LinkedIn広告コネクタのリファレンス

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。ワークスペース管理者は、 プレビュー ページからこの機能へのアクセスを制御できます。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

This page provides reference information for the managed LinkedIn Ads connector in Lakeflow Connect, including supported tables, column definitions, and data types.

サポートされているテーブル

The LinkedIn Ads connector supports twelve tables in two categories:

エンティティテーブル：キャンペーンやクリエイティブなど、広告アカウントに関する構成データ。これらのテーブルは、パイプラインの更新ごとに完全に更新されます。
事前構築済みレポートテーブル：LinkedInの adAnalytics Endpointからのパフォーマンスおよびデモグラフィックメトリクス。これらのテーブルは増分取り込みをサポートしています。

各テーブルは、default 名前空間、またはスポンサー付き広告アカウント ID にちなんで名付けられたアカウントごとの名前空間のいずれかに存在します。ソース名前空間を参照してください。

Entity tables

テーブル名	Namespace	プライマリーキー	説明
`account_history`	`default`	`id`	認可トークンがアクセス可能なスポンサー広告アカウント。
`campaign_group_history`	アカウントごと	`id`	Campaign groups, including budget and objective settings.
`campaign_history`	アカウントごと	`id`	ターゲティング基準、予算、ランのスケジュールを含むキャンペーン。
`creative_history`	アカウントごと	`id`	Creatives, including content and review status.
`account_user_history`	アカウントごと	`account`, `user`	Per-user roles on the ad account.

テーブル名	Namespace	プライマリーキー	説明
`account_history`	`default`	`id`	認可トークンがアクセス可能なスポンサー広告アカウント。
`campaign_group_history`	アカウントごと	`id`	Campaign groups, including budget and objective settings.
`campaign_history`	アカウントごと	`id`	ターゲティング基準、予算、ランのスケジュールを含むキャンペーン。
`creative_history`	アカウントごと	`id`	Creatives, including content and review status.
`account_user_history`	アカウントごと	`account`, `user`	Per-user roles on the ad account.

Prebuilt report tables

All seven reports are per-account and support incremental ingestion.

テーブル名	粒度	プライマリーキー	ピボット
`ad_analytics_by_campaign_report`	日次	`campaign_id`, `day`	`CAMPAIGN`
`ad_analytics_by_creative_report`	日次	`creative_id`, `day`	`CREATIVE`
`monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report`	毎月	`campaign_id`、`member_company_size`、 `month`	`MEMBER_COMPANY_SIZE`
`monthly_ad_analytics_by_member_country_report`	毎月	`campaign_id`、`member_country`、 `month`	`MEMBER_COUNTRY_V2`
`monthly_ad_analytics_by_member_industry_report`	毎月	`campaign_id`、`member_industry`、 `month`	`MEMBER_INDUSTRY`
`monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report`	毎月	`campaign_id`、`member_job_function`、 `month`	`MEMBER_JOB_FUNCTION`
`monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report`	毎月	`campaign_id`、`member_seniority`、 `month`	`MEMBER_SENIORITY`

テーブル名	粒度	プライマリーキー	ピボット
`ad_analytics_by_campaign_report`	日次	`campaign_id`, `day`	`CAMPAIGN`
`ad_analytics_by_creative_report`	日次	`creative_id`, `day`	`CREATIVE`
`monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report`	毎月	`campaign_id`、`member_company_size`、 `month`	`MEMBER_COMPANY_SIZE`
`monthly_ad_analytics_by_member_country_report`	毎月	`campaign_id`、`member_country`、 `month`	`MEMBER_COUNTRY_V2`
`monthly_ad_analytics_by_member_industry_report`	毎月	`campaign_id`、`member_industry`、 `month`	`MEMBER_INDUSTRY`
`monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report`	毎月	`campaign_id`、`member_job_function`、 `month`	`MEMBER_JOB_FUNCTION`
`monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report`	毎月	`campaign_id`、`member_seniority`、 `month`	`MEMBER_SENIORITY`

