Quelle est la meilleure façon d’envoyer des données depuis Facebook Ads vers BigQuery ?

Les fonctionnalités de rapport des Facebook Ads sont assez limitées. Par exemple, elles permettent uniquement de trier et de filtrer les données en fonction des indicateurs publicitaires. En ce qui concerne la représentation visuelle, elles ne fournissent que des graphiques à barres et des courbes de tendance basiques. Pour exploiter pleinement le potentiel des données Facebook Ads, la meilleure solution consiste à les envoyer vers BigQuery. Grâce à cet entrepôt de données, vous pouvez effectuer des analyses approfondies, combiner les données avec des informations publicitaires provenant d’autres sources et créer des rapports cross-canal pertinents. Découvrez différentes façons d’envoyer les données Facebook Ads vers BigQuery, du transfert manuel à l’exportation automatisée des données selon un calendrier défini.

Méthodes pour envoyer les données Facebook Ads vers BigQuery

Vous pouvez extraire les données de Facebook Ads vers BigQuery de trois manières : Coupler.io, transfert manuel et API.

Intégration sans code par Coupler.io

Coupler.io est une plateforme d’automatisation des rapports qui transforme les données en rapports pertinents. Elle vous permet d’automatiser l’exportation des données depuis Facebook Ads, de les transformer à la volée et de les charger dans BigQuery.

En plus de l’entrepôt de données, Coupler.io prend en charge d’autres destinations pour vos données. Par exemple, vous pouvez connecter Facebook Ads à Power BI, Looker Studio, Google Sheets, Excel, etc. Cette méthode est facilement évolutive et ne nécessite aucune compétence en codage. Pour les entreprises qui traitent un volume important de données, l’utilisation du transfert automatisé peut en fait permettre de gagner beaucoup de temps et d’argent.

Transfert manuel

Il s’agit d’une option native permettant de transférer manuellement des données de Facebook vers BigQuery. Il vous suffit d’exporter les données vers un fichier CSV ou un classeur Excel, puis de les importer manuellement dans BigQuery. Même si cela semble simple, cette méthode prend beaucoup de temps, est source d’erreurs et difficile à mettre à l’échelle. Elle peut être utilisée par des particuliers ou des petites entreprises qui ont peu de données Facebook Ads à transférer.

Utilisation de l’API Facebook Ads

Cependant, cette méthode nécessite des compétences en codage et ne convient donc pas aux utilisateurs professionnels, tels que les professionnels du marketing. Nous avons déjà publié un article sur la manière d’extraire des données à l’aide de l’API. Pour plus d’informations, consultez notre guide sur l’API Facebook Ads.

Grâce à l’API Facebook Ads, vous pouvez extraire et envoyer des données Facebook Ads vers BigQuery. Contrairement au transfert manuel, l’exportation de données à l’aide de l’API est plus rapide, plus fiable et vous permet de traiter facilement des ensembles de données plus volumineux. Vous pouvez automatiser le processus de transfert des données Facebook Ads et définir un calendrier pour mettre à jour les données régulièrement.

Comment connecter Facebook Ads à BigQuery avec Coupler.io ?

Découvrez les trois étapes simples pour connecter Facebook Ads à BigQuery avec Coupler.io et automatiser le flux de données pour la création de rapports et l’analyse.

Étape 1. Extrayez vos données Facebook Ads 

Cliquez sur Proceed (Continuer) dans le formulaire ci-dessous pour créer gratuitement un compte Coupler.io et un importateur entre Facebook Ads et BigQuery. Il vous sera proposé de créer un compte Coupler.io gratuit sans carte bleue.

Ensuite, connectez votre compte Facebook Ads et précisez le type de données que vous souhaitez extraire. Vous devrez sélectionner un type de rapport et un compte publicitaire.

Spécifiez ensuite la période du rapport et sa ventilation. Si vous avez choisi le type de rapport Reports and insights (Rapports et informations), sélectionnez également les mesures et les dimensions à inclure dans celui-ci.

Coupler.io vous permet également de choisir les paramètres d’attribution. Une fois la configuration terminée, passez à l’étape Transformations.

