Come caricare i dati da Facebook a Google BigQuery

Facebook è il social network più popolare a livello globale, con oltre 2,6 miliardi di utenti attivi mensili. Non sorprende che sia diventato un canale promozionale obbligatorio per molte aziende. Più di 7 milioni di inserzionisti promuovono i propri servizi su questa piattaforma. Inoltre, Facebook possiede le altre tre più grandi piattaforme di social media: Instagram, WhatsApp e Facebook Messenger.

Un altro motivo della popolarità di Facebook e Instagram tra gli inserzionisti è il basso prezzo per raggiungere un pubblico e la capacità di indirizzare con precisione il pubblico.

Facebook offre alle aziende e ai marketer strumenti per lavorare con le campagne pubblicitarie: Facebook Ads Manager, Facebook Pixel e Facebook Analytics.

Per impostazione predefinita, Gestione inserzioni fornisce informazioni su copertura, visualizzazioni, clic, costi degli annunci e così via. E se installi il pixel di Facebook sul tuo sito Web e imposti il ​​monitoraggio degli eventi, puoi scoprire il comportamento degli utenti che visitano il tuo sito Web facendo clic su un annuncio.

Puoi monitorare tutti i tipi di conversioni su qualsiasi dispositivo che il tuo annuncio porta sul tuo sito web e vedere quanto ti costa un'azione desiderata. I rapporti di Facebook ti mostrano tutti i clic, le registrazioni, gli ordini, gli acquisti, ecc.

I dati memorizzati nel profilo pubblicitario di Facebook possono dirti l'efficacia di una sola fonte. Ma cosa succede se un utente arriva da te dal traffico organico, quindi torna al tuo sito Web, fa clic su un collegamento su Facebook ed effettua un acquisto dopo aver ricevuto un'e-mail? Come valutare l'efficacia del canale Facebook in questo caso? Non saprai come interagisce con altre fonti di marketing e in che modo influiscono sull'azienda nel suo insieme finché non consolidi i tuoi dati.

Nelle grandi aziende, il marketing non si limita a Facebook e le vendite possono essere online e offline. Pertanto, è necessario combinare i dati di Facebook Ads Manager con i dati del tuo sito Web, di altri servizi pubblicitari e del tuo CRM in modo da poter vedere il quadro completo: quanti soldi vengono spesi per la pubblicità, quali canali pubblicitari sono più efficaci e il risultati.

Caricando i dati sui costi dai servizi pubblicitari in Google BigQuery, puoi associare i costi alle attività degli utenti sul sito Web, alle chiamate al call center, alle e-mail e agli ordini acquistati dal sistema CRM. Questo ti aiuta a impostare analisi avanzate e valutare l'impatto di tutte le attività di marketing, sia online che offline, sulle prestazioni aziendali.

I dati dei servizi di marketing caricati su Google BigQuery possono essere utilizzati per calcolare il tuo modello di attribuzione, quindi BigQuery può trasmettere i risultati ai sistemi per la gestione automatica delle offerte. Inoltre, in Google BigQuery puoi creare segmenti di pubblico degli utenti in base ai dati combinati e ai risultati dei calcoli di attribuzione e quindi inviare automaticamente tali segmenti di pubblico ai servizi pubblicitari. Infine, puoi utilizzare i dati raccolti in BigQuery per creare tutti i rapporti di cui hai bisogno senza restrizioni.

Le piattaforme cloud più popolari sono Amazon Redshift, Google BigQuery e Microsoft Azure. Hanno vantaggi comuni rispetto a un data warehouse convenzionale:

• Non è necessario mantenere i server e connetterne di nuovi quando il carico aumenta. L'archiviazione nel cloud si ridimensiona automaticamente.
• Le piattaforme cloud sono più veloci dello storage tradizionale e ridistribuiscono automaticamente il carico.
• Non è necessario installare un server sul computer per accedere al cloud storage. Basta aprire il browser e accedere al cloud.

Abbiamo scelto Google BigQuery e lo consigliamo ai nostri clienti per i seguenti motivi:

• Google è il leader nel numero di fonti di dati per i marketer: Ads, Analytics, Search Console, YouTube. Tutti questi servizi si integrano perfettamente con BigQuery.
• Elabora rapidamente grandi quantità di dati.
• È facile iniziare a utilizzare BigQuery senza l'aiuto degli amministratori di database. Basta creare un account Google Cloud.
• Paghi solo per i servizi che utilizzi.
• Esistono servizi e soluzioni già pronti per caricare i dati su Google BigQuery senza l'aiuto degli sviluppatori.

