Как выгрузить данные из Instagram в Google BigQuery

Instagram — это не просто самый большой в мире фотоальбом с котиками, селфи и едой, но и отличная рекламная площадка. Многие компании, независимо от их размера и сферы деятельности, используют его для общения с клиентами, а также для продвижения и продаж. Действительно, где еще показывать товар лицом, как не в крупнейшем приложении с фотографиями, которым пользуются более 1,2 млрд человек в месяц?

Команда Instagram постоянно совершенствует приложение, добавляя новые функции и специальные возможности для бизнеса: расширенная аналитика, публикация контента по установленному графику и другие. Еще одной причиной популярности Instagram и Facebook у рекламодателей является низкая цена контакта, а также возможность точного таргетинга по аудитории.

Содержание

бонус для читателей

Лучшие маркетинг-кейсы от OWOX BI

Скачать материал

Где смотреть статистику по рекламе в Instagram

Посмотреть статистику по рекламе в Instagram можно в самом приложении — вкладка «Статистика» (Instagram Insights). Здесь доступна информация о показах рекламы, охвате, просмотрах профиля, звонках и переходах по ссылкам из объявления, лайках, комментариях и других параматрах вовлеченности аудитории. Также вы можете анализировать подписчиков по демографическим данным, чтобы узнать, какой процент вашей аудитории составляют мужчины/женщины, какой возрастной группы и даже откуда их основная масса.

Поскольку Instagram был куплен компанией Facebook, для запуска рекламы на обеих площадках можно использовать Facebook Ads Manager. Если ваша цель — повысить продажи, а не активность пользователей или количество комментариев, лучше запускать и анализировать рекламу в Instagram через Ads Manager. В рекламном кабинете Facebook больше технических возможностей и метрик как для настройки кампаний, так и для работы с данными.

В Менеджере рекламы (Ads Manager) по умолчанию доступна информация об охвате, просмотрах, кликах, расходах по вашим объявлениям и т. д. А если установить на сайт Пиксель Facebook и настроить отслеживание событий, можно узнать, как ведут себя пользователи, которые перешли на сайт, кликнув по рекламному объявлению.

Можно отследить любые виды конверсий на любых устройствах, которые приносит ваша реклама, и узнать, во сколько вам обходится одно целевое действие. Все клики, регистрации, заказы, покупки и т. д. вы сможете увидеть в отчетах Facebook.

Информация, которая хранится в Ads Manager, расскажет вам об эффективности только тех источников, которые принадлежат Facebook. Но что, если пользователь пришел к вам из органики, потом вернулся на сайт, перейдя по ссылке из Instagram и сделал покупку после email-рассылки? Как оценить эффективность канала Instagram в таком случае? Вы не узнаете, как он взаимодействует с другими маркетинговыми источниками и какое взаимное влияние они оказывают на бизнес в целом, пока не объедините данные.

В крупных компаниях маркетинг не ограничивается одним лишь Instagram, да и продажи могут быть не только в онлайне, но и в офлайне. Поэтому необходимо объединять информацию из Facebook Ads Manager с данными сайта, других рекламных сервисов и CRM. Так вы сможете увидеть всю картину: сколько денег тратится на рекламу, какие рекламные каналы эффективнее и какой финансовый результат.

Зачем собирать данные из Instagram в Google BigQuery

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.

Почему Google BigQuery, а не другое облачное хранилище?

Самые популярные облачные платформы — это Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure. Их объединяют общие преимущества перед обычным хранилищем данных:

  • Не нужно содержать сервера и подключать новые при росте нагрузки. Облачное хранилище масштабируется автоматически.
  • Облачные платформы работают быстрее традиционных хранилищ и автоматически перераспределяют нагрузку.
  • Чтобы попасть в облачное хранилище, не нужно устанавливать сервер на компьютер. Достаточно открыть браузер и войти в облако.

Мы выбрали Google BigQuery и рекомендуем его своим клиентам по следующим причинам:

  • Google — лидер по количеству источников данных для маркетолога: Ads, Analytics, Search Console, YouTube. И у всех этих сервисов есть бесшовная интеграция с BigQuery.
  • Высокая скорость обработки больших массивов данных.
  • Легко начать работу с платформой без помощи администраторов баз данных. Достаточно создать аккаунт в Google Cloud.
  • Вы платите только за те услуги, которыми пользуетесь.
  • Есть готовые сервисы и решения для загрузки данных в Google BigQuery без помощи разработчиков.

Способы импорта данных из Instagram в Google BigQuery

В Google BigQuery нет встроенного инструмента для импорта данных из Facebook Ads Manager. Вы можете решить эту задачу несколькими способами: загружать данные вручную, писать собственные скрипты или использовать специализированные сервисы, такие как OWOX BI и другие. Рассмотрим подробнее каждый из способов.

