Comment télécharger des données de Facebook vers Google BigQuery

Facebook est le réseau social le plus populaire au monde, avec plus de 2,6 milliards d'utilisateurs actifs par mois. Sans surprise, il est devenu un canal promotionnel obligatoire pour de nombreuses entreprises. Plus de 7 millions d'annonceurs font la promotion de leurs services sur cette plateforme. De plus, Facebook possède les trois autres plus grandes plateformes de médias sociaux : Instagram, WhatsApp et Facebook Messenger.

Une autre raison de la popularité de Facebook et d'Instagram parmi les annonceurs est le faible prix pour atteindre un public et la capacité de cibler avec précision les publics.

Facebook propose aux entreprises et aux spécialistes du marketing des outils pour travailler avec des campagnes publicitaires : Facebook Ads Manager, Facebook Pixel et Facebook Analytics.

Par défaut, le Gestionnaire de publicités fournit des informations sur la couverture, les vues, les clics, les coûts publicitaires, etc. Et si vous installez le pixel Facebook sur votre site Web et configurez le suivi des événements, vous pouvez connaître le comportement des utilisateurs qui se rendent sur votre site Web en cliquant sur une publicité.

Vous pouvez suivre toutes sortes de conversions sur n'importe quel appareil que votre annonce apporte à votre site Web et voir combien vous coûte une action souhaitée. Les rapports Facebook vous montrent tous les clics, inscriptions, commandes, achats, etc.

Les données stockées dans le profil publicitaire de Facebook peuvent vous renseigner sur l'efficacité d'une seule source. Mais que se passe-t-il si un utilisateur vient vers vous à partir du trafic organique, puis revient sur votre site Web, clique sur un lien sur Facebook et effectue un achat après avoir reçu un e-mail ? Comment évaluer l'efficacité du canal Facebook dans ce cas ? Vous ne saurez pas comment il interagit avec d'autres sources de marketing et comment elles affectent l'entreprise dans son ensemble jusqu'à ce que vous consolidiez vos données.

Dans les grandes entreprises, le marketing ne se limite pas à Facebook et les ventes peuvent être en ligne et hors ligne. Par conséquent, il est nécessaire de combiner les données de Facebook Ads Manager avec les données de votre site Web, d'autres services publicitaires et de votre CRM afin que vous puissiez avoir une vue d'ensemble : combien d'argent est dépensé en publicité, quels canaux publicitaires sont les plus efficaces et les finances résultats.

En téléchargeant les données de coût des services publicitaires dans Google BigQuery, vous pouvez associer les coûts aux activités des utilisateurs sur le site Web, aux appels vers le centre d'appels, aux e-mails et aux commandes achetées à partir du système CRM. Cela vous aide à configurer des analyses avancées et à évaluer l'impact de tous les efforts de marketing, en ligne et hors ligne, sur les performances de l'entreprise.

Les données des services marketing téléchargées sur Google BigQuery peuvent être utilisées pour calculer votre modèle d'attribution, puis BigQuery peut transmettre les résultats aux systèmes de gestion automatique des enchères. En outre, dans Google BigQuery, vous pouvez créer des audiences d'utilisateurs basées sur des données combinées et les résultats des calculs d'attribution, puis envoyer automatiquement ces audiences aux services publicitaires. Enfin, vous pouvez utiliser les données collectées dans BigQuery pour créer tous les rapports dont vous avez besoin sans restrictions.

Les plates-formes cloud les plus populaires sont Amazon Redshift, Google BigQuery et Microsoft Azure. Ils ont des avantages communs par rapport à un entrepôt de données conventionnel :

• Vous n'avez pas besoin de maintenir des serveurs et d'en connecter de nouveaux lorsque la charge augmente. Le stockage dans le cloud évolue automatiquement.
• Les plateformes cloud sont plus rapides que le stockage traditionnel et redistribuent automatiquement la charge.
• Vous n'avez pas besoin d'installer un serveur sur votre ordinateur pour accéder au stockage en nuage. Ouvrez simplement votre navigateur et connectez-vous au cloud.

Nous avons choisi Google BigQuery et le recommandons à nos clients pour les raisons suivantes :

• Google est le leader du nombre de sources de données pour les marketeurs : Ads, Analytics, Search Console, YouTube. Tous ces services s'intègrent parfaitement à BigQuery.
• Il traite rapidement de grandes quantités de données.
• Il est facile de démarrer avec BigQuery sans l'aide d'administrateurs de base de données. Créez simplement un compte Google Cloud.
• Vous ne payez que les services que vous utilisez.
• Il existe des services et des solutions prêts à l'emploi pour télécharger des données sur Google BigQuery sans l'aide de développeurs.

