Автор: Елена Камынина, PPC-специалист в агентстве Convert.ua
В этой статье я расскажу, как подтянуть данные MyTarget в Google BigQuery, чтобы в последующем создать полезный отчет по кампаниям MyTarget в Google Data Studio.
Для этого понадобится:
- Готовый аккаунт и проект в BigQuery
Как создать бесплатный аккаунт и подготовить проект BigQuery к работе я писала в кейсе про интеграцию Яндекс.Директ и Google Data Studio.
- ETL, которая поддерживает выгрузку данных MyTarget в BigQuery
BigQuery выступает в роли хранилища данных, в которое мы собираем данные с различных рекламным источников, в том числе и MyTarget.
ETL — это сервис, который автоматизирует процесс выгрузки данных в хранилище данных. В качестве ETL мы используем Renta. Кроме того, на базе Renta мы собираем не сэмплированные данные Google Analytics в BigQuery.
Процесс работы состоит из следующих этапов:
- Получение нужных данных из MyTarget в BigQuery
- Интеграция BigQuery с Google Data Studio
- Работа с данными для визуализации
#1 шаг
Готовим выгрузку данных MyTarget используя сервис ETL, который позволяет быстро и без помощи разработчиков выгружать данные из нужных мне рекламных кабинетов. В Renta доступный бесплатный триальный период.
После регистрации нужно выбрать MyTarget в списке доступных интеграций, войти в свой аккаунт и разрешить к нему доступ:
После того, как ваш аккаунт добавлен в сервис, вы переходите к настройке вашей выгрузки. Тут вы выбираете какие данные вы хотите получить, за какой период и как часто вы хотите их обновлять в своей базе.
*Какие метрики можно получить по API читайте в документации MyTarget.
Когда вы определились с тем, какие метрики вам нужны для будущего отчета, вы завершаете настройку интеграции, подключив вашу базу данных BigQuery. В качестве альтернативы, также доступны ClickHouse и Azure SQL Database.
На этом все, вы выбираете подключенную базу данных, и выгрузка данных из MyTarget начнется автоматически:
#2 шаг
Google Data Studio позволяет добавлять BigQuery как источник данных и выбрать проект, набор данных и таблицу внутри базы данных. Выберите нужную вам таблицу, и нажмите “Связать”.
Теперь вы можете приступать к созданию отчета:
#3 шаг
Теперь вы можете строить отчеты, используя готовые данные и добавляя вычисляемые поля в отчетах. На этом этапе обычно не возникает трудностей. Для создания общего обзорного отчета по эффективности кампаний MyTarget я выбрала такие параметры:
- name (название показов)
- banner_uniq_shows_limit (общее кол-во показов баннера)
- base: ctr
- base: clicks
- base: spent
В результате можно быстро собрать нужную информацию для анализа рекламных кампаний:
Кроме того, отчет можно дополнить дополнительным источником данных. Например, данными Google Analytics. Обычно, мы объединяем данные из различных источников на уровне sql-запроса к BigQuery.
И напоследок:
- Вы можете выбрать любые параметры под задачи вашего отчета, изучив документацию API MyTarget.
- В последних обновлениях Google Data Studio позволяет объединять различные источники данных в единый датасет. Используя Renta, можно создать нужные интеграции с различными рекламными сервисами и объединить их в общий отчет (Google Data Studio поддерживает до 5 таблиц).
