Статьи
Зачем собирать расходы из рекламных сервисов в Google BigQuery
Недавно мы запустили импорт расходов из 12 рекламных сервисов напрямую в Google BigQuery, минуя Google Analytics. В этой статье вы узнаете, зачем вообще собирать расходы в BigQuery и какие возможности это дает вашему бизнесу.


Содержание
- Зачем собирать данные в Google BigQuery
- Способы импорта расходов в Google BigQuery и их особенности
- В чем преимущества прямой интеграции рекламных сервисов с Google BigQuery
- Что можно делать с расходами, загруженными в Google BigQuery
- Как импортировать расходы в Google BigQuery
Зачем собирать данные в Google BigQuery
Информация, которая хранится в рекламном кабинете, расскажет вам об эффективности лишь одного источника. Вы не узнаете, как он взаимодействует с другими маркетинговыми источниками и какое взаимное влияние они оказывают на бизнес в целом, пока не объедините данные.
Выгрузив расходы из рекламных сервисов в Google BigQuery, вы можете связать их с действиями пользователей на сайте, звонками в колл-центр, письмами и выкупленными заказами из CRM-системы. Это поможет настроить сквозную аналитику и оценить влияние всех усилий маркетинга, как онлайн, так и офлайн, на бизнес показатели.
Информацию из маркетинговых сервисов, загруженную в BigQuery, можно использовать для расчетов модели атрибуции, а затем передавать результаты в системы для автоматического управления ставками. Также в GBQ вы можете создавать аудитории пользователей на основе объединенных данных и результатов расчета атрибуции, а затем автоматически отправлять их в рекламные сервисы. Ну и, наконец, на данных, собранных в BigQuery, вы сможете строить любые нужные вам отчеты без каких-либо ограничений.
Читайте также: какие проблемы встречаются при построении отчетов в Google Analytics и как решить их с помощью Google BigQuery.

Способы импорта расходов в Google BigQuery и их особенности
1. Ручной импорт или собственное решение
Вы можете выгружать расходы из рекламного кабинета в отдельные файлы а затем вручную загружать их через интерфейс BigQuery. Недостатки такого способа очевидны — много лишней работы и никакой автоматизации.
Также можно написать собственные скрипты, которые будут выгружать из маркетингового сервиса нужную вам информацию. Особенность этого решения в том, что его работу нужно постоянно контролировать и поддерживать. Тратить ресурсы разработчиков на то, чтобы объединять данные из разных аккаунтов и за разные даты, проверять их качество, оперативно реагировать на возможные изменения в API рекламного сервиса. Если этого не делать, некачественные данные могут привести к ошибочным решениям, которые дорого обойдутся для вашего бизнеса.
Автоматизируйте импорт расходов
OWOX BI автоматически доставляет данные из любого источника с API как в Google BigQuery, так и в Google Analytics.
2. Сбор расходов в Google BigQuery через Google Analytics
С помощью OWOX BI вы можете настроить автоматический импорт расходов из разных рекламных сервисов в Google Analytics, а оттуда одним общим потоком выгружать их в облачное хранилище. Если вы используете этот способ, надо учитывать ограничения Google Analytics:
- В течение дня в один набор данных можно загружать максимум 90 МБ.
- В один ресурс вы можете загружать максимум 50 файлов в день.
- Google Analytics может потребоваться до 24 часов, чтобы обработать загруженные данные и сделать их доступными в отчетах.
- При выгрузке большого объема данных могут быть проблемы с API Google Analytics.
3. Импорт расходов из рекламных кабинетов напрямую в Google BigQuery
Как мы писали выше, у OWOX BI появилось 12 новых интеграций, которые позволяют передать расходы напрямую из маркетингового сервиса в облачное хранилище GBQ. Речь идет о следующих источниках: Bing, Twitter, Criteo, AdRoll, Outbrain, Яндекс. Маркет, MyTarget, ВКонтакте, Yahoo Gemini, hotline. ua, TrafMag, Sklik.
Кроме того, у нас есть потоки из Facebook, Instagram, Яндекс. Директ и LinkedIn, с помощью которых вы можете загружать в BigQuery сырые данные по всем своим кампаниям. Схемы передаваемых данных содержат от 80 до 200 параметров, что обеспечивает высокую гранулярность данных для ваших отчетов.

