本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

將 Search Ads 360 資料載入 BigQuery

您可以使用 Search Ads 360 連接器的 BigQuery 資料移轉服務，將資料從 Search Ads 360 載入至 BigQuery。您可以使用 BigQuery 資料移轉服務，安排週期性移轉工作，將最新資料從 Search Ads 360 新增至 BigQuery。

受支援的報表

Search Ads 360 專用的 BigQuery 資料移轉服務支援 Search Ads 360 報表 API v0：

Search Ads 360 v0 報表

如要瞭解 Search Ads 360 報表如何轉換成 BigQuery 資料移轉服務表格和檢視表，請參閱 Search Ads 360 報表轉換。

報表選項	支援
支援的 API 版本	v0
重複頻率	每天，時間是資料移轉作業最初的建立時間 (預設) 您可以設定時間。
重新整理視窗	最近 7 天 (預設) 最多可設為 30 天系統會每天拍攝比對表的快照，並儲存在上次執行日期的分區中。比對資料表快照不會針對回填或使用重新整理時間窗口載入的日期更新。
補充作業時間上限	不限
每個管理員帳戶的客戶 ID 數	8,000 BigQuery 資料移轉服務對每個 Search Ads 360 管理員帳戶最多支援 8000 個客戶 ID。

如要查看使用舊版 Search Ads 360 Reporting API 的 Search Ads 360 移轉指南，請參閱「Search Ads 360 移轉作業 (已淘汰)」。

從 Search Ads 360 轉移作業擷取資料

將資料從 Search Ads 360 轉移至 BigQuery 時，系統會將資料載入以日期分區的 BigQuery 資料表。資料載入的資料表分區會對應至資料來源的日期。如果您在同一天安排多個移轉作業，BigQuery 資料移轉服務會使用最新資料覆寫該特定日期的分區。在同一天內執行多次轉移作業或回填作業，不會導致資料重複，且不會影響其他日期的分區。

重新整理視窗

更新期是指資料移轉作業擷取資料的天數。舉例來說，如果重新整理時間範圍為三天，且每天都會進行一次轉移作業，BigQuery 資料移轉服務就會從來源資料表中擷取過去三天的所有資料。在這個範例中，當每日移轉作業發生時，BigQuery 資料移轉服務會建立新的 BigQuery 目的地資料表區隔，並使用當天來源資料表資料的複本，然後自動觸發回填執行作業，以便更新 BigQuery 目的地資料表區隔，並使用過去兩天的來源資料表資料。自動觸發的回填執行作業會覆寫或逐步更新 BigQuery 目的地資料表，這取決於 BigQuery 資料移轉服務連接器是否支援逐步更新。

首次執行資料移轉時，資料移轉會擷取更新期間內可用的所有來源資料。舉例來說，如果重新整理時間窗為三天，且您第一次執行資料移轉作業，BigQuery 資料移轉服務會在三天內擷取所有來源資料。

重新整理視窗會對應至 TransferConfig.data_refresh_window_days API 欄位。

如要擷取刷新時間範圍以外的資料 (例如歷來資料)，或是從任何轉移中斷或缺漏中復原資料，您可以啟動或排定補充作業。

限制

您最多可設定每 24 小時執行一次 Search Ads 360 資料移轉作業。根據預設，移轉作業會在您建立移轉作業時開始。不過，您可以在建立轉移作業時設定資料轉移開始時間。
BigQuery 資料移轉服務不支援在 Search Ads 360 轉移期間進行增量資料移轉。指定資料移轉日期後，系統會移轉該日期可用的所有資料。

事前準備

建立 Search Ads 360 資料移轉作業之前：

確認您已完成啟用 BigQuery 資料移轉服務的一切必要動作。
建立 BigQuery 資料移轉服務資料集，以儲存 Search Ads 360 報表資料。
如果您想要為 Pub/Sub 設定移轉執行通知，就必須具有 pubsub.topics.setIamPolicy 權限。如果您只想設定電子郵件通知，則不需要擁有 Pub/Sub 權限。詳情請參閱「BigQuery 資料移轉服務執行通知」。
在專案中啟用 Search Ads 360 reporting API 存取權。

