FacebookからGoogleBigQueryにデータをアップロードする方法

Facebookは世界で最も人気のあるソーシャルネットワークであり、月間アクティブユーザー数は26億人を超えています。 当然のことながら、それは多くの企業にとって必須の販促チャネルになっています。 700万人以上の広告主がこのプラットフォームでサービスを宣伝しています。 さらに、Facebookは、Instagram、WhatsApp、FacebookMes​​sengerの3つの最大のソーシャルメディアプラットフォームを所有しています。

広告主の間でFacebookとInstagramが人気のもう一つの理由は、オーディエンスにリーチするための低価格と、オーディエンスを正確にターゲティングする能力です。

Facebookは、広告キャンペーンを操作するためのビジネスおよびマーケターツールを提供します：Facebook Ads Manager、Facebook Pixel、およびFacebookAnalytics。

デフォルトでは、Ads Managerは、カバレッジ、ビュー、クリック数、広告費用などに関する情報を提供します。 また、FacebookピクセルをWebサイトにインストールし、イベントトラッキングを設定すると、広告をクリックしてWebサイトにアクセスするユーザーの行動を確認できます。

広告がウェブサイトにもたらすあらゆるデバイスでのあらゆる種類のコンバージョンを追跡し、目的のアクションにかかる費用を確認できます。 Facebookのレポートには、すべてのクリック、登録、注文、購入などが表示されます。

Facebookの広告プロファイルに保存されているデータは、1つのソースのみの有効性について教えてくれます。 しかし、ユーザーがオーガニックトラフィックからあなたのところに来て、あなたのWebサイトに戻り、Facebookのリンクをクリックして、電子メールを受け取った後に購入した場合はどうなるでしょうか。 この場合、Facebookチャネルの有効性をどのように評価できますか？ データを統合するまで、他のマーケティングソースとどのように相互作用し、それらがビジネス全体にどのように影響するかはわかりません。

大企業では、マーケティングはFacebookに限定されず、販売はオンラインでもオフラインでもかまいません。 したがって、Facebook Ads Managerのデータを、Webサイト、他の広告サービス、およびCRMのデータと組み合わせて、広告に費やされた金額、より効果的な広告チャネル、および財務状況を確認する必要があります。結果。

広告サービスからGoogleBigQueryに費用データをアップロードすることで、費用をウェブサイトでのユーザーアクティビティ、コールセンターへの電話、メール、CRMシステムからの購入注文に関連付けることができます。 これは、高度な分析を設定し、オンラインとオフラインの両方のすべてのマーケティング活動が業績に与える影響を評価するのに役立ちます。

Google BigQueryにアップロードされたマーケティングサービスのデータを使用してアトリビューションモデルを計算すると、BigQueryはその結果をシステムに渡して自動入札管理を行うことができます。 また、Google BigQueryでは、結合されたデータとアトリビューション計算の結果に基づいてユーザーオーディエンスを作成し、それらのオーディエンスを広告サービスに自動的に送信できます。 最後に、BigQueryで収集されたデータを使用して、制限なしで必要なレポートを作成できます。

最も人気のあるクラウドプラットフォームは、Amazon Redshift、Google BigQuery、およびMicrosoftAzureです。 これらには、従来のデータウェアハウスに比べて共通の利点があります。

• 負荷が増大したときにサーバーを保守したり、新しいサーバーを接続したりする必要はありません。 クラウドストレージは自動的に拡張されます。
• クラウドプラットフォームは従来のストレージよりも高速で、負荷を自動的に再分散します。
• クラウドストレージにアクセスするために、コンピューターにサーバーをインストールする必要はありません。 ブラウザを開いてクラウドにログインするだけです。