Наши клиенты
растут на
22%
быстрее
Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге
Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI
Записаться на демоВ чем преимущества прямой интеграции рекламных сервисов с Google BigQuery
OWOX BI предлагает готовое решение из коробки — вам ничего не нужно делать вручную. Сервис собирает все нужные нам данные в удобном формате, следит за их качеством и актуальностью.
Если в рекламном кабинете изменилась статистика за прошедший период, OWOX BI актуализирует данные, загруженные в BigQuery. Кроме того, при необходимости вы можете выгрузить свои исторические данные за последние 6 месяцев. Это поможет вам оценивать кампании в динамике.
Благодаря тому, что импорт расходов происходит без участия Google Analytics:
- Вы получаете данные быстрее — расходы загружаются напрямую в BigQuery, и вам не нужно ждать дополнительные 24 часа, пока GA их обработает.
- Данные загружаются без лимитов Google Analytics: 90 МБ и 50 загрузок в день.
- Можно загружать статистику из нескольких рекламных аккаунтов в одну таблицу BigQuery — для этого просто укажите тот же набор данных при создании потока.
- Данные из рекламного источника складываются в единую партиционную таблицу Google BigQuery — это значительно упрощает составление запросов и анализ загруженных данных.
- Расходы загружаются в таблицу BigQuery в двух валютах. В одном поле хранятся расходы в оригинальной валюте из рекламного сервиса. В другом — в валюте, которую вы укажите при создании потока. Конвертированные расходы удобно использовать для отчетов, где данные из разных источников нужно привести к единой валюте.


Какие данные OWOX BI выгружает из рекламных сервисов в Google BigQuery
Прямые потоки в Google BigQuery загружают те же данные, что и потоки в Google Analytics:
- Расходы на рекламу
- Клики по рекламе
- Просмотры рекламы
- Источник
- Канал
- Кампания
- Ключевое слово
- Содержание объявления
В зависимости от рекламного сервиса схемы данных могут незначительно отличаться. Посмотреть их вы можете в нашем справочном центре.
Исключение составляют потоки из Facebook, Яндекс. Директ и LinkedIn — их схемы данных содержат до 200 метрик.
Что можно делать с расходами, загруженными в Google BigQuery
Настроить сквозную аналитику
Выгрузив статистику по кампаниям из рекламных сервисов в BigQuery, вы сможете объединить ее с информацией о поведении пользователей на сайте, данными колл-трекинга и CRM-системы. Это поможет оценить эффективность рекламы с учетом маржи и выкупаемости ваших товаров. Вы узнаете, какие кампании приносят больше прибыли, а какие не окупаются, и сможете оптимально распределить маркетинговый бюджет.

Узнать свои расходы на каждую сессию
OWOX BI рассчитывает ценность каждой сессии. Благодаря этому вы сможете посчитать ROI/ROAS для новых и вернувшихся пользователей. Сравнить рентабельность когорт пользователей, например, в зависимости от того, видели они баннер или нет. Узнать, сколько вы тратите и сколько зарабатываете на каждой из групп товаров. Оценить эффективность рекламы для разных регионов, посадочных страниц, мобильных версий и приложений.
Читайте также: как группировать расходы и доход по любым свойствам сессий с помощью OWOX BI.

