كيفية تحميل البيانات من Facebook إلى Google BigQuery

Facebook هو أشهر شبكة اجتماعية على مستوى العالم ، مع أكثر من 2.6 مليار مستخدم نشط شهريًا. ليس من المستغرب أن تصبح قناة ترويجية إلزامية للعديد من الشركات. يقوم أكثر من 7 ملايين معلن بالترويج لخدماتهم على هذه المنصة. علاوة على ذلك ، يمتلك Facebook أكبر ثلاث منصات وسائط اجتماعية أخرى: Instagram و WhatsApp و Facebook Messenger.

سبب آخر لشعبية Facebook و Instagram بين المعلنين هو السعر المنخفض للوصول إلى الجمهور والقدرة على استهداف الجماهير بدقة.

يوفر Facebook أدوات للشركات والمسوقين للعمل مع الحملات الإعلانية: Facebook Ads Manager و Facebook Pixel و Facebook Analytics.

بشكل افتراضي ، يوفر Ads Manager معلومات حول التغطية ، والمشاهدات ، والنقرات ، وتكاليف الإعلانات ، وما إلى ذلك. وإذا قمت بتثبيت Facebook pixel على موقع الويب الخاص بك وقمت بإعداد تتبع الأحداث ، فيمكنك معرفة سلوك المستخدمين الذين يذهبون إلى موقع الويب الخاص بك عن طريق النقر فوق أحد الإعلانات.

يمكنك تتبع جميع أنواع التحويلات على أي جهاز يجلبه إعلانك إلى موقع الويب الخاص بك ومعرفة تكلفة الإجراء المطلوب. تعرض لك تقارير Facebook جميع النقرات والتسجيلات والأوامر والمشتريات وما إلى ذلك.

يمكن أن تخبرك البيانات المخزنة في ملف تعريف إعلانات Facebook عن فعالية مصدر واحد فقط. ولكن ماذا لو جاءك مستخدم من حركة المرور العضوية ، ثم عاد إلى موقع الويب الخاص بك ، ونقر على رابط على Facebook ، وأجرى عملية شراء بعد تلقي بريد إلكتروني؟ كيف تقيمون فعالية قناة الفيس بوك في هذه الحالة؟ لن تعرف كيف تتفاعل مع مصادر التسويق الأخرى وكيف تؤثر على العمل ككل حتى تقوم بدمج بياناتك.

في الشركات الكبيرة ، لا يقتصر التسويق على Facebook ، ويمكن أن تكون المبيعات عبر الإنترنت وغير متصلة بالإنترنت. لذلك ، من الضروري دمج البيانات من Facebook Ads Manager مع البيانات من موقع الويب الخاص بك ، والخدمات الإعلانية الأخرى ، و CRM الخاص بك حتى تتمكن من رؤية الصورة كاملة: مقدار الأموال التي يتم إنفاقها على الإعلان ، والقنوات الإعلانية الأكثر فعالية ، والمالية النتائج.

من خلال تحميل بيانات التكلفة من الخدمات الإعلانية إلى Google BigQuery ، يمكنك ربط التكاليف بأنشطة المستخدم على موقع الويب والمكالمات إلى مركز الاتصال ورسائل البريد الإلكتروني والطلبات المشتراة من نظام CRM. يساعدك هذا في إعداد تحليلات متقدمة وتقييم تأثير جميع جهود التسويق ، سواء عبر الإنترنت أو في وضع عدم الاتصال ، على أداء الأعمال.

يمكن استخدام البيانات من خدمات التسويق التي تم تحميلها إلى Google BigQuery لحساب نموذج الإحالة الخاص بك ، ومن ثم يمكن لـ BigQuery تمرير النتائج إلى أنظمة لإدارة عروض الأسعار التلقائية. أيضًا ، في Google BigQuery ، يمكنك إنشاء جماهير مستخدمين استنادًا إلى البيانات المجمعة ونتائج حسابات الإحالة ، ثم إرسال هذه الجماهير تلقائيًا إلى الخدمات الإعلانية. أخيرًا ، يمكنك استخدام البيانات التي تم جمعها في BigQuery لإنشاء أي تقارير تحتاجها دون قيود.