Étape 2. Transformer les données

À ce stade, vous pouvez prévisualiser et transformer les données que vous êtes sur le point d’exporter. En gros, Coupler.io vous permet de transformer les données de Facebook Ads en rapport en

• Masquant, modifiant et réorganisant les colonnes par simple glisser-déposer
• Ajoutant de nouvelles colonnes à l’aide de formules pour calculer des mesures personnalisées
• Filtrant et triant vos données
• Regroupant les données à l’aide d’opérations telles que la somme, la moyenne, le nombre, le minimum ou le maximum sur des colonnes spécifiques  
• Fusionnant les données en un seul ensemble si vous avez connecté plusieurs sources

Étape 3. Charger les données et planifier leur actualisation

Lorsque votre ensemble de données est prêt, passez à la connexion de votre compte BigQuery. Vous devrez générer un fichier clé et le télécharger. Si vous avez besoin d’aide, vous pouvez consulter notre guide.

Une fois le projet BigQuery connecté, spécifiez les Dataset name (noms du jeu de données) et du Table (tableau) ou saisissez les noms pour en créer de nouveaux.

Coupler.io propose également de détecter automatiquement le schéma du tableau, mais vous pouvez désactiver cette option et le spécifier manuellement.

Configurez maintenant l’actualisation automatique des données en spécifiant l’intervalle, les jours de la semaine, l’heure et le fuseau horaire.

Ensuite, enregistrez les paramètres et lancez l’importateur pour transférer vos données.

Vous pouvez désormais voir les détails sur le tableau de bord de l’importateur. Les données seront actualisées selon vos paramètres à intervalles réguliers.

Modèles de tableaux de bord Facebook Ads prêts à l’emploi

Maintenant que vos données Facebook Ads sont transférées vers BigQuery, il est temps de les analyser et de les utiliser pour créer des rapports complets. Coupler.io propose également des solutions de rapport instantané grâce à ses modèles de tableaux de bord prédéfinis. Pour les utiliser, il vous suffit de connecter votre compte Facebook Ads et de suivre les instructions pour remplir le tableau de bord avec vos données. Voici les 5 meilleurs exemples tableaux de bord Facebook Ads parmi les nombreux disponibles.

1. Tableau de bord des campagnes Facebook Ads

Ce tableau de bord offre un aperçu instantané des performances de vos campagnes Facebook Ads à l’aide d’indicateurs clés. Il aide les spécialistes du marketing à prendre des décisions basées sur les données en visualisant automatiquement les données des campagnes. Il suffit pour cela de se connecter à votre compte publicitaire.

Tableau de bord Facebook Ads

Aperçu du tableau de bord

Tableau de bord Facebook Ads

Aperçu du tableau de bord

Le tableau de bord excelle dans quatre domaines essentiels de l’analyse des campagnes : l’optimisation de la fréquence des publicités, l’engagement démographique, le suivi des performances à long terme et l’efficacité du ciblage géographique.

Par exemple, le compteur intelligent de fréquence des publicités vous aide à éviter la lassitude des utilisateurs en surveillant la fréquence à laquelle ils voient vos publicités. Le tableau de bord vous permet également d’identifier les segments d’audience les plus réactifs et les problèmes de ciblage potentiels dans différentes régions.

Que vous gériez vos campagnes en interne ou que vous travailliez avec des partenaires externes, ce tableau de bord vous fournit toutes les informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées concernant votre stratégie publicitaire sur Facebook.

Le tableau de bord est disponible en tant que solution intégrée dans Coupler.io. Toutefois, si vous préférez utiliser des outils externes pour la création de rapports et de tableaux de bord, consultez ce modèle pour Looker Studio, Power BI et Google Sheets.

Modèle de tableau de bord Facebook Ads dans Looker Studio

Gérez et optimisez efficacement vos campagnes Facebook Ads afin d’atteindre votre audience grâce à une approcha axée sur les données.

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Modèle de tableau de bord Facebook Ads dans Power BI

Obtenez un aperçu détaillé des performances de vos campagnes publicitaires à l’aide d’un modèle de tableau de bord Power BI dynamique équipé d’un connecteur Facebook Ads sans code.

