วิธีอัปโหลดข้อมูลจาก ‌Instagram‌ ‌ ไปยัง ‌Google‌ ‌BigQuery‌

รองรับเนื้อหาทุกประเภทและติดอาวุธด้วยเทคนิคภาพขั้นสูง Instagram ไม่ได้เป็นเพียงอัลบั้มภาพที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่มีแมว เซลฟี่ และอาหารเท่านั้น นอกจากนี้ยังเป็นแพลตฟอร์มโฆษณาที่ยอดเยี่ยมที่จะยกระดับการค้นหาอีคอมเมิร์ซด้วยภาพไปอีกระดับ

บริษัทจำนวนมากเข้าถึงลูกค้าผ่าน Instagram ทุกวัน โดยใช้แนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ การมีส่วนร่วมกับลูกค้าใหม่ และคุณสมบัติการช็อปปิ้ง ไม่น่าแปลกใจเลยที่ Instagram เป็นแอพรูปภาพที่ใหญ่ที่สุด มีคนใช้มากกว่า 1.2 พันล้านคนต่อเดือน

ทีมงาน Instagram ปรับปรุงแอปพลิเคชันอย่างต่อเนื่อง เพิ่มคุณสมบัติใหม่และโอกาสทางธุรกิจ: การวิเคราะห์ขั้นสูง การเผยแพร่เนื้อหาตามกำหนดเวลา และอีกมากมาย อีกเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ Instagram และ Facebook เป็นที่นิยมในหมู่ผู้ลงโฆษณาคือราคาการติดต่อที่ต่ำและความสามารถในการกำหนดเป้าหมายผู้ชมได้อย่างแม่นยำ

คุณสามารถดูสถิติโฆษณา Instagram ในแอปพลิเคชันได้โดยดูใน Instagram Insights ข้อมูลเกี่ยวกับการดูโฆษณา ความครอบคลุม การดูโปรไฟล์ การโทร และลิงก์จากโฆษณา การชอบ ความคิดเห็น และตัวเลือกการมีส่วนร่วมของผู้ชมอื่นๆ มีอยู่ที่นี่ คุณยังสามารถวิเคราะห์สมาชิกตามข้อมูลประชากรเพื่อกำหนดเปอร์เซ็นต์ของผู้ชมของคุณที่เป็นเพศที่กำหนดหรือในกลุ่มอายุที่กำหนด และแม้กระทั่งเพื่อดูว่าผู้ชมของคุณส่วนใหญ่มาจากที่ใด

เนื่องจาก Facebook เป็นเจ้าของ Instagram คุณจึงสามารถใช้ตัวจัดการโฆษณาบน Facebook เพื่อลงโฆษณาบนทั้งสองแพลตฟอร์มได้ หากเป้าหมายของคุณคือการเพิ่มยอดขาย ไม่ใช่กิจกรรมของผู้ใช้หรือจำนวนความคิดเห็น คุณควรเรียกใช้และวิเคราะห์โฆษณาบน Instagram ผ่านตัวจัดการโฆษณา เมื่อเทียบกับ Instagram Insights มีความสามารถทางเทคนิคและตัววัดใน Facebook Ad Manager ทั้งสำหรับการตั้งค่าแคมเปญและการทำงานกับข้อมูล

โดยค่าเริ่มต้น Ads Manager จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับความครอบคลุม มุมมอง การคลิก ต้นทุนโฆษณา และอื่นๆ และหากคุณติดตั้งพิกเซลของ Facebook บนเว็บไซต์ของคุณและตั้งค่าการติดตามเหตุการณ์ คุณสามารถค้นหาพฤติกรรมของผู้ใช้ที่ไปที่เว็บไซต์ของคุณได้โดยคลิกที่โฆษณา

คุณสามารถติดตาม Conversion ได้ทุกประเภทบนอุปกรณ์ใดๆ ที่โฆษณาของคุณนำมาที่เว็บไซต์ของคุณ และดูว่าการดำเนินการที่คุณต้องการมีค่าใช้จ่ายเท่าใด รายงานของ Facebook จะแสดงให้คุณเห็นการคลิก การลงทะเบียน คำสั่งซื้อ การซื้อ ฯลฯ ทั้งหมด

