud コンソールの [データ転送] ページに移動します。

[データ転送] に移動
[転送を作成] をクリックします。
[転送の作成] ページで、次の操作を行います。
- [ソースタイプ] セクションの [ソース] で、[キャンペーンマネージャー] を選択します。
- [転送構成名] セクションの [表示名] に、データ転送の名前（例: My Transfer）を入力します。転送名には、後で修正が必要になった場合に識別できる任意の名前を使用できます。
- [スケジュールオプション] セクションで、[スケジュール] をデフォルト値（[すぐに開始可能]）のままにするか、[設定した時間に開始] をクリックします。
  - [繰り返しの頻度] で、転送を実行する頻度のオプションを選択します。
    - 毎日（デフォルト）
    - 毎週
    - 毎月
    - カスタム
    - オンデマンド
    [毎日] 以外のオプションを選択した場合は、追加のオプションが利用可能です。たとえば、[毎週] を選択した場合、曜日を選択するためのオプションが表示されます。
  - [開始日と実行時間] に、データ転送を開始する日付と時刻を入力します。[すぐに開始可能] を選択した場合、このオプションは無効になります。
- [転送先の設定] セクションの [宛先データセット] で、データを保存するために作成したデータセットを選択します。
- [データソースの詳細] セクションで、次の操作を行います。
  - [Cloud Storage バケット] に、Data Transfer V2.0 ファイルを保存する Cloud Storage バケットの名前を入力または参照します。バケット名を入力するときに、gs:// は含めないでください。
  - [DoubleClick ID] に、該当するキャンペーンマネージャー ID を入力します。
  - （省略可）このような例の標準名の場合、[File name prefix] フィールドは空のままにしておきます。Cloud Storage バケット内のファイルにカスタムファイル名がある場合は、ファイル名の接頭辞を指定します。
- （省略可）[通知オプション] セクションで、次の操作を行います。
  - 切り替えボタンをクリックしてメール通知を有効にします。このオプションを有効にすると、転送の実行が失敗した場合、転送管理者にメール通知が送信されます。
  - [Pub/Sub トピックを選択してください] で、トピック名を選択するか、[トピックを作成する] をクリックします。このオプションで、Pub/Sub の転送実行通知を構成します。
[保存] をクリックします。

bq

bq mk コマンドを入力して、転送作成フラグ --transfer_config を指定します。次のフラグも必要です。

--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

ここで

project_id はプロジェクト ID です。
dataset は、データ転送構成のターゲットデータセットです。
name は、データ転送構成の表示名です。転送名には、後で修正が必要になった場合に識別できる任意の名前を使用できます。
parameters には、作成されるデータ転送構成のパラメータを JSON 形式で指定します。例: --params='{"param":"param_value"}'。キャンペーンマネージャーの場合は、bucket パラメータと network_id パラメータを指定する必要があります。bucket は、キャンペーンマネージャー DTv2 ファイルが含まれる Cloud Storage バケットです。network_id は、ネットワーク、Floodlight、または広告主 ID です。
data_source は、データソース dcm_dt（キャンペーンマネージャー）です。

--project_id フラグを指定して、特定のプロジェクトを指定することもできます。--project_id を指定しない場合は、デフォルトのプロジェクトが使用されます。

たとえば、次のコマンドは、キャンペーンマネージャー ID 123456、Cloud Storage バケット dcdt_-dcm_account123456、ターゲットデータセット mydataset を使用して、My Transfer という名前でキャンペーンマネージャーのデータ転送を作成します。パラメータ file_name_prefix はオプションで、まれにカスタムファイル名にのみ使用されます。

このデータ転送はデフォルトのプロジェクトで作成されます。

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

コマンドを実行すると、次のようなメッセージが表示されます。

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

指示に従って、認証コードをコマンドラインに貼り付けます。

API

projects.locations.transferConfigs.create メソッドを使用して、TransferConfig リソースのインスタンスを指定します。