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Modèle de tableau de bord Facebook Ads dans Google Sheets

Surveillez les performances de vos campagnes Facebook Ads et identifiez les meilleurs actifs pour dépenser votre budget à bon escient.

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2. Modèle de rapport détaillé sur les leads Facebook Ads

Le tableau de bord de ventilation des leads Facebook Ads se concentre sur la conversion des impressions en leads intéressants. Il offre des informations détaillées sur les performances de génération de leads spécifiques à chaque campagne.

Le tableau de bord permet aux spécialistes du marketing de suivre l’ensemble de l’entonnoir, des impressions aux leads, d’analyser les performances démographiques et de surveiller le coût par lead dans différentes régions. Le modèle automatisé fournit des informations exploitables sur le ciblage de l’audience en ventilant la génération de leads par âge, sexe et emplacement géographique.

Le modèle est disponible dans Looker Studio. Pour commencer à l’utiliser, connectez votre compte Facebook Ads à l’aide du connecteur Coupler.io intégré. En quelques instants, votre rapport sera rempli avec les métriques de votre campagne.

3. Modèle de rapport détaillé sur les achats Facebook Ads

Cet outil d’analyse permet de suivre l’efficacité des campagnes publicitaires en termes de conversions, en mettant l’accent sur le retour sur investissement et les indicateurs de conversion.

Le tableau de bord fournit des informations complètes sur le parcours client, des impressions (impressions) aux achats (purchases), tout en ventilant les performances par données démographiques et géographiques. Il permet d’optimiser les dépenses publicitaires en surveillant des indicateurs clés tels que le ROAS, les tendances en matière de valeur d’achat (purchase value trends) et les performances des segments d’audience (audience segment performance).

Le modèle est conçu dans Looker Studio et optimisé par Coupler.io, ce qui facilite l’automatisation des mises à jour des données depuis votre compte Facebook Ads.

4. Modèle de rapport sur les créations Meta Ads dans Looker Studio

Ce rapport Meta Ads affiche les performances combinées de vos créations publicitaires Facebook et Instagram. Il vous aide à mieux comprendre la dynamique des campagnes sur les différentes plateformes et à suivre les indicateurs clés sur un seul écran.

Le tableau de bord fournit une vue d’ensemble des indicateurs PPC clés tels que les impressions (impressions), les clics (clicks), les dépenses (spend) et le taux de clic (CTR). Vous pouvez comparer les performances des campagnes dans un tableau détaillé ou utiliser l’ensemble de filtres. Cela vous permettra d’identifier les tendances en matière d’engagement de l’audience et les opportunités d’optimisation cachées.

De plus, des graphiques vous permettent de suivre la rentabilité de vos efforts publicitaires. Surveillez les fluctuations hebdomadaires du CPM et du CPC pour découvrir les tendances en matière de dépenses, et soyez attentif à la dynamique des dépenses afin de vous assurer que votre budget correspond aux objectifs de la campagne.

5. Modèle de rapport PPC pour les Facebook Ads avec connectivité cross-canal

Ce tableau de bord polyvalent rassemble les données de performance de plusieurs plateformes publicitaires, notamment Facebook Ads, LinkedIn Ads, Instagram Ads, Google Ads et TikTok Ads. Il offre une vue unifiée des indicateurs de performance multiplateformes tels que le coût par clic (CPC), le coût par mille impressions (CPM) et les taux de conversion (conversion rates).

Tableau de bord multicanal PPC

Aperçu du tableau de bord

Tableau de bord multicanal PPC

Aperçu du tableau de bord

Le tableau de bord élimine le besoin de vérifier les mesures sur chaque plateforme séparément et facilite le partage d’informations complètes avec les parties prenantes.

Coupler.io fournit également ce tableau de bord sous forme de modèle pour différentes destinations, notamment Google Sheets, Looker Studio (anciennement Google Data Studio), Power BI et Tableau.

Tableau de bord multicanal PPC dans Google Sheets

Utilisez un tableau de bord PPC conçu pour Google Sheets afin de suivre les performances de vos campagnes sur plusieurs plateformes publicitaires.

