Рента автоматически выгружает статистику рекламных кампаний из Facebook Ads в различные базы данных:
Перед вами откроется окно авторизации от Facebook.
Введите логин и пароль от необходимого аккаунта. После этого аккаунт будет доступен для выбора.
Подробней:
После того, как вы выбрали базу данных, перед вами откроется окно с проектами Google BigQuery.
Выберите нужный проект. В Google BigQuery будет создан набор данных Renta_dataset. Все необходимые данные будут загружены в виде таблицы.
- Google BigQuery
- Clickhouse
- SQL Server / Azure SQL Database
Создание интеграции
Сперва выберите тип интеграции. В данном случае — это Facebook Ads.
Выберите рекламный аккаунт
Нажимаем кнопку Add. После чего авторизируйтесь под аккаунтом, с которого нужно получить данные.
Перед вами откроется окно авторизации от Facebook.
Введите логин и пароль от необходимого аккаунта. После этого аккаунт будет доступен для выбора.
Задайте настройки интеграции
На третьем этапе интеграции вы выбираете рекламный кабинет, указываете данные для выгрузки и задаете частоту обновления данных.
Подробней:
- Ad account: укажите рекламный аккаунт, из которого будут выгружаться данные.
- Parameters: выберите необходимые параметры для выгрузки в таблицу. Это могут быть date, clicks, spend и т.д.
- Date Range Type: укажите период, за который необходимо выгрузить данные с Facebook Ads. Допустим, статистика рекламных кампаний доступна за целый месяц. А вам нужны данные только за последние 14 дней. В таком случаем выбираем «Last 14 days».
Если вы хотите, чтобы данные за прошедшие сутки подтягивались автоматически, нажмите на кнопку Custom. В всплывающем окне укажите период: «To» — дата начала периода и «From» с параметром «Yesterday».Так Рента автоматически будет выгружать данные из Facebook Ads за прошедший день.
- Update time: укажите время обновления данных. Например, каждый день в 6:00 AM. В это время Рента будет запускать интеграцию и получать новые данные из Facebook Ads.
Укажите базу данных BigQuery
Откройте кнопку Add и выберите тип базы данных из списка доступных. В данном случае — BigQuery.
После того, как вы выбрали базу данных, перед вами откроется окно с проектами Google BigQuery.
Выберите нужный проект. В Google BigQuery будет создан набор данных Renta_dataset. Все необходимые данные будут загружены в виде таблицы.
