Integração com o TikTok
Esta página descreve as configurações necessárias para trazer dados do TikTok como uma fonte de dados da carga de trabalho de marketing do Cortex Framework Data Foundation.
O TikTok é um app de rede social conhecido por vídeos curtos que o Cortex Framework pode usar para analisar a performance geral de marketing. Ao combinar dados do TikTok e de várias fontes, você pode entender melhor seu público-alvo e a eficácia das suas campanhas de rede social em diferentes plataformas.
O diagrama a seguir descreve como os dados do TikTok estão disponíveis na carga de trabalho de marketing do Cortex Framework Data Foundation:

Arquivo de configuração
O config.json
arquivo configura as definições necessárias para se conectar a fontes de dados e transferir
dados de várias cargas de trabalho. Esse arquivo contém os seguintes parâmetros para o TikTok:
"marketing": {
"deployTikTok": true,
},
"TikTok": {
"deployCDC": true,
"datasets": {
"cdc": "",
"raw": "",
"reporting": "REPORTING_TikTok"
}
}
A tabela a seguir descreve o valor de cada parâmetro de marketing:
| Parâmetro | Significado | Valor padrão | Descrição |
marketing.deployTikTok
|
Implantar o TikTok | true
|
Executar a implantação da fonte de dados do TikTok. |
marketing.TikTok.deployCDC
|
Implantar scripts de CDC para o TikTok | true
|
Gerar scripts de processamento de CDC do TikTok para serem executados como DAGs no Serviço Gerenciado para Apache Airflow. |
marketing.TikTok.datasets.cdc
|
Conjunto de dados de CDC para o TikTok | Conjunto de dados de CDC para o TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.raw
|
Conjunto de dados brutos para o TikTok | Conjunto de dados brutos para o TikTok. | |
marketing.TikTok.datasets.reporting
|
Conjunto de dados de relatórios para o TikTok | "REPORTING_TikTok"
|
Conjunto de dados de relatórios para o TikTok. |
Modelo de dados
Esta seção descreve o modelo de dados do TikTok usando o diagrama de entidade-relacionamento (DER).
Visualizações básicas
Esses são os objetos azuis no DER e são visualizações em tabelas de CDC sem transformações, exceto alguns aliases de nome de coluna. Consulte os scripts em
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls.
Visualizações de relatórios
Esses são os objetos verdes no DER e são visualizações de relatórios que contêm métricas agregadas. Consulte os scripts em
src/marketing/src/TikTok/src/reporting/ddls.
Conexão da API
O Cortex Framework usa as APIs de relatórios do TikTok, versão v1.3, como a fonte confiável de dados do TikTok. O Cortex Framework usa o modo síncrono e chama APIs de relatórios básicos para recuperar métricas de performance de anúncios e grupos de anúncios. Isso garante que o Cortex Framework tenha acesso a informações atualizadas e precisas do TikTok, permitindo análise de dados e relatórios eficazes.
Para mais informações sobre a conexão da API, consulte APIs de relatórios do TikTok.
Autenticação da conta
Para configurar uma conta do TikTok e a autenticação da conta, siga estas etapas:
- Configure uma conta de desenvolvedor do TikTok, se ainda não tiver uma.
- Crie um app para integração do Cortex Framework. Para mais informações, consulte a
API do TikTok para empresas. Selecione os dois itens a seguir nos escopos do app:
Ad Account Management/Ad Account InformationReporting/All
- Receba o ID do app, o Secret e o token de acesso de longo prazo conforme descrito no
guia do TikTok,
e armazene-os respectivamente no Secret Manager
com os seguintes nomes:
- ID do app:
cortex_tiktok_app_id - Secret:
cortex_tiktok_app_secret - Token de acesso de longo prazo:
cortex_tiktok_access_token
- ID do app:
Atualização e atraso de dados
Como regra geral, a atualização de dados para fontes de dados do Cortex Framework é limitada pelo que a conexão upstream permite, bem como pela frequência de execução do DAG. Ajuste a frequência de execução do DAG para se alinhar à frequência upstream, às restrições de recursos e às necessidades da sua empresa.
Com a API TikTok Marketing, a maioria dos dados (exceto conversões) está disponível quase em tempo real.
