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LinkedIn Ads a BigQuery – Cómo conectar aplicaciones con y sin codificación

LinkedIn Ads to BigQuery

El análisis de datos, la elaboración de informes y las copias de seguridad son las principales razones para exportar datos de marketing de LinkedIn Ads. En este sentido, Google BigQuery se considera el repositorio perfecto para registros voluminosos, ya que permite almacenar datos y consultarlos. 

Además, BigQuery puede conectarse fácilmente a herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial, como Power BI o Looker Studio (anteriormente Google Data Studio). ¿Y cómo puedes llevar tus datos de LinkedIn Ads a Google BigQuery? Esto es lo que cubrimos en este tutorial, así que ¡bienvenido!

¿Cuáles son las opciones para conectar LinkedIn Ads al almacén de datos BigQuery?

LinkedIn Ads no proporciona ninguna integración nativa o integrada. Esto significa que tendrás que utilizar integraciones de terceros o crear las tuyas propias. Otra opción para cargar datos de LinkedIn Ads a BigQuery es a través de la exportación manual de CSV. Así pues, esta es la lista de opciones que puedes utilizar para obtener datos de la plataforma publicitaria de LinkedIn a BigQuery:

Manual: a través de un archivo CSV 

La opción manual es la forma más sencilla de trasladar los datos de LinkedIn Ads a Google BigQuery. Sin embargo, tiene un inconveniente importante: no conecta LinkedIn Ads a BigQuery. Tus campañas están en marcha, lo que significa que generan cada vez más datos. Así que, para mantener tus datos actualizados en BigQuery, necesitas descargar y subir archivos CSV de LinkedIn Ads repetidamente. 

Sin código: solución de terceros

Puede automatizar la actualización de datos en un horario como cada día o cada hora para deshacerse de cualquier trabajo manual. Para ello, debes conectar LinkedIn Ads a BigQuery mediante un conector de terceros. Estos conectores son proporcionados por diferentes soluciones, incluyendo Coupler.io, Hevodata, Supermetrics, Stitch, Owox, y así sucesivamente. Se diferencian en el precio, las características proporcionadas, la frecuencia de actualización de datos y otros parámetros.

Código: uso de la API de LinkedIn Ads

Esta opción es adecuada para desarrolladores o expertos en marketing que sepan programar y estén preparados para aprender la API de LinkedIn Ads. Sin embargo, crear una integración personalizada es sólo el principio, ya que tendrás que dedicar recursos a mantenerla. Así que piénsatelo dos veces si necesitas invertir tu tiempo en esta opción.

Conecta LinkedIn Ads a BigQuery sin codificar

Si quieres automatizar la exportación de datos de LinkedIn Ads a Google BigQuery, creemos que te encantará Coupler.io. Es una plataforma de automatización de informes diseñada para convertir datos sin procesar en informes significativos. Con Coupler.io, puedes automatizar el flujo de datos de LinkedIn Ads a BigQuery en menos de 5 minutos. Después, los datos de tus anuncios fluirán hacia tus tablas de BigQuery con la frecuencia que elijas, ¡incluso hasta cada 15 minutos! Veamos cómo funciona en acción.

Configurar una integración sin código de LinkedIn Ads a BigQuery con Coupler.io

Haz clic en Continuar en el siguiente formulario, donde hemos preseleccionado LinkedIn Ads como fuente y BigQuery como destino. Se te ofrecerá crear una cuenta en Coupler.io de forma gratuita. A continuación, configura las aplicaciones elegidas.

Paso 1. Extraer datos de LinkedIn Ads

Para los datos brutos, sólo necesita especificar la fecha de inicio. Sin embargo, si va a exportar Report: ad analytics, tendrá que hacerlo:

Si desea cargar varias categorías de datos de LinkedIn Ads en BigQuery, deberá crear importadores distintos para cada una. Otra opción es combinar datos de varias fuentes para cargarlos en una única tabla. Coupler.io le permite hacer esto fácilmente – simplemente haga clic en el botón Añadir una fuente más antes de ir al paso Transformar datos.

Paso 2. Transformar los datos Transformar los datos

Antes de que tus datos de LinkedIn lleguen al suelo de BigQuery, puedes previsualizar la información e incluso transformarla. Coupler.io te permite:

Los nombres de campo en bruto de LinkedIn Ads no tienen buena pinta, así que tiene sentido actualizarlos para tener datos listos para el análisis en BigQuery. 

Paso 3. Gestionar los datos

El último paso es conectar tu proyecto BigQuery y especificar un conjunto de datos y una tabla para cargar los datos de LinkedIn Ads. Para realizar la conexión, tendrás que generar una clave JSON de Google Cloud y cargarla. 

En cuanto al conjunto de datos y la tabla, puedes crear nuevos escribiendo nuevos nombres.

Lo último que tienes que hacer es activar la actualización automática de datos y configurar el calendario para ello. Esto automatizará la exportación de datos de LinkedIn Ads a BigQuery con la frecuencia elegida, que puede ser cercana al tiempo real, cada 15 minutos. Puedes activar/desactivar esta función en cualquier momento.

