ads 明细表模型

简介: 【8月更文挑战第13天】

一、模型概述

广告明细表模型主要用于记录广告活动的具体执行情况,包括但不限于广告的投放渠道、投放时间、预算分配、实际消耗、点击率、转化率等关键指标。通过这些数据可以评估广告效果,优化营销策略。

二、模型设计目标

  1. 准确性:确保数据的准确性,为决策提供可靠依据。
  2. 灵活性:能够适应不同类型的广告活动,支持快速调整。
  3. 扩展性:便于后续添加新的广告渠道或度量标准。

三、模型架构

1. 主要实体

  • 广告活动(Campaign):每个广告活动都有一个唯一的标识符,用于区分不同的广告项目。
  • 广告组(Ad Group):在同一个广告活动中,可能有多个广告组,每个组代表一类相似的广告。
  • 广告(Ad):具体的广告实例,例如一条视频广告或一张图片广告。
  • 广告渠道(Channel):广告投放的平台或媒体,如社交媒体、搜索引擎等。
  • 投放位置(Placement):具体展示广告的位置,例如网页顶部、移动应用内等。
  • 受众(Audience):广告的目标人群特征,包括年龄、性别、地理位置等。
  • 时段(Time Period):广告投放的时间段,例如每天的黄金时段、周末等。

2. 关系

  • 广告活动广告组是一对多的关系。
  • 广告组广告是一对多的关系。
  • 广告广告渠道是多对多的关系。
  • 广告投放位置是多对多的关系。
  • 广告受众是多对多的关系。
  • 广告时段是多对多的关系。

四、表结构

1. Campaigns (广告活动)

  • campaign_id (主键)
  • name (名称)
  • start_date (开始日期)
  • end_date (结束日期)
  • budget (预算)

2. AdGroups (广告组)

  • ad_group_id (主键)
  • campaign_id (外键)
  • name (名称)
  • targeting (定向设置)

3. Ads (广告)

  • ad_id (主键)
  • ad_group_id (外键)
  • creative (创意内容)
  • url (链接地址)

4. Channels (广告渠道)

  • channel_id (主键)
  • name (名称)
  • type (类型)

5. Placements (投放位置)

  • placement_id (主键)
  • name (名称)
  • description (描述)

6. Audiences (受众)

  • audience_id (主键)
  • age_range (年龄段)
  • gender (性别)
  • location (地理位置)

7. TimePeriods (时段)

  • time_period_id (主键)
  • day_of_week (周几)
  • hour (小时)
  • minute (分钟)

8. AdPerformance (广告表现)

  • ad_id (外键)
  • channel_id (外键)
  • placement_id (外键)
  • audience_id (外键)
  • time_period_id (外键)
  • clicks (点击数)
  • impressions (展示次数)
  • conversions (转化数)
  • cost (花费)

五、应用场景

  1. 效果评估:通过分析点击率、转化率等数据来评估广告的效果。
  2. 预算优化:基于广告的表现调整各个渠道的预算分配。
  3. 人群定位:识别最有效的受众群体,以便更精准地投放广告。
  4. 渠道选择:对比不同渠道的效果,选择最佳的广告投放平台。

六、结论

此模型旨在提供一个全面且灵活的基础框架,用于管理和分析广告活动的数据。通过不断迭代和完善,可以更好地支持企业的市场营销决策过程。

相关文章
|
5月前
|
存储 数据挖掘 BI
ODS,DWD,ADS是什么意思
ODS,DWD,ADS是什么意思
1314 0
|
2月前
|
存储 OLAP
ads选择表模型
【8月更文挑战第12天】
40 5
|
2月前
|
存储 监控 数据挖掘
ads 聚合表模型
【8月更文挑战第13天】
13 1
|
2月前
|
存储 SQL 数据采集
ads创建维度表详解
【8月更文挑战第12天】
35 2
|
2月前
|
存储 SQL 缓存
ads的Cube 表模型
【8月更文挑战第13天】
42 1
|
2月前
|
搜索推荐 定位技术 数据库
ads设计表结构
【8月更文挑战第9天】
44 2
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 BI
ads数据导入
【8月更文挑战第9天】
41 4
|
2月前
|
SQL 存储 算法
ads创建普通表详解
【8月更文挑战第12天】
34 1
|
2月前
|
SQL Java 数据库连接
阿里云ads学习
【8月更文第6天】
88 3
|
5月前
|
存储 SQL HIVE
金融审批数仓(离线)--DWD层、ADS层
金融审批数仓(离线)--DWD层、ADS层
189 4