Cargar datos de Google Ads en BigQuery

Puede cargar datos de Google Ads (antes conocido como Google AdWords) en BigQuery mediante el conector BigQuery Data Transfer Service para Google Ads. Con BigQuery Data Transfer Service, puede programar tareas de transferencia periódicas que añadan los datos más recientes de Google Ads a BigQuery.

Para obtener información sobre los cambios recientes en las fuentes de datos, consulte el registro de cambios de las fuentes de datos de BigQuery Data Transfer Service.

Descripción general de los conectores

BigQuery Data Transfer Service para el conector de Google Ads admite las siguientes opciones para la transferencia de datos.

Para saber cómo se corresponden los informes de Google Ads con lo que ve en la interfaz de Google Ads, consulte el artículo Asignar informes a la interfaz de Google Ads.

Ingestión de datos de transferencias de Google Ads

Actualizar ventanas

Una ventana de actualización es el número de días durante los que una transferencia de datos recupera datos cuando se produce una transferencia de datos. Por ejemplo, si la ventana de actualización es de tres días y se produce una transferencia diaria, BigQuery Data Transfer Service recupera todos los datos de la tabla de origen de los últimos tres días. En este ejemplo, cuando se produce una transferencia diaria, BigQuery Data Transfer Service crea una partición de tabla de destino de BigQuery con una copia de los datos de la tabla de origen del día actual y, a continuación, activa automáticamente ejecuciones de relleno para actualizar las particiones de tabla de destino de BigQuery con los datos de la tabla de origen de los dos días anteriores. Las ejecuciones de relleno automático sobrescribirán o actualizarán de forma incremental tu tabla de destino de BigQuery, en función de si el conector de BigQuery Data Transfer Service admite o no las actualizaciones incrementales.

Cuando ejecutas una transferencia de datos por primera vez, esta recupera todos los datos de origen disponibles en la ventana de actualización. Por ejemplo, si la ventana de actualización es de tres días y ejecutas la transferencia de datos por primera vez, BigQuery Data Transfer Service recuperará todos los datos de origen en un plazo de tres días.

Los periodos de actualización se asignan al campo de la API TransferConfig.data_refresh_window_days.

Para recuperar datos que no estén dentro del periodo de actualización (por ejemplo, datos históricos) o para recuperar datos de interrupciones o brechas en la transferencia, puedes iniciar o programar una reposición.

Limitaciones

• La frecuencia máxima con la que puede configurar una transferencia de datos de Google Ads es de una vez cada 24 horas. De forma predeterminada, una transferencia comienza en el momento en que la creas. Sin embargo, puedes configurar la hora de inicio de la transferencia cuando crees la transferencia.
• BigQuery Data Transfer Service no admite transferencias de datos incrementales durante una transferencia de Google Ads. Cuando especifica una fecha para una transferencia de datos, se transfieren todos los datos disponibles para esa fecha.

Antes de empezar

Antes de crear una transferencia de datos de Google Ads, haz lo siguiente:

• Comprueba que has completado todas las acciones necesarias para habilitar BigQuery Data Transfer Service.
• Crea un conjunto de datos de BigQuery Data Transfer Service para almacenar los datos de Google Ads.
• Si quieres configurar notificaciones de ejecuciones de transferencia para Pub/Sub, asegúrate de que tienes el permiso pubsub.topics.setIamPolicy. No es necesario tener permisos de Pub/Sub si configuras las notificaciones por correo electrónico. Para obtener más información, consulta el artículo sobre las notificaciones de ejecución de BigQuery Data Transfer Service.

Permisos obligatorios

Asegúrate de que la persona que crea la transferencia de datos tenga los siguientes permisos obligatorios:

• BigQuery Data Transfer Service:

  • Permisos de bigquery.transfers.update para crear la transferencia de datos
  • Permisos bigquery.datasets.get y bigquery.datasets.update en el conjunto de datos de destino

  El rol predefinido de gestión de identidades y accesos bigquery.admin incluye los permisos bigquery.transfers.update, bigquery.datasets.update y bigquery.datasets.get. Para obtener más información sobre los roles de gestión de identidades y accesos en BigQuery Data Transfer Service, consulta la referencia de control de acceso.

• Google Ads: acceso de lectura al ID de cliente de Google Ads o a la cuenta de administrador (MCC) que se usa en la configuración de la transferencia.

  • Para autorizar una cuenta de servicio para la transferencia de datos de Google Ads, te recomendamos que le concedas acceso directo a la cuenta de Google Ads. Para obtener más información, consulta Autorización con acceso directo a la cuenta.