Google BigQuery n'a pas d'outil intégré pour importer des données depuis Facebook Ads Manager. Vous pouvez résoudre ce problème de plusieurs manières : en téléchargeant les données manuellement, en écrivant vos propres scripts ou en utilisant des services spécialisés tels que OWOX BI. Examinons de plus près chacune de ces options.

Vous pouvez télécharger les données de coût du profil publicitaire de Facebook dans des fichiers séparés et les télécharger manuellement via l'interface BigQuery. Les inconvénients de cette méthode sont évidents : beaucoup de travail inutile et pas d'automatisation.

Vous pouvez également écrire des scripts qui téléchargeront les données dont vous avez besoin à partir d'un service marketing. Cependant, vous devrez constamment surveiller et prendre en charge ces scripts. Vous devrez également dépenser des ressources de développement pour combiner les données de différents comptes et à différentes dates, vérifier la qualité des données et réagir rapidement aux éventuelles modifications des API des services publicitaires. De plus, vous devrez mettre à jour rétrospectivement les données si elles sont modifiées dans les publicités Facebook, convertir les coûts de toutes les sources publicitaires en une seule devise, etc. Si vous ne faites pas ces choses, des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des solutions sous-optimales qui coûte cher à votre entreprise.

Avec OWOX BI, vous pouvez configurer l'importation automatique des coûts de différents services publicitaires dans Google Analytics et télécharger les données de coût vers le stockage cloud dans un seul flux de données. Si vous utilisez cette méthode, tenez compte des limites de Google Analytics :

• Un maximum de 90 Mo peut être chargé dans un seul ensemble de données par jour.
• Vous pouvez télécharger un maximum de 50 fichiers par jour et par ressource.
• Google Analytics peut prendre jusqu'à 24 heures pour traiter les données téléchargées et les rendre disponibles dans les rapports.
• Lors du téléchargement d'une grande quantité de données, il peut y avoir des problèmes avec l'API Google Analytics.
• Vous ne pouvez pas importer plus de paramètres que le schéma de l'ensemble de données de coût de Google Analytics ne peut en contenir.

OWOX BI dispose de flux de données directs depuis Facebook, Instagram et LinkedIn, avec lesquels vous pouvez télécharger des données brutes sur toutes vos campagnes dans BigQuery. Ces schémas de données contiennent de 80 à 200 paramètres, ce qui garantit une grande granularité des données pour vos rapports.

Quels sont les avantages de l'intégration directe de Facebook avec Google BigQuery ?

OWOX BI offre une solution complète prête à l'emploi - vous n'avez rien à faire manuellement. Le service collecte toutes les données dont vous avez besoin dans un format pratique et surveille leur qualité et leur pertinence.

Si les données historiques changent dans les publicités Facebook, OWOX BI met automatiquement à jour les données importées dans BigQuery. De plus, si nécessaire, vous pouvez télécharger vos données historiques pour les six derniers mois. Cela vous aidera à évaluer la dynamique de la campagne.

Étant donné que l'importation des données de coût s'effectue sans la participation de Google Analytics :

1. Vous obtenez les données plus rapidement : les coûts sont importés directement dans BigQuery, et vous n'avez pas besoin d'attendre 24 heures supplémentaires pour que Google Analytics les traite.
2. Les données sont téléchargées sans les limites de Google Analytics de 90 Mo et 50 téléchargements par jour.
3. Vous pouvez télécharger les statistiques de plusieurs comptes publicitaires dans une seule table BigQuery en spécifiant simplement le même ensemble de données lors de la création d'un flux.
4. Les données de la source publicitaire sont compilées dans une table à partie unique dans Google BigQuery. Cela simplifie grandement la compilation des requêtes et l'analyse des données téléchargées.
5. Les données de coût sont importées dans BigQuery dans deux devises. Un champ stocke les coûts dans la devise d'origine du service de publicité. Vous pouvez spécifier l'autre devise dans laquelle convertir les données de coût lorsque vous créez le flux. Les coûts convertis sont utiles pour les rapports dans lesquels les données provenant de différentes sources doivent être converties dans une seule devise.

