22

نظرة أوليَّة: دمج البيانات في "Google Data Studio"

في هذا الفيديو سنقوم بإلقاء نظرة للمرَّة الأولى في خصائص البيانات المُدمجة الجديدة في "Google Data Studio".

هذا و أكثر, تابعني.

أهلاً و مرحباً بكم في فيديو آخر من "measureschool.com"

نعلمكم طريقة التسويق الرقمي التي تعتمد على البيانات.

أنا جوليان, و نحن نعرض الفيديو مباشرةً الآن.

نتحدَّث عن خصائص "Data Studio" الجديدة لدمج البيانات"Data Blending".

الآن, إذا كنت مدركاً للدروس الخصوصيَّة التي قمنا بها في "Data Studio"

ربما تعرف أننا عملنا فيه في ذلك الوقت على الأقَّل, لسحب البيانات في صفحات "Google" و دمجناها معاً.

ثم نستوردها في "Data Studio dashboard" الخاص بنا.

هذا يعطينا كثيراً من المرونة.

لكنَّه و في الوقت نفسه غير مريح.

الآن, فقد قام جوجل بشيء حياله, أو على الأقل فريق "Google Data Studio".

لأنهم قد أعلنوه لموصلات المجتمع و التي تدعنا نسحبها في البيانات من مصادر بيانات مختلفة.

ثم من منتجات جوجل في "Google Data Studio".

لذا يُمكننا الآن سحب البيانات من خلال طريقة ثالثة للموصلات"third party connectors".

مثل "super metrics " داخل "Data Studio" مُباشرةً بهذه الخصائص الوظيفيَّة الجديدة لهذه ال"data connectors".

و هذا مهم ل"Facebook Ads".

الآن

الشيء الذي لا.. الشيء الذي لم نكن قادرين على القيام به في الواقع هو أخذ البيانات و دمجها معاً باستخدام مصادر للبيانات

ماذا أعني بالدمج؟

حسناً, إذا أردت الحصول على البيانات من "Facebook Ads" أو من "Google Analytics" في "table" واحدة

و تصوُّر واحد, هذا لم يكن متاحاً للقيام به في "Google Data Studio".

كنت ستحتاج لنظام ثالث -على سبيل المثال- مثل "Google Sheets"

أو "database" لدمج البيانات معاً هناك, ثم وضعها في "Google Data Studio".

لقد تمَّ إصلاحه هذا الآن باستخدام خاصيَّة جديدة للدمج في "Google Data Studio".

و سنقوم بإلقاء نظرة عليه.

حسناً, دعنا لا نتأخَّر أكثر, هيا لننتقل هنا في "demo" هنا.

إذاً, أنا هنا في "Data Studio" هيَّا لنَقُم فقط بتقرير جديد بالكامل.

و في البداية, تم سؤالنا عن اختيار مصادر البيانات.

الآن, قد قمت بالفعل بتوصيل حساب "Facebook" الخاص بي مع حساب "Google Analytics" أنا أريد في الواقع عرض هذا فقط.

و لنرى كم عدد النقرات التي نمتلكها في "Facebook ads campaign"

إذاً, سأقوم بإضافة هذا في التقرير لديّ.

و سنصل إلى "Canvas em" المألوفة, و الآن سأقوم بالعمل على التواريخ.

لذا سأقوم بوضع "date picker" هنا تماماً و سأختار نطاق.

الآن, لنذهب إلى بعض التواريخ القديمة, من نوفمبر, لنذهب إلى يوم 15 هنا.

حسناً, هذا بالفعل قبل وضعه هنا.

الآن, الشيء الثاني الذي أوَّد القيام به هو في الواقع إنشاء "table"

و في هذه "table" أريد أن أُظهر لك "Facebook Ads" الخاصة بي, ليس باستخدام الاسم الرائج, لكن باستخدام التاريخ.

لذا هنا يمكننا اختيار "dimensions" و "metrics".

و ما سأقوم به هو اختيار قياس الوقت, لذا سنختار"time"

و مُوصِّل القياس الكبير "Super metrics connector" إلى "Google Data Studio".

و التي يُمكنك توصيلها بحساب "Facebook Ads", لقد قمت بهذا في هذه الحال

نحن نذهب ببساطة إلى قياس التاريخ "date".

و كما تعلم ربما, فالبيانات في جدول البيانات, إنها الأعمدة التى وضعتها هنا.

و بالنسبة إلى الأسطُر, فأنا لا أوَّد أن أُكوِّن انطباعاً هنا.

أريد أن أعرض النقرات الحقيقيَّة التي لدينا هنا في الحَمَلات"campaigns", ثم نختار "link clicks".

و, حسناً, يمكننا أن نترك "impressions", هذا لا يُهم حقاً.