أشهر الأنظمة الأساسية السحابية هي Amazon Redshift و Google BigQuery و Microsoft Azure. لديهم مزايا مشتركة مقارنة بمستودع البيانات التقليدي:

• لا تحتاج إلى صيانة الخوادم وتوصيل خوادم جديدة عندما يزداد الحمل. يتوسع التخزين السحابي تلقائيًا.
• تعد الأنظمة الأساسية السحابية أسرع من التخزين التقليدي وتقوم تلقائيًا بإعادة توزيع الحمل.
• لا تحتاج إلى تثبيت خادم على جهاز الكمبيوتر الخاص بك للوصول إلى التخزين السحابي. فقط افتح المتصفح الخاص بك وقم بتسجيل الدخول إلى السحابة.

لقد اخترنا Google BigQuery ونوصي به لعملائنا للأسباب التالية:

• Google هي الشركة الرائدة في عدد مصادر البيانات للمسوقين: الإعلانات ، التحليلات ، Search Console ، YouTube. تتكامل كل هذه الخدمات بسلاسة مع BigQuery.
• يعالج كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
• من السهل بدء استخدام BigQuery بدون مساعدة مسؤولي قاعدة البيانات. فقط قم بإنشاء حساب Google Cloud.
• أنت تدفع فقط مقابل الخدمات التي تستخدمها.
• هناك خدمات وحلول جاهزة لتحميل البيانات إلى Google BigQuery بدون مساعدة المطورين.

لا يحتوي Google BigQuery على أداة مضمنة لاستيراد البيانات من Facebook Ads Manager. يمكنك حل هذه المشكلة بعدة طرق: عن طريق تحميل البيانات يدويًا أو كتابة البرامج النصية الخاصة بك أو استخدام خدمات متخصصة مثل OWOX BI. دعنا نلقي نظرة فاحصة على كل من هذه الخيارات.

يمكنك تحميل بيانات التكلفة من ملف تعريف إعلانات Facebook إلى ملفات منفصلة وتحميلها يدويًا من خلال واجهة BigQuery. عيوب هذه الطريقة واضحة: الكثير من العمل غير الضروري وعدم وجود أتمتة.

يمكنك أيضًا كتابة نصوص من شأنها تحميل البيانات التي تحتاجها من خدمة التسويق. ومع ذلك ، ستحتاج إلى مراقبة هذه البرامج النصية ودعمها باستمرار. سيتعين عليك أيضًا إنفاق موارد المطورين لدمج البيانات من حسابات مختلفة وفي تواريخ مختلفة ، والتحقق من جودة البيانات ، والاستجابة بسرعة للتغييرات المحتملة في واجهات برمجة التطبيقات لخدمة الإعلان. بالإضافة إلى ذلك ، ستحتاج إلى تحديث البيانات بأثر رجعي إذا تم تغييرها في إعلانات Facebook ، وتحويل التكاليف من جميع المصادر الإعلانية إلى عملة واحدة ، وما إلى ذلك. إذا لم تقم بهذه الأشياء ، يمكن أن تؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة إلى حلول دون المستوى الأمثل من شأنها أن يكلف عملك الكثير.

باستخدام OWOX BI ، يمكنك إعداد استيراد التكلفة تلقائيًا من خدمات إعلانية مختلفة إلى Google Analytics وتحميل بيانات التكلفة إلى التخزين السحابي في تدفق بيانات واحد. إذا كنت تستخدم هذه الطريقة ، ففكر في قيود Google Analytics:

• يمكن تحميل 90 ميغابايت كحد أقصى في مجموعة بيانات واحدة يوميًا.
• يمكنك تنزيل 50 ملفًا كحد أقصى يوميًا لكل مورد.
• قد يستغرق Google Analytics ما يصل إلى 24 ساعة لمعالجة البيانات التي تم تحميلها وإتاحتها في التقارير.
• عند تحميل كمية كبيرة من البيانات ، قد تكون هناك مشاكل في Google Analytics API.
• لا يمكنك تحميل معلمات أكثر مما يمكن أن يحتوي عليه مخطط مجموعة بيانات التكلفة من Google Analytics.