所需權限

請確認建立資料移轉作業的使用者具備下列必要權限：

BigQuery 資料移轉服務：
- 用於建立資料移轉作業的 bigquery.transfers.update 權限。
- 目標資料集的 bigquery.datasets.get 和 bigquery.datasets.update 權限。
bigquery.admin 這個預先定義的 IAM 角色具備 bigquery.transfers.update、bigquery.datasets.update 和 bigquery.datasets.get 權限。如要進一步瞭解 BigQuery 資料移轉服務中的身分與存取權管理角色，請參閱「存取權控管」。
Google Cloud：
- serviceusage.services.use 權限，可從專案中的 Search Ads 360 下載資料。
editor、owner 和 serviceusage.serviceUsageConsumer 這些預先定義的 IAM 角色具備 serviceusage.services.use 權限。如要進一步瞭解服務用量中的身分與存取權管理角色，請參閱存取權控管參考資料。
Search Ads 360：
- 移轉設定所使用的 Search Ads 360 客戶 ID 或管理員帳戶的讀取權限。如要設定服務帳戶的讀取權限，請與 Search Ads 360 支援團隊聯絡尋求協助。

建立 Search Ads 360 資料移轉作業

如要建立 Search Ads 360 報表資料移轉作業，您需要提供 Search Ads 360 客戶 ID 或管理員帳戶。選取下列選項之一：

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「資料移轉」頁面。

前往「資料移轉」
按一下「建立移轉作業」。
在「Source type」(來源類型) 部分，「Source」(來源) 請選取「Search Ads 360」。
在「Transfer config name」(轉移設定名稱) 專區，針對「Display name」(顯示名稱) 輸入資料移轉作業的名稱，例如 My Transfer。移轉作業名稱可以是任意值，日後需要修改移轉作業時能夠據此識別。
在「Schedule options」(排程選項) 專區：
- 在「Repeat frequency」(重複執行頻率) 部分，選擇多久執行一次資料移轉作業。如果選取「Days」(天)，請按照世界標準時間提供有效的值。
- 視情況選取「Start now」(立即開始) 或「Start at set time」(在所設時間開始執行)，並提供開始日期和執行時間。
在「Destination settings」(目的地設定) 部分，「Dataset」(資料集) 請選取您為了儲存資料而建立的資料集。

在「Data source details」(資料來源詳細資料) 區段：

在「Customer ID」(客戶 ID)，輸入 Search Ads 360 客戶 ID。
選用步驟：輸入代理商 ID 和廣告主 ID，即可擷取ID 對應表格。

選用步驟：在「Custom Floodlight Variables」(自訂 Floodlight 變數) 部分，輸入要加進移轉資料的自訂 Floodlight 變數。自訂 Floodlight 變數的擁有者須為 Search Ads 360 帳戶 (由移轉作業設定中的客戶 ID 指定)。這項參數會以 JSON 陣列格式接收輸入字串，並支援多項自訂 Floodlight 變數。在 JSON 陣列的個別項目，您必須提供下列參數：

id：自訂 Floodlight 變數的數值 ID。您在 Search Ads 360 建立自訂 Floodlight 變數時，系統會指派這組 ID。如果已指定 id，就不需要指定 name。
name：使用者在 Search Ads 360 定義的自訂 Floodlight 變數名稱。如果已指定 name，就不需要指定 id。
cfv_field_name：自訂 Floodlight 變數欄位的確切名稱 (視用途而定)，支援的值為 conversion_custom_metrics、conversion_custom_dimensions、raw_event_conversion_metrics 和 raw_event_conversion_dimensions。
destination_table_name：BigQuery 資料表清單，自訂 Floodlight 變數會新增至這份清單。BigQuery 資料移轉服務擷取這些資料表的內容時，移轉作業會在查詢加入自訂 Floodlight 變數。
bigquery_column_name_suffix：使用者定義、簡單易懂的資料欄名稱。BigQuery 資料移轉服務會在標準欄位名稱加上後置字串，藉此區分不同的自訂 Floodlight 變數。視用途而定，BigQuery 資料移轉服務會產生如下的 BigQuery 資料欄名稱：

