Integrazione con TikTok
Questa pagina descrive le configurazioni necessarie per importare i dati da TikTok come origine dati del carico di lavoro di marketing di Cortex Framework Data Foundation.
TikTok è un'app di social media molto conosciuta per i video nel formato breve. Cortex Framework può fornire i dati per analizzare il rendimento marketing complessivo. Combinando i dati di TikTok e di varie fonti, puoi ottenere una conoscenza più completa del tuo pubblico di destinazione e dell'efficacia delle tue campagne sui social media su diverse piattaforme.
Il seguente diagramma descrive come i dati di TikTok sono disponibili tramite il carico di lavoro di marketing di Cortex Framework Data Foundation:
File di configurazione
Il file config.json
configura le impostazioni necessarie per connettersi alle origini dati per il trasferimento
di dati da vari workload. Questo file contiene i seguenti parametri per TikTok:
"marketing": {
"deployTikTok": true,
},
"TikTok": {
"deployCDC": true,
"datasets": {
"cdc": "",
"raw": "",
"reporting": "REPORTING_TikTok"
}
}
La tabella seguente descrive il valore di ciascun parametro di marketing:
Parametro | Significato | Valore predefinito | Descrizione |
marketing.deployTikTok
|
Esegui il deployment di TikTok | true
|
Esegui il deployment per l'origine dati TikTok. |
marketing.TikTok.deployCDC
|
Esegui il deployment degli script CDC per TikTok | true
|
Genera script di elaborazione CDC di TikTok da eseguire come DAG in Cloud Composer. |
marketing.TikTok.datasets.cdc
|
Set di dati CDC per TikTok | Set di dati CDC per TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.raw
|
Set di dati non elaborati per TikTok | Set di dati non elaborati per TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.reporting
|
Set di dati dei report per TikTok | "REPORTING_TikTok"
|
Set di dati dei report per TikTok. |
Modello dati
Questa sezione descrive il modello di dati di TikTok utilizzando il diagramma delle relazioni tra entità (ERD).
Visualizzazioni di base
Questi sono gli oggetti blu nell'ERD e sono viste sulle tabelle CDC senza
trasformazioni diverse da alcuni alias dei nomi delle colonne. Visualizza gli script in
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls
.
Viste report
Si tratta degli oggetti verdi nell'ERD e sono visualizzazioni dei report che contengono
metriche aggregate. Visualizza gli script in
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls
.
Connessione API
Cortex Framework utilizza le API di generazione di report di TikTok, versione v1.3, come fonte attendibile per i dati di TikTok. Cortex Framework utilizza la modalità sincrona e chiama le API Report di base per recuperare le metriche sul rendimento di annunci e gruppi di annunci. In questo modo, Cortex Framework ha accesso a informazioni aggiornate e accurate di TikTok, consentendo un'analisi e una generazione di report dei dati efficaci.
Per ulteriori informazioni sulla connessione dell'API, consulta API di generazione di report di TikTok.
Autenticazione account
Per configurare un account TikTok e l'autenticazione dell'account:
- Se non ne hai già uno, configura un account sviluppatore TikTok.
- Crea un'app per l'integrazione di Cortex Framework. Per saperne di più, consulta
API TikTok per le aziende. Assicurati di selezionare i due seguenti ambiti per l'app:
Ad Account Management/Ad Account Information
Reporting/All
- Ottieni l'ID app, il secret e il token di accesso a lungo termine come descritto nella
guida di TikTok,
e memorizzali rispettivamente in Secret Manager
con i seguenti nomi:
- ID app:
cortex_tiktok_app_id
- Secret:
cortex_tiktok_app_secret
- Token di accesso a lungo termine:
cortex_tiktok_access_token
- ID app:
Aggiornamento e ritardo dei dati
Come regola generale, l'aggiornamento dei dati per le origini dati di Cortex Framework è limitato da ciò che consente la connessione a monte, nonché dalla frequenza di esecuzione del DAG. Modifica la frequenza di esecuzione del DAG in modo che sia in linea con la frequenza a monte, le limitazioni delle risorse e le esigenze della tua attività.
Con l'API TikTok Marketing, la maggior parte dei dati (escluse le conversioni) è disponibile quasi in tempo reale.
Connessioni Cloud Composer
Crea le seguenti connessioni in Cloud Composer. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione sulla gestione delle connessioni Airflow.
