Analyse von Attributionswerten mithilfe von Query Service

Jede Zeile in den Daten stellt eine Konversion dar, in der Informationen für verwandte Touchpoints als Array von Strukturen unter der Spalte touchpointsDetail gespeichert werden.

Touchpoint-Informationen Spalte
Touchpoint-Name touchpointsDetail. touchpointName
Touchpoint-Kanal touchpointsDetail.touchPoint.mediaChannel
Algorithmische Werte für Touchpoint-Attribution AI
  • touchpointsDetail.scores.algorithmicSourced
  • touchpointsDetail.scores.algorithmicInfluenced
  • Suchen nach Datenpfaden

    Wählen Sie in der Adobe Experience Platform-Benutzeroberfläche im linken Navigationsbereich Datensätze aus. Die Seite Datensätze wird angezeigt. Wählen Sie anschließend die Registerkarte Durchsuchen aus und suchen Sie den Ausgabedatensatz für Ihre Attribution AI-Bewertungen.

    Zugreifen auf Ihre Instanz

    Wählen Sie Ihren Ausgabedatensatz aus. Die Seite mit der Datensatzaktivität wird angezeigt.

    Datensatzaktivität-Seite

    Wählen Sie auf der Seite mit der Datensatzaktivität Datensatz-Vorschau in der oberen rechten Ecke aus, um Ihre Daten in der Vorschau anzuzeigen und sicherzustellen, dass sie erwartungsgemäß erfasst wurden.

    Vorschau-Datensatz

    Wählen Sie nach der Vorschau Ihrer Daten das Schema in der rechten Leiste aus. Es wird ein Popover mit dem Schemanamen und der Beschreibung angezeigt. Wählen Sie den Hyperlink für den Schemanamen aus, um zum Scoring-Schema umzuleiten.

    Schema auswählen

    Mithilfe des Scoring-Schemas können Sie einen Wert auswählen oder suchen. Nach der Auswahl wird die Seitenleiste Feldeigenschaften geöffnet, mit der Sie den Pfad kopieren können, der zum Erstellen von Abfragen verwendet werden soll.

    Pfad kopieren

    Zugriff auf Query Service

    Um über die Platform-Benutzeroberfläche auf Query Service zuzugreifen, wählen Sie zunächst Abfragen im linken Navigationsbereich und dann die Registerkarte Durchsuchen aus. Eine Liste der zuvor gespeicherten Abfragen wird geladen.

    Query Service Browse

    Wählen Sie als Nächstes Abfrage erstellen in der oberen rechten Ecke aus. Der Abfrage-Editor wird geladen. Mithilfe des Abfrage-Editors können Sie mit der Erstellung von Abfragen mit Ihren Scoring-Daten beginnen.

    Abfrageeditor

    Weitere Informationen zum Abfrage-Editor finden Sie im Benutzerhandbuch für den Abfrage-Editor 🔗.

    Abfragevorlagen für die Attributionswertanalyse

    Die folgenden Abfragen können als Vorlage für verschiedene Bewertungsanalyseszenarien verwendet werden. Sie müssen die Werte _tenantId und your_score_output_dataset durch die entsprechenden Werte im Scoring-Ausgabeschema ersetzen.

    HINWEIS

    Je nachdem, wie Ihre Daten erfasst wurden, können die unten verwendeten Werte wie timestamp in einem anderen Format vorliegen.

    Validierungsbeispiele

    Gesamtanzahl der Konversionen nach Konversionsereignis (innerhalb eines Konvertierungsfensters)

        SELECT conversionName,
               SUM(scores.firstTouch) as total_conversions,
               SUM(scores.algorithmicSourced) as total_attributed_conversions
        FROM
            (SELECT
                    _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName
                        as conversionName,
                    inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                    timestamp as conversion_timestamp
             FROM
                    your_score_output_dataset
            )
        WHERE
            conversion_timestamp >= '2020-07-16'
          AND
            conversion_timestamp <  '2020-10-14'
        GROUP BY
            conversionName
    

    Gesamtanzahl der reinen Konversionsereignisse (innerhalb eines Konvertierungsfensters)