لدى OWOX BI دفق بيانات مباشر من Facebook و Instagram و LinkedIn ، والتي يمكنك من خلالها تحميل البيانات الأولية على جميع حملاتك إلى BigQuery. تحتوي أنظمة البيانات هذه على 80 إلى 200 معلمة ، مما يضمن دقة عالية للبيانات لتقاريرك.

ما فوائد التكامل المباشر لـ Facebook مع Google BigQuery؟

يقدم OWOX BI حلاً كاملاً خارج الصندوق - لست بحاجة إلى القيام بأي شيء يدويًا. تجمع الخدمة جميع البيانات التي تحتاجها بتنسيق مناسب وتراقب جودتها وأهميتها.

إذا تغيرت البيانات التاريخية في إعلانات Facebook ، يقوم OWOX BI بتحديث البيانات التي تم تحميلها إلى BigQuery تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك ، إذا لزم الأمر ، يمكنك تحميل بياناتك التاريخية للأشهر الستة الماضية. سيساعدك هذا على تقييم ديناميكيات الحملة.

نظرًا لأن استيراد بيانات التكلفة يحدث بدون مشاركة Google Analytics:

1. تحصل على البيانات بشكل أسرع: يتم تحميل التكاليف مباشرة إلى BigQuery ، ولا يتعين عليك الانتظار 24 ساعة إضافية حتى يقوم Google Analytics بمعالجتها.
2. يتم تنزيل البيانات بدون حدود Google Analytics التي تبلغ 90 ميجابايت و 50 تنزيلًا في اليوم.
3. يمكنك تنزيل الإحصائيات من حسابات إعلانات متعددة في جدول BigQuery واحد عن طريق تحديد مجموعة البيانات نفسها عند إنشاء بث.
4. يتم تجميع البيانات من مصدر الإعلان في جدول أحادي الطرف في Google BigQuery. هذا يبسط إلى حد كبير تجميع الاستفسارات وتحليل البيانات التي تم تنزيلها.
5. يتم تحميل بيانات التكلفة إلى BigQuery بعملتين. يخزن حقل واحد التكاليف بالعملة الأصلية من خدمة الإعلان. يمكنك تحديد العملة الأخرى لتحويل بيانات التكلفة إليها عند إنشاء التدفق. تعتبر التكاليف المحولة مفيدة للتقارير حيث يجب تحويل البيانات من مصادر مختلفة إلى عملة واحدة.

1. تأكد من أن روابط الإعلانات الخاصة بك تحتوي على علامات UTM.
2. في الصفحة الرئيسية لـ OWOX BI ، انقر فوق إنشاء خط أنابيب:

3. كمصدر ، حدد Facebook Ads :

4. كوجهة ، حدد Google BigQuery :

إذا لم يكن لديك مشروع في Google BigQuery ، فتعرّف على كيفية بدء العمل مع التخزين السحابي وإنشاء مجموعة بيانات.

5. حدد حساب Facebook (أو امنح حق الوصول إلى حساب Facebook جديد) الذي تريد تصدير بيانات تكلفة الإعلان منه:

تحت أي ظرف من الظروف لا تغير OWOX BI إعدادات حسابك أو حملاتك الإعلانية!

بالنسبة لمعظم منصات الإعلانات ، يطلب OWOX BI الوصول فقط لقراءة البيانات. هذا المستوى من الوصول كافٍ بالنسبة لنا للحصول على إحصائيات ومعلومات حول ترميز الارتباط في إعلاناتك. ولكن لا تتمتع جميع الخدمات الإعلانية بهذا المستوى من الوصول أو العمل كما نتوقع. على سبيل المثال ، لاستيراد البيانات الأولية من Facebook إلى Google BigQuery باستخدام OWOX BI ، فأنت بحاجة إلى إذن ads_management.

