Cómo subir datos de Facebook a Google BigQuery

Facebook es la red social más popular a nivel mundial, con más de 2600 millones de usuarios activos mensuales. No en vano, se ha convertido en un canal promocional obligatorio para muchos negocios. Más de 7 millones de anunciantes promocionan sus servicios en esta plataforma. Además, Facebook posee las otras tres plataformas de redes sociales más grandes: Instagram, WhatsApp y Facebook Messenger.

Otro motivo de la popularidad de Facebook e Instagram entre los anunciantes es el bajo precio de llegar a una audiencia y la capacidad de dirigirse con precisión a las audiencias.

Facebook ofrece a las empresas y a los profesionales del marketing herramientas para trabajar con campañas publicitarias: Facebook Ads Manager, Facebook Pixel y Facebook Analytics.

De forma predeterminada, Ads Manager brinda información sobre cobertura, vistas, clics, costos de anuncios, etc. Y si instala el píxel de Facebook en su sitio web y configura el seguimiento de eventos, puede conocer el comportamiento de los usuarios que visitan su sitio web haciendo clic en un anuncio.

Puede realizar un seguimiento de todo tipo de conversiones en cualquier dispositivo que su anuncio traiga a su sitio web y ver cuánto le cuesta una acción deseada. Los informes de Facebook le muestran todos los clics, registros, pedidos, compras, etc.

Los datos almacenados en el perfil publicitario de Facebook pueden informarle sobre la efectividad de una sola fuente. Pero, ¿qué sucede si un usuario proviene del tráfico orgánico, luego regresa a su sitio web, hace clic en un enlace en Facebook y realiza una compra después de recibir un correo electrónico? ¿Cómo se puede evaluar la eficacia del canal de Facebook en este caso? No sabrá cómo interactúa con otras fuentes de marketing y cómo afectan al negocio en su conjunto hasta que consolide sus datos.

En las grandes empresas, el marketing no se limita a Facebook, y las ventas pueden ser online y offline. Por lo tanto, es necesario combinar los datos del administrador de anuncios de Facebook con los datos de su sitio web, otros servicios de publicidad y su CRM para que pueda ver el panorama completo: cuánto dinero se gasta en publicidad, qué canales de publicidad son más efectivos y el estado financiero. resultados.

Al cargar los datos de costos de los servicios publicitarios en Google BigQuery, puede asociar los costos con las actividades del usuario en el sitio web, las llamadas al centro de llamadas, los correos electrónicos y los pedidos comprados desde el sistema CRM. Esto lo ayuda a configurar análisis avanzados y evaluar el impacto de todos los esfuerzos de marketing, tanto en línea como fuera de línea, en el rendimiento comercial.

Los datos de los servicios de marketing cargados en Google BigQuery se pueden usar para calcular su modelo de atribución y luego BigQuery puede pasar los resultados a los sistemas para la administración automática de ofertas. Además, en Google BigQuery puede crear audiencias de usuarios en función de los datos combinados y los resultados de los cálculos de atribución y luego enviar automáticamente esas audiencias a los servicios de publicidad. Finalmente, puede usar los datos recopilados en BigQuery para crear cualquier informe que necesite sin restricciones.

Las plataformas en la nube más populares son Amazon Redshift, Google BigQuery y Microsoft Azure. Tienen ventajas comunes sobre un almacén de datos convencional:

• No necesita mantener servidores y conectar otros nuevos cuando la carga crece. El almacenamiento en la nube se escala automáticamente.
• Las plataformas en la nube son más rápidas que el almacenamiento tradicional y redistribuyen automáticamente la carga.
• No necesita instalar un servidor en su computadora para acceder al almacenamiento en la nube. Simplemente abra su navegador e inicie sesión en la nube.

Elegimos Google BigQuery y lo recomendamos a nuestros clientes por las siguientes razones:

• Google es el líder en la cantidad de fuentes de datos para los especialistas en marketing: anuncios, análisis, consola de búsqueda, YouTube. Todos estos servicios se integran a la perfección con BigQuery.
• Procesa grandes cantidades de datos rápidamente.
• Es fácil comenzar con BigQuery sin la ayuda de los administradores de la base de datos. Simplemente cree una cuenta de Google Cloud.
• Solo pagas por los servicios que utilizas.
• Existen servicios y soluciones listos para usar para cargar datos en Google BigQuery sin la ayuda de los desarrolladores.

