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Esta página descreve os insights que você pode receber do bloco de Looker do Cortex para insights conectados de cross media e produto. Com esse bloco do Looker, você pode ter uma visão abrangente do gasto e da performance da campanha ao combinar os dados de várias plataformas de mídia paga, incluindo o Google Ads, o Meta, o TikTok e o YouTube (com o DV360), no BigQuery com pipelines de transferência pré-empacotados e visualizações de relatórios fornecidos pelo Google Cloud Cortex Framework para marketing.
Esse pipeline também inclui uma opção para usar um modelo de geração de texto
do Gemini na Vertex AI para corresponder a representações textuais de campanhas de mídia
com um único nó de hierarquia de produtos. Por exemplo, uma campanha chamada
"BMX - Reels - Reach" corresponde ao nó da hierarquia de produtos
['Fitness & Sports', 'Bicycles', 'Special Bikes','BMX Bikes'].
Confira um detalhamento geral do volume de impressões e cliques de cada plataforma para campanhas relacionadas a uma categoria e um produto específicos.
Insights disponíveis
O bloco do Looker para insights conectados de mídia cruzada e produto no
Cortex Framework oferece os seguintes insights.
Informações gerais sobre as métricas de desempenho e engajamento de alto nível, incluindo:
- Total de impressões
- Cliques no total
- Taxa de cliques (CTR)
- Gasto total
- Custo por mil (CPM)
- Custo por clique (CPC)
- Gastos por mês e plataforma de mídia
- Gasto mensal cumulativo total e por plataforma de mídia
- Campanhas na visualização cronológica
- Impressões, cliques, taxa de cliques e custo por mil por plataforma de mídia, campanha e país
- Desempenho detalhado por campanha e país
Dados obrigatórios
Para acessar os conjuntos de dados do BigQuery necessários para este bloco,
siga as instruções de instalação do
Cortex Framework.
Repositório
Para acessar o bloco Cortex Looker para insights conectados de cross media e produto, acesse o repositório oficial do GitHub: block-cortex-cross-media.
Esse repositório contém visualizações, análises detalhadas e painéis essenciais que permitem
integrar dados ao seu ambiente do Looker.
Esses recursos fornecem uma base sólida para criar relatórios, visualizações e painéis personalizados de acordo com suas necessidades específicas.
Implantação
Para instruções sobre como implantar o bloco do Looker do Cortex para insights conectados de produtos e mídia cruzada, consulte Implantar blocos do Looker para o Cortex Framework.
Outras considerações
Para otimizar a performance e a funcionalidade do seu
Looker Block para insights conectados de produtos e mídia cruzada,
considere o seguinte:
- Linguagem de modelagem líquida: algumas constantes, visualizações, análises detalhadas e
painéis usam a linguagem de modelagem líquida. Para mais informações, consulte a documentação da referência de variáveis líquidas do Looker.
- Mostrar outras dimensões e métricas: muitas dimensões e métricas ficam ocultas para simplificar. Se você encontrar algo valioso ausente,
defina o valor do parâmetro
hidden do campo como No nas visualizações relevantes.
Exceto em caso de indicação contrária, o conteúdo desta página é licenciado de acordo com a Licença de atribuição 4.0 do Creative Commons, e as amostras de código são licenciadas de acordo com a Licença Apache 2.0. Para mais detalhes, consulte as políticas do site do Google Developers. Java é uma marca registrada da Oracle e/ou afiliadas.
Última atualização 2025-09-04 UTC.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-09-04 UTC."],[[["\u003cp\u003eThis Looker Block provides a unified view of campaign performance and spend across multiple paid media platforms like Google Ads, Meta, TikTok, and YouTube (with DV360), using data consolidated in BigQuery.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers insights into overall campaign performance, including total impressions, clicks, CTR, spend, CPM, and CPC.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can analyze media platform performance and monthly spend trends, with a detailed breakdown by platform and country.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Looker Block allows campaigns to be matched to specific product hierarchies using a Gemini text generation model on Vertex AI.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe block's resources, including views, Explores, and dashboards, are available on the block-cortex-cross-media GitHub repository, enabling users to customize reports and visualizations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Looker Block for Cross Media & Product Connected Insights\n\nLooker Block for Cross Media \\& Product Connected Insights\n==========================================================\n\nThis page describes the insights you can get from the Cortex Looker Block\nfor Cross Media \\& Product Connected Insights. With this Looker Block\nyou can get a comprehensive view of your campaign spend and performance by\ncombining your campaign data from multiple paid media platforms\nincluding Google Ads, Meta, TikTok and YouTube (with DV360) into\nBigQuery with pre-packaged ingestion pipelines and reporting views\nprovided by [Google Cloud Cortex Framework for Marketing](/cortex/docs/overview).\n\nThis pipeline also includes an option to use a Gemini text generation\nmodel on Vertex AI to match textual representations of media campaigns\nwith a single product hierarchy node. For example, a campaign named\n*\"BMX - Reels - Reach\"* matches the product hierarchy node\n`['Fitness & Sports', 'Bicycles', 'Special Bikes','BMX Bikes']`.\n\nSee a\nhigh level breakdown of volume of impressions and clicks from each platform for\ncampaigns relating to specific product category and product.\n\nAvailable insights\n------------------\n\nThe Looker Block for Cross Media \\& Product Connected Insights in\nCortex Framework offers the following insights.\n\nOverall campaign performance\n----------------------------\n\nOverview of high-level performance and engagement metrics including:\n\n- Total impressions\n- Total clicks\n- Click through rate (CTR)\n- Total Spend\n- Cost per Mille (CPM)\n- Cost per click (CPC)\n\n### Media platform performance and spend by month\n\n- Spend by month and media platform\n- Cumulative monthly spend in total and by media platform\n\n### Campaign performance\n\n- Campaigns in chronological view\n- Impressions, clicks, click through rate and cost per mille by media platform, campaign, and country\n- Detailed performance by campaign and country\n\nRequired Data\n-------------\n\nGet the required BigQuery datasets for this block by\nfollowing the installation instructions for\n[Cortex Framework](https://github.com/GoogleCloudPlatform/cortex-data-foundation).\n\nRepository\n----------\n\nTo access the Cortex Looker Block for Cross Media \\& Product Connected\nInsights, visit its official GitHub repository: [**block-cortex-cross-media**](https://github.com/looker-open-source/block-cortex-cross-media).\nThis repository contains essential views, Explores and dashboards that enable\nyou to seamlessly integrate data into your Looker environment.\nThese resources provide a solid foundation for creating custom reports,\nvisualizations, and dashboards tailored to your specific needs.\n\nDeployment\n----------\n\nFor instructions about how to deploy the Cortex Looker Block for\nCross Media \\& Product Connected Insights, see\n[Deploy Looker Blocks for Cortex Framework](/cortex/docs/looker-block-deployment).\n\n### Other Considerations\n\nFor optimizing the performance and functionality of your\nLooker Block for Cross Media \\& Product Connected Insights\nconsider the following:\n\n- **Liquid Templating Language** : Some constants, views, Explores and dashboards use liquid templating language. For more information, see Looker's [Liquid Variable Reference](/looker/docs/liquid-variable-reference) documentation.\n- **Unhide additional dimensions and measures** : Many dimensions and measures are hidden for simplicity. If you find anything valuable missing, set field's `hidden` parameter value to `No` in the relevant views."]]