Google BigQueryを選択し、次の理由でお客様に推奨しています。

• Googleは、広告、分析、検索コンソール、YouTubeなどのマーケター向けのデータソース数のリーダーです。 これらのサービスはすべて、BigQueryとシームレスに統合されます。
• 大量のデータを高速に処理します。
• データベース管理者の助けがなくても、BigQueryを簡単に使い始めることができます。 GoogleCloudアカウントを作成するだけです。
• 使用したサービスに対してのみ料金を支払います。
• 開発者の助けを借りずにGoogleBigQueryにデータをアップロードするための既製のサービスとソリューションがあります。

Google BigQueryには、FacebookAdsManagerからデータをインポートするための組み込みツールがありません。 この問題は、データを手動でアップロードする、独自のスクリプトを作成する、またはOWOX BIなどの特殊なサービスを使用するなど、いくつかの方法で解決できます。 これらの各オプションを詳しく見てみましょう。

Facebookの広告プロファイルから個別のファイルにコストデータをアップロードし、BigQueryインターフェースを介して手動でアップロードできます。 この方法の欠点は明らかです。多くの不要な作業があり、自動化されていません。

マーケティングサービスから必要なデータをアップロードするスクリプトを作成することもできます。 ただし、これらのスクリプトを常に監視およびサポートする必要があります。 また、さまざまなアカウントのさまざまな日付のデータを組み合わせ、データ品質を確認し、広告サービスAPIで発生する可能性のある変更に迅速に対応するために、開発者のリソースを費やす必要があります。 さらに、Facebook広告で変更されたデータを遡及的に更新したり、すべての広告ソースからのコストを単一の通貨に変換したりする必要があります。これらのことを行わないと、データの品質が低くなり、ソリューションが最適化されなくなる可能性があります。あなたのビジネスに多くの費用がかかります。

OWOX BIを使用すると、さまざまな広告サービスからGoogle Analyticsへの自動コストインポートを設定し、コストデータを1つのデータストリームでクラウドストレージにアップロードできます。 この方法を使用する場合は、GoogleAnalyticsの制限を考慮してください。

• 1日あたり最大90MBを1つのデータセットにロードできます。
• リソースごとに1日あたり最大50個のファイルをダウンロードできます。
• Google Analyticsは、アップロードされたデータを処理してレポートで利用できるようになるまでに最大24時間かかる場合があります。
• 大量のデータをアップロードする場合、GoogleAnalyticsAPIに問題がある可能性があります。
• GoogleAnalyticsのコストデータセットスキーマに含めることができるよりも多くのパラメータをアップロードすることはできません。

OWOX BIには、Facebook、Instagram、LinkedInからの直接データストリームがあり、すべてのキャンペーンの生データをBigQueryにアップロードできます。 これらのデータスキームには80〜200のパラメータが含まれているため、レポートのデータの粒度が高くなります。

FacebookとGoogleBigQueryを直接統合することの利点は何ですか？

OWOX BIは、箱から出してすぐに使用できる完全なソリューションを提供します。手動で何もする必要はありません。 このサービスは、必要なすべてのデータを便利な形式で収集し、その品質と関連性を監視します。

Facebook広告で履歴データが変更された場合、OWOXBIはBigQueryにアップロードされたデータを自動的に更新します。 さらに、必要に応じて、過去6か月間の履歴データをアップロードできます。 これは、キャンペーンのダイナミクスを評価するのに役立ちます。

コストデータのインポートはGoogleAnalyticsの参加なしで行われるため、次のようになります。

1. データをより速く取得できます。コストはBigQueryに直接アップロードされ、GoogleAnalyticsがデータを処理するのにさらに24時間待つ必要はありません。
2. データは、1日あたり90MBおよび50ダウンロードのGoogleAnalyticsの制限なしでダウンロードされます。
3. ストリームの作成時に同じデータセットを指定するだけで、複数の広告アカウントから単一のBigQueryテーブルに統計をダウンロードできます。
4. 広告ソースからのデータは、GoogleBigQueryのシングルパーティテーブルにコンパイルされます。 これにより、クエリのコンパイルとダウンロードされたデータの分析が大幅に簡素化されます。
5. コストデータは2つの通貨でBigQueryにアップロードされます。 1つのフィールドには、広告サービスからの元の通貨でコストが保存されます。 フローを作成するときに、コストデータを変換する他の通貨を指定できます。 変換されたコストは、さまざまなソースからのデータを単一の通貨に変換する必要があるレポートに役立ちます。