Nome connessione | Purpose |
tiktok_raw_dataflow
|
Per l'API TikTok > Set di dati non elaborato BigQuery |
tiktok_cdc_bq
|
Per il trasferimento del set di dati non elaborato > set di dati CDC |
tiktok_reporting_bq
|
Per il trasferimento del set di dati CDC > Report |
Autorizzazioni del service account di Cloud Composer
Concedi le autorizzazioni Dataflow all'account di servizio utilizzato in Cloud Composer (come configurato nella connessione tiktok_raw_dataflow
).
Consulta le istruzioni nella documentazione di Dataflow.
Inoltre, lo stesso account di servizio deve disporre dell'accesso come accessore di Secret Manager.
Impostazioni di importazione
Controlla le pipeline di dati Source to Raw
e Raw to CDC
tramite le impostazioni nel file src/TikTok/config/ingestion_settings.yaml
. Questa sezione descrive i parametri di ogni pipeline di dati.
Origine alle tabelle non elaborate
Questa sezione contiene voci che controllano il modo in cui vengono recuperati i dati di TikTok e dove vengono inseriti nel set di dati non elaborato. Ogni voce corrisponde a una tabella non elaborata con i dati recuperati dall'API TikTok per l'entità in questione. In base a questi parametri di configurazione, Cortex Framework crea DAG di Airflow che eseguono pipeline di Dataflow per elaborare i dati delle API di TikTok.
I seguenti parametri controllano le impostazioni di Source to Raw
per ogni voce:
Parametro | Descrizione |
base_table
|
Tabella nel set di dati non elaborato in cui sono archiviati i dati di un'entità(ad es. i dati "Annuncio"). |
load_frequency
|
La frequenza con cui viene eseguito un DAG per questa entità per elaborare i dati. Per informazioni dettagliate sui possibili valori, consulta la documentazione di Airflow. |
schema_file
|
File dello schema nella directory src/table_schema
che mappa i campi di risposta dell'API ai nomi delle colonne della tabella di destinazione.
|
partition_details
|
Facoltativo:se vuoi che questa tabella sia suddivisa per motivi di rendimento. Per ulteriori informazioni, consulta Partizione della tabella. |
cluster_details
|
(Facoltativo) Se vuoi che questa tabella sia raggruppata per motivi di rendimento. Per ulteriori informazioni, consulta Impostazioni cluster. |
Tabelle non elaborate a CDC
Questa sezione contiene voci che controllano il trasferimento dei dati dalle tabelle non elaborate alle tabelle CDC. Ogni voce corrisponde a una tabella CDC (che a sua volta corrisponde
a un'entità menzionata per Source to Raw table
).
I seguenti parametri controllano le impostazioni di Raw to CDC
per ogni voce:
Parametro | Descrizione |
base_table
|
Tabella nel set di dati CDC in cui vengono archiviati i dati non elaborati dopo la trasformazione CDC (ad es.auction_ad_performance )
|
load_frequency
|
La frequenza con cui viene eseguito un DAG per questa entità per compilare la tabella CDC. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di Airflow per dettagli sui possibili valori. |
row_identifiers
|
Elenco di colonne (separate da virgole) che formano un record univoco per questa tabella. |
partition_details
|
Facoltativo:se vuoi che questa tabella sia suddivisa per motivi di rendimento. Per ulteriori informazioni, consulta Partizione della tabella. |
cluster_details
|
(Facoltativo) Se vuoi che questa tabella sia raggruppata per motivi di rendimento. Per ulteriori informazioni, consulta Impostazioni cluster. |
Impostazioni report
Configura e controlla la modalità di generazione dei dati da parte di Cortex Framework per il livello di generazione dei report finali di TikTok utilizzando il file di impostazioni dei reportsrc/TikTok/config/reporting_settings.yaml
.
Questo file controlla la modalità di generazione degli oggetti BigQuery del livello di generazione di report
(tabelle, visualizzazioni, funzioni o stored procedure).
Per ulteriori informazioni, vedi Personalizzare il file delle impostazioni dei report.
Passaggi successivi
- Per ulteriori informazioni su altre origini dati e carichi di lavoro, consulta Origini dati e carichi di lavoro.
- Per ulteriori informazioni sulla procedura di implementazione negli ambienti di produzione, consulta Prerequisiti per l'implementazione di Data Foundation di Cortex Framework.