	自訂 Floodlight 變數做為指標和區隔	自訂 Floodlight 變數做為轉換作業資源中的原始事件屬性
`metrics`	`metrics_conversion_custom_metrics_bigquery_column_name_suffix`	`metrics_raw_event_conversion_metrics_bigquery_column_name_suffix`
`dimension`	`segments_conversion_custom_dimensions_bigquery_column_name_suffix`	`segments_raw_event_conversion_dimensions_bigquery_column_name_suffix`

以下是「Custom Floodlight Variables」(自訂 Floodlight 變數) 的項目示例，當中指定兩項自訂 Floodlight 變數：

[{
"id": "1234",
"cfv_field_name": "raw_event_conversion_metrics",
"destination_table_name": ["Conversion"],
"bigquery_column_name_suffix": "suffix1"
},{
"name": "example name",
"cfv_field_name": "conversion_custom_metrics",
"destination_table_name": ["AdGroupConversionActionAndDeviceStats","CampaignConversionActionAndDeviceStats"],
"bigquery_column_name_suffix": "suffix2"
}]

選用步驟：在「Custom Columns」(自訂資料欄) 欄位，輸入要移轉資料的自訂資料欄。自訂欄的擁有者須為 Search Ads 360 帳戶 (由移轉作業設定中的客戶 ID 指定)。這個欄位會以 JSON 陣列格式接收輸入字串，並支援多個資料欄。在 JSON 陣列的個別項目，您必須提供下列參數：
- id：自訂資料欄的數值 ID。建立自訂資料欄時，系統會指派這組 ID。如果已指定 id，就不需要指定 name。
- name：使用者在 Search Ads 360 定義的自訂資料欄名稱。如果已指定 name，就不需要指定 id。
- destination_table_name：要涵蓋自訂資料欄的 BigQuery 資料表清單。BigQuery 資料移轉服務擷取這些資料表的內容時，移轉作業會在查詢加入自訂資料欄。
- bigquery_column_name：使用者定義、簡單易懂的資料欄名稱。在 destination_table_name 指定的目的地資料表，這是自訂資料欄的名稱。資料欄名稱必須符合 BigQuery 資料欄名稱的格式規定，而且不得與其他自訂資料欄或資料表標準結構定義中的其他欄位重複。
以下是「Custom Columns」(自訂資料欄) 項目示例，當中指定兩個自訂資料欄：
```
[{
  "id": "1234",
  "destination_table_name": ["Conversion"],
  "bigquery_column_name": "column1"
},{
  "name": "example name",
  "destination_table_name": ["AdGroupStats","CampaignStats"],
  "bigquery_column_name": "column2"
}]
```
選用步驟：在「Table Filter」(資料表篩選器) 欄位，輸入要涵蓋的資料表清單 (以半形逗號分隔)，例如 Campaign, AdGroup。您可以為這份清單加上 - 前置字元，藉此排除特定資料表，例如 -Campaign, AdGroup。預設會加入所有資料表。
選用步驟：在「Refresh window」(重新整理時間範圍) 部分，輸入介於 1 至 30 之間的值。如未設定，重新整理時間範圍預設為 7 天。

在「Service Account」(服務帳戶) 選單，選取與貴組織 Google Cloud 專案相關聯的服務帳戶。您可以將服務帳戶與移轉作業建立關聯，這樣就不需要使用者憑證。如要進一步瞭解如何搭配使用服務帳戶與資料移轉作業，請參閱「使用服務帳戶」一文。