الآن, ما أوَّدُ معرفته هو: معرفة عدد الأشخاص الذين تمَّ تحويلهم.

ما الذي يمكنني عمله باستخدام "Google" ..باستخدام بيانات الفيسبوك بوضوح, هو استخدام تحويل التعقُّب "conversion tracking" لفيسبوك.

يمكنني إدخال هذا أيضاً.

لكنَّ "Facebook" سيعطيني دائماً بيانات مختلفة.

ربما يكون هذا شيء عظيم لمقارنته

إذا أمكنني إيجاد.. "metric" هنا

لأنه كما تعلم ربما, قيمة تحويل الموقع"the website conversion value"

"Facebook"

"API" يعطينا الكثير و الكثير من البيانات لكي نفحصها.

أنا لستُ متأكداً تماماً كيف يمكنني أن أُلحق هذا, أم أنها "custom conversion" فقط.

لِنَرَ إذا كانت هذه تقوم بالخُدعة.

أجل, لدينا "custom conversion" هنا, إذاً, هذا ما سجَّله "Facebook" من "Facebook Pixel".

الآن, أريد مقارنة هذا ببيانات "Google Analytics", صحيح؟

"Google Analytics" لديها "attribution modelling" مختلف يعمل الآن.

لأنك ربما تعلم أن فيسبوك هو..

يبحث حقاً عن عدد الأشخاص الذين يزوروا موقعهم, و يقوموا بالنقر و يزوروا الموقع ثم يقوموا بالتحويل.

و سينظروا للخلف إذا كان هناك أي نقطة تواصل مع فيسبوك, سوف يتم نسبها إلى فيسبوك.

و سيرى "Facebook" أنَّ "Google Analytics" مختلفة عنها لأنَّ النقرة الأخيرة تفوز.

أو المصدر الأخير الذي أحضر "Traffic" إلى الموقع, ثم قام بتحويله.

كم عدد الأشخاص؟ و كيف تقوم هذه بمقارنتها مع "Google Analytics".

الآن, يمكنني القيام بهذا في جدول البيانات بوضوح.

لكن لنقوم بالرهان هنا, يجب علينا في الواقع أن ندمج هذه البيانات مع بيانات "Facebook Ads".

و هناك وظيفة جديدة هنا في مصادر البيانات حيث يمكننا رؤية البيانات المُدمجة.

و سأضغط على هذا.

هذا سيفتح هذه القائمة الجديدة هنا بالأسفل, حيث يمكننا الحصول على مصادر البيانات.

و يمكننا دمج مصادر بيانات مختلفة إلى بعضها البعض, أو في بعضها البعض كما أعتقِّد.

مصدر البيانات الذي نستخدمه هنا في المقام الأوَّل هنا تماماً, هو: "Facebook Ads".

سيكون مجموعة البيانات الأولى, سأقوم بإضافة مجموعة بيانات إليها.

و المصادر المتاحة هنا, قد قمت بتوصيلها بالفعل في حساب "Google Analytics".

لذا, سأضيف هذا إلى التقرير.

الآن, لدينا تقريران هنا, و نريد إضافة هذا إليهما.

الآن, لكي تضيف البيانات إلى بعضها البعض, فعليك إضافة "join key".

"join key" و "database", يتم تسميتهم أيضاً ب"primary keys" هم "date metrics".

و التي تمتلكها في مصدَريّ البيانات المُتسِّقة معاً.

و في حالتنا هذه ستكون بوضوح "the date", إنها ليست في "Google Analytics" و ليست في "Facebook Ads"

و ستطابق بشكل صحيح.

ما يُمكنك عمله أيضاً إذا قمت بإلحاق "UTM parameters" في "Facebook Ads" بطريقة صحيحة.

إذاً, هذا عن طريق..-على سبيل المثال- "source medium" أو..

"the landing page", أنت تحتاج لإضافة "join key" يكي تُنسِّق هذا في مصادر البيانات معاً.

و لدينا "date" هنا, و هذا لا بأس به.

الآن آخر شيء أريد القيام به -لنقم بتكبير هذا قليلاً- هو إضافة "metric" إلى هذا.

الآن, تم إلحاق هذه البيانات, يمكننا إضافة "metric".

و في هذه الحال, أريد إتمام الأهداف فقط في حالى هذه, ستكون تسجيل الدخول للبريد الإلكتروني "email,sign up".

اختيار الهدف الصحيح هنا.

و ستكون إتمام المهمة "goal completion", أجل.

و سأقوم بسحب هذا, هيَّا نحفظ هذا.

و سنرى ماذا ستفعل ل"table" الخاصة بنا.

الآن, لدينا "email signups" هنا.

الآن, ربما يكون هذا نوع من العَبث, لأننا لدينا كثير من "link clicks".