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Tableau de bord multicanal PPC dans Looker Studio

Bénéficiez d’un outil complet de rapport PPC pour suivre les performances de vos campagnes lancées sur plusieurs plateformes publicitaires.

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Tableau de bord multicanal PPC dans Power BI

Utilisez un tableau de bord PPC Power BI pour suivre et analyser vos campagnes publicitaires sur plusieurs plateformes.

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Tableau de bord PPC multicanal dans Tableau

Suivez et analysez les performances de vos campagnes publicitaires sur différentes plateformes à l’aide d’un tableau de bord PPC unique dans Tableau

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Comment transférer manuellement les données Facebook Ads vers BigQuery ?

Comme nous l’avons déjà mentionné, le transfert manuel des données Facebook Ads vers BigQuery est relativement simple. Vous pouvez effectuer le transfert en quelques étapes décrites ci-dessous.

• Accédez à Facebook Ads Manager ou Ads Rapport, puis cliquez sur le bouton Export (Exporter) en haut à droite de l’écran. Une fenêtre contextuelle s’affiche et vous invite à sélectionner le format de fichier (CSV, XLSX, PNG).

• Pour exporter vos données Facebook Ads, commencez par choisir l’option CSV (.csv), puis cliquez sur le bouton Export (Exporter). Le fichier sera téléchargé sur votre ordinateur et vous aurez alors exporté les données.

• Connectez-vous à Google BigQuery et créez un nouveau Data project (projet de données).

• Pour exporter vos données Facebook Ads, commencez par choisir l’option CSV (.csv), puis cliquez sur le bouton Export (Exporter). Le fichier sera téléchargé sur votre ordinateur et vous aurez alors exporté les données.

• Connectez-vous à Google BigQuery et créez un nouveau Data project (projet de données).

• Sélectionnez l’un des types de source : local file (fichier local),Google cloud storage (stockage Google Cloud) ou external sources (sources externes). Sélectionnez l’option local file (fichier local), car vous avez exporté les données Facebook Ads au format CSV (.csv).

Il y a cinq étapes pour télécharger les données Facebook Ads vers BigQuery. Nous vous aiderons à remplir les champs importants de chaque partie.

1. Source : dans cette partie, toutes les informations relatives à la source des données seront collectées, telles que le type de source, le fichier et le format de fichier. Vous pouvez simplement télécharger le fichier CSV contenant les données Facebook en cliquant sur l’option browse (parcourir) ; le format de fichier sera automatiquement sélectionné.

2. Destination : une fois les données collectées, il est temps de les envoyer à leur destination, c’est-à-dire BigQuery. Les paramètres de destination permettent de configurer l’emplacement exact des données Facebook. 

Le nom du projet est tiré de votre projet de données Google. Pour l’ensemble de données, vous pouvez en créer un nouveau ou en sélectionner un parmi les ensembles de données existants. Aucune modification n’est nécessaire pour le type de tableau.

3. Schéma : il s’agit de la manière dont les données sont organisées dans BigQuery. Comme les données sont correctement organisées dans les rapports Facebook Ads, vous pouvez sélectionner Auto-detect (Détection automatique). Mais si vous avez de l’expérience dans la modification manuelle du schéma, vous pouvez sélectionner Edit as text (Modifier en tant que texte).

Veuillez noter que la modification manuelle du schéma nécessite une bonne compréhension de la structuration et du codage des données.

4. Paramètres de partition et de cluster : si vous souhaitez analyser spécifiquement des données comprises dans une plage de dates ou un type de données spécifique, choisissez partition by ingestion time (Partitionnement par heure d’ingestion) et configurez des ordres de clustering supplémentaires.
Mais ici, nous devons analyser l’intégralité des données Facebook Ads, donc choisissez no partition (Aucune partition).

5. Options avancées : pour éviter toute confusion, nous vous suggérons de ne rien modifier dans les options avancées, à l’exception de Header rows to skip (Lignes d’en-tête à ignorer). Par défaut, cette option est définie sur 0. Vous pouvez la définir sur 1 si votre fichier .csv contient des en-têtes.

Cliquez sur Create Table (Créer un tableau) et voilà ! Vous avez transféré avec succès les données Facebook Ads vers Google BigQuery.