如果使用聯合身分登入，您必須擁有服務帳戶才能建立移轉作業。如果是以 Google 帳戶登入，則不一定要透過服務帳戶建立移轉作業。服務帳戶必須具備必要權限。
(選用) 在「Notification options」(通知選項) 區段中：
- 點選切換按鈕，啟用電子郵件通知。啟用這個選項之後，若移轉失敗，移轉作業管理員就會收到電子郵件通知。
- 點選切換按鈕，啟用 Pub/Sub 通知。在「Select a Cloud Pub/Sub topic」(選取 Cloud Pub/Sub 主題) 選取主題名稱，或是點選「Create a topic」(建立主題)。這個選項會針對移轉作業設定 Pub/Sub 執行通知。
按一下 [儲存]。

bq

輸入 bq mk 指令並提供移轉建立標記 - --transfer_config。還需加上以下旗標：

--data_source
--target_dataset
--display_name
--params

以下是選用旗標：

--project_id：指定要使用的專案。如果未指定旗標，系統會使用預設專案。
--service_account_name：指定要用於 Search Ads 360 轉移驗證的服務帳戶，而非使用者帳戶。

bq mk \
--transfer_config \
--project_id=PROJECT_ID \
--target_dataset=DATASET \
--display_name=NAME \
--data_source=DATA_SOURCE \
--service_account_name=SERVICE_ACCOUNT_NAME \
--params='{PARAMETERS,"custom_columns":"[{\"id\": \"CC_ID\",\"destination_table_name\": [\"CC_DESTINATION_TABLE\"],\"bigquery_column_name\": \"CC_COLUMN\"}]","custom_floodlight_variables":"[{\"id\": \"CFV_ID\",\"cfv_field_name\": [\"CFV_FIELD_NAME\"],\"destination_table_name\": [\"CFV_DESTINATION_TABLE\"],\"bigquery_column_name_suffix\": \"CFV_COLUMN_SUFFIX\"}]"}'

其中：

PROJECT_ID (選用)：指定要使用的專案。如果未指定旗標，系統會使用預設專案。
DATASET：移轉設定的目標資料集。
NAME：移轉設定的顯示名稱。資料移轉作業名稱可以是任意值，日後需要修改移轉作業時能夠據此識別。
DATA_SOURCE：資料來源 — search_ads。
SERVICE_ACCOUNT_NAME (選用)：用於驗證資料移轉作業的服務帳戶名稱。服務帳戶應由用於建立移轉作業的相同 project_id 擁有，且應具備所有必要權限。

PARAMETERS：已建立移轉設定的 JSON 格式參數。例如：--params='{"param":"param_value"}'。您必須提供 customer_id 參數。