        SELECT
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
            COUNT(1) as convOnly_cnt
        FROM
            your_score_output_dataset
        WHERE
            _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NULL AND
            timestamp >= '2020-07-16' AND
            timestamp <  '2020-10-14'
        GROUP BY
            conversionName
    

    Beispiel für Trend-Analyse

    Anzahl der Konversionen pro Tag

        SELECT conversionName,
               DATE(conversion_timestamp) as conversion_date,
               SUM(scores.firstTouch) as convertion_cnt
        FROM
            (SELECT
                    _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                    inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                    timestamp as conversion_timestamp
             FROM
                    your_score_output_dataset
            )
        GROUP BY
            conversionName, DATE(conversion_timestamp)
        ORDER BY
            conversionName, DATE(conversion_timestamp)
        LIMIT 20
    

    Beispiel einer Verteilungsanalyse

    Anzahl der Touchpoints auf Konversionspfaden nach definiertem Typ (innerhalb eines Konvertierungsfensters)

        SELECT conversionName,
               touchpointName,
               COUNT(1) as tp_count
        FROM
            (SELECT
                    _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                    inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                    timestamp as conversion_timestamp
             FROM
                    your_score_output_dataset
            )
        WHERE
            conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
            conversion_timestamp < '2020-10-14' AND
            touchpointName IS NOT NULL
        GROUP BY
            conversionName, touchpointName
        ORDER BY
            conversionName, tp_count DESC
    

    Beispiele zur Insight-Generierung

    Inkrementelle Aufschlüsselung nach Touchpoint und Konversionsdatum (innerhalb eines Konvertierungsfensters)

        SELECT conversionName,
               touchpointName,
               DATE(conversion_timestamp) as conversion_date,
               SUM(scores.algorithmicSourced) as incremental_units
        FROM
            (SELECT
                    _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                    inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                    timestamp as conversion_timestamp
             FROM
                    your_score_output_dataset
            )
        WHERE
            conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
            conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
            touchpointName IS NOT NULL
        GROUP BY
            conversionName, touchpointName, DATE(conversion_timestamp)
        ORDER BY
            conversionName, touchpointName, DATE(conversion_timestamp)
    

    Inkrementelle Aufschlüsselung nach Touchpoint- und Touchpoint-Datum (in einem Konvertierungsfenster)

        SELECT conversionName,
               touchpointName,
               DATE(touchpoint.timestamp) as touchpoint_date,
               SUM(scores.algorithmicSourced) as incremental_units
        FROM
            (SELECT
                    _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                    inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                    timestamp as conversion_timestamp
             FROM
                    your_score_output_dataset
            )
        WHERE
            conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
            conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
            touchpointName IS NOT NULL
        GROUP BY
            conversionName, touchpointName, DATE(touchpoint.timestamp)
        ORDER BY
            conversionName, touchpointName, DATE(touchpoint.timestamp)
        LIMIT 20
    

    Aggregierte Werte für einen bestimmten Touchpoint-Typ für alle Scoring-Modelle (innerhalb eines Konvertierungsfensters)

        SELECT
               conversionName,
               touchpointName,
               SUM(scores.algorithmicSourced) as total_incremental_units,
               SUM(scores.algorithmicInfluenced) as total_influenced_units,
               SUM(scores.uShape) as total_uShape_units,
               SUM(scores.decayUnits) as total_decay_units,
               SUM(scores.linear) as total_linear_units,
               SUM(scores.lastTouch) as total_lastTouch_units,
               SUM(scores.firstTouch) as total_firstTouch_units
        FROM
            (SELECT
                    _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                    inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                    timestamp as conversion_timestamp
             FROM
                    your_score_output_dataset
            )
        WHERE
            conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
            conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
            touchpointName = 'display'
        GROUP BY
            conversionName, touchpointName
        ORDER BY
            conversionName, touchpointName
    

    Erweitert - Pfadlängenanalyse

    Rufen Sie eine Pfadlängenverteilung für jeden Konversionsereignistyp ab:

