Google Ads 格局不断发展，越来越重视符合严格隐私准则的数据使用。

为了支持广告商适应这种环境，谷歌推出了一套强大的工具，旨在推进他们的人工智能驱动的营销策略。

此次转型的一个关键部分是基于 Google Cloud 构建的平台Ads Data Hub (ADH)。

ADH 允许广告商整合和分析来自 Google Ads 和其他来源的数据，在保持隐私合规性的同时，提供对客户旅程和广告效果的更深入的洞察。 

本文探讨了什么是广告数据中心、它如何工作，以及如何在提高 Google 广告效果的同时最大限度地利用该工具的技巧。

什么是广告数据中心？

广告数据中心是所有营销数据的集中存储库，整合了以下信息：

• 您的 Google Ads 帐号（包括搜索、展示、视频和购物广告系列）。
• 您的 Google Analytics 帐户。
• 您的 CRM 系统。
• 从您的网站、应用程序、实体店或直接从客户收集的第一方数据。

ADH 在设计时充分考虑了隐私因素，它会汇总所有查询结果以防止识别数据集内的个人用户。

设立最低聚合阈值以避免意外泄露个人身份信息。

您也无法下载特定的用户数据，确保遵守当今各个行业的隐私准则和最佳实践。

广告数据中心：设置和架构

该平台的架构专门设计用于安全高效地处理大规模广告数据集。让我们详细探索其关键组件和工作流程。

数据引入

广告商将他们的第一方数据上传到 ADH，包括客户互动、网站分析和 CRM 信息。 

该数据使用散列标识符与 Google 的广告数据（例如，展示次数、点击次数、转化次数）进行匹配。

基于云的处理

ADH 的核心由 Google Cloud 的 BigQuery 基础架构提供支持。 

广告商可以编写 SQL 查询来分析数据，将他们的第一方数据与 Google 的广告数据结合起来。 

该系统允许企业运行高度定制的分析，而无需将数据移出 Google 的安全环境。

查询

用户在聚合数据集上运行 SQL 查询，并在用户级别编译结果以保护个人身份信息 (PII)。

ADH 限制可以执行的查询类型，以确保个人用户数据的私密性。

输出

查询完成后，ADH 会提供一份汇总报告，然后可以将其导出到 BigQuery 进行进一步分析或连接到其他报告工具（如 Looker Studio）。

ADH 的局限性

尽管功能强大，但 Ads Data Hub 也具有一些局限性，广告商应注意。

• 无法实时访问数据：ADH 不提供实时访问数据。将活动数据导入平台通常会有延迟，这可能会影响时间敏感型决策。
• 需要 SQL 专业知识：在 ADH 中运行查询需要熟练掌握 SQL，因此广告商必须拥有数据分析师或熟练的营销人员来提取有意义的见解。
• 对原始数据的访问受限：由于无法访问原始用户级数据，您可能会发现执行深度群组分析或某些类型的数据探索受到限制。

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何时使用广告数据中心

广告数据中心通过整合来自客户接触点的各种来源的数据来提供有价值的见解。

它使广告商能够分析各个渠道的购买历史，识别购物车放弃者并创建客户细分和受众。然后，这些见解可用于指导广告文案、优化登录页面并改进投资回报率模型。

以下是一些有关广告数据中心应用的具体示例：

跨平台测量

• ADH 支持跨平台（例如 YouTube 和 Google Display Network）分析用户行为。
• 这种跨平台测量功能让您可以全面了解用户参与度并更有效地跟踪转化情况。

第一方数据丰富

• 上传第一方数据可以丰富您的分析，让您深入了解客户细分、生命周期价值和转化行为。
• 将第一方数据与 Google Ads 数据相结合有助于改进定位和重新定位策略。

Google 提供了一个很好的用例表来帮助提供一些起点：

用例示例

以下是企业如何使用 Google Ads 数据中心来提高其 Google Ads 效果的一些示例。

通过广告互动分析预防客户流失

• 通过分析用户之前与广告的互动情况来识别有流失风险的用户。 
• 这有助于创建一个可能容易流失的用户目标列表，这些用户之前曾与您的广告进行过互动，表明他们具有一定程度的参与度。
• 通过将保留工作重点放在这些用户身上，企业可以开展个性化的活动来重新吸引他们并减少客户流失。

最大化高价值用户的终身价值

• 使用您的 CRM 数据来识别现有客户群中的高价值用户并积极参与您的 YouTube 活动。
• 通过向这些有价值的用户提供个性化的信息和优惠，您可以进一步提高他们的终身价值，鼓励重复购买或更深层次的品牌忠诚度。

针对兴趣相似的细分群体的地理特定转化倾向

• 按地区分析亲和力和市场细分，以详细了解用户的兴趣和行为。 
• 通过评估用户所属的各种兴趣类别，您可以根据地理位置优化您的广告系列，定制符合区域偏好的内容并提高特定市场的转化率。

通过消息排序优化重新定位

• 通过识别已经转化或与之前的广告活动密切互动的用户，创建负面重定向的排除列表。 
• 这有助于避免过度定位和广告疲劳，确保您的信息与尚未参与的潜在客户更相关，同时有效地管理您的广告支出。

通过广告曝光跟踪新的 CRM 注册

• 确定在接触您的 YouTube 或 Google Ads 广告系列后注册您的 CRM 的增量用户。
• 通过分析数据，您可以创建这些新注册用户的列表，从而衡量广告活动在推动 CRM 增长和优化未来客户获取策略方面的有效性。

广告数据中心：连接数据源以增强营销智能

对于寻求可行见解同时保持严格隐私标准的广告主来说，Google 的广告数据中心是一个强大的工具。 

通过利用 Google Cloud 的基础架构并结合第一方数据和 Google Ads 数据，该平台可以在不损害用户隐私的情况下实现高级分析。 

从广告活动优化到自定义归因模型，ADH 可帮助您在以隐私为中心的广告领域取得成功。