可操作的記錄檔 actionable-log-files

Actionable Log Files可讓您從廣告伺服器記錄檔擷取媒體資料,並使用資料在Audience Manager中建立特徵。 將廣告伺服器的曝光、點按和轉換擷取為特徵,而不需附加畫素

NOTE
文字樣式 (monospaced text斜體、括號 [ ] ( ) 等)檔案中會指示程式碼元素和選項。 如需詳細資訊,請參閱程式碼與文字元素的樣式慣例

用途 purpose

Actionable Log Files可簡化您從廣告伺服器擷取曝光數、點按數和轉換次數的方式。 使用此資訊進行使用者細分,而不需手動將畫素媒體傳送行銷活動屬性至Audience Manager。

入門 getting-started

若要開始使用Actionable Log Files,您必須將記錄檔資料匯入Audience Manager。 以下連結將幫助您快速入門:

如果您已將記錄檔資料匯入Audience Manager,請要求您的Audience Manager顧問或客戶服務為您啟用Actionable Log Files。

使用可操作的記錄檔 working-with-actionable-log-files

透過Actionable Log Files,廣告伺服器記錄檔中的資訊會以Audience Manager擷取,其方式與從即時網站互動擷取資料的方式相同。 Audience Manager會連線至您的廣告伺服器記錄儲存體、剖析記錄中的資訊,並將記錄資料作為可操作的訊號傳送至我們的資料收集伺服器

您仍需要設定規則型特徵,以擷取可操作的訊號。 瞭解如何在Audience Manager使用者介面中設定規則型特徵,或使用我們的大量管理工具。 向下捲動至可操作的訊號區段,以取得您可在規則型特徵中使用的所有索引鍵清單。

IMPORTANT
我們建議實作Actionable Log Files ,而非 畫素呼叫。 我們不建議同時使用這兩個選項,因為這會增加特徵的頻率計數。

可操作訊號 actionable-signals

訊號是Audience Manager中的最小資料單位。 Actionable Log Files可讓您從廣告伺服器記錄檔擷取廣告商、業務單位、創意和促銷活動在曝光事件、點選事件和轉換事件中的值,做為訊號。

IMPORTANT
下列廣告伺服器支援Actionable Log Files:

請記住,若要將此資訊用於對象建立和細分,您必須自行設定規則型特徵。

Google Campaign Manager記錄檔中的可操作訊號 dcm-logs-signals

此表格列出來自Google Campaign Manager記錄檔的可操作訊號:

記錄檔中的標題名稱
訊號
說明
範例值
Activity ID
d_conversion

僅適用於轉換事件。

代表Google Campaign Manager中轉換活動的數值ID。 此欄位對應至Google Campaign Manager中的活動ID。

提示:您可以從Google Campaign Manager擷取多個或特定的轉換活動。 從Google Campaign Manager使用 d_conversion = activity ID為每個轉換活動建立特徵。

24122
Conversion ID
d_conversionType

僅適用於轉換事件。

此欄位對應至Google Campaign Manager中的轉換ID。 表示從Google Campaign Manager進行使用者轉換前的活動。

接受的值包括:

  • 1點按後轉換。
  • 2用於貼文印象轉換。
  • 0用於不相符的轉換。 此轉換不符合先前的活動。
0,1,2
Event Time
d_time
曝光、點按或轉換事件的UTC日期和時間。 以自1970-01-01 00:00:00 UTC以來的微秒表示。
1570826763000
Advertiser Group ID
d_adsrc

廣告商資料來源的整合程式碼。 請注意,這與Audience Manager資料來源無關。

此欄位對應至Google Campaign Manager中的廣告商群組ID。

134243
Advertiser ID
d_bu
業務單位ID。 此欄位對應至Google Campaign Manager的廣告商ID。
563332
Campaign ID
d_campaign
Google Campaign Manager提供的促銷活動ID。
7892520
Creative ID
d_creative
Google Campaign Manager提供的創作ID。
224221
Revenue
d_revenue
以USD為單位的銷售金額,乘以–6的冪。 乘以1.000.000即可看到金額。
10
-
d_event