و لدينا الكثير من "email signup".

إذاً, فهي أعلى بكثير من توقعاتنا هنا.

للنقرات"clicks" التي حصلنا عليها في ذاك اليوم.

ربما تكون أعلى بكثير, إنها في الواقع..

أسفلها بقليل.

لكن, ما تحتاج أن تضعه في اعتبارك دائماً أنَّه عندما تسحب البيانات من مصدر بيانات ثانِ,

هذا لا يعني أنَّه تم تصفيتها تلقائياً استناداً إلى مصدر البيانات الذي تتصِّل به.

إذاً, في حالنا هذه, سنحتاج لأن نقول في الواقع, أو "emails signups" هذه التي نراها هنا تماماً

تكون "emails signups" التي أُطلقت من مصادر مختلفة ربما التي جاءت في حساب "Google Analytics".

هذه هي إجمالي "goal completions" في ذاك اليوم, تم إضافتها فقط في هذه, هذه "table" هنا.

و لهذا نحتاج أن ندخل, و نُطبِّق "filter".

إذاً, يمكننا إضافة "filter" هنا.

و سنكتب في الاسم"Facebook traffic".

نحن نريد أن.. "the data sources master", و هي تحتوي فقط على

لدينا هنا"dimensions" و سنختار "source medium".

و يجب أن يحتوي "condition" على "Facebook.com", أعتقد أن هذا ما أدخلته ك"UTM parameters" لذا يجب أن يكون صحيحاً.

لنحفظ هذا فقط, ثم نحفظه ثانيةً.

الآن, يجب تصفية البيانات, أو على الأقَّل هذا الصَّف من "email signups".

إلى "Facebook data" فقط.

ها نحن ذا, نرى أنه أقلّ بكثير.

و تم نسب المصادر بشكل مختلف.

إذاً, يمكننا أن ننظر فيما يقول"Facebook" أنه أنشأه حقاً و هو "71".

الذي يقوله "Google Analytics " أنه تم إنشاؤه عن طريق "Facebook source", رؤية هذا مثيرة إلى حدٍ ما.

الآن, لأكون صريحاً, فأنا أوَّد أن أعرف معدَّل التحويلات,صحيح.

لذا كنت أوَّد وضع جدول جديد هنا ليخبرنا ما هي معدلات التحويلات بين "link clicks" و "website conversions".

يتم عمل هذا بسهولة لمصدر بيانات أصلي.

لذا, إذا كان لدينا "Facebook ads", فقط مثل مصدر البيانات أو مثل "Google Analytics".

يمكننا إنشاء "custom metric" أو "custom calculated metric" من هذا.

لسوء الحظ.

هذا ليس شيئاً يمكنني القيام به بسهولة, أو أنه شيء لا يمكنني إيجاده في المُقدِّمة على الأقل.

ليُصبح شيء يمكنك عمله في "blender data form".

لذا عندما تستخدم "blender data" سيكون "custom metrics" خارج اللعبة

لا يمكنك معرفة, لا يمكنك حساب معدَّل التحويل إلى "email signsup" ل "goal completion".

هذه هو الموضوع.

ربما شيء يمكن إصلاحه في نقطة ما.

حتي الآن, إذا أردت القيام بهذا, أعتقد أنك ستحتاج للذهاب لشيء مثل "Google Sheets Connector" ثانية.

و نقوم بهذا أولاً في "Google Sheets" ثم نستورد البيانات.

لكن بشكل عام, فهو خاصيَّة ممتعة و التي يمكننا إضافتها, و هي شيء احتاج إليه الناس.

إنها أيضاً تكسر "data silos, silos"ببساطة شديدة, صحيح؟

لديك "data silos", و يُمكنك الآن استيرادهم في سجِّل واحد متكامل.

لكنها تظل صومعة مستقلة بذاتها.

لكن الآن يمكنك دمجهم معاً, و إيجاد وجهات نظر جديدة و كثيرة.

أعتقد فيما يتعلق بمقارنة البيانات, و تجميعها معاً من أنظمة مختلفة.

و هذه هي حقا القوة التي تنشيء "custom dashboard".

ثم انظر فقط في "dashboard" في "Google Analytics" أو "Facebook Ads".

هذا شيء نحتاجه يوميَّاً, و تم تطبيقه الآن في "Google Data Studio".

حسناً, هذا كل شيء لهذه التجربة الصغيرة.

إذا كان لديك أي أسئلة إضافيَّة, فمن فضلك اتركها في التعليفات بالأسفل.

و لدينا أيضاً فيديوهات قادمة طوال الوقت, و مصادر مباشرة, لذا تأكَّد من الاشتراك في القناة.

و تفقَّد هذا الفيديو أيضاً.

أنا اسمي جوليان, ألقاك في المرَّة القادمة.