クロスメディアとプロダクトの連携に関する分析情報

このページでは、Cortex Framework Data Foundation の Cross Media & Product Connected Insights（Cross Media）アクセラレータを利用するために必要な構成について説明します。

このクロスメディア アクセラレータにより、Cortex Framework Data Foundation に初期の KPI セットが追加され、Google 広告、YouTube（ディスプレイ＆ビデオ 360 を含む）、Meta、TikTok などのメディア プラットフォームで実施されているマーケティング キャンペーンの効果を、商品と商品カテゴリの販売パフォーマンスに基づいて把握できるようになります。

次の図は、Cortex Framework Data Foundation のマーケティング ワークロードでクロスメディア分析情報を利用できる仕組みを示しています。

CM360 データソース

図 1クロスメディア アーキテクチャ。

構成ファイル

config.json ファイルには、さまざまなワークロードからデータを転送するためにデータソースに接続するために必要な設定が構成されます。このファイルには、クロス メディアの次のパラメータが含まれています。

  "k9": {
    "datasets": {... },
    "crossMedia": {
      "productHierarchyType": "",
      "maxProductHierarchyMatchLevel": 9,
      "targetCurrencies": ["USD"],
      "additionalPrompt": "",
      "lookbackWindowDays": 7
    }
  },
  "VertexAI": {
    "region": "us-central1",
    "processingDataset": "CORTEX_VERTEX_AI_PROCESSING"
  },
...

次の表に、各パラメータの値を示します。

パラメータ 意味 デフォルト値
k9.deployCrossMedia クロスメディアをデプロイするかどうか。なお、Google 広告、YouTube（ディスプレイ＆ビデオ 360 を使用）、Meta、TikTok のいずれかを一緒にデプロイする必要があります。デプロイしないと、デプロイは失敗します。 False
k9.CrossMedia.productHierarchyType 商品ディメンション内で使用する商品階層。実際のデータに依存します。この値は、商品階層ディメンションの productHierarchyType 値と同じ値に設定します。 SAP
k9.CrossMedia.maxProductHierarchyMatchLevel 照合する商品階層のレベルを制限します。SKU が多い企業では、パッケージの詳細（コカコーラをガラスまたは缶に個別に梱包するか、バッチで梱包するかなど）に応じて階層が深すぎる場合があります。SAP などのシステムには、アクセスできる深さに独自の制限があります。 9
k9.CrossMedia.targetCurrencies レポートと BI の目的で使用されるターゲット通貨。すべての元の通貨はこれらの通貨に変換されます。 ["USD"]
k9.CrossMedia.additionalPrompt 省略可: 追加のプロンプトを LLM モデルに渡します。
k9.CrossMedia.lookbackWindowDays 増分更新を行う際にルックバックする日数 7
VertexAI.region Vertex AI リージョン（Vertex AI API のソース プロジェクトを前提としています）。BigQuery と同じロケーションに配置し、マルチリージョンにする必要があります。BigQuery がマルチリージョンにある場合は、同じマルチリージョンの任意のリージョンを使用できます。 us-central1（デフォルトの BigQuery ロケーション us と一致します）
VertexAI.processingDataset Vertex AI ジョブの BigQuery データセットは、マルチリージョンではなく VertexAI.region ロケーションにする必要があります。 CORTEX_VERTEX_AI_PROCESSING

データモデル

このセクションでは、エンティティ リレーションシップ図（ERD）を使用して、クロスメディアとプロダクトの連携インサイトのデータモデルについて説明します。

クロスメディアのエンティティ関係図

図 2クロスメディアとプロダクトの連携インサイト: エンティティ リレーションシップ図

クロスメディアのデプロイ

  1. Vertex AI 処理用にソース プロジェクトに BigQuery データセットを作成します。

  2. デプロイ用に、次のマーケティング データソースを 1 つ以上構成します。

    1. Google 広告
    2. メタ
    3. YouTube（ディスプレイ＆ビデオ 360 を使用）
    4. TikTok

  3. 必要な共通ディメンションを有効にして構成します。

    1. 国ディメンション
    2. 商品のディメンション
    3. 通貨換算

  4. クロスメディアの設定を構成します。

    1. k9.deployCrossMedia を True に設定する。
    2. k9.CrossMedia.productHierarchyType を、前のステップの dataSourceType と同じ値に設定します。
    3. VertexAI セクションで、データセットをステップ 1 で作成したデータセットに設定します。region は、Vertex AI 処理データセットが配置されている場所と一致する必要があります。

  5. 必要に応じて、その他の設定を調整します。これでデプロイを開始できます。

DAG の実行

  1. 必要に応じて Cloud Composer Airflow 環境を設定します。k9_reporting 接続が正しく構成されていることを確認します。
  2. 通貨換算テーブルと商品階層テーブルにデータを読み込む。
  3. cross_media DAG を実行します。2 つのフレーバーがあります。「完全更新」と「増分更新」です。ユースケースに適したものを使用してください。

既知の問題

通貨換算テーブルにデータが入力されていない場合、最終出力テーブルの TotalCostInTargetCurrency 列はすべての行で空になります。この場合でも、TotalCostInSourceCurrency 列を使用して、元の通貨で費用を報告できます。

次のステップ