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Questa pagina descrive gli approfondimenti che puoi ottenere dal blocco di Looker di Cortex per gli approfondimenti cross media e sui prodotti collegati. Con questo blocco di Looker
puoi ottenere una visione completa della spesa e del rendimento delle tue campagne
combinando i dati delle campagne di più piattaforme di media a pagamento
tra cui Google Ads, Meta, TikTok e YouTube (con DV360) in
BigQuery con pipeline di importazione e visualizzazioni dei report pre-pacchettizzate
fornite da Google Cloud Cortex Framework for Marketing.
Questa pipeline include anche un'opzione per utilizzare un modello di generazione di testo Gemini su Vertex AI per abbinare le rappresentazioni testuali delle campagne multimediali a un singolo nodo della gerarchia dei prodotti. Ad esempio, una campagna denominata
"BMX - Reels - Copertura" corrisponde al nodo della gerarchia dei prodotti
['Fitness & Sports', 'Bicycles', 'Special Bikes','BMX Bikes'].
Visualizza una suddivisione di alto livello del volume di impressioni e clic provenienti da ogni piattaforma per le campagne relative a categorie di prodotto e prodotti specifici.
Approfondimenti disponibili
Il blocco di Looker per gli approfondimenti su cross media e prodotti collegati in
Cortex Framework offre le seguenti informazioni.
Panoramica delle metriche principali sul rendimento e sul coinvolgimento, tra cui:
- Impressioni totali
- Totale clic
- Percentuale di clic (CTR)
- Spesa totale
- Costo per mille (CPM)
- Costo per clic (CPC)
- Spesa per mese e piattaforma di media
- Spesa mensile cumulativa totale e per piattaforma di media
- Campagne nella visualizzazione cronologica
- Impressioni, clic, percentuale di clic e costo per mille per piattaforma di media, campagna e paese
- Rendimento dettagliato per campagna e paese
Dati richiesti
Ottieni i set di dati BigQuery richiesti per questo blocco seguendo le istruzioni di installazione di Cortex Framework.
Repository
Per accedere al blocco Cortex Looker per gli approfondimenti su cross media e prodotti collegati, visita il relativo repository GitHub ufficiale: block-cortex-cross-media.
Questo repository contiene visualizzazioni, esplorazioni e dashboard essenziali che ti consentono di integrare facilmente i dati nel tuo ambiente Looker.
Queste risorse forniscono una base solida per creare report, visualizzazioni e dashboard personalizzate in base alle tue esigenze specifiche.
Deployment
Per istruzioni su come eseguire il deployment del blocco di Looker di Cortex per gli approfondimenti su cross media e prodotti collegati, consulta Eseguire il deployment dei blocchi di Looker per Cortex Framework.
Altre considerazioni
Per ottimizzare il rendimento e la funzionalità del blocco di Looker per gli approfondimenti su cross media e prodotti collegati, tieni presente quanto segue:
- Linguaggio di creazione di modelli Liquid: alcune costanti, visualizzazioni, esplorazioni e dashboard utilizzano il linguaggio di creazione di modelli Liquid. Per saperne di più, consulta la documentazione di Referenze alle variabili Liquid di Looker.
- Mostra dimensioni e misure aggiuntive: molte dimensioni e misure sono nascoste per semplicità. Se mancano informazioni importanti, imposta il valore del parametro
hidden del campo su No nelle visualizzazioni pertinenti.
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2025-09-04 UTC.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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."]]