Vous pouvez désormais écrire des requêtes SQL pour analyser vos données Facebook Ads et les exporter vers Looker Studio (anciennement Google Data Studio) afin de mieux visualiser vos rapports.

Avantages de l’envoi de données depuis Facebook Ads vers Google BigQuery

En tant que spécialiste du marketing, vous passez probablement beaucoup de temps à exporter manuellement les données Facebook Ads vers Excel ou Google Sheets. Bien que ces applications soient pratiques, elles ne sont pas adaptées au traitement de grands ensembles de données, ce qui peut entraîner des retards dans l’analyse des résultats, voire des blocages frustrants.

Google BigQuery vient à la rescousse ! 

Voici quelques avantages de l’envoi de données depuis Facebook Ads vers Google BigQuery.

• Identifiez des tendances à l’aide de requêtes SQL : vous pouvez utiliser des requêtes SQL avancées pour obtenir des informations plus détaillées sur les performances de vos publicités. Cela vous permet d’analyser les données sous plusieurs angles, de repérer des tendances et de comprendre les corrélations entre les indicateurs.
• Réalisez des analyses publicitaires multicanales : combinez vos données Facebook Ads avec des métriques provenant d’autres sources telles que Google Ads, Google Analytics 4, CRM ou des applications de marketing par e-mail. Vous pouvez ainsi analyser vos performances marketing globales et comprendre comment les différents canaux fonctionnent ensemble.
• Analysez en profondeur les performances publicitaires : effectuez une analyse chronologique pour identifier les changements dans les performances publicitaires au fil du temps et comprendre comment des facteurs tels que la saisonnalité, influencent les performances publicitaires.
• Tirez parti des algorithmes de ML : vous pouvez également créer des modèles ML et les entraîner pour prévoir les performances futures, identifier les facteurs qui déterminent le succès des publicités et optimiser vos campagnes en conséquence.
• Visualisez vos données : créez des tableaux de bord interactifs puissants en connectant BigQuery à PowerBI, Looker Studio (anciennement Google Data Studio) ou un autre outil de visualisation des données. Transformez vos données en récits visuels captivants et partagez-les avec d’autres de manière claire et attrayante. Vous pouvez créer des tableaux de bord personnalisés qui présentent vos indicateurs clés, mettent en évidence les tendances et fournissent des informations exploitables pour prendre de meilleures décisions marketing.

Et tout cela est bien sûr encore plus utile lorsqu’il est associé à l’automatisation.

Quelle est la meilleure façon d’envoyer des données depuis Facebook Ads vers BigQuery ?

Dans cet article, nous avons exploré différentes façons d’envoyer les données Facebook Ads vers BigQuery pour une analyse approfondie et une visualisation. Le transfert manuel est une méthode native pour importer les données Facebook Ads vers BigQuery. Elle peut être un choix idéal pour les particuliers et les petites entreprises qui ont de petits ensembles de données à exporter. Cependant, cette méthode n’est pas optimale pour les ensembles de données plus volumineux et les rapports réguliers, car elle peut prendre beaucoup de temps.

L’utilisation de l’API Facebook Ads offre plus d’avantages que la méthode précédente, mais le processus est compliqué et nécessite des compétences en codage.

Si vous souhaitez connecter Facebook Ads à BigQuery rapidement et de manière transparente, la meilleure option est de le faire automatiquement à l’aide d’une solution tierce telle que Coupler.io. Elle prend en charge plus de 60 applications professionnelles et peut transférer efficacement vos données de Facebook Ads vers Redshift, Facebook Ads vers PostgreSQL, Facebook Ads vers JSON, BigQuery, Looker Studio, Power BI, Google Sheets et Facebook Ads vers Excel. Dans de nombreux cas, cela peut être un moyen optimal de transférer les données Facebook Ads vers Google BigQuery. Cela peut également être utile pour collecter des données provenant de plusieurs canaux PPC dans votre entrepôt de données à des fins d’analyse cross-canal. Avec Coupler.io, vous pouvez charger des données provenant de LinkedIn Ads, Google Ads, Instagram Ads et Twitter Ads vers BigQuery.