ข้อมูลที่จัดเก็บในตัวจัดการโฆษณาสามารถบอกคุณเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแหล่งที่มาที่เป็นของ Facebook เท่านั้น แต่ถ้าผู้ใช้มาหาคุณจากการเข้าชมแบบออร์แกนิก แล้วกลับมาที่เว็บไซต์ของคุณ คลิกลิงก์บน Instagram และทำการซื้อหลังจากได้รับอีเมล คุณจะประเมินประสิทธิภาพของช่อง Instagram‌ ในกรณีนี้ได้อย่างไร คุณจะไม่ทราบวิธีการโต้ตอบกับแหล่งการตลาดอื่นๆ และผลกระทบต่อธุรกิจโดยรวม จนกว่าคุณจะรวมข้อมูลของคุณ

ในบริษัทขนาดใหญ่ การตลาดไม่ได้จำกัดอยู่ที่ Instagram และการขายสามารถทำได้ทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องรวมข้อมูลจากตัวจัดการโฆษณาบน Facebook กับข้อมูลจากเว็บไซต์ของคุณ บริการโฆษณาอื่นๆ และ CRM ของคุณ เพื่อให้คุณเห็นภาพทั้งหมด: เงินที่ใช้ไปกับการโฆษณา ช่องโฆษณาใดมีประสิทธิภาพมากกว่า และการเงิน ผลลัพธ์.

การอัปโหลดข้อมูลค่าใช้จ่ายจากบริการโฆษณาไปยัง Google BigQuery ช่วยให้คุณเชื่อมโยงค่าใช้จ่ายกับกิจกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์ การโทรไปยังศูนย์บริการข้อมูล อีเมล และคำสั่งซื้อจากระบบ CRM ซึ่งจะช่วยให้คุณตั้งค่าการวิเคราะห์ขั้นสูงและประเมินผลกระทบของความพยายามทางการตลาดทั้งหมด ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ ต่อผลการดำเนินธุรกิจ

ข้อมูลจากบริการด้านการตลาดที่อัปโหลดไปยัง Google BigQuery สามารถใช้ในการคำนวณรูปแบบการระบุแหล่งที่มา จากนั้น BigQuery จะส่งผลลัพธ์ไปยังระบบสำหรับการจัดการราคาเสนออัตโนมัติ นอกจากนี้ ใน Google BigQuery คุณสามารถสร้างผู้ชมของผู้ใช้ตามข้อมูลที่รวมกันและผลลัพธ์ของการคำนวณการระบุแหล่งที่มา จากนั้นจึงส่งผู้ชมเหล่านั้นไปยังบริการโฆษณาโดยอัตโนมัติ สุดท้าย คุณสามารถใช้ข้อมูลที่รวบรวมใน BigQuery เพื่อสร้างรายงานที่คุณต้องการโดยไม่มีข้อจำกัด

แพลตฟอร์มระบบคลาวด์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ Amazon Redshift, Google BigQuery และ Microsoft Azure พวกเขามีข้อได้เปรียบทั่วไปเหนือคลังข้อมูลทั่วไป:

• คุณไม่จำเป็นต้องบำรุงรักษาเซิร์ฟเวอร์และเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ใหม่เมื่อมีภาระเพิ่มขึ้น ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์จะปรับขนาดโดยอัตโนมัติ
• แพลตฟอร์มระบบคลาวด์เร็วกว่าที่จัดเก็บข้อมูลแบบเดิมและแจกจ่ายโหลดซ้ำโดยอัตโนมัติ
• คุณไม่จำเป็นต้องติดตั้งเซิร์ฟเวอร์บนคอมพิวเตอร์ของคุณเพื่อเข้าสู่ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ เพียงเปิดเบราว์เซอร์ของคุณและเข้าสู่ระบบคลาวด์

เราได้เลือก Google BigQuery และแนะนำให้ลูกค้าของเราด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้:

• Google เป็นผู้นำในด้านจำนวนแหล่งข้อมูลสำหรับนักการตลาด: โฆษณา, Analytics, Search Console, YouTube บริการทั้งหมดเหล่านี้ผสานรวมกับ BigQuery ได้อย่างราบรื่น
• มันประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว
• เริ่มต้นใช้งาน BigQuery ได้ง่ายโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล เพียงสร้างบัญชี Google Cloud
• คุณชำระค่าบริการที่คุณใช้เท่านั้น
• มีบริการและโซลูชันสำเร็จรูปสำหรับการอัปโหลดข้อมูลไปยัง Google BigQuery โดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากนักพัฒนา

