YouTube との統合（ディスプレイ＆ビデオ 360）

このページでは、Cortex Framework Data Foundation のマーケティング ワークロードのデータソースとしてディスプレイ＆ビデオ 360（DV360）を使用して YouTube からデータを取得するために必要な構成について説明します。

DV360 は、YouTube 広告を他のデジタル チャネルとともに管理するための Google の広告プラットフォームです。広告主様は、マーケティング活動をより細かく管理し、効率性を高めることができます。

次の図は、Cortex Framework Data Foundation のマーケティング ワークロードから DV360 データを利用できるようにする方法を示しています。

図 1ディスプレイ＆ビデオ 360 のデータソース。

注: ディスプレイ＆ビデオ 360 データソースの構成ファイル、分析ビュー、モデルにアクセスするには、データソース ディレクトリをご覧ください。

構成ファイル

config.json ファイルでは、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を構成します。このファイルには、DV360 の次のパラメータが含まれています。

   "marketing": {
        "deployDV360": true,
        "DV360": {
            "deployCDC": true,
            "datasets": {
                "cdc": "",
                "raw": "",
                "reporting": "REPORTING_DV360"
            }
        }
   }

次の表に、各マーケティング 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	説明
marketing.deployDV360	ディスプレイ＆ビデオ 360 をデプロイする	true	ディスプレイ＆ビデオ 360 データソースのデプロイを実行します。
marketing.DV360.deployCDC	ディスプレイ＆ビデオ 360 の CDC スクリプトをデプロイする	true	DV360 CDC 処理スクリプトを生成して、Cloud Composer で DAG として実行します。
marketing.DV360.datasets.cdc	ディスプレイ＆ビデオ 360 の CDC データセット	-	ディスプレイ＆ビデオ 360 の CDC データセット。
marketing.DV360.datasets.raw	ディスプレイ＆ビデオ 360 の元データセット	-	ディスプレイ＆ビデオ 360 の未加工データセット。
marketing.DV360.datasets.reporting	ディスプレイ＆ビデオ 360 のレポート データセット	REPORTING_DV360	ディスプレイ＆ビデオ 360 のレポート データセット。

データモデル

このセクションでは、エンティティ関係図（ERD）を使用して、YouTube（DV360 を使用）のデータモデルについて説明します。

図 2YouTube（ディスプレイ＆ビデオ 360 を使用）: エンティティ リレーションシップ ダイアグラム。

レポートビュー

ERD の青色のオブジェクトは、集計指標を含むレポートビューを表します。スクリプトは src/marketing/src/DV360/src/reporting/ddls にあります。

DV360 の元データ抽出を設定する

Cortex Framework は、ディスプレイ＆ビデオ 360 のインスタント レポート機能を使用してディスプレイ＆ビデオ 360 と統合されます。インスタント レポートは、DV360 の信頼性が高く低コストの標準機能です。大規模で複雑なレポートを保存、スケジュール設定、ダウンロードして、ファイルやさまざまな場所に保存できます。各レポートは、選択した頻度で、選択した期間のデータを含む、同じ構成のテーブル名接頭辞を持つエクスポート データテーブルを BigQuery に定期的に作成します。

注: 2024 年 7 月より、すべてのオフライン レポートがインスタント レポートに移行されます。[BigQuery にエクスポート] 機能は、両方のレポートタイプで同じように機能します。インスタント レポートのすべてのレポートの管理はお客様の責任となります。Cortex Framework は、動作を構成または制御しません。

権限

インスタント レポートを使用して DV360 から元データを正常にエクスポートするには、次の権限を持つユーザーが必要です。

• ディスプレイ＆ビデオ 360:
  • 選択したパートナーまたは広告主に対する標準アクセス権。
• Google Cloud:
  • DV360 サービス アカウントに割り当てられた BigQuery User ロール。
  • DV360 サービス アカウントに割り当てられた BigQuery Data Editor ロール。

設定

DV360 から未加工テーブルをエクスポートする手順は次のとおりです。

1. [BigQuery エクスポータ アカウントをリンク] の [権限の詳細] セクションで、DV360 BigQuery エクスポータに必要なサービス アカウントを確認します。詳細については、図 2 をご覧ください。
   図 2. BigQuery Exporter アカウントのリンクでサービス アカウントを特定する
2. Google Cloud 権限を取得します。BigQuery Administrator ロールを持つユーザーが、前の手順で特定した DV360 サービス アカウントに BigQuery User ロールと BigQuery Data Editor ロールを付与する必要があります。
3. BigQuery を DV360 にリンクし、プロセスで使用する元のデータセットを指定します。[オフライン レポート] > [BigQuery を有効にする] セクションの手順に沿って操作します。

4. [即時レポート] に移動し、次の表の行ごとに 1 つのレポートを作成します。列は表示されているとおりにします。src/DV360/config/table_schema の詳細な列スキーマ定義ファイルの詳細については、Raw to CDC テーブル スキーマのセクションをご覧ください。

