23、谷歌广告数据应用与受众细分实战指南

谷歌广告数据应用与受众细分实战指南

1. 前期准备与数据连接

在利用谷歌广告和GA4进行数据驱动的营销活动之前,有几个关键的前期步骤需要完成。
- 连接谷歌广告与GA4账户 :将谷歌广告连接到GA4账户是必要的,这有助于导出受众数据供谷歌广告团队使用,并开启个性化广告功能。具体操作是在GA4账户设置中找到与谷歌广告连接的选项,按照提示完成连接。
- 启用Google Signals :在GA4设置里启用Google Signals,以实现GA4和谷歌广告之间用户数据的关联。路径为进入GA4设置界面,找到Google Signals相关设置项并开启。

同时,由于涉及到用户数据的使用,用户隐私问题不容忽视。需要从用户那里获取数据用于再营销活动的额外同意,除了统计使用的同意之外。可以通过设置一个用户属性(user_property)来跟踪用户当前的同意选择,具体设置方法可参考相关文档。完成设置后,user_consent和event_consent维度就可用于筛选受众。

另外,还需检查或启用数据收集要求。如果有标准的电子商务实施且数据量足够,可能已经满足要求,可直接进入数据存储环节;若不满足,则需规划一个配置项目来启用数据收集。

2. 数据存储与隐私设计

数据存储方面,此用例的数据存储在GA4内或通过谷歌营销套件进行导出。事件数据也可在BigQuery GA4导出和Data API中获取,以用于其他应用。
但即使仅使用GA4默认设置,也需考虑用户隐私。由于所需数据涉及回头客,在某些地区至少需要获得用户的cookie同意。发送的数据是与co

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值