Google BigQuery non dispone di uno strumento integrato per l'importazione dei dati da Gestione inserzioni di Facebook. Puoi risolvere questo problema in diversi modi: caricando i dati manualmente, scrivendo i tuoi script o utilizzando servizi specializzati come OWOX BI. Diamo un'occhiata più da vicino a ciascuna di queste opzioni.

Puoi caricare i dati sui costi dal profilo pubblicitario di Facebook in file separati e caricarli manualmente tramite l'interfaccia di BigQuery. Gli svantaggi di questo metodo sono evidenti: molto lavoro non necessario e nessuna automazione.

Puoi anche scrivere script che caricheranno i dati di cui hai bisogno da un servizio di marketing. Tuttavia, dovrai monitorare e supportare costantemente questi script. Dovrai anche spendere le risorse degli sviluppatori per combinare i dati di account diversi e in date diverse, controllare la qualità dei dati e rispondere rapidamente a possibili modifiche alle API dei servizi pubblicitari. Inoltre, dovrai aggiornare i dati in modo retrospettivo se vengono modificati negli annunci di Facebook, convertire i costi di tutte le fonti pubblicitarie in un'unica valuta, ecc. Se non fai queste cose, dati di scarsa qualità possono portare a soluzioni non ottimali che lo faranno costa molto alla tua attività.

Con OWOX BI, puoi impostare l'importazione automatica dei costi da diversi servizi pubblicitari in Google Analytics e caricare i dati sui costi nell'archiviazione cloud in un unico flusso di dati. Se utilizzi questo metodo, considera i limiti di Google Analytics:

• È possibile caricare un massimo di 90 MB in un singolo set di dati al giorno.
• Puoi scaricare un massimo di 50 file al giorno per risorsa.
• Google Analytics potrebbe impiegare fino a 24 ore per elaborare i dati caricati e renderli disponibili nei rapporti.
• Quando carichi una grande quantità di dati, potrebbero esserci problemi con l'API di Google Analytics.
• Non puoi caricare più parametri di quelli che può contenere lo schema del set di dati di costo di Google Analytics.

OWOX BI ha flussi di dati diretti da Facebook, Instagram e LinkedIn, con i quali puoi caricare dati grezzi su tutte le tue campagne in BigQuery. Questi schemi di dati contengono da 80 a 200 parametri, il che garantisce un'elevata granularità dei dati per i tuoi rapporti.

Quali sono i vantaggi dell'integrazione diretta di Facebook con Google BigQuery?

OWOX BI offre una soluzione completa pronta all'uso: non è necessario eseguire nulla manualmente. Il servizio raccoglie tutti i dati di cui hai bisogno in un formato conveniente e ne monitora la qualità e la pertinenza.

Se i dati storici cambiano in Facebook Ads, OWOX BI aggiorna automaticamente i dati caricati su BigQuery. Inoltre, se necessario, puoi caricare i tuoi dati storici degli ultimi sei mesi. Questo ti aiuterà a valutare le dinamiche della campagna.

Poiché l'importazione dei dati di costo avviene senza la partecipazione di Google Analytics:

1. Ottieni i dati più velocemente: i costi vengono caricati direttamente su BigQuery e non devi attendere altre 24 ore prima che Google Analytics li elabori.
2. I dati vengono scaricati senza limiti di Google Analytics di 90 MB e 50 download al giorno.
3. Puoi scaricare statistiche da più account pubblicitari in un'unica tabella BigQuery specificando semplicemente lo stesso set di dati durante la creazione di uno stream.
4. I dati della fonte pubblicitaria vengono compilati in una tabella a parte singola in Google BigQuery. Ciò semplifica notevolmente la compilazione delle query e l'analisi dei dati scaricati.
5. I dati sui costi vengono caricati su BigQuery in due valute. Un campo memorizza i costi nella valuta originale del servizio pubblicitario. È possibile specificare l'altra valuta in cui convertire i dati di costo quando si crea il flusso. I costi convertiti sono utili per i rapporti in cui i dati provenienti da origini diverse devono essere convertiti in un'unica valuta.