データ型の規則

The following conventions apply across all destination tables:

主キー列を除くすべての列は NULL 値を許容します。
createdAt および lastModifiedAt はLinkedInの監査 Timestampであり、Timestampではなくエポックミリ秒 long 値として取り込まれます。
targetingCriteria, content, and inlineContent are ingested as variant columns. The connector enables Delta's Variant table feature on the tables that carry them.
金額列は decimal であり、列名で指定された通貨単位で表示されます。たとえば、cost_in_usd は米ドル、cost_in_local_currency は広告アカウントの通貨です。

Entity table schemas

`account_history`

列	Spark type
`id`	`long` (主キー)
`name`	`string`
`currency`	`string`
`type`	`string`
`status`	`string`
`reference`	`string`
`servingStatuses`	`array<string>`
`notifiedOnCampaignOptimization`	`boolean`
`notifiedOnCreativeApproval`	`boolean`
`notifiedOnCreativeRejection`	`boolean`
`notifiedOnEndOfCampaign`	`boolean`
`notifiedOnNewFeaturesEnabled`	`boolean`
`test`	`boolean`
`version`	`struct<versionTag: string>`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

列	Spark type
`id`	`long` (主キー)
`name`	`string`
`currency`	`string`
`type`	`string`
`status`	`string`
`reference`	`string`
`servingStatuses`	`array<string>`
`notifiedOnCampaignOptimization`	`boolean`
`notifiedOnCreativeApproval`	`boolean`
`notifiedOnCreativeRejection`	`boolean`
`notifiedOnEndOfCampaign`	`boolean`
`notifiedOnNewFeaturesEnabled`	`boolean`
`test`	`boolean`
`version`	`struct<versionTag: string>`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

`campaign_group_history`

列	Spark type
`id`	`long` (主キー)
`account`	`string`
`name`	`string`
`status`	`string`
`objectiveType`	`string`
`allowedCampaignTypes`	`array<string>`
`servingStatuses`	`array<string>`
`runSchedule`	`struct<start: long, end: long>`
`totalBudget`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`dailyBudget`	`decimal(19,2)`
`budgetOptimization`	`struct<bidStrategy: string, budgetOptimizationStrategy: string>`
`backfilled`	`boolean`
`test`	`boolean`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

列	Spark type
`id`	`long` (主キー)
`account`	`string`
`name`	`string`
`status`	`string`
`objectiveType`	`string`
`allowedCampaignTypes`	`array<string>`
`servingStatuses`	`array<string>`
`runSchedule`	`struct<start: long, end: long>`
`totalBudget`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`dailyBudget`	`decimal(19,2)`
`budgetOptimization`	`struct<bidStrategy: string, budgetOptimizationStrategy: string>`
`backfilled`	`boolean`
`test`	`boolean`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

注記

On this table, dailyBudget is a bare decimal(19,2) rather than a money struct. On campaign_history, the same column name is a struct<amount, currencyCode>. This asymmetry reflects the shape LinkedIn's API returns for each resource.

`campaign_history`

列	Spark type
`id`	`long` (主キー)
`account`	`string`
`campaignGroup`	`string`
`associatedEntity`	`string`
`name`	`string`
`type`	`string`
`status`	`string`
`costType`	`string`
`format`	`string`
`objectiveType`	`string`
`optimizationTargetType`	`string`
`creativeSelection`	`string`
`pacingStrategy`	`string`
`politicalIntent`	`string`
`audienceExpansionEnabled`	`boolean`
`offsiteDeliveryEnabled`	`boolean`
`connectedTelevisionOnly`	`boolean`
`test`	`boolean`
`servingStatuses`	`array<string>`
`locale`	`struct<country: string, language: string>`
`offsitePreferences`	`struct<iabCategories: array<string>, publisherRestrictionFiles: array<string>>`
`runSchedule`	`struct<start: long, end: long>`
`dailyBudget`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`totalBudget`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`unitCost`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`targetingCriteria`	`variant`
`version`	`struct<versionTag: string>`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