Crear una transferencia de datos de Google Ads

Para crear una transferencia de datos para los informes de Google Ads, necesitas tu ID de cliente de Google Ads o tu cuenta de administrador (MCC). Para obtener información sobre cómo recuperar tu ID de cliente de Google Ads, consulta Buscar tu ID de cliente.

Para crear una transferencia de datos para los informes de Google Ads, selecciona una de las siguientes opciones:

bq mk \
--transfer_config \
--project_id=PROJECT_ID \
--target_dataset=DATASET \
--display_name=NAME \
--params='PARAMETERS' \
--data_source=DATA_SOURCE \
--table_filter=TABLES \
--schedule=SCHEDULE
--refresh_window_days=REFRESH_DAYS
--service_account_name=SERVICE_ACCOUNT_NAME

bq mk \
--transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--params='{"customer_id":"123-123-1234","exclude_removed_items":"true"}' \
--data_source=google_ads

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create ads(formerly AdWords) transfer config
public class CreateAdsTransfer {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    // the customer_id only allows digits and hyphen ('-').
    String customerId = "012-345-6789";
    String refreshWindow = "100";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("customer_id", Value.newBuilder().setStringValue(customerId).build());
    params.put("refreshWindow", Value.newBuilder().setStringValue(refreshWindow).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Ads Transfer Config Name")
            .setDataSourceId("adwords")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .build();
    createAdsTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createAdsTransfer(String projectId, TransferConfig transferConfig)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .build();
      TransferConfig config = client.createTransferConfig(request);
      System.out.println("Ads transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Ads transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Activar manualmente una transferencia de Google Ads

Cuando activas manualmente una transferencia de Google Ads, se hacen instantáneas de las tablas de coincidencias una vez al día y se almacenan en la partición correspondiente a la fecha de la última ejecución. Cuando activas una transferencia manual, no se actualizan las capturas de las tablas de coincidencias de las siguientes tablas:

• Anuncio
• AdGroup
• AdGroupAudience
• AdGroupBidModifier
• AdGroupAdLabel
• AdGroupCriterion
• AdGroupCriterionLabel
• AdGroupLabel
• AgeRange
• Recurso
• AssetGroup
• AssetGroupAsset
• AssetGroupListingGroupFilter
• AssetGroupSignal
• Audiencia
• BidGoal
• Presupuesto
• Campaña
• CampaignAudience
• CampaignCriterion
• CampaignLabel
• Cliente
• Sexo
• Palabra clave
• LocationBasedCampaignCriterion
• ParentalStatus
• Emplazamiento
• Vídeo

Informes personalizados

El conector BigQuery Data Transfer Service para Google Ads también admite el uso de informes personalizados mediante consultas de Google Ads Query Language (GAQL) en la configuración de la transferencia de Google Ads. Estos informes personalizados ingieren datos de todos los recursos disponibles en la versión de la API Google Ads compatible con BigQuery Data Transfer Service. Para obtener más información sobre cómo usar y validar una consulta de GAQL, consulte el compilador de consultas de Google Ads.

Puede especificar informes personalizados al crear una transferencia de Google Ads.

Limitaciones de los informes personalizados

Los informes personalizados con el conector de Google Ads están sujetos a las siguientes limitaciones:

• El conector de Google Ads no admite las cláusulas WHERE, ORDER BY, LIMIT y PARAMETERS. Tu consulta de GAQL debe tener un formato similar al siguiente: SELECT FIELD_NAME, FIELD_NAME,... FROM RESOURCE_NAME.
• El conector de Google Ads añade automáticamente WHERE segments.date = run_date cuando hay un segmento de fecha principal (por ejemplo, segments.date, segments.week, segments.month, segments.quarter o segments.year) en la consulta. Esto puede provocar que el validador de consultas de Google Ads devuelva un error, como The filtering conditions in the WHERE clause must combine to form a valid, finite date range composed of the core date segments .... Puedes ignorar estos errores sin problema.
• Las consultas de GAQL sin el campo segments.date funcionan como tablas de coincidencias, que solo se actualizan una vez al día y no se admiten en las ejecuciones de relleno. Si quieres rellenar datos históricos, debes incluir un campo segments.date en la consulta de GAQL.
• El conector de Google Ads admite hasta 100 informes personalizados en una sola transferencia.

Campañas Máximo rendimiento

El conector de Google Ads le permite exportar datos de campañas Máximo rendimiento. Debe marcar la casilla Incluir tablas de campañas Máx. rendimiento al crear una transferencia de datos, ya que los datos de Máx. rendimiento no se exportan de forma predeterminada.

Al incluir datos de Máximo rendimiento, se eliminan campos ad_group de determinadas tablas y se incluyen otras nuevas. No puede incluir campos de ad_group porque la API de Google Ads filtra los datos de Máximo rendimiento.

