Intégration à TikTok
Cette page décrit les configurations requises pour importer des données de TikTok en tant que source de données de la charge de travail marketing de Cortex Framework Data Foundation.
TikTok est une application de réseaux sociaux populaire, connue pour ses vidéos courtes, dont Cortex Framework peut importer des données pour analyser les performances marketing globales. En combinant les données de TikTok et de diverses sources, vous pouvez mieux comprendre votre audience cible et l'efficacité de vos campagnes sur les réseaux sociaux sur différentes plates-formes.
Le schéma suivant décrit comment les données TikTok sont disponibles via la charge de travail marketing de Cortex Framework Data Foundation :

Fichier de configuration
Le config.json
fichier configure les paramètres requis pour se connecter aux sources de données afin de transférer
des données à partir de différentes charges de travail. Ce fichier contient les paramètres suivants pour TikTok :
"marketing": {
"deployTikTok": true,
},
"TikTok": {
"deployCDC": true,
"datasets": {
"cdc": "",
"raw": "",
"reporting": "REPORTING_TikTok"
}
}
Le tableau suivant décrit la valeur de chaque paramètre marketing :
| Paramètre | Signification | Valeur par défaut | Description |
marketing.deployTikTok
|
Déployer TikTok | true
|
Exécuter le déploiement pour la source de données TikTok. |
marketing.TikTok.deployCDC
|
Déployer des scripts CDC pour TikTok | true
|
Générer des scripts de traitement CDC TikTok à exécuter en tant que DAG dans Managed Service pour Apache Airflow. |
marketing.TikTok.datasets.cdc
|
Ensemble de données CDC pour TikTok | Ensemble de données CDC pour TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.raw
|
Ensemble de données brutes pour TikTok | Ensemble de données brutes pour TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.reporting
|
Ensemble de données de création de rapports pour TikTok | "REPORTING_TikTok"
|
Ensemble de données de création de rapports pour TikTok. |
Modèle de données
Cette section décrit le modèle de données TikTok à l'aide du diagramme entité-association.
Vues de base
Il s'agit des objets bleus du diagramme entité-association. Ce sont des vues sur les tables CDC sans transformation autre que certains alias de noms de colonnes. Consultez les scripts dans
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls.
Vues de rapports
Il s'agit des objets verts du diagramme entité-association. Ce sont des vues de rapports qui contiennent des métriques agrégées. Consultez les scripts dans
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls.
Connexion à l'API
Cortex Framework utilise les API de création de rapports TikTok, version v1.3, comme source faisant autorité pour les données TikTok. Cortex Framework utilise le mode synchrone et appelle les API de création de rapports de base pour récupérer les métriques de performances des annonces et des groupes d'annonces. Cela garantit que Cortex Framework a accès à des informations à jour et précises de TikTok, ce qui permet une analyse de données et une création de rapports efficaces.
Pour en savoir plus sur la connexion à l'API, consultez API de création de rapports TikTok.
Authentification du compte
Pour configurer un compte TikTok et l'authentification du compte, procédez comme suit :
- Configurez un compte développeur TikTok, si vous n'en avez pas déjà un.
- Créez une application pour l'intégration de Cortex Framework. Pour en savoir plus, consultez
l'API TikTok for Business. Assurez-vous de sélectionner les deux éléments suivants dans les champs d'application de l'application :
Ad Account Management/Ad Account InformationReporting/All
- Obtenez l'ID de l'application, le secret et le jeton d'accès à long terme comme décrit dans le
guide TikTok,
puis stockez-les respectivement dans Secret Manager
avec les noms suivants :
- ID de l'application :
cortex_tiktok_app_id - Secret:
cortex_tiktok_app_secret - Jeton d'accès à long terme :
cortex_tiktok_access_token
- ID de l'application :
Fraîcheur et délai des données
En règle générale, la fraîcheur des données pour les sources de données Cortex Framework est limitée par ce que la connexion en amont autorise, ainsi que par la fréquence d'exécution de votre DAG. Ajustez la fréquence d'exécution de votre DAG pour l'aligner sur la fréquence en amont, les contraintes de ressources et les besoins de votre entreprise.
Avec l'API TikTok Marketing, la plupart des données (à l'exception des conversions) sont disponibles en temps quasi réel.
