So laden Sie Daten von Facebook zu Google BigQuery hoch

Facebook ist mit mehr als 2,6 Milliarden monatlich aktiven Nutzern das beliebteste soziale Netzwerk weltweit. Es überrascht nicht, dass es für viele Unternehmen zu einem obligatorischen Werbekanal geworden ist. Mehr als 7 Millionen Werbetreibende bewerben ihre Dienste auf dieser Plattform. Darüber hinaus besitzt Facebook die drei anderen größten Social-Media-Plattformen: Instagram, WhatsApp und Facebook Messenger.

Ein weiterer Grund für die Beliebtheit von Facebook und Instagram bei Werbetreibenden ist der niedrige Preis, um ein Publikum zu erreichen, und die Möglichkeit, Zielgruppen genau anzusprechen.

Facebook bietet Unternehmen und Vermarktern Tools für die Arbeit mit Werbekampagnen: Facebook Ads Manager, Facebook Pixel und Facebook Analytics.

Standardmäßig stellt der Werbeanzeigenmanager Informationen zu Reichweite, Aufrufen, Klicks, Werbekosten usw. bereit. Und wenn Sie das Facebook-Pixel auf Ihrer Website installieren und ein Event-Tracking einrichten, können Sie das Verhalten von Nutzern herausfinden, die durch Klicken auf eine Anzeige auf Ihre Website gelangen.

Sie können alle Arten von Conversions auf jedem Gerät verfolgen, das Ihre Anzeige auf Ihre Website bringt, und sehen, wie viel Sie eine gewünschte Aktion kostet. Facebook-Berichte zeigen Ihnen alle Klicks, Anmeldungen, Bestellungen, Käufe etc.

Daten, die im Werbeprofil von Facebook gespeichert sind, können Sie nur aus einer Quelle über die Wirksamkeit informieren. Aber was ist, wenn ein Benutzer aus organischem Verkehr zu Ihnen kommt, dann auf Ihre Website zurückkehrt, auf einen Link auf Facebook klickt und einen Kauf tätigt, nachdem er eine E-Mail erhalten hat? Wie können Sie die Wirksamkeit des Facebook-Kanals in diesem Fall bewerten? Sie werden nicht wissen, wie es mit anderen Marketingquellen interagiert und wie sie sich auf das Unternehmen als Ganzes auswirken, bis Sie Ihre Daten konsolidieren.

In großen Unternehmen ist das Marketing nicht auf Facebook beschränkt, und der Verkauf kann online und offline erfolgen. Daher ist es notwendig, Daten aus dem Facebook-Anzeigenmanager mit Daten von Ihrer Website, anderen Werbediensten und Ihrem CRM zu kombinieren, damit Sie das Gesamtbild sehen können: wie viel Geld für Werbung ausgegeben wird, welche Werbekanäle effektiver sind und die Finanzen Ergebnisse.

Durch das Hochladen von Kostendaten von Werbediensten in Google BigQuery können Sie Kosten Benutzeraktivitäten auf der Website, Anrufen im Callcenter, E-Mails und gekauften Bestellungen aus dem CRM-System zuordnen. Dies hilft Ihnen, erweiterte Analysen einzurichten und die Auswirkungen aller Marketingmaßnahmen, sowohl online als auch offline, auf die Geschäftsleistung zu bewerten.

Daten von Marketingdiensten, die in Google BigQuery hochgeladen wurden, können zur Berechnung Ihres Attributionsmodells verwendet werden, und BigQuery kann die Ergebnisse dann an Systeme zur automatischen Gebotsverwaltung weitergeben. Außerdem können Sie in Google BigQuery Benutzerzielgruppen basierend auf kombinierten Daten und den Ergebnissen von Zuordnungsberechnungen erstellen und diese Zielgruppen dann automatisch an Werbedienste senden. Schließlich können Sie die in BigQuery gesammelten Daten verwenden, um ohne Einschränkungen beliebige Berichte zu erstellen.

Die beliebtesten Cloud-Plattformen sind Amazon Redshift, Google BigQuery und Microsoft Azure. Sie haben gegenüber einem herkömmlichen Data Warehouse gemeinsame Vorteile:

• Sie müssen keine Server warten und neue anschließen, wenn die Last wächst. Cloud-Speicher wird automatisch skaliert.
• Cloud-Plattformen sind schneller als herkömmliche Speicher und verteilen die Last automatisch neu.
• Sie müssen keinen Server auf Ihrem Computer installieren, um in den Cloud-Speicher zu gelangen. Öffnen Sie einfach Ihren Browser und melden Sie sich bei der Cloud an.