table_filter：指定要納入資料轉移作業的資料表。如果未指定標記，系統會納入所有資料表。如要只納入特定資料表，請使用以半形逗號分隔的值清單 (例如 Ad, Campaign, AdGroup)。如要排除特定資料表，請在排除的值前加上連字號 (-)，例如使用 -Ad, Campaign, AdGroup 會排除所有三個值。
custom_columns：指定報表的自訂欄。這項參數會以 JSON 陣列格式接收輸入字串，並支援多個資料欄。在 JSON 陣列的個別項目，您必須提供下列參數：
- CC_ID：自訂資料欄的數值 ID。建立自訂資料欄時，系統會指派這組 ID。
- CC_DESTINATION_TABLE：要涵蓋自訂資料欄的 BigQuery 資料表清單。BigQuery 資料移轉服務擷取這些資料表的內容時，資料移轉作業會在查詢加入自訂資料欄。
- CC_COLUMN：使用者定義、簡單易懂的資料欄名稱。在 destination_table_name 指定的目的地資料表，這是自訂資料欄的名稱。資料欄名稱必須符合 BigQuery 資料欄名稱的格式規定，而且不得與其他自訂資料欄或資料表標準結構定義中的其他欄位重複。
custom_floodlight_variables：指定轉移作業中的自訂 Floodlight 變數。這項參數會以 JSON 陣列格式接收輸入字串，並支援多項自訂 Floodlight 變數。在 JSON 陣列的個別項目，您必須提供下列參數：
- CFV_ID：自訂 Floodlight 變數的數值 ID。在 Search Ads 360 建立自訂 Floodlight 變數時，系統會指派這組 ID。
- CFV_FIELD_NAME：自訂 Floodlight 變數欄位的確切名稱 (視用途而定)，支援的值為 conversion_custom_metrics、conversion_custom_dimensions、raw_event_conversion_metrics 和 raw_event_conversion_dimensions。詳情請參閱「Floodlight 自訂指標」。
- CFV_DESTINATION_TABLE：BigQuery 資料表清單，自訂 Floodlight 變數會新增至這份清單。BigQuery 資料移轉服務擷取這些資料表的資料時，資料移轉作業會在查詢加入自訂 Floodlight 變數。
- CFV_COLUMN_SUFFIX：使用者定義、簡單易懂的資料欄名稱。BigQuery 資料移轉服務會在標準欄位名稱後方加上後置字串，藉此區分不同的自訂 Floodlight 變數。視用途而定，BigQuery 資料移轉服務會產生如下的 BigQuery 資料欄名稱：

	自訂 Floodlight 變數做為指標和區隔	自訂 Floodlight 變數做為轉換作業資源中的原始事件屬性
`metrics`	`metrics_conversion_custom_metrics_bigquery_column_name_suffix`	`metrics_raw_event_conversion_metrics_bigquery_column_name_suffix`
`dimension`	`segments_conversion_custom_dimensions_bigquery_column_name_suffix`	`segments_raw_event_conversion_dimensions_bigquery_column_name_suffix`

舉例來說，下列指令會使用客戶 ID 6828088731 和目標資料集 mydataset，建立名為 My Transfer 的 Search Ads 360 資料移轉作業。轉移作業也會指定自訂 Floodlight 變數。資料移轉作業會在預設專案中建立：

bq mk \
--transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--data_source=search_ads \
--params='{"customer_id":"6828088731", "custom_floodlight_variables":"[{\"id\": \"9876\", \"cfv_field_name\": \"raw_event_conversion_metrics\", \"destination_table_name\": [\"Conversion\"],\"bigquery_column_name_suffix\": \"suffix1\" }]"}'

首次執行指令時，您會收到類似以下的訊息：

[URL omitted] Please copy and paste the above URL into your web browser and follow the instructions to retrieve an authentication code.

請按照訊息中的操作說明進行，在指令列中貼上驗證碼。

API

請使用 projects.locations.transferConfigs.create 方法，並提供 TransferConfig 資源的例項。

手動觸發 Search Ads 360 轉移作業

當您手動觸發 Search Ads 360 的轉移作業時，系統會每天擷取一次比對表的快照，並儲存在上次執行日期的分割區中。觸發手動轉移時，下列資料表的 Match Table 快照不會更新：

帳戶
廣告
廣告群組
AdGroupCriterion
任何ID 對應表
資產
BidStrategy
廣告活動
CampaignCriterion
ConversionAction
關鍵字
NegativeAdGroupKeyword
NegativeAdGroupCriterion
NegativeCampaignKeyword
NegativeCampaignCriterion
ProductGroup

最高成效廣告活動 (PMax)

您可以使用 Search Ads 360 連接器匯出 PMax 廣告活動資料。建立資料移轉時，您必須選取「包含 PMax 廣告活動資料」核取方塊，因為系統預設不會匯出 PMax 資料。

納入最高成效廣告活動資料會移除特定資料表中的 ad_group 欄位，並納入新的資料表。您無法加入 ad_group 欄位，因為 Search Ads 360 API 會篩選 PMax 資料。