Connexions Managed Airflow
Créez les connexions suivantes dans Managed Airflow. Pour en savoir plus, consultez la documentation Gérer les connexions Airflow.
| Nom de la connexion | Purpose |
tiktok_raw_dataflow
|
Pour l'API TikTok > l'ensemble de données brutes BigQuery |
tiktok_cdc_bq
|
Pour le transfert de l'ensemble de données brutes > l'ensemble de données CDC |
tiktok_reporting_bq
|
Pour le transfert de l'ensemble de données CDC > l'ensemble de données de création de rapports |
Autorisations du compte de service Managed Service pour Apache Airflow
Accordez des autorisations Dataflow au compte de service utilisé dans Managed Airflow (tel que configuré dans la connexion tiktok_raw_dataflow).
Consultez les instructions dans la documentation Dataflow.
De plus, le même compte de service doit également disposer d'un accès Accesseur Secret Manager.
Paramètres d'ingestion
Contrôlez les pipelines de données Source to Raw et Raw to CDC via les paramètres du fichier src/TikTok/config/ingestion_settings.yaml. Cette section décrit les paramètres de chaque pipeline de données.
Source vers les tables brutes
Cette section contient des entrées qui contrôlent la façon dont les données de TikTok sont récupérées et où elles se retrouvent dans l'ensemble de données brutes. Chaque entrée correspond à une table brute dont les données sont extraites de l'API TikTok pour cette entité. En fonction de ces paramètres de configuration, Cortex Framework crée des DAG Airflow qui exécutent des pipelines Dataflow pour traiter les données des API TikTok.
Les paramètres suivants contrôlent les paramètres de Source to Raw pour chaque entrée :
| Paramètre | Description |
base_table
|
Table de l'ensemble de données brutes dans laquelle sont stockées les données d'une entité(par exemple, les données "Annonce"). |
load_frequency
|
Fréquence d'exécution d'un DAG pour cette entité afin de traiter les données. Pour en savoir plus sur les valeurs possibles, consultez la documentation Airflow. |
schema_file
|
Fichier de schéma dans le répertoire src/table_schema
qui mappe les champs de réponse de l'API aux noms de colonnes de la table de destination.
|
partition_details
|
Facultatif : si vous souhaitez que cette table soit partitionnée pour des raisons de performances. Pour en savoir plus, consultez la section Partition de table. |
cluster_details
|
Facultatif : si vous souhaitez que cette table soit mise en cluster pour des raisons de performances. Pour en savoir plus, consultez la section Paramètres de cluster. |
Tables brutes vers CDC
Cette section contient des entrées qui contrôlent la façon dont les données passent des tables brutes aux tables CDC. Chaque entrée correspond à une table CDC (qui correspond à son tour à une entité mentionnée pour la Source to Raw table).
Les paramètres suivants contrôlent les paramètres de Raw to CDC pour chaque entrée :
| Paramètre | Description |
base_table
|
Table de l'ensemble de données CDC dans laquelle sont stockées les données brutes
après la transformation CDC (par exemple,auction_ad_performance)
|
load_frequency
|
Fréquence d'exécution d'un DAG pour cette entité afin de remplir la table CDC. Pour en savoir plus sur les valeurs possibles, consultez la documentation Airflow. |
row_identifiers
|
Liste des colonnes (séparées par une virgule) qui forment un enregistrement unique pour cette table. |
partition_details
|
Facultatif : si vous souhaitez que cette table soit partitionnée pour des raisons de performances. Pour en savoir plus, consultez la section Partition de table. |
cluster_details
|
Facultatif : si vous souhaitez que cette table soit mise en cluster pour des raisons de performances. Pour en savoir plus, consultez la section Paramètres de cluster. |
Paramètres de création de rapports
Configurez et contrôlez la façon dont Cortex Framework génère des données pour la couche de création de rapports finale TikTok à l'aide du fichier de paramètres de création de rapports src/TikTok/config/reporting_settings.yaml.
Ce fichier contrôle la façon dont les objets BigQuery de la couche de création de rapports (tables, vues, fonctions ou procédures stockées) sont générés.
Pour en savoir plus, consultez la section Personnaliser le fichier de paramètres de création de rapports.
Étape suivante
- Pour en savoir plus sur les autres sources de données et charges de travail, consultez Sources de données et charges de travail.
- Pour en savoir plus sur les étapes de déploiement dans les environnements de production, consultez Prérequis pour le déploiement de Cortex Framework Data Foundation.
