Integração com o TikTok
Esta página descreve as configurações necessárias para trazer dados do TikTok como uma fonte de dados da carga de trabalho de marketing do Cortex Framework Data Foundation.
O TikTok é um app de mídia social conhecido por vídeos curtos que o Cortex Framework pode usar para coletar dados e analisar o desempenho geral do marketing. Ao combinar dados do TikTok e de várias outras fontes, você pode entender melhor seu público-alvo e a eficácia das suas campanhas nas redes sociais em diferentes plataformas.
O diagrama a seguir descreve como os dados do TikTok estão disponíveis na carga de trabalho de marketing do Cortex Framework Data Foundation:
Arquivo de configuração
O arquivo config.json
configura as configurações necessárias para se conectar a fontes de dados para transferir
dados de várias cargas de trabalho. Esse arquivo contém os seguintes parâmetros para o TikTok:
"marketing": {
"deployTikTok": true,
},
"TikTok": {
"deployCDC": true,
"datasets": {
"cdc": "",
"raw": "",
"reporting": "REPORTING_TikTok"
}
}
A tabela a seguir descreve o valor de cada parâmetro de marketing:
Parâmetro | Significado | Valor padrão | Descrição |
marketing.deployTikTok
|
Implantar o TikTok | true
|
Execute a implantação para a origem de dados do TikTok. |
marketing.TikTok.deployCDC
|
Implantar scripts de CDC para o TikTok | true
|
Gerar scripts de processamento do CDC do TikTok para serem executados como DAGs no Cloud Composer. |
marketing.TikTok.datasets.cdc
|
Conjunto de dados do CDC para o TikTok | Conjunto de dados do CDC para o TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.raw
|
Conjunto de dados brutos para o TikTok | Conjunto de dados brutos para o TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.reporting
|
Conjunto de dados de relatórios para o TikTok | "REPORTING_TikTok"
|
Conjunto de dados de relatórios para o TikTok. |
Modelo de dados
Esta seção descreve o modelo de dados do TikTok usando o diagrama de relacionamento de entidades (ERD, na sigla em inglês).
Visualizações básicas
Esses são os objetos azuis no ERD e são visualizações em tabelas de CDC sem
transformações, exceto alguns aliases de nome de coluna. Consulte os scripts em
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls
.
Visualizações de relatórios
Esses são os objetos verdes no ERD e são visualizações de relatórios que contêm métricas agregadas. Consulte os scripts em
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls
.
Conexão de API
O Cortex Framework usa as APIs TikTok Reporting, versão v1.3, como a fonte oficial dos dados do TikTok. O Cortex Framework usa o modo síncrono e chama as APIs Basic Reporting para extrair métricas de performance de anúncios e grupos de anúncios. Isso garante que o Cortex Framework tenha acesso a informações atualizadas e precisas do TikTok, permitindo a análise de dados e a geração de relatórios eficazes.
Para mais informações sobre a conexão da API, consulte APIs de relatórios do TikTok.
Autenticação da conta
Para configurar uma conta e a autenticação dela no TikTok, siga estas etapas:
- Configure uma conta de desenvolvedor do TikTok, se ainda não tiver uma.
- Crie um app para integração com o Cortex Framework. Consulte a
API TikTok for Business
para mais informações. Selecione os dois seguintes escopos para o app:
Ad Account Management/Ad Account Information
Reporting/All
- Receba o ID do app, o secret e o token de acesso de longo prazo, conforme descrito no
guia do TikTok,
e armazene-os respectivamente no Secret Manager
com os seguintes nomes:
- ID do app:
cortex_tiktok_app_id
- Secret:
cortex_tiktok_app_secret
- Token de acesso de longa duração:
cortex_tiktok_access_token
- ID do app:
Atualização e atraso de dados
Como regra geral, a atualidade dos dados para fontes de dados do Cortex Framework é limitada pelo que a conexão upstream permite, bem como pela frequência da execução da DAG. Ajuste a frequência de execução do DAG para alinhá-la à frequência upstream, às restrições de recursos e às necessidades da sua empresa.
Com a API TikTok Marketing, a maioria dos dados (exceto conversões) fica disponível quase em tempo real.