列	Spark type
`id`	`long` (主キー)
`account`	`string`
`campaignGroup`	`string`
`associatedEntity`	`string`
`name`	`string`
`type`	`string`
`status`	`string`
`costType`	`string`
`format`	`string`
`objectiveType`	`string`
`optimizationTargetType`	`string`
`creativeSelection`	`string`
`pacingStrategy`	`string`
`politicalIntent`	`string`
`audienceExpansionEnabled`	`boolean`
`offsiteDeliveryEnabled`	`boolean`
`connectedTelevisionOnly`	`boolean`
`test`	`boolean`
`servingStatuses`	`array<string>`
`locale`	`struct<country: string, language: string>`
`offsitePreferences`	`struct<iabCategories: array<string>, publisherRestrictionFiles: array<string>>`
`runSchedule`	`struct<start: long, end: long>`
`dailyBudget`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`totalBudget`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`unitCost`	`struct<amount: decimal(19,2), currencyCode: string>`
`targetingCriteria`	`variant`
`version`	`struct<versionTag: string>`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

`creative_history`

列	Spark type
`id`	`string` (主キー)
`account`	`string`
`campaign`	`string`
`name`	`string`
`intendedStatus`	`string`
`isServing`	`boolean`
`isTest`	`boolean`
`servingHoldReasons`	`array<string>`
`content`	`variant`
`inlineContent`	`variant`
`review`	`struct<status: string, rejectionReasons: array<string>>`
`leadgenCallToAction`	`struct<destination: string, label: string>`
`createdBy`	`string`
`lastModifiedBy`	`string`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

列	Spark type
`id`	`string` (主キー)
`account`	`string`
`campaign`	`string`
`name`	`string`
`intendedStatus`	`string`
`isServing`	`boolean`
`isTest`	`boolean`
`servingHoldReasons`	`array<string>`
`content`	`variant`
`inlineContent`	`variant`
`review`	`struct<status: string, rejectionReasons: array<string>>`
`leadgenCallToAction`	`struct<destination: string, label: string>`
`createdBy`	`string`
`lastModifiedBy`	`string`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

`account_user_history`

列	Spark type
`account`	`string` (主キー)
`user`	`string` (主キー)
`role`	`string`
`createdAt`	`long`
`lastModifiedAt`	`long`

テーブルスキーマのレポート

Every report carries the same 114 metric columns plus its own leading key columns. Metric columns are all nullable, because LinkedIn omits all-zero rows and leaves absent metrics null.

7つのレポートすべてに _sync_timestamp 列が含まれており、これは各レポートのカーソルの一部です。LinkedIn は遅れて到着したコンバージョンに応じて期間のメトリクスをその場で修正するため、再取得された行は同じ day または month を保持します。厳密に増加するコンパニオン値がない場合、送信先の MERGE はリビジョンが変更されていないと見なして破棄します。Timestampは更新のたびに進むため、常に新しいバージョンが優先されます。

日次レポート

各日次レポートには、ピボット対象のディメンション名が付けられたエンティティ列が正確に 1 つ含まれます。

列	Spark type	注
エンティティ列	`long` (主キー)	The pivot value. See the following table.
`day`	`string` (主キー)	ISO日付、`yyyy-MM-dd`。
`_sync_timestamp`	`timestamp`	更新のたびにコネクタによって生成されます。
114 metric columns	`long`、`decimal`、または `double`

列	Spark type	注
エンティティ列	`long` (主キー)	The pivot value. See the following table.
`day`	`string` (主キー)	ISO日付、`yyyy-MM-dd`。
`_sync_timestamp`	`timestamp`	更新のたびにコネクタによって生成されます。
114 metric columns	`long`、`decimal`、または `double`