   1. パートナーまたは広告主のフィルタを少なくとも 1 つ追加します。これは、ステップ 3 の BigQuery リンクの権限と一致していることを確認してください。
   注: 複数のパートナーまたは広告主をエクスポートする場合は、複数のレポートまたはエクスポートを設定する必要があります。
   1. レポートのタイムゾーン設定として [広告主様のタイムゾーン] を選択します。詳細については、次のその他の考慮事項をご覧ください。
   注: アカウントまたは BigQuery リンクに広告主様のアクセス権のみが付与されている場合、パートナー フィルタを追加することはできません。追加すると、パートナー フィルタが削除されるまで [BigQuery にエクスポート] オプションが無効になります。

   テーブルの接頭辞	含めるフィールド
   lineitem_details	日付 広告申込情報 ID 広告申込情報 キャンペーン ID キャンペーン 広告申込情報タイプ 広告申込情報の開始日 広告申込情報の終了日	インプレッション
   lineitem_insights	日付 広告申込情報 ID デバイスの種類 ブラウザ 環境 国 パートナー ID パートナー パートナーの通貨 広告主 ID 広告主 広告主の通貨 キャンペーン ID キャンペーン 広告掲載オーダー ID 広告掲載オーダー 広告申込情報 広告申込情報タイプ 広告申込情報の開始日 広告申込情報の終了日	インプレッション クリック数 収益（米ドル） エンゲージメント 収益（パートナーの通貨） 収益（広告主の通貨） TrueView: 視聴回数
   adgroup_insights_by_age_gender	日付 YouTube 広告グループ ID 年齢（YouTube） 性別 広告申込情報 ID パートナー ID パートナー パートナーの通貨 AdvertiserID 広告主 広告主の通貨 広告掲載オーダー ID 広告掲載オーダー 広告申込情報 YouTube 広告グループ	収益（米ドル） インプレッション クリック数 エンゲージメント（YouTube） 収益（パートナーの通貨） 収益（広告主の通貨） TrueView: 視聴回数
   adgroup_insights_by_audience	日付 YouTube 広告グループ ID オーディエンス セグメント オーディエンス セグメントの種類 広告申込情報 ID パートナー ID パートナー PartnerCurrency 広告主 ID 広告主 広告主の通貨 広告掲載オーダー ID 広告掲載オーダー 広告申込情報	インプレッション クリック数 YouTube 広告グループ 収益（米ドル） エンゲージメント（YouTube） 収益（PartnerCurrency） 収益（広告主の通貨） TrueView: 視聴回数
   adgroup_insights_by_adformat	日付 YouTube 広告グループ ID YouTube 広告フォーマット 広告申込情報 ID パートナー ID パートナー パートナーの通貨 広告主 ID 広告主 広告主の通貨 広告掲載オーダー ID 広告掲載オーダー 広告申込情報	インプレッション クリック数 YouTube 広告グループ 収益（米ドル） エンゲージメント（YouTube） 収益（パートナーの通貨） 収益（広告主の通貨） TrueView: 視聴回数
   adgroup_insights_by_placement	日付 YouTube 広告グループ ID プレースメント（すべての YouTube チャンネル） プレースメント名（すべての YouTube チャンネル） 広告申込情報 ID PartnerID パートナー パートナーの通貨 広告主 ID 広告主 広告主の通貨 広告掲載オーダー ID 広告掲載オーダー 広告申込情報	インプレッション YouTube 広告グループ 収益（米ドル） エンゲージメント（YouTube） 収益（PartnerCurrency） 収益（広告主の通貨） TrueView: 視聴回数
   adgroup_insights_by_adtype	日付 YouTube 広告グループ ID YouTube 広告タイプ 広告申込情報 ID パートナー ID パートナー パートナーの通貨 広告主 ID 広告主 広告主の通貨 広告掲載オーダー ID 広告掲載オーダー 広告申込情報	インプレッション クリック数 YouTube 広告グループ 収益（米ドル） エンゲージメント（YouTube） 収益（パートナーの通貨） 収益（広告主の通貨） TrueView: 視聴回数
   ad_insights	日付 YouTube 広告 ID 広告申込情報 ID パートナー ID パートナー パートナーの通貨 広告主 ID 広告主 AdvertiserCurrency 広告掲載オーダー ID 広告掲載オーダー 広告申込情報 YouTube 広告グループ ID YouTube 広告グループ YouTube 広告	インプレッション クリック数 収益（米ドル） エンゲージメント（YouTube） 収益（パートナーの通貨） 収益（AdvCurrency） TrueView: 視聴回数

5. スケジュールを設定し、過去のデータを入力します。手順 1 で構成した BigQuery リンクと同じものを使用し、テーブルの接頭辞は前の表に示すとおりに使用してください。詳細については、次のその他の考慮事項をご覧ください。

6. • バックフィルの実行を手動でトリガーするか、スケジュールされたエクスポートが開始されるまで待ちます。どちらの場合も、データは BigQuery リンク用に構成された未加工データセットに自動的に格納されます。