1. Assurez-vous que vos liens publicitaires comportent des balises UTM.
2. Sur la page d'accueil d'OWOX BI, cliquez sur Créer un pipeline :

3. Comme source, sélectionnez Facebook Ads :

4. Comme destination, sélectionnez Google BigQuery :

Si vous n'avez pas de projet dans Google BigQuery, découvrez comment commencer à travailler avec le stockage dans le cloud et créer un ensemble de données.

5. Sélectionnez un compte Facebook (ou accordez l'accès à un nouveau compte Facebook) à partir duquel vous souhaitez exporter les données de coût publicitaire :

OWOX BI ne modifie en aucun cas les paramètres de votre compte ou de vos campagnes publicitaires !

Pour la plupart des plateformes publicitaires, OWOX BI demande l'accès uniquement pour lire les données. Ce niveau d'accès nous suffit pour obtenir des statistiques et des informations sur le balisage des liens dans vos annonces. Mais tous les services publicitaires n'ont pas un tel niveau d'accès ou de travail que nous attendons. Par exemple, pour importer des données brutes de Facebook dans Google BigQuery à l'aide d'OWOX BI, vous avez besoin de l'autorisation ads_management.

6. Sélectionnez un compte connecté ou accordez l'accès à un compte Google BigQuery dans lequel vous souhaitez stocker les données exportées :

7. Sélectionnez un projet Google BigQuery et un ensemble de données dans lequel vous souhaitez télécharger vos données (ou créez-en un nouveau) :

Noter! Pour configurer la collecte de données, votre compte Google doit disposer à la fois des rôles d'éditeur de données BigQuery et d'utilisateur BigQuery pour le projet de destination. Sinon, BigQuery ne vous permettra pas d'importer des données.

Pour vérifier/accorder ces autorisations, accédez à la page Gestion des identités et des accès dans votre projet Google Cloud Platform. En savoir plus dans la documentation Google.

8. Spécifiez les paramètres de votre pipeline :

• Sélectionnez la date à partir de laquelle vous souhaitez télécharger les données de coût. Vous pouvez définir une date future ou passée. Si vous choisissez une date passée, découvrez les limites de l'importation des données historiques.
• Choisissez la source/le support que vous souhaitez appliquer aux données importées par défaut. Les valeurs par défaut que vous spécifiez pour la source/le canal UTM seront écrites dans les tables de données de coût uniquement si OWOX BI ne reçoit pas les valeurs réelles des paramètres UTM. Pour plus d'informations sur les raisons pour lesquelles vous devez spécifier des valeurs par défaut pour la source/le canal UTM dans les paramètres du pipeline, reportez-vous à l'aide.

Important! À tout moment, vous pouvez modifier les paramètres de source/support sur la page du pipeline sur n'importe quelle valeur, à l'exception de google/organic. Les valeurs spécifiées seront appliquées aux nouvelles données importées après avoir apporté des modifications et aux données historiques dans la fenêtre de mise à jour.

9. Cliquez sur Créer un pipeline .

Fait! Les données du jour précédent apparaîtront dans le tableau de l'ensemble de données spécifié quotidiennement à 00:00 (UTC). Selon la quantité de données et les fonctionnalités de l'API du service publicitaire, l'importation de données peut prendre jusqu'à 24 heures. Voir cet article pour la structure du tableau.

Si les informations d'un service publicitaire changent rétrospectivement, OWOX BI mettra à jour toutes les données téléchargées sur BigQuery dans la fenêtre de mise à jour établie.

Dans le profil publicitaire Facebook et les systèmes d'analyse Web, vous pouvez analyser les bases de la performance publicitaire. Par exemple, vous pouvez analyser le CTR, le CPC, le CPA, le CR, les sessions, la profondeur de visualisation, le taux de rebond, le RPC et le ROAS. Pour les petites entreprises avec un petit nombre de canaux publicitaires, cela suffit.

Si vous avez de nombreux points de contact avec les clients, que vous avez des magasins hors ligne et que vous souhaitez voir l'intégralité du chemin d'achat, vous devriez envisager de configurer des analyses avancées et de créer un tableau de bord automatiquement mis à jour avec toutes les mesures qui vous intéressent. Cela vous permettra d'avoir toujours des informations à jour à portée de main, de procéder à une évaluation complète de l'efficacité de la publicité et de prendre des décisions importantes plus rapidement.