レポート	エンティティ列	Spark type	Value form
`ad_analytics_by_campaign_report`	`campaign_id`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`ad_analytics_by_creative_report`	`creative_id`	`long`	ピボットURNからのベアID。

レポート	エンティティ列	Spark type	Value form
`ad_analytics_by_campaign_report`	`campaign_id`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`ad_analytics_by_creative_report`	`creative_id`	`long`	ピボットURNからのベアID。

月次会員人口統計レポート

各デモグラフィックレポートには、ピボット対象のディメンション名が付けられたメンバー列が1つだけ含まれます。

列	Spark type	注
`campaign_id`	`long` (主キー)	コネクタがクエリーを実行したキャンペーンから属性付けされます。
Member dimension column	`long` or `string` (primary key)	The pivot value. See the following table.
`month`	`string` (主キー)	年と月をゼロ埋めしたもの、`yyyy-MM`。
`_sync_timestamp`	`timestamp`	更新のたびにコネクタによって生成されます。
114 metric columns	`long`、`decimal`、または `double`

列	Spark type	注
`campaign_id`	`long` (主キー)	コネクタがクエリーを実行したキャンペーンから属性付けされます。
Member dimension column	`long` or `string` (primary key)	The pivot value. See the following table.
`month`	`string` (主キー)	年と月をゼロ埋めしたもの、`yyyy-MM`。
`_sync_timestamp`	`timestamp`	更新のたびにコネクタによって生成されます。
114 metric columns	`long`、`decimal`、または `double`

レポート	メンバー列	Spark type	Value form
`monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report`	`member_company_size`	`string`	`SIZE_11_TO_50` などのリテラル列挙型。
`monthly_ad_analytics_by_member_country_report`	`member_country`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`monthly_ad_analytics_by_member_industry_report`	`member_industry`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report`	`member_job_function`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report`	`member_seniority`	`long`	ピボットURNからのベアID。

レポート	メンバー列	Spark type	Value form
`monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report`	`member_company_size`	`string`	`SIZE_11_TO_50` などのリテラル列挙型。
`monthly_ad_analytics_by_member_country_report`	`member_country`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`monthly_ad_analytics_by_member_industry_report`	`member_industry`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report`	`member_job_function`	`long`	ピボットURNからのベアID。
`monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report`	`member_seniority`	`long`	ピボットURNからのベアID。

メトリクス列

7 つのレポートすべてが同じメトリクスセットを返します。列名は、LinkedIn の camelCase メトリクス名を snake_case に名前変更したものです。たとえば、costInLocalCurrency は cost_in_local_currency になります。次の表は、メトリクスをテーマ別にグループ化したものです。

グループ	Example columns
コアパフォーマンス	`impressions`、`clicks`、`cost_in_local_currency`、`cost_in_usd`、`approximate_member_reach`、 `audience_penetration`
エンゲージメント	`likes`、`comments`、`shares`、`reactions`、`follows`、`total_engagements`、`other_engagements`、 `comment_likes`
サーフェス別のクリック数	`landing_page_clicks`、`company_page_clicks`、`text_url_clicks`、`headline_clicks`、`card_clicks`、`ad_unit_clicks`、`action_clicks`、`download_clicks`、 `subscription_clicks`
動画	`video_views`、`video_starts`、`video_completions`、`video_first_quartile_completions`、`video_midpoint_completions`、`video_third_quartile_completions`、`video_watch_time`、 `average_video_watch_time`
イベント	`event_views`、`event_views_over_15_seconds`、`event_views_over_30_seconds`、`event_views_over_2_minutes`、`event_watch_time`、 `cost_per_event_view`
ドキュメント	`document_completions`、`document_first_quartile_completions`、`document_midpoint_completions`、 `document_third_quartile_completions`
リード、登録、ジョブ	`one_click_leads`、`one_click_lead_form_opens`、`qualified_leads`、`cost_per_qualified_lead`、`valid_work_email_leads`、`talent_leads`、`registrations`、`post_click_registrations`、`post_view_registrations`、`post_click_job_applications`、 `post_view_job_apply_clicks`
Conversions	`external_website_conversions`, `conversion_value_in_local_currency`
Viral	上記のメトリクスの `viral_` がプレフィックスとして付いた各対応項目（`viral_impressions`、`viral_clicks`、`viral_likes`、`viral_video_views` など） `viral_one_click_leads`