表示事件型別。 Audience Manager會從Google Campaign Manager記錄檔名稱中讀取事件型別,並將其轉換為可操作的訊號。

接受的值包括:

  • d_event = imp的曝光數。
  • d_event = click點按。
  • d_event = conv進行轉換。
imp, click, conv
-
d_src
您用來擷取Google Campaign Manager資料的資料來源ID。 請參閱如何建立資料Source
743

資料表中描述的訊號會在Audience Manager中擷取,就像即時HTTP呼叫一樣。 以下範例呼叫包含來自Google Campaign Manager的轉換事件資訊。 呼叫不一定要在範例呼叫中包含​ 所有 ​訊號。

https://yourcompany.demdex.net?d_src=743&d_uuid=07955261652886032950143702505894272138&d_time=1504536233&d_event=conv&d_conversion=24122&d_conversionType=2&d_bu=3983524&d_campaign=7321391&d_adsrc=11111&d_creative=123456

對於平均大小為Google Campaign Manager且每行有200萬的記錄檔,從可操作訊號建立的任何特徵會在我們處理記錄後約一小時內實現。

NOTE
Google Campaign Manager記錄檔中提供的事件時間戳記將被接受,並傳遞給Data Collection Servers。
  • 如果Google Campaign Manager記錄檔中的資料列沒有時間戳記,我們會使用HTTP呼叫的時間做為事件時間戳記。
  • 如果Google Campaign Manager記錄檔中的資料列包含格式錯誤的時間戳記,我們會忽略整列。

來自Google Ad Manager記錄檔的可操作訊號 ad-manager-logs-signals

此表格列出來自Google Ad Manager記錄檔的可操作訊號:

記錄檔中的標題名稱
訊號
說明
LineItemId
d_lineitem
已遞送廣告管理員條列專案的數值ID
OrderId
d_orderid
包含已傳遞條列專案和創意的廣告管理員訂單數值ID。
CreativeId
d_creative
已傳送的廣告管理員創意的數值ID。
-
d_event

表示事件型別。 Audience Manager會從Ad Manager記錄檔名稱中讀取事件型別,並將其轉換為可操作的訊號。 接受的值為:

  • d_event =曝光的imp。
  • d_event =點選次數。
  • d_event =轉換和活動的conv。
-
d_src
您用來擷取Ad Manager資料的資料來源ID。 請參閱如何建立資料Source

此表格中說明的訊號會以Audience Manager擷取,就像即時HTTP呼叫一樣。 以下範例呼叫包含來自Google Ad Manager的轉換事件資訊。 呼叫不一定要在範例呼叫中包含所有訊號。

https://yourcompany.demdex.net?d_src=743&d_uuid=07955261652886032950143702505894272138&d_time=1504536233&d_event=conv&d_lineitem=112&d_orderid=22223&d_creative=3983524
NOTE
Google Ad Manager記錄檔中提供的事件時間戳記將被接受,並傳遞給Data Collection Servers。
  • 如果Google Ad Manager記錄檔中的資料列沒有時間戳記,我們會使用HTTP呼叫的時間做為事件時間戳記。
  • 如果Google Ad Manager記錄檔中的資料列包含格式錯誤的時間戳記,我們會忽略整列。

來自Adobe Advertising Cloud、Flashtalking和Sizmek廣告伺服器記錄的可操作訊號 generic-logs-signals

首先,您必須將廣告伺服器記錄檔存放在我們的Amazon S3貯體中。 若要完成此操作,請閱讀Audience Optimization報告的資料檔案和可操作的記錄檔 ,請聯絡您的Audience Manager顧問。 此表格列出來自廣告伺服器記錄檔的可操作訊號:

記錄檔中的標題名稱
訊號
說明
範例值
Event-Type
d_conversionType

指出是否符合轉換。 選項包括:

  • 0印象
  • 1點按
  • -1未歸因或未知
0,1,-1
Time-Stamp
d_time
曝光、點按或轉換事件的UTC日期和時間。 使用yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式。
2019-03-26 11:23:10
Advertiser-ID
d_adsrc
廣告商資料來源的整合程式碼。 請注意,此欄位與Audience Manager資料來源無關。
134243
BU-ID
d_bu
業務單位ID。
563332
Campaign-ID
d_campaign
記錄檔中的促銷活動ID。
7892520
Creative-ID
d_creative
記錄檔中的創作ID。
224221
Revenue
d_revenue
購買或其他轉換金額。 資料型別: Float。
0.001
-
d_event

表示事件型別。 Audience Manager會從記錄檔名稱讀取事件型別,並將其轉換為可操作的訊號。 請參閱記錄檔命名慣例

接受的值包括:

  • d_event = imp的曝光數。
  • d_event = click點按。
  • d_event = conv進行轉換。
imp, click, conv
-
d_src
您用來擷取記錄檔資料的資料來源ID。 請參閱如何建立資料Source
743

資料表中描述的訊號會在Audience Manager中擷取,就像即時HTTP呼叫一樣。 呼叫不一定要在範例呼叫中包含​ 所有 ​訊號。

https://yourcompany.demdex.net?d_src=743&d_uuid=07955261652886032950143702505894272138&d_time=1504536233&d_activity=1234&d_creative=24122&d_placemebt=3442&d_bu=3983524&d_campaign=7321391&d_adsrc=11111

在Audience Manager使用者介面中使用可操作的訊號 actionable-signals-in-ui

您可以在訊號搜尋介面中檢視您傳入的可操作訊號。

移至​ 對象資料 (1) > 訊號 (2) > 搜尋 (3),並選取​ 可操作的記錄檔 (4)篩選器。

UI中的 可操作的訊號

若要使用可操作的訊號建立規則型特徵,請選取​ 可操作的記錄檔 (1),選取要當作特徵規則使用的可操作訊號(2),然後按​ 從選取的訊號建立特徵 (3)。

從訊號建立特徵

使用個案 use-cases

實作Actionable Log Files的一個優點是,可以將造訪間隔和頻率控制項套用至任何包含可操作訊號的規則型特徵。 舉例來說,這可讓您在媒體行銷活動中,將使用者顯示特定創意內容的次數設為頻率上限。 閱讀即時跨裝置隱藏以瞭解如何執行此動作。 其他使用案例包括:

重新鎖定使用者

重新鎖定看到創意123但未點按或轉換的使用者,並向他們顯示創意456。 執行這個動作:

  1. 建立特徵來擷取看過該創意的使用者。 假設您命名特徵Creative Trait 123。 使用特徵規則:

    d_creative == 123 AND d_event == imp

  2. 建立特徵來擷取按一下或轉換的使用者。 假設您將此專案命名為Click and Converter。 使用特徵規則:

    d_event == click OR d_event=conv

  3. 建立區段來填入看到創意123但未點按或轉換的使用者。 將其命名為Retarget Users並使用區段規則:

    Creative Trait 123 AND NOT Click and Converter

  4. 將區段Retarget Users對應到目的地,並使用creative 456定位目的地中的使用者。

在Audience Optimization報表或Audience Lab中使用Google Campaign Manager Floodlight活動

Floodlight標籤可讓廣告商追蹤使用者轉換。 透過Actionable Log Files,您可以在Audience Optimization報表Audience Lab中追蹤Google Campaign Manager轉換:

  1. 建立特徵並使用以下特徵規則從廣告伺服器記錄檔中擷取轉換:

    d_event == conv AND d_conversion == 123

    在Audience ManagerUI中建立特徵時,請選取Conversion做為Event Type。

  2. 一旦您建立特徵後,轉換就會開始在Audience Optimization Reports和Audience Lab中報告。

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