選取「Include PMax Campaign Tables」核取方塊後，下列資料表會排除 ad_group 相關欄：

CartDataSalesStats
ProductAdvertised
ProductAdvertisedDeviceStats
ProductAdvertisedConversionActionAndDeviceStats

支援 Search Ads 360 管理員帳戶

使用 Search Ads 360 管理員帳戶比使用個別客戶 ID 多了幾項優點：

您不必針對多個客戶 ID 管理多項資料移轉作業。
由於所有客戶 ID 都儲存在同一份資料表中，因此更容易寫入跨客戶查詢。
使用管理員帳戶可減少 BigQuery 資料移轉服務的載入配額問題，因為多個客戶 ID 會在同一項工作中載入。

如果現有客戶有多項特定客戶 ID 的 Search Ads 360 資料移轉作業，建議改用 Search Ads 360 管理員帳戶。您可以按照下列步驟操作：

在管理員或副管理員帳戶層級設定單一 Search Ads 360 資料移轉作業。
排程補充作業。
停用個別客戶 ID 專屬的 Search Ads 360 轉移作業。

如要進一步瞭解 Search Ads 360 管理員帳戶，請參閱「關於新版 Search Ads 360 中的管理員帳戶」和「瞭解帳戶如何連結至管理員帳戶」。

範例

下列清單顯示與特定 Search Ads 360 管理員帳戶連結的客戶 ID：

1234567890 — 根管理員帳戶
- 1234 — 子管理員帳戶
  - 1111 — 客戶 ID
  - 2222 — 客戶 ID
  - 3333 — 客戶 ID
  - 4444 — 客戶 ID
  - 567 — 子管理員帳戶
    - 5555 — 客戶 ID
    - 6666 — 客戶 ID
    - 7777 — 客戶 ID
- 89 — 子管理員帳戶
  - 8888 — 客戶 ID
  - 9999 — 客戶 ID
- 0000 — 客戶 ID

每個連結至管理員帳戶的客戶 ID 都會顯示在每份報表中。如要進一步瞭解 BigQuery 資料移轉服務中的 Search Ads 360 報表結構，請參閱「Search Ads 360 報表轉換」一文。

客戶 ID 1234567890 的移轉設定

根管理員帳戶 (客戶 ID 1234567890) 的移轉設定會產生資料移轉作業，其中包含下列客戶 ID：

1111 (透過子管理員帳戶 1234)
2222 (透過子管理員帳戶 1234)
3333 (透過子管理員帳戶 1234)
4444 (透過子管理員帳戶 1234)
5555 (透過子管理員帳戶 567 和子管理員帳戶 1234)
6666 (透過子管理員帳戶 567 和子管理員帳戶 1234)
7777 (透過子管理員帳戶 567 和子管理員帳戶 1234)
8888 (透過子管理員帳戶 89)
9999 (透過子管理員帳戶 89)
0000 (個別客戶 ID)

客戶 ID 1234 的移轉設定

副管理員帳戶 123 (客戶 ID 1234) 的轉移設定會產生資料移轉作業，其中包含以下客戶 ID：

1111
2222
3333
4444
5555 (透過子管理員帳戶 567)
6666 (透過子管理員帳戶 567)
7777 (透過子管理員帳戶 567)