1. Assicurati che i tuoi link pubblicitari abbiano tag UTM.
2. Nella home page di OWOX BI, fare clic su Crea pipeline:

3. Come fonte, seleziona Annunci Facebook :

4. Come destinazione, seleziona Google BigQuery :

Se non hai un progetto in Google BigQuery, scopri come iniziare a lavorare con l'archiviazione cloud e creare un set di dati.

5. Seleziona un account Facebook (o concedi l'accesso a un nuovo account Facebook) da cui desideri esportare i dati sui costi degli annunci:

In nessun caso OWOX BI modifica le impostazioni del tuo account o delle tue campagne pubblicitarie!

Per la maggior parte delle piattaforme pubblicitarie, OWOX BI richiede l'accesso solo per leggere i dati. Questo livello di accesso è sufficiente per ottenere statistiche e informazioni sul markup dei link nei tuoi annunci. Ma non tutti i servizi pubblicitari hanno un tale livello di accesso o di lavoro come ci aspettiamo. Ad esempio, per importare dati grezzi da Facebook in Google BigQuery utilizzando OWOX BI, è necessaria l'autorizzazione ads_management.

6. Seleziona un account connesso o concedi l'accesso a un account Google BigQuery in cui desideri archiviare i dati esportati:

7. Seleziona un progetto Google BigQuery e un set di dati in cui desideri caricare i tuoi dati (o crearne uno nuovo):

Nota! Per impostare la raccolta dei dati, al tuo account Google devono essere assegnati i ruoli BigQuery Data Editor e BigQuery User per il progetto di destinazione. In caso contrario, BigQuery non ti consentirà di caricare i dati.

Per verificare/concedere queste autorizzazioni, vai alla pagina Identity and Access Management nel tuo progetto Google Cloud Platform. Maggiori informazioni nella documentazione di Google.

8. Specifica le impostazioni per la tua pipeline:

• Seleziona la data da cui desideri caricare i dati di costo. Puoi impostare una data futura o passata. Se scegli una data passata, scopri le limitazioni all'importazione dei dati storici.
• Scegli la fonte/mezzo che desideri applicare ai dati importati per impostazione predefinita. I valori predefiniti specificati per l'origine/canale UTM verranno scritti nelle tabelle dei dati di costo solo se OWOX BI non riceve i valori dei parametri UTM effettivi. Per ulteriori informazioni sul motivo per cui è necessario specificare i valori predefiniti per l'origine/canale UTM nelle impostazioni della pipeline, fare riferimento alla Guida.

Importante! In qualsiasi momento, puoi modificare le impostazioni di origine/mezzo nella pagina della pipeline su qualsiasi valore eccetto google/organic. I valori specificati verranno applicati ai nuovi dati importati dopo aver apportato modifiche e dati storici all'interno della finestra di aggiornamento.

9. Fare clic su Crea pipeline .

Fatto! I dati del giorno precedente appariranno nella tabella nel set di dati specificato ogni giorno alle 00:00 (UTC). A seconda della quantità di dati e delle funzionalità dell'API del servizio pubblicitario, l'importazione dei dati può richiedere fino a 24 ore. Vedi questo articolo per la struttura della tabella.

Se le informazioni in un servizio pubblicitario cambiano in modo retrospettivo, OWOX BI aggiornerà tutti i dati caricati su BigQuery entro la finestra di aggiornamento stabilita.

Nel profilo pubblicitario di Facebook e nei sistemi di analisi web, puoi analizzare le basi della performance pubblicitaria. Ad esempio, puoi analizzare CTR, CPC, CPA, CR, sessioni, profondità di visualizzazione, frequenza di rimbalzo, RPC e ROAS. Per le piccole imprese con un numero limitato di canali pubblicitari, questo è sufficiente.

Se hai molti punti di contatto con i clienti, hai negozi offline e vuoi vedere l'intero percorso di acquisto, tuttavia, dovresti pensare a impostare analisi avanzate e creare una dashboard aggiornata automaticamente con tutte le metriche che ti interessano. Ciò ti consentirà di avere sempre a portata di mano informazioni aggiornate, condurre una valutazione completa dell'efficacia della pubblicità e prendere decisioni importanti più velocemente.