Amazon Ads Daten in Databricks integrieren

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Renta ELT ist ein unkomplizierter Weg, Datenpipelines in wenigen Minuten aufzusetzen. Nicht erst nach Monaten.

Amazon Ads ist eine leistungsstarke Werbeplattform, um Käufer über das gesamte Amazon-Ökosystem hinweg zu erreichen. Renta Marketing ELT lädt Amazon-Ads-Daten automatisch in Databricks und sorgt dabei für sichere, konsistente und nahezu in Echtzeit verfügbare Aktualisierungen. So kann Ihr Team Marketing-Reporting zentralisieren, die Performance von Kampagnen zügiger analysieren und eine belastbare Grundlage für BI und Attribution schaffen.

Richten Sie Ihre ELT-Pipeline in 3 einfachen Schritten ein

Wählen Sie Amazon Ads als Datenquelle aus und authentifizieren Sie Ihr Konto sicher, um die Datenextraktion zu starten.

Auswahl von Amazon Ads als Datenquelle in Renta.
1Quelle verbinden

Wählen Sie Amazon Ads als Datenquelle aus und authentifizieren Sie Ihr Konto sicher, um die Datenextraktion zu starten.

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2Ziel definieren
3Konfigurieren und synchronisieren
Die Datenstruktur der Amazon Ads API

Renta unterstützt 7 Methoden für den Datenexport über die Amazon Ads API.

Profiles

Gibt die Werbetreibendenprofile zurück, die dem authentifizierten Benutzer zur Verfügung stehen, einschließlich Konto-IDs, Marketplace, Währung und Kontotyp. Dieser Endpoint wird in der Regel verwendet, um zu ermitteln, welche Amazon-Ads-Konten abgefragt werden können, und den Geltungsbereich für alle nachfolgenden API-Anfragen festzulegen.

Campaigns

Stellt Metadaten und Konfigurationen auf Kampagnenebene für Werbeprogramme wie Sponsored Products, Sponsored Brands und Sponsored Display bereit. Enthalten sind unter anderem Felder wie Kampagnenname, Status, Budget, Targeting-Typ, Start- und Enddatum sowie die Zuordnung zu einem Portfolio.

Ad Groups

Enthält Anzeigengruppen-Entitäten, die Anzeigen, Keywords und Targeting-Elemente innerhalb einer Kampagne strukturieren. Dieser Endpoint wird verwendet, um die Kampagnenstruktur zu analysieren und Einstellungen wie den Status der Anzeigengruppe, Standardgebote und die Verknüpfungen zur zugehörigen Kampagne abzurufen.

Ads

Gibt einzelne Anzeigendatensätze zurück, die mit Kampagnen und Anzeigengruppen verknüpft sind, einschließlich Verweisen auf Creatives oder beworbene Produkte sowie des Auslieferungsstatus. Die Methode wird häufig verwendet, um nachzuverfolgen, welche Anzeigen aktiv, pausiert oder archiviert sind, und um Performancedaten bestimmten Anzeigeneinheiten zuzuordnen.

Keywords and Targets

Stellt Definitionen für keywordbasiertes sowie produkt- oder zielgruppenbezogenes Targeting bereit, die in Amazon-Ads-Kampagnen verwendet werden. Die Daten umfassen Match Types, Gebotswerte, Ausdrücke, Targeting-Klauseln und Statusangaben und sind damit wesentlich für Suchbegriffstrategien und Workflows im Gebotsmanagement.

Search Term Reports

Liefert Leistungsdaten zu Suchanfragen von Kunden, die Anzeigenausspielungen ausgelöst haben, in der Regel über Endpunkte zur asynchronen Berichtserstellung. Diese Berichte enthalten Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, Werbeausgaben, Umsatz, Bestellungen und Conversions und werden häufig für die Kampagnenoptimierung und Attributionsanalyse verwendet.

Campaign Performance Reports

Stellt aggregierte Performance-Kennzahlen auf Kampagnen-, Anzeigengruppen-, Anzeigen-, Keyword- oder Targeting-Ebene bereit – abhängig vom angeforderten Berichtstyp. Dies ist eine der zentralen Datenquellen für ETL-Pipelines, die Marketing-Dashboards, Pacing-Analysen und ROI-Reporting unterstützen.

Anwendungsfälle

Nutzen Sie verwertbare Amazon Ads Insights

  • Führen Sie Amazon-Ads- und Databricks-Verkaufsdaten zusammen, um den tatsächlichen ROAS nach ASIN und Kampagne präzise zu messen
  • Verknüpfen Sie Amazon Ads mit LTV-Modellen in Databricks, um Budgets gezielt auf wertstarke Zielgruppen auszurichten
  • Führen Sie Bestandsdaten aus Amazon Ads und Databricks zusammen, um Anzeigen für SKUs mit niedrigem Lagerbestand automatisch zu pausieren
  • Kombinieren Sie Amazon-Ads-Klickdaten mit Margendaten aus Databricks, um die Ausgaben für Produkte mit geringer Profitabilität zu senken
  • Nutzen Sie die Kohortenanalyse mit Amazon Ads und Databricks, um Keywords zu identifizieren, die Wiederholungskäufe fördern
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Anwendungsfälle: Integration von Amazon Ads und Databricks

Starten Sie schnell mit diesen Anwendungsfall-Vorlagen

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