En las siguientes tablas no se incluyen las columnas relacionadas con ad_group cuando se marca la casilla Incluir tablas de campañas Máximo rendimiento:

• GeoStats
• GeoConversionStats
• ShoppingProductConversionStats
• ShoppingProductStats
• LocationsUserLocationsStats

Las siguientes tablas se añaden cuando se selecciona la casilla Incluir tablas de campañas Máximo rendimiento:

• Recurso
• AssetGroup
• AssetGroupAsset
• AssetGroupListingGroupFilter
• AssetGroupSignal
• Audiencia
• AssetGroupProductGroupStats
• CampaignAssetStats

Asistencia para cuentas de administrador de Google Ads

Recomendamos a los clientes actuales que tengan varias transferencias de Google Ads específicas de un ID de cliente que configuren una sola transferencia de Google Ads a nivel de cuenta de administrador (MCC), programen una carga retroactiva y deshabiliten las transferencias de Google Ads específicas de un ID de cliente.

Usar cuentas de administrador de Google Ads ofrece varias ventajas con respecto a usar IDs de cliente individuales:

• Ya no tiene que gestionar varias transferencias de datos para generar informes sobre varios IDs de cliente.
• Las consultas entre clientes son mucho más sencillas de escribir porque todos los IDs de cliente se almacenan en la misma tabla.
• El uso de cuentas de MCC reduce los problemas de cuota de carga de BigQuery Data Transfer Service, ya que se cargan varios IDs de cliente en la misma tarea.

Para obtener más información sobre las cuentas de administrador de Google Ads (MCCs), consulta los artículos Trabajar con cuentas gestionadas y Acerca de la vinculación de cuentas a las cuentas de administrador.

Ejemplo

En la siguiente lista se muestran los IDs de cliente vinculados a determinadas cuentas de administrador de Google Ads:

• 1234567890: cuenta de administrador raíz
  • 1234: cuenta de subadministrador
    • 1111: ID de cliente
    • 2222: ID de cliente
    • 3333: ID de cliente
    • 4444: ID de cliente
    • 567: cuenta de subadministrador
      • 5555: ID de cliente
      • 6666: ID de cliente
      • 7777: ID de cliente
  • 89: cuenta de subadministrador
    • 8888: ID de cliente
    • 9999: ID de cliente
  • 0000: ID de cliente

Cada ID de cliente vinculado a una cuenta de administrador aparece en cada informe. Para obtener más información sobre la estructura de los informes de Google Ads en BigQuery Data Transfer Service, consulta el artículo Transformación de informes de Google Ads.

Transferir la configuración del ID de cliente 1234567890

Una configuración de transferencia de la cuenta de administrador raíz (ID de cliente 1234567890) generaría ejecuciones de transferencia de datos que incluirían los siguientes IDs de cliente:

• 1111 (a través de la cuenta de subadministrador 1234)
• 2222 (a través de la cuenta de subadministrador 1234)
• 3333 (a través de la cuenta de subadministrador 1234)
• 4444 (a través de la cuenta de subadministrador 1234)
• 5555 (a través de la cuenta de subadministrador 567 y la cuenta de subadministrador 1234)
• 6666 (a través de la cuenta de subadministrador 567 y la cuenta de subadministrador 1234)
• 7777 (a través de la cuenta de subadministrador 567 y la cuenta de subadministrador 1234)
• 8888 (a través de la cuenta de subadministrador 89)
• 9999 (a través de la cuenta de subadministrador 89)
• 0000 (ID de cliente individual)

Transferir la configuración del ID de cliente 1234

Una configuración de transferencia de la cuenta de subadministrador 123 (ID de cliente 1234) generaría ejecuciones de transferencia de datos que incluirían los siguientes IDs de cliente:

• 1111
• 2222
• 3333
• 4444
• 5555 (a través de la cuenta de subadministrador 567)
• 6666 (a través de la cuenta de subadministrador 567)
• 7777 (a través de la cuenta de subadministrador 567)

Configuración de transferencia para el ID de cliente 567

Una configuración de transferencia de la cuenta de subadministrador 567 (ID de cliente 567) generaría ejecuciones de transferencia de datos que incluirían los siguientes IDs de cliente:

• 5555
• 6666
• 7777

Transferir la configuración del cliente con ID 89

Una configuración de transferencia de la cuenta de subadministrador 89 (ID de cliente 89) generaría ejecuciones de transferencia de datos que incluirían los siguientes IDs de cliente:

• 8888
• 9999

Configuración de la transferencia para el ID de cliente 0000

Una configuración de transferencia para el ID de cliente 0000 generaría ejecuciones de transferencia de datos que incluirían solo el ID de cliente individual:

• 0000

Migrar datos de Google Ads a cuentas de administrador

Para migrar los datos de Google Ads que ya tienes en BigQuery Data Transfer Service a la estructura de cuenta de cliente, puedes configurar un relleno para añadir los datos a las tablas creadas por la configuración de transferencia vinculada a la cuenta de administrador. Ten en cuenta que, cuando programes un relleno, no se actualizarán las tablas de coincidencias.