Conexões do Cloud Composer
Crie as seguintes conexões no Cloud Composer. Para mais detalhes, consulte a documentação sobre como gerenciar conexões do Airflow.
Nome da conexão | Purpose |
tiktok_raw_dataflow
|
Para a API TikTok > BigQuery Conjunto de dados bruto |
tiktok_cdc_bq
|
Para o conjunto de dados brutos > Transferência de conjunto de dados da CDC |
tiktok_reporting_bq
|
Para o conjunto de dados do CDC > Transferência de conjunto de dados de relatórios |
Permissões da conta de serviço do Cloud Composer
Conceda permissões do Dataflow à conta de serviço usada no
Cloud Composer (conforme configurado na conexão tiktok_raw_dataflow
).
Consulte as instruções na documentação do Dataflow.
Além disso, a mesma conta de serviço precisa ter acesso de Acessador do Secret Manager.
Configurações de transferência
Controle os pipelines de dados Source to Raw
e Raw to CDC
pelas configurações
no arquivo src/TikTok/config/ingestion_settings.yaml
. Esta seção descreve os parâmetros
de cada pipeline de dados.
Origem para tabelas brutas
Esta seção tem entradas que controlam como os dados do TikTok são buscados e onde eles acabam no conjunto de dados brutos. Cada entrada corresponde a uma tabela bruta com dados buscados da API do TikTok para essa entidade. Com base nesses parâmetros de configuração, o Cortex Framework cria DAGs do Airflow que executam pipelines do Dataflow para processar dados das APIs do TikTok.
Os parâmetros a seguir controlam as configurações de Source to Raw
para
cada entrada:
Parâmetro | Descrição |
base_table
|
Tabela no conjunto de dados brutos em que os dados de uma entidade são armazenados(por exemplo, dados de "Anúncio"). |
load_frequency
|
Com que frequência um DAG é executado para que essa entidade processe dados. Consulte a documentação do Airflow (em inglês) para saber mais sobre os valores possíveis. |
schema_file
|
Arquivo de esquema no diretório src/table_schema
que mapeia os campos de resposta da API para os nomes das colunas da tabela de destino.
|
partition_details
|
Opcional:se você quiser que essa tabela seja particionada por motivos de performance. Para mais informações, consulte Particionamento de tabelas. |
cluster_details
|
Opcional:se você quiser agrupar essa tabela para considerar a performance. Para mais informações, consulte Configurações do cluster. |
De bruto para tabelas de CDC
Esta seção tem entradas que controlam como os dados são movidos de tabelas brutas para tabelas
CDC. Cada entrada corresponde a uma tabela CDC, que por sua vez corresponde
a uma entidade mencionada para o Source to Raw table
.
Os parâmetros a seguir controlam as configurações de Raw to CDC
para cada entrada:
Parâmetro | Descrição |
base_table
|
Tabela no conjunto de dados de CDC em que os dados brutos são armazenados após a transformação de CDC (por exemplo,auction_ad_performance ).
|
load_frequency
|
Com que frequência um DAG para essa entidade é executado para preencher a tabela CDC. Para mais informações, consulte a documentação do Airflow para saber mais sobre os valores possíveis. |
row_identifiers
|
Lista de colunas (separadas por vírgulas) que formam um registro exclusivo para essa tabela. |
partition_details
|
Opcional:se você quiser que essa tabela seja particionada por motivos de performance. Para mais informações, consulte Particionamento de tabelas. |
cluster_details
|
Opcional:se você quiser que essa tabela seja agrupada para fins de performance. Para mais informações, consulte Configurações do cluster. |
Configurações de relatórios
Configure e controle como o Cortex Framework gera dados para
a camada de relatórios final do TikTok usando o arquivo de configurações
de relatóriossrc/TikTok/config/reporting_settings.yaml
.
Esse arquivo controla como os objetos do BigQuery da camada de relatórios (tabelas, visualizações, funções ou procedimentos armazenados) são gerados.
Para mais informações, consulte Como personalizar o arquivo de configurações de relatórios.
A seguir
- Para mais informações sobre outras fontes de dados e cargas de trabalho, consulte Fontes de dados e cargas de trabalho.
- Para mais informações sobre as etapas de implantação em ambientes de produção, consulte Pré-requisitos de implantação da base de dados do Cortex Framework.