Amazon Ads est l’une des principales plateformes publicitaires pour piloter les campagnes, mesurer la performance et optimiser les investissements média dans l’écosystème Amazon. Renta Marketing ELT charge automatiquement les données Amazon Ads dans Google BigQuery, avec des mises à jour sécurisées, stables et quasi en temps réel. Les équipes marketing et data peuvent ainsi centraliser leur reporting, analyser l’attribution et prendre plus rapidement des décisions budgétaires à partir de données fiables.
Configurez votre pipeline ELT en 3 étapes simples
Sélectionnez Amazon Ads comme source de données et authentifiez votre compte en toute sécurité pour lancer le processus d’extraction des données.

Sélectionnez Amazon Ads comme source de données et authentifiez votre compte en toute sécurité pour lancer le processus d’extraction des données.

Renta prend en charge 7 méthodes d’export de données via l’API Amazon Ads.
Profiles
Renvoie les profils annonceur accessibles à l’utilisateur authentifié, y compris les identifiants de compte, le pays ou la marketplace, la devise et le type de compte. Ce endpoint est généralement utilisé pour identifier les comptes Amazon Ads pouvant être interrogés et pour définir le périmètre des requêtes API suivantes.
Campaigns
Fournit les entités au niveau des campagnes pour Sponsored Products, Sponsored Brands et Sponsored Display, y compris les noms de campagne, le statut, le budget, le type de ciblage et les dates de diffusion. Il s’agit de la structure de base pour organiser l’activité publicitaire et produire les rapports de performance.
Ad Groups
Contient des objets de groupe d’annonces intégrés aux campagnes, qui définissent un niveau plus granulaire de ciblage et de gestion des enchères. Les données incluent généralement les identifiants des groupes d’annonces, les noms, les enchères par défaut et le statut, ce qui les rend essentielles pour la modélisation de la hiérarchie des campagnes.
Ads
Renvoie les annonces ou créations individuelles associées aux groupes d’annonces et aux campagnes. Ces données incluent les identifiants des annonces, les ASIN liés ou les éléments créatifs, le statut de validation ainsi que l’état de diffusion, ce qui permet de suivre précisément ce qui est effectivement diffusé.
Keywords and Targets
Expose les entités de ciblage par mots-clés et par produits/catégories utilisées dans la publicité sponsorisée. Ces enregistrements incluent généralement le type de correspondance, l’enchère, l’expression ou la définition du ciblage, ainsi que le statut, afin de permettre une analyse détaillée de la stratégie de ciblage et des performances.
Search Term Reports
Fournit des données de performance sur les requêtes de recherche des clients ayant déclenché des annonces, включая les impressions, les clics, les dépenses, les ventes et les conversions. Cet endpoint est largement utilisé pour l’analyse des termes de recherche, les workflows d’optimisation et l’analyse d’attribution.
Campaign Performance Reports
Fournit des métriques agrégées au niveau de la campagne, du groupe d’annonces, de l’annonce, du mot-clé ou du ciblage, selon le type de rapport sélectionné. Les champs courants incluent les impressions, les clics, le coût, les ventes attribuées, les commandes et le ROAS, ce qui en fait la source principale pour les pipelines d’analytics et de BI.
Exploitez les insights clés d’Amazon Ads
- Combinez les données Amazon Ads et BigQuery pour suivre quotidiennement le ROAS par campagne, ASIN et mot-clé
- Associez les données Amazon Ads aux données de vente dans BigQuery pour identifier les mots-clés qui génèrent des commandes à forte marge
- Utilisez BigQuery pour repérer les dépenses Amazon Ads inefficaces liées à des termes de recherche et des emplacements à faible conversion
- Créez des rapports de cohortes Amazon Ads dans BigQuery pour mesurer le taux de réachat après des clics sur les annonces
- Anticipez les besoins budgétaires Amazon Ads dans BigQuery à partir de la saisonnalité, des tendances de CPC et des taux de conversion
- Comparez les performances d’Amazon Ads par région dans BigQuery afin de réallouer les budgets vers les marchés les plus performants

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