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Cette page décrit les insights que vous pouvez obtenir à partir du bloc Looker Cortex pour les insights cross-média et liés aux produits. Avec ce bloc Looker, vous pouvez obtenir une vue complète des dépenses et des performances de vos campagnes en combinant les données de vos campagnes provenant de plusieurs plates-formes multimédias payantes, y compris Google Ads, Meta, TikTok et YouTube (avec DV360) dans BigQuery avec des pipelines d'ingestion préemballés et des vues de rapports fournies par le framework Google Cloud Cortex pour le marketing.
Ce pipeline inclut également une option permettant d'utiliser un modèle de génération de texte Gemini sur Vertex AI pour faire correspondre les représentations textuelles des campagnes multimédias à un seul nœud de hiérarchie de produits. Par exemple, une campagne intitulée "BMX – Reels – Couverture" correspond au nœud de la hiérarchie des produits ['Fitness & Sports', 'Bicycles', 'Special Bikes','BMX Bikes'].
Consultez une répartition globale du volume d'impressions et de clics de chaque plate-forme pour les campagnes liées à une catégorie et à un produit spécifiques.
Insights disponibles
Le bloc Looker pour les insights cross-média et liés aux produits dans Cortex Framework propose les insights suivants.
Aperçu des métriques de performances et d'engagement générales, y compris:
- Nombre total d'impressions
- Nombre total de clics
- Taux de clics (CTR)
- Dépenses totales
- Coût pour mille impressions (CPM)
- Coût par clic (CPC)
- Dépenses par mois et plate-forme multimédia
- Dépenses mensuelles cumulées au total et par plate-forme média
- Campagnes dans la vue chronologique
- Impressions, clics, taux de clics et coût par mille par plate-forme multimédia, campagne et pays
- Performances détaillées par campagne et par pays
Données requises
Obtenez les ensembles de données BigQuery requis pour ce bloc en suivant les instructions d'installation de Cortex Framework.
Dépôt
Pour accéder au bloc Cortex Looker pour les insights cross-média et liés aux produits, consultez son dépôt GitHub officiel: block-cortex-cross-media.
Ce dépôt contient des vues, des explorations et des tableaux de bord essentiels qui vous permettent d'intégrer facilement des données dans votre environnement Looker.
Ces ressources constituent une base solide pour créer des rapports, des visualisations et des tableaux de bord personnalisés adaptés à vos besoins spécifiques.
Déploiement
Pour savoir comment déployer le bloc Looker Block Cortex pour les insights cross-médias et liés aux produits, consultez Déployer des blocs Looker Block pour Cortex Framework.
Autres points à noter
Pour optimiser les performances et les fonctionnalités de votre bloc Looker pour les insights cross-média et liés aux produits, tenez compte des points suivants:
- Langage de création de modèles Liquid: certaines constantes, vues, explorations et tableaux de bord utilisent le langage de création de modèles Liquid. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur les variables Liquid de Looker.
- Affichez des dimensions et des mesures supplémentaires: de nombreuses dimensions et mesures sont masquées pour simplifier la navigation. Si vous constatez que des éléments importants sont manquants, définissez la valeur du paramètre
hidden du champ sur No dans les vues concernées.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (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."]]