Haz clic en Save and Run para iniciar el importador y obtener tus datos de LinkedIn Ads en BigQuery. Veamos los datos en BigQuery. Haz clic en el botón View results y ya está:

Conecte otras fuentes y destinos de datos con Coupler.io

Con Coupler.io, no estás limitado a BigQuery como destino para tu integración de LinkedIn Ads. También puedes conectar tu cuenta de LinkedIn Ads a hojas de cálculo (Google Sheets o Microsoft Excel) y herramientas de BI (Looker Studio o Power BI). Por cierto, echa un vistazo a las plantillas de cuadros de mando listas para usar diseñadas en Looker Studio. ¡También tenemos uno hecho a medida para LinkedIn Ads!

Entre las integraciones de BigQuery disponibles, también encontrarás Facebook Ads, Google Ads, TikTok Ads, Salesforce, HubSpot CRM y muchas otras fuentes.

Cargar datos de LinkedIn Ads en BigQuery a través de la API

Si la solución sin código no te funciona, siempre puedes conectar LinkedIn Ads a BigQuery a través de la API. Sin embargo, esto no será tan fácil.

Para configurar una integración de LinkedIn Ads con BigQuery a través de la API, tienes que escribir un script que lo haga:

Ya hemos escrito sobre la segunda parte en Cómo CRUD BigQuery con Python. En cuanto a la primera parte, puedes hacerlo incluso sin codificar si utilizas un conector API como JSON by Coupler.io. Independientemente de la opción de conexión con o sin código que elijas, necesitarás acceder a la API de LinkedIn. Para ello, se necesitan algunas manipulaciones:

Veamos cada paso en detalle.

Crear una aplicación LinkedIn

Accede a las API de marketing de LinkedIn

Generar un token de acceso

No debe continuar con este paso hasta que se confirme su acceso a la Plataforma de Marketing para Desarrolladores. La sección Productos de la Plataforma de Marketing para Desarrolladores debería tener este aspecto:

Necesitarás esta información para obtener un token de LinkedIn utilizando Postman, una útil herramienta sin código para trabajar con API. Accede a los espacios de trabajo Postman públicos de LinkedIn.

Tipo de subvenciónCódigo de autorización
URL de devolución de llamadaComprobar la autorización mediante el navegador
URL de autenticaciónhttps://www.linkedin.com/oauth/v2/authorization
URL del token de accesohttps://www.linkedin.com/oauth/v2/accessToken
ID de cliente{inserte su ID de cliente}
Secreto de cliente{inserte su secreto de cliente}
Alcancer_basicprofile, r_organization_social,rw_ads, r_ads_reporting, r_ads, w_organization_social, w_member_social, r_1st_connections_size, rw_organization_admin
Autenticación de clientesEnviar credenciales de cliente en el cuerpo

Haz clic en Get New Access Token: verás la página de autorización de LinkedIn, donde tendrás que conceder algunos permisos a tu aplicación de LinkedIn.

Nota: Si no has iniciado sesión en LinkedIn, debes hacerlo primero.

Con el token de acceso obtenido, puedes enviar solicitudes GET a la API de LinkedIn para exportar los datos requeridos. Para ello, necesitas conocer los puntos finales asociados a entidades de datos específicas. Puedes obtener más información sobre la información que puedes recuperar y los respectivos puntos finales aquí o en la documentación de la plataforma LinkedIn Marketing Developer.

Trasladar manualmente los datos de LinkedIn Ads a BigQuery

A diferencia de las formas anteriores, ésta no conecta realmente LinkedIn Ads con BigQuery. La opción manual te permite:

Veamos cómo es cada parte. 

Descargar un archivo CSV de LinkedIn Ads

Cargar el archivo CSV de LinkedIn Ads en Google BigQuery 

Para cargar archivos CSV en BigQuery, necesita tener un proyecto BigQuery con un conjunto de datos en él. Si no los tiene creados, consulte nuestra guía de configuración de BigQuery. También contiene la explicación de cómo cargar datos CSV a BQ, pero lo recapitularemos aquí también:

También hay opciones avanzadas que puede que necesite configurar. Por ejemplo, en nuestro caso, necesitábamos omitir cuatro filas de cabecera.

Una vez listo, haz clic en Create table y da la bienvenida a tus datos de LinkedIn Ads en BigQuery.

¿Cuál es la mejor manera de sincronizar LinkedIn Ads con BigQuery?

Para los vendedores con poca experiencia técnica, Coupler.io es la mejor manera de conectar LinkedIn Ads a BigQuery. Proporciona una solución ETL avanzada lista para usar que admite muchas fuentes de datos como Google Analytics, Shopify, Tableau, Mailchimp, etc. Con Coupler.io, puede automatizar las exportaciones de datos de LinkedIn Ads a Google BigQuery con solo unos clics que solo le llevarán unos minutos. Se trata de una forma sencilla y cómoda de automatizar los informes de LinkedIn Ads.

Por otro lado, si no tienes ningún propósito de exportación recurrente, una simple exportación nativa desde LinkedIn Ads será suficiente. Es sencillo y no te costará ni un céntimo.

En cuanto a la API, esta sería la opción para la categoría más valiente de usuarios. Puedes hacerlo sin codificar utilizando el importador JSON de Coupler.io. Si tienes conocimientos de programación y puedes crear una integración de LinkedIn con BigQuery desde cero, puede que te encuentres con el espinoso proceso de obtener acceso a la plataforma para desarrolladores de LinkedIn. Piénsatelo dos veces antes de elegir esta opción.

¡Buena suerte con sus datos!

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