客戶 ID 567 的移轉設定

副管理員帳戶 567 (客戶 ID 567) 的移轉設定會產生資料移轉作業，其中包含下列客戶 ID：

5555
6666
7777

客戶 ID 89 的移轉設定

副管理員帳戶 89 (客戶 ID 89) 的轉移設定會產生資料移轉作業，其中包含下列客戶 ID：

8888
9999

客戶 ID 0000 的移轉設定

客戶 ID 0000 的移轉設定會產生僅包含個別客戶 ID 的資料移轉執行作業：

0000

查詢資料

資料移轉至 BigQuery 資料移轉服務時，系統會將資料寫入擷取時間分區資料表。詳情請參閱分區資料表簡介。

如果您要直接查詢資料表，而不要使用自動產生的檢視表，您必須在查詢中使用 _PARTITIONTIME 虛擬資料欄。詳情請參閱查詢分區資料表一文。

Search Ads 360 範例查詢

您可以使用下列 Search Ads 360 查詢範例來分析已移轉的資料。您也可以在 Looker Studio 等視覺化工具中查看查詢。

以下是 BigQuery 資料移轉服務的查詢範例，可協助您開始查詢 Search Ads 360 資料。如果您對於這些報表的功能有其他問題，請洽詢您的 Search Ads 360 技術代表。

如果您要直接查詢資料表，而不要使用自動產生的檢視表，您必須在查詢中使用 _PARTITIONTIME 虛擬資料欄。詳情請參閱查詢分區資料表一文。

廣告活動成效

以下查詢範例會分析過去 30 天的 Search Ads 360 廣告活動成效。

SELECT
  c.customer_id,
  c.campaign_name,
  c.campaign_status,
  SUM(cs.metrics_clicks) AS Clicks,
  (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost,
  SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions
FROM
  `DATASET.sa_Campaign_CUSTOMER_ID` c
LEFT JOIN
  `DATASET.sa_CampaignStats_CUSTOMER_ID` cs
ON
  (c.campaign_id = cs.campaign_id
  AND cs._DATA_DATE BETWEEN
  DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY) AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY))
WHERE
  c._DATA_DATE = c._LATEST_DATE
GROUP BY
  1, 2, 3
ORDER BY
  Impressions DESC

更改下列內容：

DATASET：資料集名稱
CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客戶 ID

關鍵字數量

下列範例查詢會依廣告活動、廣告群組和關鍵字狀態分析關鍵字。

  SELECT
    c.campaign_status AS CampaignStatus,
    a.ad_group_status AS AdGroupStatus,
    k.ad_group_criterion_status AS KeywordStatus,
    k.ad_group_criterion_keyword_match_type AS KeywordMatchType,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `DATASET.sa_Keyword_CUSTOMER_ID` k
    JOIN
    `DATASET.sa_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.sa_AdGroup_CUSTOMER_ID` a
  ON
    (k.ad_group_id = a.ad_group_id AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
  WHERE
    k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3, 4

更改下列內容：

DATASET：資料集名稱
CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客戶 ID

ID 對應資料表

新版 Search Ads 360 中的實體 (例如客戶、廣告活動和廣告群組) 的 ID 空間與舊版 Search Ads 360 不同。如果您是現有的 Search Ads 360 移轉使用者，且想將舊版 Search Ads 360 的資料與新版 Search Ads 360 API 結合，只要在移轉設定中提供有效的代理商 ID 和廣告客戶 ID，即可使用 BigQuery 資料移轉服務來移轉 ID 對應表。

支援的實體包含兩個資料欄：legacy_id 和 new_id，分別指定舊版和新版 Search Ads 360 中實體的 ID 對應項目。對於 AD、CAMPAIGN_CRITERION 和 CRITERION 實體，我們也會提供 new_secondary_id，因為這些實體在新版 Search Ads 360 中沒有全域專屬 ID。以下列出 ID 對應表。

IdMapping_AD
IdMapping_AD_GROUP
IdMapping_CAMPAIGN
IdMapping_CAMPAIGN_CRITERION
IdMapping_CAMPAIGN_GROUP
IdMapping_CAMPAIGN_GROUP_PERFORMANCE_TARGET
IdMapping_CRITERION
IdMapping_CUSTOMER
IdMapping_FEED_ITEM
IdMapping_FEED_TABLE

