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.

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.

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.

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. 

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.

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:

1. Вы получаете данные быстрее — расходы загружаются напрямую в BigQuery, и вам не нужно ждать дополнительные 24 часа, пока GA их обработает.
2. Данные загружаются без лимитов Google Analytics: 90 МБ и 50 загрузок в день.
3. Можно загружать статистику из нескольких рекламных аккаунтов в одну таблицу BigQuery — для этого просто укажите тот же набор данных при создании потока.
4. Данные из рекламного источника складываются в единую партиционную таблицу Google BigQuery — это значительно упрощает составление запросов и анализ загруженных данных.
5. 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.

Прямые потоки в Google BigQuery загружают те же данные, что и потоки в Google Analytics:

1. Расходы на рекламу
2. Клики по рекламе
3. Просмотры рекламы
4. Источник
5. Канал
6. Кампания
7. Ключевое слово
8. 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.

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.

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.

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.

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:

1. OWOX BI автоматически формирует cross-device профиль пользователя и обновляет его ретроспективно.
2. Дает готовые алгоритмы для прогнозирования конверсии и ценности аудитории с помощью ML.
3. Предоставляет неограниченные возможности для сегментации пользователей. Например, исключение аудитории, которая не купит.
4. Автоматически доставляет данные в рекламные сервисы.
5. Вы получаете готовый инструмент для повышения рентабельности ваших аудиторных сегментов.

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.

1. Убедитесь, что в ваших рекламных ссылках есть UTM-метки.
2. В OWOX BI выберите источник данных и активируйте доступы.
3. 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↴