1. 広告リンクにUTMタグが付いていることを確認してください。
2. OWOX BIホームページで、「パイプラインの作成」をクリックします。

3. ソースとして、 Facebook広告を選択します：

4. 宛先として、 GoogleBigQueryを選択します。

Google BigQueryにプロジェクトがない場合は、クラウドストレージの操作を開始してデータセットを作成する方法を学びます。

5. 広告費用データをエクスポートするFacebookアカウントを選択します（または新しいFacebookアカウントへのアクセスを許可します）。

いかなる状況においても、OWOXBIはアカウントまたは広告キャンペーンの設定を変更しません。

ほとんどの広告プラットフォームでは、OWOXBIはデータを読み取るためだけにアクセスを要求します。 このレベルのアクセスは、広告のリンクマークアップに関する統計と情報を取得するのに十分です。 しかし、すべての広告サービスが、私たちが期待するようなレベルのアクセスまたは機能を備えているわけではありません。 たとえば、OWOXBIを使用してFacebookからGoogleBigQueryに生データをインポートするには、ads_management権限が必要です。

6. 接続されているアカウントを選択するか、エクスポートされたデータを保存するGoogleBigQueryアカウントへのアクセスを許可します。

7. Google BigQueryプロジェクトと、データをアップロードする（または新しいプロジェクトを作成する）データセットを選択します。

ノート！ データ収集を設定するには、Googleアカウントに、移行先プロジェクトのBigQueryデータエディターとBigQueryユーザーの両方の役割を付与する必要があります。 そうしないと、BigQueryでデータをアップロードできません。

これらの権限を確認/付与するには、GoogleCloudPlatformプロジェクトの[IDとアクセスの管理]ページに移動します。 詳細については、Googleのドキュメントをご覧ください。

8. パイプラインの設定を指定します。

• コストデータをアップロードする日付を選択します。 将来または過去の日付を設定できます。 過去の日付を選択する場合は、履歴データのインポートの制限について学習してください。
• デフォルトでインポートされたデータに適用するソース/メディアを選択します。 UTMソース/チャネルに指定したデフォルト値は、OWOXBIが実際のUTMパラメータ値を受け取らない場合にのみコストデータテーブルに書き込まれます。 パイプライン設定でUTMソース/チャネルのデフォルト値を指定する必要がある理由の詳細については、ヘルプを参照してください。

重要！ パイプラインページのソース/メディア設定は、いつでもgoogle/organic以外の任意の値に変更できます。 指定した値は、更新ウィンドウ内で変更および履歴データを行った後にインポートされた新しいデータに適用されます。

9. [パイプラインの作成]をクリックします。

終わり！ 前日のデータは、毎日00:00（UTC）に指定されたデータセットのテーブルに表示されます。 データの量と広告サービスAPIの機能によっては、データのインポートに最大24時間かかる場合があります。 テーブルの構造については、この記事を参照してください。

広告サービスの情報が遡及的に変更された場合、OWOX BIは、確立された更新ウィンドウ内でBigQueryにアップロードされたすべてのデータを更新します。

Facebookの広告プロファイルとWeb分析システムでは、広告パフォーマンスの基本を分析できます。 たとえば、CTR、CPC、CPA、CR、セッション、表示深度、バウンス率、RPC、ROASを分析できます。 広告チャネルの数が少ない中小企業の場合、これで十分です。

ただし、顧客との接点が多く、オフラインストアがあり、購入までの道のり全体を確認したい場合は、高度な分析を設定し、関心のあるすべての指標を使用して自動的に更新されるダッシュボードを作成することを検討する必要があります。 これにより、常に最新の情報を入手し、広告効果の包括的な評価を実施し、重要な決定をより迅速に行うことができます。