Настроить атрибуцию на основе воронки
С ML Funnel Based Attribution вы можете оценивать рекламные каналы, учитывая их взаимное влияние и реальную прибыль из CRM. Это поможет вам эффективно перераспределить рекламный бюджет, повысить ROI и снизить ДРР.
В отличие от стандартных моделей атрибуции, модель OWOX BI учитывает каждый шаг пользователя в цепочке перед заказом, а не только последний клик. Чем сложнее пройти шаг, тем больше ценности получает сессия, которая помогла это сделать. А зная ценность сессий, мы можем рассчитать ценность кампаний с учетом их вклада в продвижение пользователя по воронке.
Мы объединим ваши данные с сайта, из рекламных сервисов и CRM, чтобы вы могли создать воронку, которая учитывает особенности и усилия вашего бизнеса, направленные на привлечение клиентов и рост продаж.
Кроме того, вы можете автоматически отправлять результаты расчетов атрибуции в биддинговые сервисы K50 и Alytics, а также в Google Ads и Facebook, чтобы управлять ставками с учетом реальной эффективности вашей рекламы.
Читайте также: как атрибуция OWOX BI учитывает все действия пользователей в онлайне и офлайне, реальную прибыль из CRM, и показывает взаимное влияние каналов на конверсию.

Создавать аудитории и загружать их в рекламные сервисы
C помощью OWOX BI вы можете создавать аудитории пользователей в Google BigQuery и импортировать их в рекламные кабинеты. Сервис автоматически выгружает аудитории из вашего проекта BigQuery в рекламный кабинет и раз в сутки их обновляет.
Используя атрибуцию от OWOX BI, вы сможете сегментировать пользователей в зависимости от того, на каком этапе воронки они находятся, и персонализировать коммуникацию с каждым сегментом. Оценить каналы привлечения отдельно для новых/вернувшихся клиентов и эффективно распределить бюджет на целевые когорты.
5 причин управлять аудиторными сегментами в OWOX BI:
- OWOX BI автоматически формирует cross-device профиль пользователя и обновляет его ретроспективно.
- Дает готовые алгоритмы для прогнозирования конверсии и ценности аудитории с помощью ML.
- Предоставляет неограниченные возможности для сегментации пользователей. Например, исключение аудитории, которая не купит.
- Автоматически доставляет данные в рекламные сервисы.
- Вы получаете готовый инструмент для повышения рентабельности ваших аудиторных сегментов.

Наши клиенты
растут на
22%
быстрее
Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге
Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI
Записаться на демоСтроить детальные отчеты в разрезе любых параметров
Для самых крупных и популярных рекламных сервисов (Facebook, Яндекс. Директ, LinkedIn) мы создали интеграции, которые позволяют автоматически выгружать в Google BigQuery сырые данные по всем кампаниям. Благодаря этому вы сможете строить отчеты нужной вам глубины в разрезе любых параметров. Например, благодаря геоданным вы можете анализировать эффективность своих рекламных кампаний в разных регионах.
Подробнее с примерами использования сырых рекламных данных вы можете ознакомиться в нашем кейсе с SEMrush.

Как импортировать расходы в Google BigQuery
- Убедитесь, что в ваших рекламных ссылках есть UTM-метки.
- В OWOX BI выберите источник данных и активируйте доступы.
- Анализируйте загруженные данные с помощью SQL в Google BigQuery или получайте готовы отчеты в OWOX BI Smart Data.
Или скачайте подробную инструкцию, которую мы для вас подготовили↴


Использованные инструменты
Часто задаваемые вопросы
-
Зачем собирать данные в Google BigQuery?
Информация, которая хранится в рекламном кабинете, расскажет вам об эффективности лишь одного источника. Вы не узнаете, как он взаимодействует с другими маркетинговыми источниками и какое взаимное влияние они оказывают на бизнес в целом, пока не объедините данные. -
Какие есть способы импортировать расходы в Google BigQuery?
- Загружать данные о расходах вручную через интерфейс BigQuery или использовать самописные скрипты.
- С помощью OWOX BI настроить автоматический импорт расходов из разных рекламных сервисов в Google Analytics, а оттуда одним общим потоком выгружать их в облачное хранилище.
- Импортировать расходы из рекламных кабинетов напрямую в Google BigQuery с помощью OWOX BI.
-
Что можно делать с расходами, загруженными в Google BigQuery?
- Настроить сквозную аналитику.
- Узнать свои расходы на каждую сессию.
- Настроить атрибуцию на основе воронки.
- Создавать аудитории и загружать их в рекламные сервисы.
- Строить детальные отчеты в разрезе любых параметров.