Solucionar problemas de configuración de transferencias de Google Ads

Si tienes problemas para configurar la transferencia de datos, consulta la sección Problemas con la transferencia de Google Ads del artículo Solucionar problemas con las configuraciones de transferencia.

Consultar tus datos

Cuando tus datos se transfieren a BigQuery Data Transfer Service, se escriben en tablas con particiones por hora de ingestión. Para obtener más información, consulta el artículo Introducción a las tablas particionadas.

Si consultas tus tablas directamente en lugar de usar las vistas generadas automáticamente, debes usar la pseudocolumna _PARTITIONTIME en tu consulta. Para obtener más información, consulta Consultar tablas con particiones.

Consultas de ejemplo de Google Ads

Puede usar las siguientes consultas de ejemplo de Google Ads para analizar los datos transferidos. También puedes usar las consultas en una herramienta de visualización, como Looker Studio. Estas consultas se proporcionan para ayudarte a empezar a consultar tus datos de Google Ads con BigQuery Data Transfer Service. Si tiene alguna pregunta más sobre lo que puede hacer con estos informes, póngase en contacto con su representante técnico de Google Ads.

En cada una de las siguientes consultas, sustituye dataset por el nombre de tu conjunto de datos. Sustituye customer_id por tu ID de cliente de Google Ads.

Si consultas tus tablas directamente en lugar de usar las vistas generadas automáticamente, debes usar la pseudocolumna _PARTITIONTIME en tu consulta. Para obtener más información, consulta Consultar tablas con particiones.

Rendimiento de las campañas

La siguiente consulta de ejemplo analiza el rendimiento de las campañas de Google Ads de los últimos 30 días.

SELECT
  c.customer_id,
  c.campaign_name,
  c.campaign_status,
  SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions,
  SUM(cs.metrics_interactions) AS Interactions,
  (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost
FROM
  `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
LEFT JOIN
  `DATASET.ads_CampaignBasicStats_CUSTOMER_ID` cs
ON
  (c.campaign_id = cs.campaign_id
  AND cs._DATA_DATE BETWEEN
  DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY) AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY))
WHERE
  c._DATA_DATE = c._LATEST_DATE
GROUP BY
  1, 2, 3
ORDER BY
  Impressions DESC

  bq query --use_legacy_sql=false '
  SELECT
    c.customer_id,
    c.campaign_name,
    c.campaign_status,
    SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions,
    SUM(cs.metrics_interactions) AS Interactions,
    (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost
  FROM
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  LEFT JOIN
    `DATASET.ads_CampaignBasicStats_CUSTOMER_ID` cs
  ON
    (c.campaign_id = cs.campaign_id
    AND cs._DATA_DATE BETWEEN
    DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY) AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY))
  WHERE
    c._DATA_DATE = c._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3
  ORDER BY
    Impressions DESC'

Número de palabras clave

La siguiente consulta de ejemplo analiza las palabras clave por campaña, grupo de anuncios y estado de la palabra clave. Esta consulta usa la función KeywordMatchType. Los tipos de concordancia con palabras clave permiten controlar qué búsquedas pueden activar tus anuncios. Para obtener más información sobre las opciones de concordancia con palabras clave, consulta el artículo Acerca de las opciones de concordancia con palabras clave.

  SELECT
    c.campaign_status AS CampaignStatus,
    a.ad_group_status AS AdGroupStatus,
    k.ad_group_criterion_status AS KeywordStatus,
    k.ad_group_criterion_keyword_match_type AS KeywordMatchType,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `DATASET.ads_Keyword_CUSTOMER_ID` k
    JOIN
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.ads_AdGroup_CUSTOMER_ID` a
  ON
    (k.ad_group_id = a.ad_group_id AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
  WHERE
    k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3, 4

  bq query --use_legacy_sql=false '
  SELECT
    c.campaign_status AS CampaignStatus,
    a.ad_group_status AS AdGroupStatus,
    k.ad_group_criterion_status AS KeywordStatus,
    k.ad_group_criterion_keyword_match_type AS KeywordMatchType,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `DATASET.ads_Keyword_CUSTOMER_ID` k
  JOIN
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.ads_AdGroup_CUSTOMER_ID` a
  ON
    (k.ad_group_id = a.ad_group_id AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
  WHERE
    k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3, 4'