Google Ads-Übertragungen

Mit dem BigQuery Data Transfer Service für Google Ads (ehemals Google AdWords) können Sie wiederkehrende Ladejobs für Google Ads-Berichtsdaten automatisch planen und verwalten.

Unterstützte Berichte

Der BigQuery Data Transfer Service für Google Ads unterstützt derzeit die Google Ads API v13:

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 Unterstützung
Unterstützte API-Version

v13
Zeitplan

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

Sie können die Tageszeit konfigurieren.
Berichtszeitraum

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. Informationen über Match-Tables, die nicht vom Aktualisierungsfenster aktualisiert werden, finden Sie unter Backfill einrichten.
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 Backfill einrichten.
Anzahl der Kundennummern pro Verwaltungskonto

8.000

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

Hinweis

Gehen Sie folgendermaßen vor, bevor Sie eine Google Ads-Übertragung vornehmen:

Erforderliche Berechtigung

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

  • BigQuery Data Transfer Service:

    • bigquery.transfers.update Berechtigungen zum Erstellen der Übertragung
    • 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.

Alle Abfragen, die Sie nach der Übertragung der Konfiguration zwischen AdWords und Google Ads erstellen, werden von der Google Ads API unterstützt. Die Google Ads API hat im Vergleich zur vorherigen AdWords API ein modifiziertes Schema. Hier sehen Sie die Unterschiede.

Sie können neue Google Ads-Übertragungskonfigurationen erstellen, durch die Ihre Daten mit dem neuen Schema übertragen werden. Siehe Google Ads-Datenübertragung einrichten. BigQuery erstellt automatisch neue Google Ads-Konfigurationen für alle vorhandenen AdWords-Konfigurationen, sodass Sie das alte Schema weiterhin verwenden können.

Wenn Sie die Konfiguration manuell übertragen, richten Sie neue Google Ads API-Übertragungen mit denselben Kundennummern ein, die für Google Ads-Übertragungen verwendet werden. Siehe Google Ads-Datenübertragung einrichten. Ihre Abfragen und Tabellenansichten spiegeln das neue Schema wider.

Nach der Übertragung der Konfiguration werden alle Abfragen in Projekten, die Sie vor der Übertragung erstellt haben, automatisch mit dem alten Schema angezeigt. So können Sie Ihren üblichen Workflow beibehalten. Mit Ausnahme verworfener Tabellen oder Felder verwenden alle Abfragen für Projekte, die nach der Übertragung der Konfiguration erstellt wurden, das neue Schema. Weitere Informationen finden Sie unter Google Ads-Umwandlung. Außerdem werden zwei Ansichten angezeigt. Die erste Ansicht ist die gleiche wie die Ansichten vor der Übertragung der Konfiguration, sie wurde aber aus Gründen der Abwärtskompatibilität aktualisiert. Alle Daten mit einem Ausführungsdatum vor dem Datum der Übertragung der Konfiguration werden aus AdWords-Tabellen abgerufen. Daten mit einem Ausführungsdatum nach der Übertragung werden aus den Google Ads-Tabellen abgerufen. Die zweite Ansicht hat das Präfix Ads_ und ruft nur Daten aus Google Ads-Tabellen ab.

Abwärtskompatibilität

Der Google Ads-Connector stellt sicher, dass Ihr Workflow nach der Übertragung von Google Ads zu Google Ads gleich bleibt. Aufgrund der Abwärtskompatibilität der beiden Sätze von Berichtsdaten können Sie weiterhin mit Ihrem AdWords-Workflow arbeiten, während Sie neue Google Ads-Daten verwenden. Einige Tabellen werden in Google Ads nicht mehr unterstützt und sind daher nicht mit AdWords kompatibel. Die Abwärtskompatibilität gilt nur für BigQuery-Ansichten.

Betrachten Sie beispielsweise die Migration von AdWords zu Google Ads, die am 2022-05-01 stattgefunden hat. Die folgende Tabelle enthält Spalten aus der Ansicht ads_AccountBasicStats.