Wir haben uns für Google BigQuery entschieden und empfehlen es unseren Kunden aus folgenden Gründen:

• Google ist führend in der Anzahl der Datenquellen für Vermarkter: Anzeigen, Analytics, Search Console, YouTube. Alle diese Dienste lassen sich nahtlos in BigQuery integrieren.
• Es verarbeitet große Datenmengen schnell.
• Es ist einfach, ohne die Hilfe von Datenbankadministratoren mit BigQuery zu beginnen. Erstellen Sie einfach ein Google Cloud-Konto.
• Sie zahlen nur für die Dienste, die Sie nutzen.
• Es gibt vorgefertigte Dienste und Lösungen, um Daten ohne die Hilfe von Entwicklern in Google BigQuery hochzuladen.

Google BigQuery hat kein integriertes Tool zum Importieren von Daten aus Facebook Ads Manager. Sie können dieses Problem auf verschiedene Weise lösen: indem Sie Daten manuell hochladen, eigene Skripte schreiben oder spezialisierte Dienste wie OWOX BI verwenden. Sehen wir uns jede dieser Optionen genauer an.

Sie können Kostendaten aus dem Werbeprofil von Facebook in separate Dateien hochladen und diese manuell über die BigQuery-Oberfläche hochladen. Die Nachteile dieser Methode liegen auf der Hand: viel unnötige Arbeit und keine Automatisierung.

Sie können auch Skripte schreiben, die die benötigten Daten von einem Marketingdienst hochladen. Sie müssen diese Skripts jedoch ständig überwachen und unterstützen. Sie müssen auch Entwicklerressourcen aufwenden, um Daten aus verschiedenen Konten und zu verschiedenen Daten zu kombinieren, die Datenqualität zu überprüfen und schnell auf mögliche Änderungen in den Werbedienst-APIs zu reagieren. Darüber hinaus müssen Sie Daten nachträglich aktualisieren, wenn sie sich in Facebook-Werbeanzeigen ändern, Kosten aus allen Werbequellen in eine einzige Währung umrechnen usw. Wenn Sie diese Dinge nicht tun, können Daten von schlechter Qualität zu suboptimalen Lösungen führen kostet Ihr Unternehmen viel.

Mit OWOX BI können Sie einen automatischen Kostenimport aus verschiedenen Werbediensten in Google Analytics einrichten und Kostendaten in einem Datenstrom in den Cloud-Speicher hochladen. Wenn Sie diese Methode verwenden, beachten Sie die Einschränkungen von Google Analytics:

• Pro Tag können maximal 90 MB in einen einzelnen Datensatz geladen werden.
• Sie können maximal 50 Dateien pro Tag und Ressource herunterladen.
• Es kann bis zu 24 Stunden dauern, bis Google Analytics hochgeladene Daten verarbeitet und in Berichten verfügbar macht.
• Beim Hochladen großer Datenmengen kann es zu Problemen mit der Google Analytics API kommen.
• Sie können nicht mehr Parameter hochladen, als das Kosten-Dataset-Schema von Google Analytics enthalten kann.

OWOX BI verfügt über direkte Datenströme von Facebook, Instagram und LinkedIn, mit denen Sie Rohdaten zu all Ihren Kampagnen in BigQuery hochladen können. Diese Datenschemata enthalten 80 bis 200 Parameter, was eine hohe Datengranularität für Ihre Berichte gewährleistet.

Was sind die Vorteile der direkten Integration von Facebook mit Google BigQuery?

OWOX BI bietet eine sofort einsatzbereite Komplettlösung – Sie müssen nichts manuell tun. Der Dienst sammelt alle benötigten Daten in einem praktischen Format und überwacht deren Qualität und Relevanz.

Wenn sich historische Daten in Facebook-Anzeigen ändern, aktualisiert OWOX BI die in BigQuery hochgeladenen Daten automatisch. Zusätzlich können Sie bei Bedarf Ihre historischen Daten der letzten sechs Monate hochladen. Dies hilft Ihnen bei der Bewertung der Kampagnendynamik.

Da der Kostendatenimport ohne die Beteiligung von Google Analytics erfolgt:

1. Sie erhalten die Daten schneller: Die Kosten werden direkt in BigQuery hochgeladen, und Sie müssen nicht weitere 24 Stunden warten, bis Google Analytics sie verarbeitet hat.
2. Daten werden ohne Google Analytics-Grenzen von 90 MB und 50 Downloads pro Tag heruntergeladen.
3. Sie können Statistiken von mehreren Werbekonten in eine einzige BigQuery-Tabelle herunterladen, indem Sie beim Erstellen eines Streams einfach dasselbe Dataset angeben.
4. Daten aus der Werbequelle werden in Google BigQuery in einer Single-Party-Tabelle zusammengestellt. Dies vereinfacht die Erstellung von Abfragen und die Analyse heruntergeladener Daten erheblich.
5. Kostendaten werden in zwei Währungen in BigQuery hochgeladen. Ein Feld speichert die Kosten in der Originalwährung des Werbedienstes. Sie können die andere Währung angeben, in die Kostendaten konvertiert werden sollen, wenn Sie den Flow erstellen. Umgerechnete Kosten sind hilfreich für Berichte, bei denen Daten aus verschiedenen Quellen in eine einzige Währung umgerechnet werden müssen.

