BigQuery中Google Ads Discovery广告各聚合表数据差异咨询
Google Ads BigQuery 数据传输服务Discovery广告统计偏差问题说明
问题背景
我们通过BigQuery数据传输服务同步了Google Ads全量数据,在统计Discovery类广告的效果数据时,发现不同聚合层级的统计表返回结果存在偏差。
验证查询SQL
SELECT '1. AdStats' as table, SUM(Clicks) AS clicks, SUM(Cost)/1000000 AS cost, SUM(Impressions) AS impressions FROM `project.dataset.p_AdStats_*` WHERE Date = @date AND CampaignId = @campaign UNION ALL SELECT '2. AdBasicStats' as table, SUM(Clicks) AS clicks, SUM(Cost)/1000000 AS cost, SUM(Impressions) AS impressions FROM `project.dataset.p_AdBasicStats_*` WHERE Date = @date AND CampaignId = @campaign UNION ALL SELECT '3. AdGroupStats' as table, SUM(Clicks) AS clicks, SUM(Cost)/1000000 AS cost, SUM(Impressions) AS impressions FROM `project.dataset.p_AdGroupStats_*` WHERE Date = @date AND CampaignId = @campaign UNION ALL SELECT '4. AdGroupBasicStats' as table, SUM(Clicks) AS clicks, SUM(Cost)/1000000 AS cost, SUM(Impressions) AS impressions FROM `project.dataset.p_AdGroupBasicStats_*` WHERE Date = @date AND CampaignId = @campaign ORDER BY 1
查询返回结果
table clicks cost impressions 1. AdStats 74 2.906935 15582 2. AdBasicStats 74 345.444868 15582 3. AdGroupStats 78 15.786935 15802 4. AdGroupBasicStats 78 358.324868 15802
已确认的前置结论
- 与Google Ads官方后台的广告系列报告核对后,对应日期对应广告的效果数据为78次点击、358.32欧元消耗、15802次曝光,与AdGroupBasicStats表的统计结果完全匹配
- 多日期、多不同广告系列验证后,
AdBasicStats.cost + AdGroupStats.cost - AdStats.cost = AdGroupBasicStats.cost的计算规律稳定存在 - 已多次刷新历史同步数据,排除数据回刷不完整的问题
- 该异常仅出现在Discovery类广告中,展示广告等其他类型广告不存在同类差异
四类聚合表统计逻辑差异
AdStats:仅统计可明确归因到具体单条广告素材的交互数据,Discovery广告的系统动态生成素材变体、无法匹配到具体广告ID的流量不会被计入该表AdBasicStats:广告维度的基础统计,包含AdStats全量数据+可分配到单条广告的公共流量数据,未包含广告组层级无法归因到具体广告的优化消耗AdGroupStats:广告组维度的归因统计,包含AdStats全量数据+无法归因到具体广告的公共流量数据AdGroupBasicStats:广告组维度的全量统计,覆盖所有可归因到对应广告组的流量,和官方后台数据完全对齐,是四类表中最准确的全量统计口径
疑问解答
你观察到的重复计算规律确实存在,对应的重复数据是AdStats中可明确归因到具体广告的部分,该部分数据会同时被计入AdBasicStats和AdGroupStats两张表,因此两张表相加时需要扣减一次重复统计的AdStats数据才能得到全量的AdGroupBasicStats统计值。
识别重复统计数据的方法:在Discovery类广告统计场景下,将AdBasicStats表的广告ID和AdStats表的广告ID做关联匹配,匹配成功的数据即为重复统计部分。如果仅需要获取和官方后台对齐的全量效果数据,直接使用AdGroupBasicStats表即可,不需要额外做数值校正。
内容的提问来源于stack exchange,提问作者Ramunas
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