Google BigQuery ไม่มีเครื่องมือในตัวสำหรับนำเข้าข้อมูลจากตัวจัดการโฆษณาบน Facebook คุณสามารถแก้ปัญหานี้ได้หลายวิธี: โดยการอัปโหลดข้อมูลด้วยตนเอง เขียนสคริปต์ของคุณเอง หรือใช้บริการพิเศษ เช่น OWOX BI ลองพิจารณาแต่ละตัวเลือกเหล่านี้ให้ละเอียดยิ่งขึ้น

คุณสามารถอัปโหลดข้อมูลค่าใช้จ่ายจากโปรไฟล์โฆษณาของ Facebook ลงในไฟล์แยกและอัปโหลดด้วยตนเองผ่านอินเทอร์เฟซ BigQuery ข้อเสียของวิธีนี้ชัดเจน: มีงานที่ไม่จำเป็นจำนวนมากและไม่มีระบบอัตโนมัติ

คุณยังสามารถเขียนสคริปต์ที่จะอัปโหลดข้อมูลที่คุณต้องการจากบริการทางการตลาด อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องติดตามและสนับสนุนสคริปต์เหล่านี้อย่างต่อเนื่อง คุณจะต้องใช้ทรัพยากรของนักพัฒนาในการรวมข้อมูลจากบัญชีต่างๆ และในวันที่ต่างกัน ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ใน API ของบริการโฆษณาอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ คุณจะต้องอัปเดตข้อมูลย้อนหลังหากมีการเปลี่ยนแปลงในโฆษณาบน Facebook แปลงค่าใช้จ่ายจากแหล่งโฆษณาทั้งหมดเป็นสกุลเงินเดียว ฯลฯ ถ้าคุณไม่ทำสิ่งเหล่านี้ ข้อมูลคุณภาพต่ำอาจนำไปสู่โซลูชันที่ไม่เหมาะสมที่จะ ต้นทุนธุรกิจของคุณเป็นจำนวนมาก

ด้วย OWOX BI คุณสามารถตั้งค่าการนำเข้าต้นทุนอัตโนมัติจากบริการโฆษณาต่างๆ ไปยัง Google Analytics และอัปโหลดข้อมูลค่าใช้จ่ายไปยังที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ในสตรีมข้อมูลเดียว หากคุณใช้วิธีนี้ ให้พิจารณาข้อจำกัดของ Google Analytics:

• สามารถโหลดได้สูงสุด 90 MB ในชุดข้อมูลเดียวต่อวัน
• คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์สูงสุด 50 ไฟล์ต่อวันต่อทรัพยากร
• Google Analytics อาจใช้เวลาถึง 24 ชั่วโมงในการประมวลผลข้อมูลที่อัปโหลดและทำให้พร้อมใช้งานในรายงาน
• เมื่ออัปโหลดข้อมูลจำนวนมาก อาจมีปัญหากับ Google Analytics API
• คุณไม่สามารถอัปโหลดพารามิเตอร์ได้มากกว่าที่สคีมาชุดข้อมูลค่าใช้จ่ายจาก Google Analytics จะมีได้

OWOX BI มีสตรีมข้อมูลโดยตรงจาก Facebook, Instagram และ LinkedIn ซึ่งคุณสามารถอัปโหลดข้อมูลดิบในแคมเปญทั้งหมดของคุณไปยัง BigQuery แผนข้อมูลเหล่านี้ประกอบด้วยพารามิเตอร์ 80 ถึง 200 ตัว ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่ารายงานของคุณมีรายละเอียดสูง

OWOX BI นำเสนอโซลูชันที่สมบูรณ์ตั้งแต่แกะกล่อง — คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ ด้วยตนเอง บริการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่เราต้องการในรูปแบบที่สะดวก ล้างและขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน ตรวจสอบแท็ก UTM ที่มีอยู่ในแคมเปญของคุณ รายงานข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น รับรู้พารามิเตอร์แบบไดนามิก แปลงค่าใช้จ่ายเป็นสกุลเงินเดียว และตรวจสอบความเกี่ยวข้องของข้อมูล