Google BigQuery no tiene una herramienta integrada para importar datos desde el administrador de anuncios de Facebook. Puede resolver este problema de varias maneras: cargando datos manualmente, escribiendo sus propios scripts o utilizando servicios especializados como OWOX BI. Echemos un vistazo más de cerca a cada una de estas opciones.

Puede cargar datos de costos del perfil publicitario de Facebook en archivos separados y cargarlos manualmente a través de la interfaz de BigQuery. Las desventajas de este método son obvias: mucho trabajo innecesario y ninguna automatización.

También puede escribir scripts que cargarán los datos que necesita de un servicio de marketing. Sin embargo, deberá monitorear y admitir constantemente estos scripts. También deberá gastar recursos de desarrollador para combinar datos de diferentes cuentas y en diferentes fechas, verificar la calidad de los datos y responder rápidamente a posibles cambios en las API del servicio de publicidad. Además, deberá actualizar los datos de forma retrospectiva si se modifican en los anuncios de Facebook, convertir los costos de todas las fuentes de publicidad en una sola moneda, etc. Si no hace estas cosas, los datos de mala calidad pueden conducir a soluciones subóptimas que le cuesta mucho a su negocio.

Con OWOX BI, puede configurar la importación automática de costos desde diferentes servicios publicitarios a Google Analytics y cargar datos de costos al almacenamiento en la nube en un solo flujo de datos. Si utiliza este método, tenga en cuenta las limitaciones de Google Analytics:

• Se puede cargar un máximo de 90 MB en un solo conjunto de datos por día.
• Puede descargar un máximo de 50 archivos por día por recurso.
• Google Analytics puede tardar hasta 24 horas en procesar los datos cargados y ponerlos a disposición en los informes.
• Al cargar una gran cantidad de datos, puede haber problemas con la API de Google Analytics.
• No puede cargar más parámetros de los que puede contener el esquema del conjunto de datos de costos de Google Analytics.

OWOX BI tiene flujos de datos directos de Facebook, Instagram y LinkedIn, con los que puede cargar datos sin procesar en todas sus campañas en BigQuery. Estos esquemas de datos contienen de 80 a 200 parámetros, lo que garantiza una alta granularidad de datos para sus informes.

¿Cuáles son los beneficios de la integración directa de Facebook con Google BigQuery?

OWOX BI ofrece una solución completa lista para usar: no necesita hacer nada manualmente. El servicio recopila todos los datos que necesita en un formato conveniente y supervisa su calidad y relevancia.

Si los datos históricos cambian en los anuncios de Facebook, OWOX BI actualiza los datos cargados en BigQuery automáticamente. Además, si es necesario, puede cargar sus datos históricos de los últimos seis meses. Esto le ayudará a evaluar la dinámica de la campaña.

Dado que la importación de datos de costes se produce sin la participación de Google Analytics:

1. Obtiene los datos más rápido: los costos se cargan directamente en BigQuery y no tiene que esperar 24 horas adicionales para que Google Analytics los procese.
2. Los datos se descargan sin límites de Google Analytics de 90 MB y 50 descargas por día.
3. Puede descargar estadísticas de varias cuentas publicitarias en una sola tabla de BigQuery simplemente especificando el mismo conjunto de datos al crear una transmisión.
4. Los datos de la fuente de publicidad se compilan en una tabla de una sola parte en Google BigQuery. Esto simplifica enormemente la compilación de consultas y el análisis de los datos descargados.
5. Los datos de costos se suben a BigQuery en dos monedas. Un campo almacena los costos en la moneda original del servicio de publicidad. Puede especificar la otra moneda para convertir los datos de costos cuando crea el flujo. Los costos convertidos son útiles para los informes en los que los datos de diferentes fuentes se deben convertir a una sola moneda.

