Perguntas frequentes sobre o conector de ingestão de Meta Ads
Beta
O conector Meta Ads está em versão Beta. Os administradores do espaço de trabalho podem controlar o acesso a este recurso na página de Pré-visualizações . Veja as prévias do Gerenciador Databricks.
Esta página responde a perguntas frequentes sobre o conector de ingestão de Meta Ads no Databricks LakeFlow Connect.
Perguntas frequentes gerais sobre conectores de gerenciamento
As respostas nas perguntas frequentes sobre conectores de gerenciamento se aplicam a todos os conectores de gerenciamento no LakeFlow Connect. Continue lendo para ver as perguntas frequentes específicas sobre Meta Ads.
Qual Meta API o conector de ingestão utiliza?
O conector Meta Ads usa a API de proteção para recuperar dados de publicidade da sua conta Meta Ads.
Como o Databricks se conecta aos Meta Ads?
Databricks se conecta à API percepções usando HTTPS. As credenciais são armazenadas com segurança no Unity Catalog e só podem ser recuperadas se o usuário que executa o fluxo de ingestão tiver as permissões apropriadas.
Como o conector extrai atualizações incrementalmente?
O conector utiliza ingestão incremental baseada em cursor. Para a maioria dos objetos, o conector usa o campo updated_time como cursor para detectar alterações. Em cada execução do pipeline, o conector ingere apenas os registros que foram criados ou modificados desde a última execução.
Para objetos sem um campo updated_time , o conector usa a ingestão refresh completa.
Quantos objetos podem ser inseridos em um pipeline?
A Databricks recomenda limitar um pipeline a 250 objetos. Se precisar processar mais objetos, crie vários pipelines.
O que acontece se eu atingir os limites de requisição da Meta API?
Se o conector encontrar erros de limite de taxa da API escondida, ele tentará novamente automaticamente com recuo exponencial. O conector aguarda 1 segundo antes de tentar novamente, depois 2 segundos, depois 4 segundos e assim por diante. Se os limites de taxa persistirem, o pipeline falhará e você poderá tentar novamente na próxima execução agendada.
Para evitar problemas com limites de taxa, considere:
- Reduzir a frequência do seu programador pipeline
- Reduzir o número de objetos ingeridos em um único pipeline
- Distribuição da ingestão em vários canais de distribuição
Posso configurar janelas de atribuição personalizadas?
Não. Na versão Beta, os períodos de atribuição são fixos em 7 dias para atribuição de cliques e 1 dia para atribuição de view . As janelas de atribuição personalizadas não são configuráveis.
O conector é compatível com anúncios do Instagram?
Não. O conector suporta apenas anúncios do Facebook durante a fase Beta. Os anúncios do Instagram não são suportados.
O conector suporta ingestão em tempo real?
Não. O conector utiliza ingestão de lotes agendados. A ingestão em tempo real não é suportada. Você pode programar seu pipeline para ser executado com uma frequência de até uma hora, mas Databricks recomenda uma programação menos frequente para evitar problemas com o limite de taxa.
Como o conector lida com exclusões?
O conector não detecta nem processa exclusões. Se um registro for excluído dos Meta Ads, ele permanecerá na tabela de destino. Para remover registros excluídos, você deve realizar uma refresh completa da tabela.
Por que meus dados de insights de anúncios estão incompletos para datas recentes?
O objeto ad_insights usa uma janela de atribuição para account eventos de conversão atrasados. Os dados para datas recentes podem estar incompletos até o fechamento do período de atribuição (7 dias para atribuição de cliques, 1 dia para atribuição de view ). O conector ingere automaticamente os dados atualizados na execução subsequente pipeline .
Quais combinações de segmentação são suportadas para ad_insights?
O conector suporta todas as combinações de quebra e quebra de ação permitidas pela API de quebra. Algumas combinações podem não ser válidas. Consulte a documentação API de quebra de protocolo para obter detalhes sobre as combinações de quebra de protocolo válidas.
Quando estará disponível a criação pipeline baseada em interface de usuário?
A criação pipeline baseada em interface de usuário não está disponível durante a versão Beta. Utilize a CLI, APIs, os SDKs ou Databricks Ativo Bundles Databricks para criar um pipeline. O suporte à interface do usuário poderá ser adicionado em uma versão futura.