หากข้อมูลในอดีตเปลี่ยนแปลงในโฆษณา Facebook OWOX BI จะอัปเดตข้อมูลที่อัปโหลดไปยัง BigQuery โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ หากจำเป็น คุณสามารถอัปโหลดข้อมูลย้อนหลังในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาได้ ซึ่งจะช่วยคุณประเมินการเปลี่ยนแปลงของแคมเปญ

เนื่องจากการนำเข้าข้อมูลต้นทุนเกิดขึ้นโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของ Google Analytics:

1. คุณได้รับข้อมูลเร็วขึ้น: ค่าใช้จ่ายจะถูกอัปโหลดโดยตรงไปยัง BigQuery และคุณไม่ต้องรออีก 24 ชั่วโมงเพื่อให้ Google Analytics ประมวลผล
2. ข้อมูลจะถูกดาวน์โหลดโดยไม่มีขีดจำกัดของ Google Analytics ที่ 90 MB และดาวน์โหลด 50 ครั้งต่อวัน
3. คุณสามารถดาวน์โหลดสถิติจากบัญชีโฆษณาหลายบัญชีลงในตาราง BigQuery เดียวได้โดยการระบุชุดข้อมูลเดียวกันเมื่อสร้างสตรีม
4. ข้อมูลจากแหล่งโฆษณาจะรวบรวมเป็นตารางฝ่ายเดียวใน Google BigQuery วิธีนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการรวบรวมแบบสอบถามและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดาวน์โหลด
5. ข้อมูลค่าใช้จ่ายอัปโหลดไปยัง BigQuery ใน 2 สกุลเงิน ช่องหนึ่งเก็บค่าใช้จ่ายในสกุลเงินดั้งเดิมจากบริการโฆษณา คุณสามารถระบุสกุลเงินอื่นเพื่อแปลงข้อมูลต้นทุนเป็นเมื่อคุณสร้างโฟลว์ ต้นทุนที่แปลงแล้วมีประโยชน์สำหรับรายงานที่ต้องแปลงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เป็นสกุลเงินเดียว

1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าลิงก์โฆษณาของคุณมีแท็ก UTM

2. บนโฮมเพจ OWOX BI คลิก สร้างไปป์ไลน์ :

3. เป็นแหล่งที่มา เลือก อินสตาแกรม :

4. เป็นปลายทาง เลือก Google BigQuery :

หากคุณไม่มีโครงการใน Google BigQuery เรียนรู้วิธีเริ่มทำงานกับที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และสร้างชุด ข้อมูล

5. เลือกบัญชี Facebook (หรือให้สิทธิ์เข้าถึงบัญชี Facebook ใหม่) ที่คุณต้องการส่งออกข้อมูลต้นทุนโฆษณา:

OWOX BI จะไม่เปลี่ยนแปลงการตั้งค่าบัญชีหรือแคมเปญโฆษณาของคุณไม่ว่าในกรณีใดๆ!

สำหรับแพลตฟอร์มโฆษณาส่วนใหญ่ OWOX BI ขอเข้าถึงเพื่ออ่านข้อมูลเท่านั้น ระดับการเข้าถึงนี้เพียงพอสำหรับเราในการรับสถิติและข้อมูลเกี่ยวกับมาร์กอัปลิงก์ในโฆษณาของคุณ แต่ไม่ใช่ว่าทุกบริการโฆษณาจะมีระดับการเข้าถึงหรือทำงานได้ตามที่เราคาดไว้ ตัวอย่างเช่น ในการนำเข้าข้อมูลดิบจาก Facebook และ Instagram ไปยัง Google BigQuery โดยใช้ OWOX BI คุณต้อง ได้รับอนุญาต จาก ads_management

6. เลือกบัญชีที่เชื่อมต่อหรือให้สิทธิ์เข้าถึง บัญชี Google BigQuery ที่คุณต้องการจัดเก็บข้อมูลที่ส่งออก:

7. เลือกโครงการ Google BigQuery และสร้างชุดข้อมูลที่คุณต้องการอัปโหลดข้อมูลไปที่ (หรือสร้างใหม่):

