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Meta Ads 取り込みコネクタに関するよくある質問

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。

このページでは、 Databricks LakeFlow Connectの Meta Ads 取り込みコネクタに関するよくある質問に回答します。

一般的なマネージドコネクタに関する FAQ​

マネージド コネクタに関する FAQの回答は、 LakeFlow Connectのすべてのマネージド コネクタに適用されます。 Meta Ads 固有の FAQ については、引き続きお読みください。

取り込みコネクタはどの Meta API を使用しますか?​

Meta Ads コネクタは 2 つのメタAPIsを使用します。1 つはパフォーマンス メトリクス用の ノウハウAPI ( ad_insights ) 、もう 1 つはオブジェクト データ用の マーケティングAPI ( ads 、 ad_sets 、 campaigns 、 ad_images 、 ad_creatives 、 ad_videos 、 custom_audiences 、 custom_conversions ) です。

Databricks は Meta Ads にどのように接続しますか?​

Databricks HTTPSを使用してMeta Ads APIsに接続します。 認証情報はUnity Catalogに安全に保存され、取り込みフローを実行するユーザーが適切な権限を持っている場合にのみ取得できます。

コネクタはどのようにして段階的に更新をプルするのでしょうか?​

コネクタはカーソルベースの増分取り込みを使用します。ほとんどのオブジェクトの場合、コネクタは変更を検出するためのカーソルとしてupdated_timeフィールドを使用します。パイプラインの実行ごとに、コネクタは前回の実行以降に作成または変更されたレコードのみを取り込みます。

updated_timeフィールドのないオブジェクトの場合、コネクタは完全更新の取り込みを使用します。

1 つのパイプラインで取り込めるオブジェクトの数はいくつですか?​

Databricks では、1 つのパイプラインを 250 個のオブジェクトに制限することを推奨しています。さらに多くのオブジェクトを取り込む必要がある場合は、複数のパイプラインを作成します。

Meta API のレート制限に達した場合はどうなりますか?​

コネクタが MetaAPI からレート制限エラーを検出した場合、Meta のレート制限応答APIからサーバー提供のestimated_time_to_regain_access値を読み取り、その間隔 (最大 2 分) だけ待機してから、最大 3 回まで再試行します。 レート制限が継続する場合、パイプラインは失敗し、次回のスケジュールされた実行時に再試行できます。

レート制限の問題を回避するには、次の点を考慮してください。

  • パイプラインスケジュールの頻度を減らす
  • 単一のパイプラインで取り込まれるオブジェクトの数を減らす
  • 複数のパイプラインに取り込みを分散する

カスタムアトリビューションウィンドウを設定できますか?​

はい。 ad_insightsオブジェクト (例えば["7d_click", "1d_view"] ) に対して、 meta_ads_optionsにaction_attribution_windows設定します。設定されていない場合、コネクタはメタ広告アカウントの当然のアトリビューション設定を使用します。 サポートされている値については、 「属性ウィンドウ」を参照してください。

コネクタは Instagram 広告をサポートしていますか?​

いいえ。コネクタはベータ版では Facebook 広告のみをサポートします。Instagram 広告はサポートされていません。

コネクタはリアルタイムの取り込みをサポートしていますか?​

いいえ。コネクタはスケジュールされたバッチ取り込みを使用します。リアルタイムの取り込みはサポートされていません。パイプラインを 1 時間ごとに実行するようにスケジュールできますが、レート制限の問題を回避するために、Databricks では頻度を低くしてスケジュールすることをお勧めします。

コネクタは削除をどのように処理しますか?​

コネクタは削除を検出または処理しません。Meta Ads からレコードが削除された場合、そのレコードは宛先テーブルに残ります。削除されたレコードを削除するには、テーブルを完全に更新する必要があります。

最近の日付の ad_insights データが不完全なのはなぜですか?​

ad_insightsオブジェクトは、遅延コンバージョン イベントをアカウントするためにアトリビューション ウィンドウを使用します。 設定された属性期間が終了するまで、最近の日付のデータは不完全な場合があります。コネクタは、後続のパイプライン実行時にこのデータを自動的に再取り込みします。帰属表示ウィンドウを設定するには、 「カスタム帰属表示ウィンドウを設定できますか？」を参照してください。

ad_insights ではどのような内訳の組み合わせがサポートされていますか?​

コネクタは、知見APIで許可されるすべての内訳とアクション内訳の組み合わせをサポートします。 一部の組み合わせは有効でない場合があります。有効な内訳の組み合わせの詳細については、 APIドキュメントを参照してください。

UI ベースのパイプラインの作成はいつ利用可能になりますか?​

ベータ版では、UIベースのパイプライン作成機能は利用できません。Databricks CLI 、 APIs 、SDK、または Declarative Automation Bundle を使用してパイプラインを作成します。 UIサポートは今後のリリースで追加される可能性があります。

Meta Ads コネクタは、Marketplace の Meta Conversions API とどう違うのですか?​

Meta Ads コネクタと Meta Conversions API は、反対方向のデータ フローを提供します。

  • LakeFlow Connectの Meta Ads コネクタは、 取り込みコネクタです。 キャンペーン、広告セット、レポートなどのメタ広告のパフォーマンス データをDatabricksに取り込んで、分析とレポートを作成します。
  • Meta Conversions API ( Marketplace ) はアクティベーション ソリューションです。 広告のターゲティングと測定を改善するために、Databricks から Meta にファーストパーティ データを送信します。「Meta Conversions API と Databricks を使用してファーストパーティ データをアクティブ化する」を参照してください。

利用可能な構築済みレポートは何ですか？​

コネクタには、基本、配信、人口統計、アクションの4つのファミリーに21の事前構築済みad_insightsバリアントが含まれています。事前構築済みレポートを取り込むには、source_tableをレポート名に設定します。追加の構成は必要ありません。事前構築済みのレポートを参照してください。

custom_reportとad_insightsの違いは何ですか？​

両方とも、同じ構成可能なオプションで知見データを生成します。ad_insightsは単一のテーブルですが、custom_reportでは複数の独立して構成されたレポートを定義でき、それぞれが独自のdestination_tableに取り込まれます。

カスタムレポートをどのように定義しますか？​

source_tableをcustom_reportに設定し、destination_tableを選択し、connector_options.meta_ads_options.custom_report_optionsの下でレポート構成を指定します。custom_report構成オプションをご覧ください。

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