        WITH agg_path AS (
              SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                sum(size(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail)) as path_length
              FROM
                your_score_output_dataset
              WHERE
                _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NOT NULL AND
                timestamp >= '2020-07-16' AND
                timestamp <  '2020-10-14'
              GROUP BY
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
                eventMergeId
        )
        SELECT
            conversionName,
            path_length,
            count(1) as conversionPath_count
        FROM
            agg_path
        GROUP BY
            conversionName, path_length
        ORDER BY
            conversionName, path_length
    

    Erweitert - eindeutige Anzahl von Touchpoints bei der Analyse von Konversionspfaden

    Rufen Sie die Verteilung für die Anzahl unterschiedlicher Touchpoints auf einem Konversionspfad für jeden Konversionsereignistyp ab:

        WITH agg_path AS (
          SELECT
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
            size(array_distinct(flatten(collect_list(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName)))) as num_dist_tp
          FROM
            your_score_output_dataset
          WHERE
            _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NOT NULL AND
            timestamp >= '2020-07-16' AND
            timestamp <  '2020-10-14'
          GROUP BY
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
            eventMergeId
        )
        SELECT
            conversionName,
            num_dist_tp,
            count(1) as conversionPath_count
        FROM
         agg_path
        GROUP BY
            conversionName, num_dist_tp
        ORDER BY
            conversionName, num_dist_tp
    

    Beispiel für Schema-Abflachung und -Explosion

    Diese Abfrage reduziert die Strukturspalte in mehrere Einzelspalten und explodiert Arrays in mehrere Zeilen. Dies hilft beim Transformieren von Attributionswerten in ein CSV-Format. Die Ausgabe dieser Abfrage weist in jeder Zeile eine Konversion und einen der Touchpoints auf, die dieser Konversion entsprechen.

    TIPP

    In diesem Beispiel müssen Sie {COLUMN_NAME} zusätzlich zu _tenantId und your_score_output_dataset ersetzen. Die Variable COLUMN_NAME kann die optionale Übergabe der Spaltennamen (Berichtsspalten) übernehmen, die beim Konfigurieren Ihrer Attribution AI-Instanz hinzugefügt wurden. Überprüfen Sie Ihr Scoring-Ausgabeschema, um die {COLUMN_NAME}-Werte zu finden, die zum Abschließen dieser Abfrage erforderlich sind.

    SELECT
      segmentation,
      conversionName,
      scoreCreatedTime,
      aaid, _id, eventMergeId,
      conversion.eventType as conversion_eventType,
      conversion.quantity as conversion_quantity,
      conversion.eventSource as conversion_eventSource,
      conversion.priceTotal as conversion_priceTotal,
      conversion.timestamp as conversion_timestamp,
      conversion.geo as conversion_geo,
      conversion.receivedTimestamp as conversion_receivedTimestamp,
      conversion.dataSource as conversion_dataSource,
      conversion.productType as conversion_productType,
      conversion.passThrough.{COLUMN_NAME} as conversion_passThru_column,
      conversion.skuId as conversion_skuId,
      conversion.product as conversion_product,
      touchpointName,
      touchPoint.campaignGroup as tp_campaignGroup,
      touchPoint.mediaType as tp_mediaType,
      touchPoint.campaignTag as tp_campaignTag,
      touchPoint.timestamp as tp_timestamp,
      touchPoint.geo as tp_geo,
      touchPoint.receivedTimestamp as tp_receivedTimestamp,
      touchPoint.passThrough.{COLUMN_NAME} as tp_passThru_column,
      touchPoint.campaignName as tp_campaignName,
      touchPoint.mediaAction as tp_mediaAction,
      touchPoint.mediaChannel as tp_mediaChannel,
      touchPoint.eventid as tp_eventid,
      scores.*
    FROM (
      SELECT
            _tenantId.your_score_output_dataset.segmentation,
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
            _tenantId.your_score_output_dataset.scoreCreatedTime,
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversion,
            _id,
            eventMergeId,
            map_values(identityMap)[0][0].id as aaid,
            inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail)
      FROM
            your_score_output_dataset
    )
    

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