Автосбор из Facebook Ads API и TikTok Business API: без ручных выгрузок и хаоса в таблицах
Ручной экспорт из кабинетов ломает сходимость, задерживает ETL и делает отчётность непригодной для анализа по дням, кампаниям и креативам. Нужен конвейер: API-хук → сырой слой → нормализация → витрина. Иначе вы сравниваете не расходы, а артефакты выгрузки.
Базовая схема:
— тянем spend, impressions, clicks, conversions в сырой JSON;
— сохраняем оригинальный payload без агрегации;
— партиционируем по date_start и source;
— на этапе трансформации приводим поля к единому словарю: campaign_id, adset_id, ad_id, currency, cost.
Так проще ловить расхождения между платформами и трекером. Проверяем сходимость дельты в трекере и кабинете, а не глазами в интерфейсе.
Для API-запросов критичны: пагинация, ретраи, лимиты, идемпотентность. Если хук упал — дозапрос должен восстановить только пропущенный интервал, а не перетирать весь день. Для дедупликации храните ключ вида source + account_id + entity_id + date + metric_type. Всё, что не автоматизировано — это потенциальный убыток.
Финальный слой — не «красивый отчёт», а витрина для решений: ROI, CPC, CTR, CR, разрез по кампаниям и креативам, плюс флаг аномалий по резким провалам spend или postback-расхождениям. Данные не врут, в отличие от байеров.
Дашборды для аналитики байера
@dashboard_setup_pro_arb
Автосбор из Facebook Ads API и TikTok Business API: без ручных выгрузок и хаоса в таблицах
Этот пост опубликован в Telegram-канале Дашборды для аналитики байера. Подписаться можно по ссылке: @dashboard_setup_pro_arb.