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En esta página se describen las estadísticas que puedes obtener del bloque de Looker de Cortex para estadísticas conectadas de productos y multicanal. Con este bloque de Looker, puede obtener una vista completa de la inversión y el rendimiento de sus campañas combinando los datos de sus campañas de varias plataformas de medios de pago, como Google Ads, Meta, TikTok y YouTube (con DV360), en BigQuery con las canalizaciones de ingestión y las vistas de informes predefinidas que proporciona Google Cloud Cortex Framework for Marketing.
Esta canalización también incluye una opción para usar un modelo de generación de texto de Gemini en Vertex AI para asociar representaciones textuales de campañas publicitarias con un solo nodo de jerarquía de productos. Por ejemplo, una campaña llamada "BMX - Reels - Cobertura" coincide con el nodo de la jerarquía de productos ['Fitness & Sports', 'Bicycles', 'Special Bikes','BMX Bikes'].
Consulte un desglose general del volumen de impresiones y clics de cada plataforma en las campañas relacionadas con una categoría y un producto específicos.
Estadísticas disponibles
El bloque de Looker para las estadísticas conectadas de productos y medios cruzados de Cortex Framework ofrece las siguientes estadísticas.
Resumen de las métricas de rendimiento e interacción de alto nivel, como las siguientes:
- Impresiones totales
- Clics totales
- Porcentaje de clics (CTR)
- Total invertido
- Coste por cada mil impresiones (CPM)
- Coste por clic (CPC)
- Inversión por mes y plataforma de medios
- Gasto mensual acumulado en total y por plataforma publicitaria
- Campañas en la vista cronológica
- Impresiones, clics, porcentaje de clics y coste por mil por plataforma de medios, campaña y país
- Rendimiento detallado por campaña y país
Datos obligatorios
Para obtener los conjuntos de datos de BigQuery necesarios para este bloque, sigue las instrucciones de instalación de Cortex Framework.
Repositorio
Para acceder al bloque de Looker de Cortex para las estadísticas de Cross Media & Product Connected, visita su repositorio oficial de GitHub: block-cortex-cross-media.
Este repositorio contiene vistas, Exploraciones y paneles de control esenciales que te permiten integrar datos en tu entorno de Looker sin problemas.
Estos recursos proporcionan una base sólida para crear informes, visualizaciones y paneles de control personalizados que se adapten a tus necesidades específicas.
Implementación
Para obtener instrucciones sobre cómo implementar el bloque de Looker de Cortex para Estadísticas conectadas de productos y medios cruzados, consulta Implementar bloques de Looker para Cortex Framework.
Otras cuestiones que debes tener en cuenta
Para optimizar el rendimiento y la funcionalidad de tu bloque de Looker para estadísticas conectadas de productos y medios cruzados, ten en cuenta lo siguiente:
- Lenguaje de plantillas Liquid: algunas constantes, vistas, Exploraciones y paneles de control usan el lenguaje de plantillas Liquid. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de variables de Liquid de Looker.
- Mostrar dimensiones y métricas adicionales: muchas dimensiones y métricas están ocultas para simplificar la interfaz. Si detecta que falta algún valor importante, asigne el valor
No al parámetro hidden del campo en las vistas correspondientes.
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Última actualización: 2025-08-21 (UTC).
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-08-21 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThis Looker Block provides a unified view of campaign performance and spend across multiple paid media platforms like Google Ads, Meta, TikTok, and YouTube (with DV360), using data consolidated in BigQuery.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers insights into overall campaign performance, including total impressions, clicks, CTR, spend, CPM, and CPC.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can analyze media platform performance and monthly spend trends, with a detailed breakdown by platform and country.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Looker Block allows campaigns to be matched to specific product hierarchies using a Gemini text generation model on Vertex AI.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe block's resources, including views, Explores, and dashboards, are available on the block-cortex-cross-media GitHub repository, enabling users to customize reports and visualizations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Looker Block for Cross Media & Product Connected Insights\n\nLooker Block for Cross Media \\& Product Connected Insights\n==========================================================\n\nThis page describes the insights you can get from the Cortex Looker Block\nfor Cross Media \\& Product Connected Insights. With this Looker Block\nyou can get a comprehensive view of your campaign spend and performance by\ncombining your campaign data from multiple paid media platforms\nincluding Google Ads, Meta, TikTok and YouTube (with DV360) into\nBigQuery with pre-packaged ingestion pipelines and reporting views\nprovided by [Google Cloud Cortex Framework for Marketing](/cortex/docs/overview).\n\nThis pipeline also includes an option to use a Gemini text generation\nmodel on Vertex AI to match textual representations of media campaigns\nwith a single product hierarchy node. For example, a campaign named\n*\"BMX - Reels - Reach\"* matches the product hierarchy node\n`['Fitness & Sports', 'Bicycles', 'Special Bikes','BMX Bikes']`.\n\nSee a\nhigh level breakdown of volume of impressions and clicks from each platform for\ncampaigns relating to specific product category and product.\n\nAvailable insights\n------------------\n\nThe Looker Block for Cross Media \\& Product Connected Insights in\nCortex Framework offers the following insights.\n\nOverall campaign performance\n----------------------------\n\nOverview of high-level performance and engagement metrics including:\n\n- Total impressions\n- Total clicks\n- Click through rate (CTR)\n- Total Spend\n- Cost per Mille (CPM)\n- Cost per click (CPC)\n\n### Media platform performance and spend by month\n\n- Spend by month and media platform\n- Cumulative monthly spend in total and by media platform\n\n### Campaign performance\n\n- Campaigns in chronological view\n- Impressions, clicks, click through rate and cost per mille by media platform, campaign, and country\n- Detailed performance by campaign and country\n\nRequired Data\n-------------\n\nGet the required BigQuery datasets for this block by\nfollowing the installation instructions for\n[Cortex Framework](https://github.com/GoogleCloudPlatform/cortex-data-foundation).\n\nRepository\n----------\n\nTo access the Cortex Looker Block for Cross Media \\& Product Connected\nInsights, visit its official GitHub repository: [**block-cortex-cross-media**](https://github.com/looker-open-source/block-cortex-cross-media).\nThis repository contains essential views, Explores and dashboards that enable\nyou to seamlessly integrate data into your Looker environment.\nThese resources provide a solid foundation for creating custom reports,\nvisualizations, and dashboards tailored to your specific needs.\n\nDeployment\n----------\n\nFor instructions about how to deploy the Cortex Looker Block for\nCross Media \\& Product Connected Insights, see\n[Deploy Looker Blocks for Cortex Framework](/cortex/docs/looker-block-deployment).\n\n### Other Considerations\n\nFor optimizing the performance and functionality of your\nLooker Block for Cross Media \\& Product Connected Insights\nconsider the following:\n\n- **Liquid Templating Language** : Some constants, views, Explores and dashboards use liquid templating language. For more information, see Looker's [Liquid Variable Reference](/looker/docs/liquid-variable-reference) documentation.\n- **Unhide additional dimensions and measures** : Many dimensions and measures are hidden for simplicity. If you find anything valuable missing, set field's `hidden` parameter value to `No` in the relevant views."]]