1. Ручной импорт или собственное решение

Вы можете выгружать расходы из рекламного кабинета Facebook 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. Кроме того, данные надо ретроспективно обновлять, если они изменились в Facebook Ads, конвертировать расходы из всех рекламных источников в единую валюту и т. д. Если этого не делать, некачественные данные могут привести к ошибочным решениям, которые дорого обойдутся бизнесу.

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.
  • Вы не можете загрузить больше параметров, чем позволяет получить схема данных о расходах в Google Analytics.

Узнайте, какие кампании приносят прибыль, а какие не окупаются

Автоматически импортируйте расходы из рекламных сервисов в Google Analytics. Сравнивайте затраты, CPC и ROAS разных кампаний в одном отчете.

3. Импорт расходов из рекламных кабинетов напрямую в Google BigQuery

У OWOX BI есть прямые 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.

В чем преимущества прямой интеграции Facebook 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, очищает и дедуплицирует, проверяет существующие UTM-метки в ваших кампаниях и сообщает о возможных ошибках, распознает динамические параметры, конвертирует расходы в единую валюту и следит за актуальностью данных.

Если в Facebook Ads 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.

Как настроить импорт расходов из Instagram в Google BigQuery с помощью OWOX BI

1. Убедитесь, что в ваших рекламных ссылках есть UTM-метки.

2. На главной странице OWOX BI нажмите Создать поток:

3. В качестве источника выберите Instagram:

4. В качестве места назначения данных выберите Google BigQuery:

Если у вас еще нет проекта в Google BigQuery, узнайте, как начать работу с облачным хранилищем и создать набор данных, в этой статье.

5. Выберите или добавьте новый доступ к аккаунту Facebook, из которого собираетесь выгружать данные о расходах на рекламу в Instagram:

OWOX BI ни при каких обстоятельствах не касается настроек вашего аккаунта или рекламных кампаний!

К большинству рекламных площадок OWOX BI запрашивает доступы уровня не выше, чем «Чтение данных». Этого уровня нам достаточно для получения статистики и информации о разметке ссылок в ваших объявлениях. Но не во всех рекламных сервисах такой уровень доступа есть или работает как мы того ожидаем. Например, для импорта сырых данных из Facebook и Instagram в Google BigQuery OWOX BI необходимо разрешение ads_management.

6. Выберите или добавьте новый доступ к аккаунту Google BigQuery, где собираетесь хранить данные:

7. Выберите проект Google BigQuery и создайте (или выберите существующий) набор данных, в который хотите загружать данные о расходах:

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: для настройки потока у вашего аккаунта Google должны быть роли BigQuery Data Editor и BigQuery User для набора данных, в который вы хотите собирать данные. В ином случае поток не сможет загружать данные.

Чтобы проверить/настроить права доступа, перейдите на страницу Identity and Access Management в вашем проекте Google Cloud Platform. Подробнее читайте в документации Google.

8. Укажите настройки для вашего потока:

  1. Дату, начиная с которой вы хотите загружать данные о расходах из рекламного сервиса в Google BigQuery. Это может быть как будущая дата, так и прошедшая. При выборе прошедшей даты, ознакомьтесь с действующими лимитами на импорт исторических данных.
  2. Значения источник/канал, которые вы хотите использовать по умолчанию для импортированных данных. Указанные вами значения по умолчанию для UTM источник/канал будут записаны в таблицы данных о расходах только в случае, если реальные значения UTM-параметров не будут получены OWOX BI. Подробнее, о том, зачем указывать значения по умолчанию для UTM источник/канал в настройках потока, читайте в справке.

ВАЖНО: в любое время вы сможете заменить источник/канал на странице созданного потока на любые значения, кроме google/organic. Указанные значения будут применены к новым данным, импортированным после внесения изменений, а также к историческим данным в рамках актуализационного окна

9. Нажмите Создать поток.

Готово. Данные за предыдущие сутки начнут появляться в таблице в указанном наборе данных ежедневно в 00:00 (UTC). В зависимости от объема данных и особенностей API рекламного сервиса, импорт данных может занять до 24 часов. Структуру таблицы смотрите в этой статье.

Если информация в рекламном кабинете изменилась ретроспективно, OWOX BI обновит все выгруженные в BigQuery данные в рамках установленного актуализационного окна.

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 демо

Выводы

В Instagram Insights, рекламном кабинете Facebook и системах веб-аналитики можно анализировать базовые показатели эффективности Instagram-рекламы. Например, CTR, CPC, CPA, CR, сессии, глубину просмотра, показатель отказов, RPC и ROAS. Для небольших бизнесов с малым количеством рекламных каналов этого вполне достаточно.

Если же у вас много точек касания с клиентами, есть офлайн-магазины, и вы хотите видеть весь путь клиента к покупке, то стоит задуматься о настройке сквозной аналитики и создании автообновляемого дашборда со всеми интересующими вас показателями. Это позволит всегда иметь под рукой актуальную информацию, проводить комплексную оценку эффективности рекламы и быстрее принимать важные решения.