その他の考慮事項

タイムゾーンの選択について:

• 一部のレポートタイプでは、エクスポートの設定時に、日付の広告主のタイムゾーンまたは UTC タイムゾーンを選択できます。ただし、YouTube 関連のレポートは広告主様のタイムゾーンのみをサポートしています。そのため、エクスポートを設定する際には、必ず [広告主] のタイムゾーン設定を選択してください。

• レポートのエクスポートは 1 日単位に事前集計されるため、Cortex Framework では、タイムゾーン変換を行わずに指定された日付が直接使用されます。報告されたタイムゾーン情報の解釈はお客様の責任となります。

過去のデータのスケジュール設定とバックフィルについて:

• エクスポート期間として [過去 7 日間]、エクスポート頻度として [毎日] を選択することをおすすめします。データの精度とストレージ コストのバランスを取るために、エクスポート期間とエクスポート頻度を選択する必要があります。ただし、どの設定でも CDC プロセスで機能します。

• インスタント レポートでは、BigQuery へのエクスポート時に最大 14 日間のデータのエクスポートがサポートされています。ただし、DV360 では、レポートの日付から最大 31 日後までデータが軽微に更新されることがあります。複数の広告主様のエクスポートを設定した場合、各広告主様の日付はそれぞれのタイムゾーンで表示されます。

• 過去のデータがスケジュール外の 1 回限りで必要な場合は、インスタント レポートを使用して、最大 2 年間分のデータを BigQuery テーブルに直接エクスポートできます。この操作は、少なくとも 1 回はディスプレイ＆ビデオ 360 の管理画面から手動で行う必要があります。

データの更新頻度と遅延

一般に、Cortex Framework データソースのデータの更新頻度は、アップストリーム接続で許可される頻度と DAG 実行の頻度によって制限されます。アップストリームの頻度、リソースの制約、ビジネスニーズに合わせて DAG の実行頻度を調整します。

DV360 インスタント レポートでは、データの更新頻度は BigQuery Export の設定時に指定したエクスポート頻度（日次、週次、月次）によって異なります。

構成

このセクションでは、データ処理の構成について説明します。

Cloud Composer 接続

Cloud Composer で次の接続を作成します。詳細については、Cloud Composer のドキュメントをご覧ください。

接続名	目的
dv360_cdc_bq	元データセット > CDC データセットの転送の場合。
dv360_reporting_bq	CDC データセットの場合は、[レポート データセットの転送] に移動します。

未加工から CDC テーブルのスキーマ

ディレクトリ src/DV360/config/table_schema には、DV360 からエクスポートされたテーブルセット（同じ接頭辞で識別）ごとに 1 つのスキーマ ファイルが含まれています。各スキーマ ファイルには、ColumnName と ColumnDataType の 2 つの列があります。

注: ユースケースでインスタント レポートのエクスポートに追加の列が含まれている場合は、対応するスキーマ ファイルにも追加の列を含める必要があります。

取り込み設定

ファイル src/DV360/config/ingestion_settings.yaml には、ソースから CDC のデータ パイプラインを制御するその他の設定が含まれています。

ソースから CDC テーブル

このセクションには、DV360 からエクスポートされたテーブルを取り込む方法と、関連する CDC プロセスの動作を制御するエントリがあります。各エントリは 1 つのインスタント レポートに対応し、エクスポート接頭辞で識別されます。

次のパラメータは、各エントリの Source to CDC の設定を制御します。

パラメータ	説明
base_table	CDC 変換後の元データが保存される CDC データセット内のテーブル（customer など）。
load_frequency	このエンティティの DAG が実行され、CDC テーブルにデータが入力される頻度。使用可能な値の詳細については、Airflow のドキュメントをご覧ください。
raw_table_prefix	対応するリアルタイム レポートでこの BigQuery Export の設定に使用される接頭辞。
row_identifiers	このテーブルの一意のレコードを形成する列（カンマ区切り）。
partition_details	省略可: パフォーマンスを考慮してこのテーブルをパーティショニングする場合。詳細については、テーブル パーティションをご覧ください。
cluster_details	省略可: パフォーマンスを考慮してこのテーブルをクラスタ化する場合、クラスタ設定の詳細をご覧ください。

レポート設定

Cortex Framework が DV360 最終レポートレイヤ用のデータを生成する方法は、レポート設定ファイル src/DV360/config/reporting_settings.yaml を使用して構成、制御できます。このファイルは、レポートレイヤの BigQuery オブジェクト（テーブル、ビュー、関数、ストアド プロシージャ）の生成方法を制御します。

詳細については、レポート設定ファイルのカスタマイズをご覧ください。

次のステップ

• その他のデータソースとワークロードの詳細については、データソースとワークロードをご覧ください。
• 本番環境にデプロイする手順の詳細については、Cortex Framework Data Foundation のデプロイの前提条件をご覧ください。