グループ	Example columns
コアパフォーマンス	`impressions`、`clicks`、`cost_in_local_currency`、`cost_in_usd`、`approximate_member_reach`、 `audience_penetration`
エンゲージメント	`likes`、`comments`、`shares`、`reactions`、`follows`、`total_engagements`、`other_engagements`、 `comment_likes`
サーフェス別のクリック数	`landing_page_clicks`、`company_page_clicks`、`text_url_clicks`、`headline_clicks`、`card_clicks`、`ad_unit_clicks`、`action_clicks`、`download_clicks`、 `subscription_clicks`
動画	`video_views`、`video_starts`、`video_completions`、`video_first_quartile_completions`、`video_midpoint_completions`、`video_third_quartile_completions`、`video_watch_time`、 `average_video_watch_time`
イベント	`event_views`、`event_views_over_15_seconds`、`event_views_over_30_seconds`、`event_views_over_2_minutes`、`event_watch_time`、 `cost_per_event_view`
ドキュメント	`document_completions`、`document_first_quartile_completions`、`document_midpoint_completions`、 `document_third_quartile_completions`
リード、登録、ジョブ	`one_click_leads`、`one_click_lead_form_opens`、`qualified_leads`、`cost_per_qualified_lead`、`valid_work_email_leads`、`talent_leads`、`registrations`、`post_click_registrations`、`post_view_registrations`、`post_click_job_applications`、 `post_view_job_apply_clicks`
Conversions	`external_website_conversions`, `conversion_value_in_local_currency`
Viral	上記のメトリクスの `viral_` がプレフィックスとして付いた各対応項目（`viral_impressions`、`viral_clicks`、`viral_likes`、`viral_video_views` など） `viral_one_click_leads`

レートと期間はdouble、カウントはlongです。各メトリクスの権威ある意味については、LinkedInの広告報告スキーマをご覧ください。

Report configuration options

Configure reports per table through connector_options.linkedin_ads_options:

オプション	デフォルト	Bounds	目的
`sync_start_date`	今日から2年前	未来の日付であってはならず、レポートの保持期間よりも古いものであってはなりません	最初の更新が取得する最初の日付
`lookback_window_days`	`7`	`0` - `365`	リビジョンをキャッチするために各インクリメンタル更新が過去に遡って再読み込みする範囲

オプション	デフォルト	Bounds	目的
`sync_start_date`	今日から2年前	未来の日付であってはならず、レポートの保持期間よりも古いものであってはなりません	最初の更新が取得する最初の日付
`lookback_window_days`	`7`	`0` - `365`	リビジョンをキャッチするために各インクリメンタル更新が過去に遡って再読み込みする範囲

Retention horizons differ by report family. These are LinkedIn's limits, not the connector's:

ファミリー	保持期間	効果
日次パフォーマンスレポート	10年間	A `sync_start_date` earlier than 10 years before today is rejected.
月次メンバーデモグラフィックレポート	2 年間	今日から2年以上前の `sync_start_date` は拒否されます。

ファミリー	保持期間	効果
日次パフォーマンスレポート	10年間	A `sync_start_date` earlier than 10 years before today is rejected.
月次メンバーデモグラフィックレポート	2 年間	今日から2年以上前の `sync_start_date` は拒否されます。

サポートされているテーブル​

Entity tables​

Prebuilt report tables​

データ型の規則​

Entity table schemas​

account_history​

campaign_group_history​

campaign_history​

creative_history​

account_user_history​

テーブルスキーマのレポート​

日次レポート​

月次会員人口統計レポート​

メトリクス列​

Report configuration options​

その他のリソース​