查詢範例

以下查詢會使用 ID 對應表，在新的 ID 空間中，匯總舊版和新版 Search Ads 360 資料轉移作業中各個表格的個別廣告活動指標。

SELECT CustomerID, CampaignID, Sum(Clicks), Sum(Cost) FROM
(SELECT
  cs.customer_id AS CustomerID,
  cs.campaign_id AS CampaignID,
  cs.metrics_clicks AS Clicks,
  cs.metrics_cost_micros / 1000000 AS Cost
FROM
  `DATASET.sa_CampaignStats_CUSTOMER_ID` cs
WHERE cs._DATA_DATE = 'NEW_DATA_DATE'
UNION ALL
SELECT
  customer_id_mapping.new_id AS CustomerID,
  campaign_id_mapping.new_id AS CampaignID,
  cs.clicks AS Clicks,
  cs.cost AS Cost
FROM
  `DATASET.CampaignStats_ADVERTISER_ID` cs
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CUSTOMER_ADVERTISER_ID` customer_id_mapping
ON cs.accountId = customer_id_mapping.legacy_id
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CAMPAIGN_ADVERTISER_ID` campaign_id_mapping
ON cs.campaignId = campaign_id_mapping.legacy_id
WHERE cs._DATA_DATE = 'OLD_DATA_DATE')
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
1, 2

更改下列內容：

DATASET：資料集名稱
CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客戶 ID
ADVERTISER_ID：Search Ads 360 廣告主 ID
NEW_DATA_DATE：新版 Search Ads 360 資料表的資料日期
OLD_DATA_DATE：先前 Search Ads 360 表格資料日期

以下查詢會使用 ID 對應表，在舊 ID 空間中，匯總舊版和新版 Search Ads 360 資料轉移作業中各個表格的廣告活動指標。

SELECT CustomerID, CampaignID, Sum(Clicks), Sum(Cost) FROM
(SELECT
  customer_id_mapping.legacy_id AS CustomerID,
  campaign_id_mapping.legacy_id AS CampaignID,
  cs.metrics_clicks AS Clicks,
  cs.metrics_cost_micros / 1000000 AS Cost
FROM
  `DATASET.sa_CampaignStats_CUSTOMER_ID` cs
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CUSTOMER_ADVERTISER_ID` customer_id_mapping
ON cs.customer_id = customer_id_mapping.new_id
LEFT JOIN
  `DATASET.IdMapping_CAMPAIGN_ADVERTISER_ID` campaign_id_mapping
ON cs.campaign_id = campaign_id_mapping.new_id
WHERE cs._DATA_DATE = 'NEW_DATA_DATE'
UNION ALL
SELECT
  CAST(accountId AS INT) AS CustomerID,
  CAST(campaignId AS INT) AS CampaignID,
  cs.clicks AS Clicks,
  cs.cost AS Cost
FROM
  `DATASET.CampaignStats_ADVERTISER_ID` cs
WHERE cs._DATA_DATE = 'OLD_DATA_DATE')
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
1, 2

更改下列內容：

DATASET：資料集名稱
CUSTOMER_ID：Search Ads 360 客戶 ID
ADVERTISER_ID：Search Ads 360 廣告主 ID
NEW_DATA_DATE：新版 Search Ads 360 資料表的資料日期
OLD_DATA_DATE：先前 Search Ads 360 表格的資料日期

可能的配額問題

Search Ads 360 報表 API 會為 Google 專案可傳送的要求數量指派配額。如果您使用一個專案來管理 BigQuery 資料移轉服務和其他服務，所有服務都會共用相同配額，且可能會達到任何服務的配額上限。

如要避免發生這個潛在問題，且不影響現有工作流程，請考慮下列選項：

使用 table_filter 參數，只載入所需的資料表。

為 BigQuery 資料移轉服務設定專屬專案。跨專案的資料表彙整可能會像這樣：

  #standardSQL
  select count(a.item1)
  from (select item1, item2 from project-A.data_set_a.table_name_a) a
  inner join
  (select item3, item4 from project-B.data_set_b.table_name_b) b
  on a.item1 = b.item3

請與 Search Ads 360 支援團隊聯絡，要求提供更多配額。