6. حدد حسابًا مرتبطًا أو امنح حق الوصول إلى حساب Google BigQuery حيث تريد تخزين البيانات التي تم تصديرها:

7. حدد مشروع Google BigQuery ومجموعة البيانات التي تريد تحميل بياناتك إليها (أو إنشاء واحدة جديدة):

ملحوظة! لإعداد جمع البيانات ، يجب أن يتم منح حسابك في Google أدوار كل من BigQuery Data Editor و BigQuery User للمشروع الوجهة. وإلا فلن يسمح لك BigQuery بتحميل البيانات.

للتحقق / منح هذه الأذونات ، انتقل إلى صفحة إدارة الهوية والوصول في مشروع Google Cloud Platform. اقرأ المزيد في وثائق Google.

8. حدد إعدادات خط الأنابيب الخاص بك:

• حدد التاريخ الذي تريد تحميل بيانات التكلفة منه. يمكنك إعداد تاريخ ماضي أو مستقبلي. إذا كنت تختار تاريخًا في الماضي ، فتعرف على القيود المفروضة على استيراد البيانات التاريخية.
• اختر المصدر / الوسيط الذي تريد تطبيقه على البيانات المستوردة بشكل افتراضي. ستتم كتابة القيم الافتراضية التي تحددها لمصدر / قناة UTM في جداول بيانات التكلفة فقط إذا لم يستقبل OWOX BI قيم معلمات UTM الفعلية. لمزيد من المعلومات حول سبب وجوب تحديد القيم الافتراضية لمصدر / قناة UTM في إعدادات خط الأنابيب ، ارجع إلى التعليمات.

الأهمية! في أي وقت ، يمكنك تغيير إعدادات المصدر / الوسيط في صفحة خط الأنابيب إلى أي قيم باستثناء google / عضوي. سيتم تطبيق القيم المحددة على البيانات الجديدة المستوردة بعد إجراء التغييرات والبيانات التاريخية داخل نافذة التحديث.

9. انقر فوق إنشاء خط أنابيب .

منتهي! ستظهر بيانات اليوم السابق في الجدول في مجموعة البيانات المحددة يوميًا الساعة 00:00 (التوقيت العالمي المنسق). اعتمادًا على كمية البيانات وميزات واجهة برمجة تطبيقات خدمة الإعلانات ، يمكن أن يستغرق استيراد البيانات ما يصل إلى 24 ساعة. انظر هذه المقالة لهيكل الجدول.

إذا تغيرت المعلومات في خدمة إعلانية بأثر رجعي ، فسيقوم OWOX BI بتحديث جميع البيانات التي تم تحميلها إلى BigQuery ضمن نافذة التحديث المحددة.

في ملف تعريف الإعلان على Facebook وأنظمة تحليلات الويب ، يمكنك تحليل أساسيات أداء الإعلان. على سبيل المثال ، يمكنك تحليل نسبة النقر إلى الظهور ، وتكلفة النقرة ، وتكلفة الاكتساب ، والسجل التجاري ، والجلسات ، وعمق المشاهدة ، ومعدل الارتداد ، وعائد النقرة ، وعائد النفقات الإعلانية. بالنسبة للشركات الصغيرة التي لديها عدد قليل من القنوات الإعلانية ، فهذا يكفي.

إذا كان لديك العديد من نقاط الاتصال مع العملاء ، ولديك متاجر غير متصلة بالإنترنت ، وترغب في رؤية المسار الكامل للشراء ، فيجب عليك التفكير في إعداد تحليلات متقدمة وإنشاء لوحة معلومات محدثة تلقائيًا مع جميع المقاييس التي تهمك. سيسمح لك هذا بالحصول دائمًا على معلومات محدثة في متناول اليد ، وإجراء تقييم شامل لفعالية الإعلان ، واتخاذ قرارات مهمة بشكل أسرع.