1. Asegúrate de que tus enlaces publicitarios tengan etiquetas UTM.
2. En la página de inicio de OWOX BI, haga clic en Crear canalización:

3. Como fuente, seleccione Anuncios de Facebook :

4. Como destino, seleccione Google BigQuery :

Si no tiene un proyecto en Google BigQuery, obtenga información sobre cómo comenzar a trabajar con el almacenamiento en la nube y crear un conjunto de datos.

5. Seleccione una cuenta de Facebook (o conceda acceso a una nueva cuenta de Facebook) desde la que desea exportar los datos de costos de anuncios:

¡Bajo ninguna circunstancia OWOX BI cambia la configuración de su cuenta o campañas publicitarias!

Para la mayoría de las plataformas de publicidad, OWOX BI solicita acceso solo para leer datos. Este nivel de acceso es suficiente para que obtengamos estadísticas e información sobre el marcado de enlaces en sus anuncios. Pero no todos los servicios de publicidad tienen el nivel de acceso o trabajo que esperamos. Por ejemplo, para importar datos sin procesar de Facebook a Google BigQuery mediante OWOX BI, necesita el permiso ads_management.

6. Seleccione una cuenta conectada o conceda acceso a una cuenta de Google BigQuery donde desee almacenar los datos exportados:

7. Seleccione un proyecto de Google BigQuery y un conjunto de datos al que desee cargar sus datos (o cree uno nuevo):

¡Nota! Para configurar la recopilación de datos, su cuenta de Google debe tener las funciones de Editor de datos de BigQuery y Usuario de BigQuery para el proyecto de destino. De lo contrario, BigQuery no te permitirá subir datos.

Para comprobar/conceder estos permisos, vaya a la página Gestión de acceso e identidad en su proyecto de Google Cloud Platform. Lea más en la documentación de Google.

8. Especifique la configuración para su canalización:

• Seleccione la fecha a partir de la cual desea cargar los datos de costos. Puede configurar una fecha futura o pasada. Si elige una fecha pasada, obtenga información sobre las limitaciones en la importación de datos históricos.
• Elija la fuente/medio que desea aplicar a los datos importados de forma predeterminada. Los valores predeterminados que especifique para la fuente/canal UTM se escribirán en las tablas de datos de costos solo si OWOX BI no recibe los valores reales de los parámetros UTM. Para obtener más información sobre por qué debe especificar valores predeterminados para la fuente/canal UTM en la configuración de canalización, consulte la Ayuda.

¡Importante! En cualquier momento, puede cambiar la configuración de fuente/medio en la página de canalización a cualquier valor excepto google/orgánico. Los valores especificados se aplicarán a los nuevos datos importados después de realizar cambios y datos históricos dentro de la ventana de actualización.

9. Haga clic en Crear canalización .

¡Hecho! Los datos del día anterior aparecerán en la tabla en el conjunto de datos especificado diariamente a las 00:00 (UTC). Según la cantidad de datos y las características de la API del servicio de publicidad, la importación de datos puede demorar hasta 24 horas. Consulte este artículo para ver la estructura de la tabla.

Si la información en un servicio de publicidad cambia retrospectivamente, OWOX BI actualizará todos los datos cargados en BigQuery dentro de la ventana de actualización establecida.

En el perfil de publicidad de Facebook y los sistemas de análisis web, puede analizar los conceptos básicos del rendimiento de la publicidad. Por ejemplo, puede analizar CTR, CPC, CPA, CR, sesiones, profundidad de visualización, tasa de rebote, RPC y ROAS. Para las pequeñas empresas con una pequeña cantidad de canales publicitarios, esto es suficiente.

Sin embargo, si tiene muchos puntos de contacto con los clientes, tiene tiendas fuera de línea y desea ver la ruta completa de compra, debe pensar en configurar análisis avanzados y crear un tablero actualizado automáticamente con todas las métricas que le interesen. Esto le permitirá tener siempre a mano información actualizada, realizar una evaluación exhaustiva de la eficacia de la publicidad y tomar decisiones importantes más rápido.