1. Stellen Sie sicher, dass Ihre Werbelinks UTM-Tags haben.
2. Klicken Sie auf der Startseite von OWOX BI auf Pipeline erstellen:

3. Wählen Sie als Quelle Facebook Ads aus:

4. Wählen Sie als Ziel Google BigQuery aus :

Wenn Sie kein Projekt in Google BigQuery haben, erfahren Sie, wie Sie mit der Arbeit mit Cloud-Speicher beginnen und ein Dataset erstellen.

5. Wählen Sie ein Facebook-Konto aus (oder gewähren Sie Zugriff auf ein neues Facebook-Konto), aus dem Sie Werbekostendaten exportieren möchten:

OWOX BI ändert unter keinen Umständen die Einstellungen Ihres Kontos oder Ihrer Werbekampagnen!

Für die meisten Werbeplattformen fordert OWOX BI nur Zugriff zum Lesen von Daten an. Diese Zugriffsebene reicht aus, damit wir Statistiken und Informationen zum Link-Markup in Ihren Anzeigen abrufen können. Aber nicht alle Werbedienste haben ein solches Maß an Zugriff oder Arbeit, wie wir erwarten. Um beispielsweise Rohdaten von Facebook mit OWOX BI in Google BigQuery zu importieren, benötigen Sie die Berechtigung ads_management.

6. Wählen Sie ein verbundenes Konto aus oder gewähren Sie Zugriff auf ein Google BigQuery-Konto, in dem Sie die exportierten Daten speichern möchten:

7. Wählen Sie ein Google BigQuery-Projekt und einen Datensatz aus, in den Sie Ihre Daten hochladen möchten (oder erstellen Sie einen neuen):

Notiz! Um die Datenerfassung einzurichten, muss Ihrem Google-Konto sowohl die Rolle „ BigQuery-Datenbearbeiter “ als auch die Rolle „ BigQuery-Benutzer“ für das Zielprojekt zugewiesen werden. Andernfalls lässt BigQuery Sie keine Daten hochladen.

Um diese Berechtigungen zu überprüfen/erteilen, gehen Sie in Ihrem Google Cloud Platform-Projekt zur Seite Identitäts- und Zugriffsverwaltung. Lesen Sie mehr in der Google-Dokumentation.

8. Legen Sie die Einstellungen für Ihre Pipeline fest:

• Wählen Sie das Datum aus, ab dem Sie Kostendaten hochladen möchten. Sie können entweder ein Datum in der Zukunft oder in der Vergangenheit festlegen. Wenn Sie ein vergangenes Datum auswählen, informieren Sie sich über die Einschränkungen beim Import historischer Daten.
• Wählen Sie die Quelle/das Medium, das Sie standardmäßig auf die importierten Daten anwenden möchten. Die Standardwerte, die Sie für die UTM-Quelle/den UTM-Kanal angeben, werden nur dann in die Kostendatentabellen geschrieben, wenn OWOX BI nicht die tatsächlichen UTM-Parameterwerte erhält. Weitere Informationen dazu, warum Sie Standardwerte für UTM-Quelle/Kanal in den Pipeline-Einstellungen angeben sollten, finden Sie in der Hilfe.

Wichtig! Sie können die Quelle/Medium-Einstellungen auf der Pipeline-Seite jederzeit auf beliebige Werte außer google/organisch ändern. Die angegebenen Werte werden auf neue Daten angewendet, die nach Änderungen importiert wurden, sowie auf historische Daten innerhalb des Aktualisierungsfensters.

9. Klicken Sie auf Pipeline erstellen .

Erledigt! Daten für den Vortag erscheinen täglich um 00:00 (UTC) in der Tabelle im angegebenen Dataset. Abhängig von der Datenmenge und den Funktionen der Werbedienst-API kann das Importieren von Daten bis zu 24 Stunden dauern. Siehe diesen Artikel für die Struktur der Tabelle.

Wenn sich die Informationen in einem Werbedienst nachträglich ändern, aktualisiert OWOX BI alle in BigQuery hochgeladenen Daten innerhalb des festgelegten Aktualisierungsfensters.

In den Facebook-Werbeprofil- und Webanalysesystemen können Sie die Werbeleistung grundlegend analysieren. Sie können beispielsweise CTR, CPC, CPA, CR, Sitzungen, Betrachtungstiefe, Absprungrate, RPC und ROAS analysieren. Für kleine Unternehmen mit wenigen Werbekanälen ist dies ausreichend.

Wenn Sie jedoch viele Berührungspunkte mit Kunden haben, Offline-Shops haben und den gesamten Kaufpfad sehen möchten, sollten Sie darüber nachdenken, erweiterte Analysen einzurichten und ein automatisch aktualisiertes Dashboard mit allen Metriken zu erstellen, die Sie interessieren. So haben Sie immer aktuelle Informationen zur Hand, können eine umfassende Bewertung der Werbewirksamkeit vornehmen und wichtige Entscheidungen schneller treffen.