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このページでは、クロスメディアとプロダクトの関連性に関する分析情報を取得できる Cortex Looker ブロックについて説明します。この Looker ブロックを使用すると、Google 広告、Meta、TikTok、YouTube（ディスプレイ＆ビデオ 360 を使用）など、複数の有料メディア プラットフォームのキャンペーン データを Google Cloud Cortex Framework for Marketing が提供する事前パッケージ化された取り込みパイプラインとレポート ビューを使用して BigQuery に統合し、キャンペーンの費用とパフォーマンスを包括的に把握できます。
このパイプラインには、Vertex AI で Gemini テキスト生成モデルを使用して、メディア キャンペーンのテキスト表現を単一の商品階層ノードと照合するオプションも含まれています。たとえば、「BMX - リール - リーチ」という名前のキャンペーンは、プロダクト階層ノード ['Fitness & Sports', 'Bicycles', 'Special Bikes','BMX Bikes'] と一致します。
特定の商品カテゴリと商品に関連するキャンペーンの、各プラットフォームのインプレッション数とクリック数の概要を確認できます。
利用可能な分析情報
Cortex Framework のクロスメディアとプロダクトの連携分析情報の Looker Block は、次の分析情報を提供します。
以下のパフォーマンス指標とエンゲージメント指標の概要:
- 合計インプレッション数
- 合計クリック数
- クリック率（CTR）
- 総額
- インプレッション単価（CPM）
- クリック単価（CPC）
- 月とメディア プラットフォーム別の費用
- 1 か月の累計費用（合計とメディア プラットフォーム別）
- キャンペーンの年月別表示
- メディア プラットフォーム、キャンペーン、国別のインプレッション数、クリック数、クリック率、インプレッション単価
- キャンペーンと国別の詳細なパフォーマンス
必要なデータ
Cortex Framework のインストール手順に沿って、このブロックに必要な BigQuery データセットを取得します。
リポジトリ
クロスメディアとプロダクトの連携インサイト用の Cortex Looker Block にアクセスするには、公式の GitHub リポジトリ（block-cortex-cross-media）にアクセスしてください。このリポジトリには、データを Looker 環境にシームレスに統合できる重要なビュー、Explore、ダッシュボードが含まれています。これらのリソースは、特定のニーズに合わせてカスタム レポート、可視化、ダッシュボードを作成するための堅固な基盤となります。
デプロイ
クロスメディアとプロダクトの関連性分析情報用の Cortex Looker Block をデプロイする方法については、Cortex Framework 用の Looker Block をデプロイするをご覧ください。
その他の考慮事項
クロスメディアとプロダクトの連携分析情報の Looker ブロックのパフォーマンスと機能を最適化するには、次の点を考慮してください。
- Liquid テンプレート言語: 一部の定数、ビュー、Explore、ダッシュボードでは、Liquid テンプレート言語が使用されます。詳細については、Looker の Liquid 変数リファレンス ドキュメントをご覧ください。
- その他のディメンションと指標を表示する: わかりやすくするため、多くのディメンションと指標は非表示になっています。重要な情報が不足している場合は、関連するビューでフィールドの
hidden パラメータ値を No に設定します。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-09-04 UTC。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["わかりにくい","hardToUnderstand","thumb-down"],["情報またはサンプルコードが不正確","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["必要な情報 / サンプルがない","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 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."]]