บันทึก! ในการตั้งค่าการรวบรวมข้อมูล บัญชี Google ของคุณต้องได้รับทั้งบทบาท BigQuery Data Editor และ ผู้ใช้ BigQuery สำหรับโปรเจ็กต์ปลายทาง มิฉะนั้น BigQuery จะไม่อนุญาตให้คุณอัปโหลดข้อมูล

หากต้องการตรวจสอบ/ให้สิทธิ์เหล่านี้ ให้ไปที่หน้า Identity and Access Management ในโปรเจ็กต์ Google Cloud Platform อ่านเพิ่มเติมในเอกสารประกอบของ Google

8. ระบุการตั้งค่าสำหรับไปป์ไลน์ของคุณ:

• เลือกวันที่ที่คุณต้องการอัปโหลดข้อมูลค่าใช้จ่าย คุณสามารถตั้งค่าวันที่ในอนาคตหรือในอดีตได้ หากคุณกำลังเลือกวันที่ที่ผ่านมา เรียนรู้เกี่ยวกับ ข้อจำกัดในการนำเข้าข้อมูลในอดีต

• เลือกแหล่งที่มา/สื่อที่คุณต้องการนำไปใช้กับข้อมูลที่นำเข้าโดยค่าเริ่มต้น ค่าเริ่มต้นที่คุณระบุสำหรับต้นทาง/ช่องทาง UTM จะถูกเขียนลงในตารางข้อมูลต้นทุนก็ต่อเมื่อ OWOX BI ไม่ได้รับค่าพารามิเตอร์ UTM จริง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสาเหตุที่คุณควรระบุค่าเริ่มต้นสำหรับแหล่งที่มา/ช่องสัญญาณ UTM ในการตั้งค่าไปป์ไลน์ โปรดดูที่วิธี ใช้

สิ่งสำคัญ! คุณสามารถเปลี่ยนการตั้งค่าแหล่งที่มา/สื่อในหน้าไปป์ไลน์เป็นค่าใดก็ได้ ยกเว้น google/organic ค่าที่ระบุจะถูกนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ที่นำเข้าหลังจากทำการเปลี่ยนแปลงและข้อมูลในอดีตภายใน หน้าต่างอัปเดต

9. คลิก สร้างไปป์ไลน์

เสร็จแล้ว! ข้อมูลของวันก่อนหน้าจะปรากฏในตารางในชุดข้อมูลที่ระบุทุกวันเวลา 00:00 น. (UTC) ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลและคุณสมบัติของ API บริการโฆษณา การนำเข้าข้อมูลอาจใช้เวลานานถึง 24 ชั่วโมง ดูบทความนี้สำหรับโครงสร้างของตาราง

หากข้อมูลในบริการโฆษณาเปลี่ยนแปลงย้อนหลัง OWOX BI จะอัปเดตข้อมูลทั้งหมดที่อัปโหลดไปยัง BigQuery ภายในหน้าต่างอัปเดตที่กำหนดไว้

ในข้อมูลเชิงลึกของ Instagram โปรไฟล์โฆษณาบน Facebook และระบบวิเคราะห์เว็บ คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานของประสิทธิภาพการโฆษณาบน Instagram ได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถวิเคราะห์ CTR, CPC, CPA, CR, เซสชัน, ความลึกในการดู, อัตราตีกลับ, RPC และ ROAS สำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่มีช่องทางโฆษณาน้อยก็เพียงพอแล้ว

หากคุณมีจุดติดต่อลูกค้าจำนวนมาก มีร้านค้าออฟไลน์ และต้องการดูเส้นทางการซื้อทั้งหมด คุณควรคิดถึงการตั้งค่าการวิเคราะห์ขั้นสูงและสร้างแดชบอร์ดที่อัปเดตโดยอัตโนมัติพร้อมเมตริกทั้งหมดที่คุณสนใจ วิธีนี้จะช่วยให้คุณมีข้อมูลที่ทันสมัยอยู่เสมอ ทำการประเมินประสิทธิภาพการโฆษณาอย่างครอบคลุม และทำการตัดสินใจที่สำคัญได้รวดเร็วยิ่งขึ้น