So laden Sie Daten von ‌Instagram‌ ‌auf ‌Google‌ ‌BigQuery‌ hoch

Instagram unterstützt alle Arten von Inhalten und ist mit fortschrittlichen visuellen Tricks ausgestattet. Es ist nicht nur das weltweit größte Fotoalbum mit Katzen, Selfies und Essen. Es ist auch eine großartige Werbeplattform, die die visuelle E-Commerce-Suche auf die nächste Stufe hebt.

Eine große Anzahl von Unternehmen erreichen ihre Kunden täglich über Instagram und nutzen die aufkommenden Trends, die neue Kundenbindung und die Einkaufsfunktionen. Dies ist keine Überraschung, da Instagram die größte Foto-App ist, die monatlich von mehr als 1,2 Milliarden Menschen genutzt wird.

Das Instagram-Team verbessert die Anwendung ständig und fügt neue Funktionen und Geschäftsmöglichkeiten hinzu: erweiterte Analysen, geplante Veröffentlichung von Inhalten und mehr. Ein weiterer Grund für die Beliebtheit von Instagram und Facebook bei Werbetreibenden ist der niedrige Kontaktpreis und die Möglichkeit, Zielgruppen genau anzusprechen.

Sie können Instagram-Werbestatistiken in der Anwendung selbst sehen, indem Sie in Instagram Insights nachsehen. Informationen zu Anzeigenansichten, Reichweite, Profilansichten, Anrufen und Links von Anzeigen, Likes, Kommentaren und anderen Optionen zur Zielgruppenbindung sind hier verfügbar. Sie können Abonnenten auch nach demografischen Daten analysieren, um den Prozentsatz Ihres Publikums zu bestimmen, der einem bestimmten Geschlecht oder einer bestimmten Altersgruppe angehört, und sogar sehen, woher der Großteil Ihres Publikums stammt.

Da Facebook Eigentümer von Instagram ist, können Sie den Facebook Ads Manager verwenden, um Anzeigen auf beiden Plattformen zu schalten. Wenn Ihr Ziel darin besteht, den Umsatz zu steigern – nicht die Benutzeraktivität oder die Anzahl der Kommentare –, ist es am besten, Anzeigen auf Instagram über den Werbeanzeigenmanager zu schalten und zu analysieren. Im Vergleich zu Instagram Insights gibt es im Facebook Ad Manager mehr technische Möglichkeiten und Metriken sowohl für die Einrichtung von Kampagnen als auch für die Arbeit mit Daten.

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.

Die im Werbeanzeigenmanager gespeicherten Daten können dir nur Auskunft über die Effektivität der Quellen geben, die zu Facebook gehören. Aber was ist, wenn ein Benutzer aus organischem Verkehr zu Ihnen kommt, dann auf Ihre Website zurückkehrt, auf einen Link auf Instagram klickt und nach Erhalt einer E-Mail einen Kauf tätigt? Wie können Sie in diesem Fall die Wirksamkeit des Instagram‌-Kanals 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 Instagram 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.

OWOX BI bietet eine sofort einsatzbereite Komplettlösung – Sie müssen nichts manuell tun. Der Service sammelt alle von uns benötigten Daten in einem praktischen Format, bereinigt und dedupliziert sie, überprüft vorhandene UTM-Tags in Ihren Kampagnen, meldet mögliche Fehler, erkennt dynamische Parameter, rechnet Kosten in eine einheitliche Währung um und überwacht die Relevanz der Daten.

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 aus Instagram :

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 und Instagram 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 aus und erstellen Sie einen Datensatz, 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 neu importierte Daten angewendet, nachdem Änderungen vorgenommen 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 Systemen Instagram Insights, Facebook-Werbeprofil und Webanalyse können Sie die Grundlagen der Werbeleistung von Instagram 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.