Як об’єднати дані з Meta, TikTok, Google Ads і DV360 в одному звіті: кейс із медійної аналітики

Коли ви запускаєте медійні кампанії одразу в кількох рекламних системах, для оцінки результатів зазвичай доводиться окремо заходити в кожен кабінет, вивантажувати дані та вручну зводити їх в Excel. Це займає багато часу і призводить до помилок.

Окрема складність — в підрахунку медійних метрик: охоплення та частоту показів не можна просто додати між каналами або днями, як кліки чи витрати. Через перетин аудиторій такі підрахунки можуть завищувати результат.

У цьому кейсі розповідаємо, як ми об’єднали дані з Meta, TikTok, Google Ads і DV360 в єдину систему, автоматизували звітність і побудували коректний підхід до розрахунку охоплення та частоти показів. 

Хто наш партнер

Партнер веде медійні кампанії одночасно в кількох рекламних системах: Meta Ads, TikTok Ads, Google Ads і DV360. 

Вхідні дані

Команда партнера регулярно запускає медійні кампанії з фокусом на охоплення (Reach, кількість унікальних користувачів, які побачили рекламу за певний період) та частоту показів (Frequency, середня кількість показів на одного користувача). 

Проте відсутність єдиної системи моніторингу перетворювала оцінку ефективності на складний та часозатратний процес. 

До початку співпраці з нами фахівці щодня послідовно перевіряли кабінети Meta Ads, TikTok, Google Ads та DV360. А потім ці розрізнені дані вручну зводили в Excel. На кожен такий цикл витрачали чимало часу і залишався ризик помилки при ручному зведенні.

Партнер прагнув: 

«Зробити один звіт замість кількох кабінетів». 

Цілі співпраці

З технічного погляду це вимагало виконання цілого комплексу дій, оскільки замало було просто об’єднати дані в одному просторі, а зробити це так, щоб:

• метрики коректно відображали дані;

• забезпечити узгоджену роботу даних між платформами в межах одного звіту;

• побудувати звітність, яка дозволяє швидко оцінювати результати та приймати рішення.

З якими викликами ми зіткнулись

На перший погляд задача могла здаватися простою: зібрати дані з Meta Ads, TikTok Ads, Google Ads і DV360 в один звіт. Але в цьому проєкті було кілька важливих обмежень, які потрібно було врахувати, щоб звіт показував коректні дані. 

1. Дані зберігались у різних системах. Кожна рекламна платформа має власну логіку підрахунку показників і віддає дані в різному форматі. Тому їх не можна було просто перенести в одну таблицю без попередньої підготовки та уніфікації. 

2. Reach і Frequency не можна просто скласти. Для команди було важливо бачити охоплення за 7 і 28 днів, частоту показів і загальне покриття по всіх каналах. Але якщо скласти охоплення за різні дні або з різних платформ, результат буде завищеним, бо одна й та сама людина могла бачити рекламу кілька разів або в кількох каналах. 

3. Дані по географії мали різну деталізацію. Meta і Google Ads дозволяли аналізувати результати до рівня міст, а TikTok через API передавав географію тільки на рівні країни. Через це не можна було однаково порівнювати ефективність кампаній по регіонах у всіх каналах. 

4. Не всі дані з DV360 можна було передати стандартним способом. Частина потрібних для звіту метрик, зокрема reach за частотами та дані Brand Lift, не була доступна для прямого завантаження в BigQuery. Тому для цих даних потрібно було шукати окреме рішення.   

Рішення

Створення єдиного сховища

Базою рішення стала система на основі Google Cloud: BigQuery використовували як єдине сховище даних, а Data Studio — як інструмент для візуалізації звітності.

До сховища підключили дані з рекламних платформ через API-конектори, а також додаткові джерела, які потребували окремих рішень. 

Новий підхід до Reach і Frequency

Команді партнера було важливо бачити охоплення за 7 і за 28 днів, частоту показів і загальне охоплення по всім каналам.

Тож замість того, щоб «складати» щоденні значення, ми налаштували отримання коректно розрахованих платформами показників Reach та Frequency одразу за потрібний період. 

Для розрахунку загальної частоти по всіх каналах додали окрему формулу:

Значення коефіцієнта підбирається індивідуально залежно від специфіки кампанії.

Окремо реалізували сторінку з розрахунком Total Reach — загального охоплення по всіх інструментах без дублювання аудиторій.

TikTok і географія: обхід через Google Sheets

Оскільки TikTok через API передає дані про географію лише на рівні країни без розбивки по містах, ми пішли наступним шляхом: 

• налаштували вивантаження геоданих у Google Sheets;

• підключили таблиці до сховища даних BigQuery;

• привели до єдиної структури з іншими каналами. 

DV360: відправка звітів і парсинг

Для частини звітів DV360, яку неможливо вигрузити напряму в BigQuery, ми використали нестандартне рішення: 

• налаштували автоматичну відправку на пошту;

• реалізували зчитування й обробку даних із звітів з пошти; 

• налагодили завантаження оброблених даних у BigQuery. 

Так ми отримали reach по частотах, додаткові медійні метрики та дані по Brand Lift.

Охоплення по частоті

Дані по Brand Lift 

План vs факт: від Excel до автоматизації

У партнера вже були планові показники у вигляді таблиць. Наша команда:

• перенесла їх у стандартизовані Google Sheets;

• завантажила в BigQuery;

• підготувала структуру для зіставлення з фактичними даними;

• вивела показники в Data Studio. 

До звіту також підключили дані з Google Analytics 4 — як додатковий шар аналітики для розуміння поведінки аудиторії після контакту з медійною рекламою.

Результати

Завдяки впровадженню єдиної аналітичної системи, команда партнера отримала:

1. Єдине джерело правди. Всі дані з Meta, TikTok, Google Ads, DV360 і GA4 зібрані в одному просторі з автоматичним щоденним оновленням.

2. Коректні медійні метрики. Показники Reach та Frequency відображаються без спотворень і подвійного обліку. Доступне також загальне охоплення з урахуванням перетину аудиторій, що дає змогу оцінити вплив на ринок. 

3. Економію часу. Автоматизація процесу замінила виснажливе ручне зведення даних із чотирьох кабінетів.

4. Контроль «План vs Факт». Команда бачить відхилення від планових показників у реальному часі.

Цей кейс — приклад того, як команда Netpeak не просто автоматизувала звітність, а побудувала систему, яка розуміє специфіку медійної реклами.Тепер команда партнера приймає стратегічні рішення на основі прозорих і коректних даних, витрачаючи час на аналіз та оптимізацію замість виснажливої ручної роботи.

Відгук про співпрацю

Єлизавета Бережко, Data Analyst в Netpeak