+------------+----------------+---------------------+--------------+------------+
|customer_id | metrics_clicks | metrics_cost_micros | _LATEST_DATE | _DATA_DATE |
+------------+----------------+---------------------+--------------+------------+
|1234567890  | 1212           | 430900867           | 2023-01-31   | 2022-12-07 |
|1234567890  | 1163           | 647597711           | 2023-01-31   | 2023-01-06 |
|1234567890  | 1156           | 384169744           | 2023-01-31   | 2022-12-11 |
|1234567890  | 1150           | 372517099           | 2023-01-31   | 2022-12-08 |
|1234567890  | 1058           | 323873436           | 2023-01-31   | 2022-12-07 |
+------------+----------------+---------------------+--------------+------------+

Diese Tabelle stammt aus Google Ads-Daten, daher werden die Spaltennamen in Snake-Case-Schreibweise geschrieben. Die Abfrage, die diese Tabelle generiert hat, sieht in etwa so aus:

SELECT
  customer_id,
  metrics_clicks,
  metrics_cost_micros,
  DATE ('2023-01-31') AS _LATEST_DATE,
  DATE (_PARTITIONTIME) AS _DATA_DATE,
FROM
  `DATASET`.p_ads_AccountBasicStats_CUSTOMER_ID`
LIMIT
  5

Da dies nur Daten aus Google Ads übernimmt, wird dem Namen der Ansicht das Präfix ads_ vorangestellt und es werden keine AdWords-Daten angezeigt.

Wenn Sie AdWords vor der Migration verwendet haben, wird eine Ansicht mit demselben Schema und denselben Spaltennamen angezeigt. Die Daten aus der Ansicht werden aus AdWords-Daten vor dem Datum der Migration 2022-05-01 und aus Google Ads-Daten aus der Migration übernommen.

Das folgende Tabellenergebnis zeigt Spalten aus der Ansicht AccountBasicStats. Diese Ansicht ist dem Präfix ads nicht vorangestellt.

+-------------------+---------+---------------------+--------------+------------+
|ExternalCustomerId | Clicks  | Cost                | _LATEST_DATE | _DATA_DATE |
+-------------------+---------+---------------------+--------------+------------+
|1234567890         | 1212    | 430900867           | 2023-01-31   | 2022-12-07 |
|1234567890         | 1163    | 647597711           | 2023-01-31   | 2023-01-06 |
|1234567890         | 1156    | 384169744           | 2023-01-31   | 2022-12-11 |
|1234567890         | 1150    | 372517099           | 2023-01-31   | 2022-12-08 |
|1234567890         | 1058    | 323873436           | 2023-01-31   | 2022-12-07 |
+-------------------+---------+---------------------+--------------+------------+

In der resultierenden Tabelle wird das alte AdWords-Schema verwendet. Die Spaltennamen werden in Pascal angegeben. Die Daten sehen etwa wie in der vorherigen Tabelle aus. Die Abfrage, die diese Ansicht generiert, sieht jedoch in etwa so aus:

SELECT
  ExternalCustomerId,
  Clicks,
  Cost,
  DATE ('2023-01-31') AS _LATEST_DATE,
  DATE (_PARTITIONTIME) AS _DATA_DATE,
FROM
  `DATASET`.p_AccountBasicStats_CUSTOMER_ID`
WHERE
  DATE(_PARTITIONTIME) <= DATE ('2022-05-01')
UNION ALL
SELECT
  customer_id AS ExternalCustomerId,
  metrics_clicks AS Clicks,
  metrics_cost_micros AS Cost,
  DATE ('2023-01-31') AS _LATEST_DATE,
  DATE (_PARTITIONTIME) AS _DATA_DATE,
FROM
  `DATASET`.p_ads_AccountBasicStats_CUSTOMER_ID`
WHERE
  DATE(_PARTITIONTIME) > DATE ('2022-05-01')
LIMIT
  5

Die Abfrage verwendet Daten aus AdWords vor dem Migrationsdatum und Daten aus Google Ads nach der Migration. Alle Informationen werden jedoch mit dem AdWords-Schema angezeigt, um eine typische Unterbrechung des Workflows nach der Umstellung auf Google Ads zu vermeiden.