Conexões do Airflow Gerenciado
Crie as seguintes conexões no Airflow Gerenciado. Para mais detalhes, consulte a documentação Gerenciar conexões do Airflow.
| Nome da conexão | Purpose |
tiktok_raw_dataflow
|
Para TikTok API > conjunto de dados brutos do BigQuery |
tiktok_cdc_bq
|
Para conjunto de dados brutos > transferência de conjunto de dados de CDC |
tiktok_reporting_bq
|
Para conjunto de dados de CDC > transferência de conjunto de dados de relatórios |
Permissões da conta de serviço do Serviço Gerenciado para Apache Airflow
Conceda permissões do Dataflow à conta de serviço usada no Airflow Gerenciado (conforme configurado na conexão tiktok_raw_dataflow).
Consulte as instruções na documentação do Dataflow.
Além disso, a mesma conta de serviço também precisa ter acesso de Acessador do Secret Manager.
Configurações de ingestão
Controle os pipelines de dados Source to Raw e Raw to CDC pelas configurações no arquivo src/TikTok/config/ingestion_settings.yaml. Esta seção descreve os parâmetros de cada pipeline de dados.
Origem para tabelas brutas
Esta seção tem entradas que controlam como os dados do TikTok são buscados e onde os dados acabam no conjunto de dados brutos. Cada entrada corresponde a uma tabela bruta que tem dados buscados da API do TikTok para essa entidade. Com base nesses parâmetros de configuração, o Cortex Framework cria DAGs do Airflow que executam pipelines do Dataflow para processar dados das APIs do TikTok.
Os parâmetros a seguir controlam as configurações de Source to Raw para cada entrada:
| Parâmetro | Descrição |
base_table
|
Tabela no conjunto de dados brutos em que os dados de uma entidade são armazenados(por exemplo, dados de anúncios). |
load_frequency
|
Com que frequência um DAG é executado para essa entidade para processar dados. Consulte a documentação do Airflow para detalhes sobre os valores possíveis. |
schema_file
|
Arquivo de esquema no diretório src/table_schema
que mapeia os campos de resposta da API para os nomes das colunas da tabela de destino.
|
partition_details
|
Opcional: Se você quiser que essa tabela seja particionada para considerações de performance. Para mais informações, consulte Particionamento de tabelas. |
cluster_details
|
Opcional: Se você quiser que essa tabela seja agrupada para considerações de performance. Para mais informações, consulte Configurações de cluster. |
Tabelas brutas para CDC
Esta seção tem entradas que controlam como os dados se movem de tabelas brutas para tabelas de CDC. Cada entrada corresponde a uma tabela de CDC (que, por sua vez, corresponde a uma entidade mencionada para a Source to Raw table).
Os parâmetros a seguir controlam as configurações de Raw to CDC para cada entrada:
| Parâmetro | Descrição |
base_table
|
Tabela no conjunto de dados de CDC em que os dados brutos
após a transformação de CDC são armazenados (por exemplo,auction_ad_performance).
|
load_frequency
|
Com que frequência um DAG para essa entidade é executado para preencher a tabela de CDC. Para mais informações, consulte a documentação do Airflow para detalhes sobre os valores possíveis. |
row_identifiers
|
Lista de colunas (separadas por vírgula) que formam um registro exclusivo para essa tabela. |
partition_details
|
Opcional: Se você quiser que essa tabela seja particionada para considerações de performance. Para mais informações, consulte Particionamento de tabelas. |
cluster_details
|
Opcional: Se você quiser que essa tabela seja agrupada para considerações de performance. Para mais informações, consulte Configurações de cluster. |
Configurações de relatório
Configure e controle como o Cortex Framework gera dados para a camada de relatórios finais do TikTok usando o arquivo de configurações de relatório src/TikTok/config/reporting_settings.yaml.
Esse arquivo controla como os objetos do BigQuery da camada de relatórios (tabelas, visualizações, funções ou procedimentos armazenados) são gerados.
Para mais informações, consulte Como personalizar o arquivo de configurações de relatório.
A seguir
- Para mais informações sobre outras fontes de dados e cargas de trabalho, consulte Fontes de dados e cargas de trabalho.
- Para mais informações sobre as etapas de implantação em ambientes de produção, consulte Pré-requisitos de implantação do Cortex Framework Data Foundation.
