Amazon Ads Connector für Google BigQuery

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Renta ELT ist ein unkomplizierter Weg, Datenpipelines in wenigen Minuten statt in Monaten aufzubauen.

Amazon Ads ist eine der führenden Werbeplattformen für das Kampagnenmanagement, die Leistungsmessung und die Optimierung von Media-Budgets innerhalb des Amazon-Ökosystems. Renta Marketing ELT lädt Amazon-Ads-Daten automatisch in Google BigQuery und sorgt dabei für belastbare, sichere und nahezu in Echtzeit verfügbare Aktualisierungen. So können Marketing- und Datenteams ihr Reporting konsolidieren, Attribution fundiert analysieren und Budgetentscheidungen schneller auf Basis verlässlicher Daten treffen.

Richten Sie Ihre ELT-Pipeline in 3 einfachen Schritten ein

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

Auswahl von Amazon Ads als Datenquelle in Renta.
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 Werbetreibenden-Profile zurück, die dem authentifizierten Benutzer zur Verfügung stehen, einschließlich Konto-IDs, Land bzw. Marketplace, Währung und Kontotyp. Dieser Endpoint wird in der Regel verwendet, um zu ermitteln, welche Amazon Ads-Konten abgefragt werden können, und den Geltungsbereich nachfolgender API-Anfragen festzulegen.

Campaigns

Stellt Entitäten auf Kampagnenebene für Sponsored Products, Sponsored Brands und Sponsored Display bereit, einschließlich Kampagnennamen, Status, Budget, Targeting-Typ und Auslieferungszeiträumen. Sie bildet die grundlegende Struktur zur Organisation von Werbeaktivitäten und für das Performance-Reporting.

Ad Groups

Enthält Anzeigengruppenobjekte, die innerhalb von Kampagnen angesiedelt sind und eine feinere Ebene für Targeting und Gebotssteuerung definieren. Die Daten umfassen in der Regel Anzeigengruppen-IDs, Namen, Standardgebote und Status und sind damit wesentlich für die Modellierung der Kampagnenhierarchie.

Ads

Gibt die einzelnen Anzeigen oder Creatives zurück, die Anzeigengruppen und Kampagnen zugeordnet sind. Diese Daten umfassen Anzeigenkennungen, verknüpfte ASINs oder Creative-Assets, den Prüfstatus sowie den Auslieferungsstatus und sind hilfreich, um nachzuvollziehen, was tatsächlich ausgespielt wird.

Keywords and Targets

Stellt keywordbasiertes sowie produkt-/kategoriebasiertes Targeting bereit, das in Sponsored Advertising verwendet wird. Diese Datensätze enthalten in der Regel den Match-Typ, das Gebot, den Ausdruck bzw. die Targeting-Definition sowie den Status und ermöglichen so eine detaillierte Analyse von Targeting-Strategie und Performance.

Search Term Reports

Stellt Leistungsdaten zu Suchanfragen von Kunden bereit, die Anzeigenschaltungen ausgelöst haben, einschließlich Impressionen, Klicks, Werbeausgaben, Umsatz und Conversions. Dieser Endpoint wird häufig für die Analyse von Suchbegriffen, Optimierungs-Workflows und Attributionsanalysen verwendet.

Campaign Performance Reports

Liefert aggregierte Kennzahlen auf Kampagnen-, Anzeigengruppen-, Anzeigen-, Keyword- oder Targeting-Ebene – abhängig vom ausgewählten Berichtstyp. Zu den gängigen Feldern zählen Impressionen, Klicks, Kosten, zugeordneter Umsatz, Bestellungen und ROAS, wodurch diese Methode die zentrale Datenquelle für Analytics- und BI-Pipelines ist.

Anwendungsfälle

Nutzen Sie verwertbare Amazon Ads Insights

  • Kombinieren Sie Amazon-Ads- und BigQuery-Daten, um den ROAS täglich nach Kampagne, ASIN und Keyword zu verfolgen
  • Verknüpfen Sie Amazon-Ads-Daten mit Verkaufsdaten in BigQuery, um Keywords zu identifizieren, die Bestellungen mit hoher Marge generieren
  • Nutzen Sie BigQuery, um ineffiziente Amazon-Ads-Ausgaben für Suchbegriffe und Platzierungen mit niedriger Conversion zu identifizieren
  • Erstellen Sie Amazon Ads-Kohortenberichte in BigQuery, um die Wiederkaufsrate nach Anzeigenklicks zu messen
  • Prognostizieren Sie den Budgetbedarf für Amazon Ads in BigQuery anhand von Saisonalität, CPC-Entwicklung und Conversion-Raten
  • Vergleichen Sie die Performance von Amazon Ads nach Regionen in BigQuery, um Budgets gezielt auf die stärksten Märkte zu verlagern
Kostenlos testenNo credit card required
Anwendungsfälle: Integration von Amazon Ads und Google BigQuery

Starten Sie schnell mit diesen Anwendungsfall-Vorlagen

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