Java

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアントライブラリの認証を設定するをご覧ください。

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 campaign manager transfer config
public class CreateCampaignmanagerTransfer {

  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";
    String bucket = "gs://cloud-sample-data";
    // the network_id only allows digits
    String networkId = "7878";
    String fileNamePrefix = "test_";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("bucket", Value.newBuilder().setStringValue(bucket).build());
    params.put("network_id", Value.newBuilder().setStringValue(networkId).build());
    params.put("file_name_prefix", Value.newBuilder().setStringValue(fileNamePrefix).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Campaignmanager Config Name")
            .setDataSourceId("dcm_dt")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .build();
    createCampaignmanagerTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createCampaignmanagerTransfer(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("Campaignmanager transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Campaignmanager transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

キャンペーンマネージャーの転送設定をトラブルシューティングする

データ転送を設定する際に問題が発生した場合は、転送構成のトラブルシューティングにあるキャンペーンマネージャーの転送に関する問題をご覧ください。

データに対するクエリを実行する

データが BigQuery に転送されると、取り込み時間パーティション分割テーブルにそのデータが書き込まれます。詳細については、パーティション分割テーブルの概要をご覧ください。

自動生成されたビューを使用せずに、テーブルでクエリを直接実行する場合は、そのクエリで _PARTITIONTIME 疑似列を使用する必要があります。詳細については、パーティション分割テーブルのクエリをご覧ください。

キャンペーンマネージャーのサンプルクエリ

次のキャンペーンマネージャーサンプルクエリを使用して、転送されたデータを分析できます。このクエリは、Looker Studio などの可視化ツールでも使用できます。これらのクエリは、BigQuery でキャンペーンマネージャーデータのクエリを開始する場合に役立つように用意されています。これらのレポートでできることに関するその他の質問については、キャンペーンマネージャーの技術担当者にお問い合わせください。

次の各クエリで、dataset などの変数は実際の値で置き換えてください。

キャンペーンごとのインプレッション数と個別ユーザー数

以下の SQL サンプルクエリは、過去 30 日間のキャンペーンごとのインプレッション数と個別ユーザーの数を分析します。

# 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.impression_campaign_manager_id`
  WHERE
    _DATA_DATE BETWEEN start_date
    AND end_date
  GROUP BY
    Campaign_ID,
    Date

キャンペーンと日付で並べ替えた最新のキャンペーン

以下の SQL サンプルクエリは、過去 30 日のキャンペーンをキャンペーンと日付で並べ替え、最新のキャンペーンを分析します。

# 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.utility_us.date_greg`
  WHERE
    Date BETWEEN start_date
    AND end_date )
ORDER BY
  Campaign_ID,
  Date

日付範囲内のキャンペーン別のインプレッション数と個別ユーザー数

次の SQL サンプルクエリは、start_date から end_date までのキャンペーン別にインプレッション数と個別ユーザー数を分析します。

# 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.utility_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.impression_campaign_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

キャンペーンごとのインプレッション、クリック、アクティビティ、個別ユーザーの数

以下の SQL サンプルクエリは、過去 30 日間のキャンペーンごとのインプレッション数、クリック数、アクティビティ、個別のユーザー数を分析します。このクエリでは、campaign_list などの変数を実際の値に置き換えます。たとえば、campaign_list は、クエリのスコープ内で関心のあるすべてのキャンペーンマネージャーキャンペーンが含まれるカンマ区切りのリストに置き換えます。

# 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.utility_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.impression_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,
    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.click_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,
    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.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,
    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

キャンペーン活動

以下の SQL サンプルクエリは、過去 30 日間のキャンペーン活動を分析します。このクエリでは、campaign_list などの変数を実際の値に置き換えます。たとえば、campaign_list は、クエリのスコープ内で関心のあるすべてのキャンペーンマネージャーキャンペーンが含まれるカンマ区切りのリストに置き換えます。

# 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_cats_campaign_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.utility_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