Unterstützung für Performance Max-Kampagne

Mit dem Google Ads-Connector können Sie PMax-Kampagnendaten exportieren. Sie müssen beim Erstellen einer Datenübertragung das Kästchen PMax-Kampagnentabellen einschließen anklicken, da PMax-Daten nicht standardmäßig exportiert werden.

Wenn Sie PMax-Daten 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 PMax-Daten filtert.

In den folgenden Tabellen werden ad_group-bezogene Spalten ausgeschlossen, wenn das Kästchen PMax-Kampagnentabellen einschließen angeklickt ist:

  • GeoStats
  • GeoConversionStats
  • ShoppingProductConversionStats
  • ShoppingProductStats
  • LocationsUserLocationsStats

Die folgenden Tabellen werden hinzugefügt, wenn das Kästchen PMax-Kampagnentabellen einschließen angeklickt ist:

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

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 "BigQuery" auf.

    Zur Seite „BigQuery“

  2. Klicken Sie auf Datenübertragungen.

  3. Klicken Sie auf Übertragung erstellen.

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

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

  6. Im Abschnitt Zeitplanoptionen:

    1. Wählen Sie für Repeats (Wiederholungen) eine Option aus, wie oft die Übertragung ausgeführt werden soll.

      • Benutzerdefiniert (Standard)
      • Täglich
      • On demand

    2. Wenn Sie Benutzerdefiniert oder Täglich auswählen, geben Sie einen benutzerdefinierten Zeitplan bzw. eine gültige Zeit in UTC an.

    3. Behalten Sie den Standardwert (Jetzt starten) bei oder klicken Sie auf Zum festgelegten Zeitpunkt starten. Wenn Sie zuvor On-Demand ausgewählt haben, sind diese Optionen deaktiviert.

    4. Geben Sie für Start date and run time (Startdatum und Laufzeit) das Datum und die Uhrzeit für den Start der Übertragung ein. Wenn Sie Start now (Jetzt starten) auswählen, ist diese Option deaktiviert.

      Zeitplan für die Übertragung

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

  8. Im Abschnitt Data source details:

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

      Google Ads-Quelldetails

    2. Optional: Wählen Sie Optionen zum Ausschließen entfernter/deaktivierter Elemente und Tabellen aus, 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 PMax finden Sie unter PMax-Unterstützung.

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

  9. Optional: Im Abschnitt Benachrichtigungsoptionen:

    1. 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.

    2. 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 Übertragung 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).
bq mk \
--transfer_config \
--project_id=project_id \
--target_dataset=dataset \
--display_name=name \
--params='parameters' \
--data_source=data_source \
--table_filter=tables

Wobei:

  • project_id ist die Projekt-ID.
  • dataset ist das Ziel-Dataset für die Übertragungskonfiguration.
  • name ist der angezeigte Name für die Übertragungskonfiguration. Der Name der Übertragung kann ein beliebiger Wert sein, mit dem Sie die Übertragung einfach 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 von Tabellen, die bei der Übertragung einbezogen oder davon ausgeschlossen werden sollen.

Mit dem folgenden Befehl wird beispielsweise eine Google Ads-Übertragung namens My Transfer mit der Kundennummer 123-123-1234 und dem Ziel-Dataset mydataset erstellt. Die Übertragung 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, die in etwa so aussieht.

[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 eine lokale Entwicklungsumgebung 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());
    }
  }
}

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 Übertragungen 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 Übertragungsausführungen generiert werden, 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 Übertragungsausführungen 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 Übertragungsausführungen 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 Übertragungsausführungen generiert werden, die die folgenden Kundennummern einschließen:

  • 8888
  • 9999

Übertragungskonfiguration für Kundennummer 0000

Durch eine Übertragungskonfiguration für die Kundennummer 0000 würden Übertragungsausführungen generiert werden, 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

Unterstützung bei Problemen mit dem Einrichten von Übertragungen finden Sie 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 verwenden. 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'