Integrazione con TikTok
Questa pagina descrive le configurazioni richieste 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 diffusa nota per i video nel formato breve che Cortex Framework può utilizzare per analizzare il rendimento complessivo del marketing. Combinando i dati di TikTok e di varie fonti, puoi ottenere una comprensione 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 workload 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
dei 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 seguente tabella descrive il valore di ogni 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 Managed Service for Apache Airflow. |
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
Si tratta degli oggetti blu nel diagramma ERD e sono viste delle tabelle CDC senza trasformazioni, ad eccezione di alcuni alias dei nomi delle colonne. Visualizza gli script in
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls.
Viste report
Si tratta degli oggetti verdi nel diagramma ER e sono viste dei report che contengono
metriche aggregate. Vedi gli script in
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls.
Connessione API
Cortex Framework utilizza le API di reporting di TikTok, versione v1.3, come origine autorevole per i dati di TikTok. Cortex Framework utilizza la modalità sincrona e chiama le API Basic Reporting per recuperare le metriche di rendimento per gli annunci e i 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 efficaci.
Per saperne di più sulla connessione API, consulta la pagina API di reporting di TikTok.
Autenticazione account
Per configurare un account TikTok e l'autenticazione dell'account:
- Configura un account sviluppatore TikTok, se non lo hai già.
- Crea un'app per l'integrazione di Cortex Framework. Per ulteriori informazioni, consulta
API TikTok for Business. Assicurati di selezionare i seguenti due ambiti per l'app:
Ad Account Management/Ad Account InformationReporting/All
- Ottieni ID app, secret e token di accesso a lungo termine come descritto nella
guida di TikTok
e archiviali 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 upstream, nonché dalla frequenza di esecuzione del DAG. Modifica la frequenza di esecuzione del DAG in modo che sia in linea con la frequenza upstream, i vincoli delle risorse e le esigenze aziendali.
Con l'API TikTok Marketing, la maggior parte dei dati (escluse le conversioni) è disponibile quasi in tempo reale.
Connessioni Managed Airflow
Crea le seguenti connessioni in Managed Airflow. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione sulla gestione delle connessioni Airflow.
| Nome connessione | Purpose |
tiktok_raw_dataflow
|
Per l'API TikTok > BigQuery Set di dati non elaborati |
tiktok_cdc_bq
|
Per il set di dati Raw > Trasferimento del set di dati CDC |
tiktok_reporting_bq
|
Per il set di dati CDC > Trasferimento del set di dati dei report |
Autorizzazioni del account di servizio Managed Service for Apache Airflow
Concedi le autorizzazioni Dataflow al account di servizio utilizzato in
Managed Airflow (come configurato nella connessione tiktok_raw_dataflow).
Consulta le istruzioni nella documentazione di Dataflow.
Inoltre, lo stesso account di servizio deve disporre anche dell'accesso Secret Manager Accessor.
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 da TikTok e dove finiscono nel set di dati non elaborati. Ogni voce corrisponde a una tabella non elaborata con i dati recuperati dall'API TikTok per quell'entità. In base a questi parametri di configurazione, Cortex Framework crea DAG Airflow che eseguono pipeline Dataflow per elaborare i dati delle API TikTok.
I seguenti parametri controllano le impostazioni di Source to Raw per
ogni voce:
| Parametro | Descrizione |
base_table
|
Tabella nel set di dati non elaborati in cui sono archiviati i dati per un'entità(ad esempio, i dati "Annuncio"). |
load_frequency
|
La frequenza con cui viene eseguito un DAG per questa entità per elaborare i dati. Per informazioni dettagliate sui valori possibili, consulta la documentazione di Airflow. |
schema_file
|
File di 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 venga partizionata per motivi di rendimento. Per ulteriori informazioni, vedi Partizione della tabella. |
cluster_details
|
(Facoltativo) Se vuoi che questa tabella venga raggruppata per motivi di rendimento. Per saperne di più, consulta Impostazioni cluster. |
Tabelle non elaborate in tabelle CDC
Questa sezione contiene voci che controllano il modo in cui i dati vengono spostati 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 per Raw to CDC per ogni voce:
| Parametro | Descrizione |
base_table
|
Tabella nel set di dati CDC in cui sono archiviati i dati non elaborati dopo la trasformazione CDC (ad esempio,auction_ad_performance)
|
load_frequency
|
La frequenza con cui viene eseguito un DAG per questa entità per popolare la tabella CDC. Per saperne di più, consulta la documentazione di Airflow per i dettagli sui valori possibili. |
row_identifiers
|
Elenco di colonne (separate da virgola) che formano un record univoco per questa tabella. |
partition_details
|
(Facoltativo) Se vuoi che questa tabella venga partizionata per motivi di rendimento. Per ulteriori informazioni, vedi Partizione della tabella. |
cluster_details
|
(Facoltativo) Se vuoi che questa tabella venga raggruppata per motivi di rendimento. Per saperne di più, consulta Impostazioni cluster. |
Impostazioni report
Configura e controlla il modo in cui Cortex Framework genera i dati per
il livello di report finale di TikTok utilizzando il file
delle impostazioni di reportingsrc/TikTok/config/reporting_settings.yaml.
Questo file controlla la modalità di generazione degli oggetti BigQuery del livello di reporting
(tabelle, viste, funzioni o stored procedure).
Per ulteriori informazioni, vedi Personalizzare il file delle impostazioni dei report.
Passaggi successivi
- Per saperne di più su altre origini dati e altri carichi di lavoro, vedi Origini dati e carichi di lavoro.
- Per ulteriori informazioni sui passaggi per il deployment negli ambienti di produzione, consulta Prerequisiti per il deployment di Cortex Framework Data Foundation.
