Referência do conector do LinkedIn Ads

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Esse recurso está em Beta. Os administradores do workspace podem controlar o acesso a esse recurso na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

Esta página fornece informações de referência para o conector gerenciado do LinkedIn Ads no Lakeflow Connect, incluindo tabelas suportadas, definições de colunas e tipos de dados.

Tabelas suportadas

O conector LinkedIn Ads suporta doze tabelas em duas categorias:

• Tabelas de entidades: dados de configuração sobre suas contas de anúncio, como campanhas e criativos. Essas tabelas são totalmente atualizadas a cada atualização do pipeline.
• Tabelas de relatório pré-criadas: métricas de desempenho e demográficas do endpoint adAnalytics do LinkedIn. Estas tabelas oferecem suporte à ingestão incremental.

Cada tabela reside no espaço de nomes default ou em um espaço de nomes por account nomeado de acordo com o ID da account de anúncio patrocinada. Consulte Espaços de nomes de origem.

Tabelas de entidades

Nome da tabela	Namespace	Chave primária	Descrição
account_history	default	id	Contas de anúncio patrocinado que o token de autorização pode alcançar.
campaign_group_history	Per-account	id	Grupos de campanha, incluindo configurações de orçamento e objetivo.
campaign_history	Per-account	id	Campanhas, incluindo critérios de segmentação, orçamentos e programação de execução.
creative_history	Per-account	id	Criativos, incluindo conteúdo e status de revisão.
account_user_history	Per-account	account, user	Funções por usuário na conta de anúncio.

Nome da tabela	Namespace	Chave primária	Descrição
account_history	default	id	Contas de anúncio patrocinado que o token de autorização pode alcançar.
campaign_group_history	Per-account	id	Grupos de campanha, incluindo configurações de orçamento e objetivo.
campaign_history	Per-account	id	Campanhas, incluindo critérios de segmentação, orçamentos e programação de execução.
creative_history	Per-account	id	Criativos, incluindo conteúdo e status de revisão.
account_user_history	Per-account	account, user	Funções por usuário na conta de anúncio.

Tabelas de relatório pré-criadas

Todos os sete relatórios são por account e oferecem suporte à ingestão incremental.

Nome da tabela	Granularidade	Chave primária	Pivot
ad_analytics_by_campaign_report	Diário	campaign_id, day	CAMPAIGN
ad_analytics_by_creative_report	Diário	creative_id, day	CREATIVE
monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report	Mensal	campaign_id, member_company_size, month	MEMBER_COMPANY_SIZE
monthly_ad_analytics_by_member_country_report	Mensal	campaign_id, member_country, month	MEMBER_COUNTRY_V2
monthly_ad_analytics_by_member_industry_report	Mensal	campaign_id, member_industry, month	MEMBER_INDUSTRY
monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report	Mensal	campaign_id, member_job_function, month	MEMBER_JOB_FUNCTION
monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report	Mensal	campaign_id, member_seniority, month	MEMBER_SENIORITY

Nome da tabela	Granularidade	Chave primária	Pivot
ad_analytics_by_campaign_report	Diário	campaign_id, day	CAMPAIGN
ad_analytics_by_creative_report	Diário	creative_id, day	CREATIVE
monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report	Mensal	campaign_id, member_company_size, month	MEMBER_COMPANY_SIZE
monthly_ad_analytics_by_member_country_report	Mensal	campaign_id, member_country, month	MEMBER_COUNTRY_V2
monthly_ad_analytics_by_member_industry_report	Mensal	campaign_id, member_industry, month	MEMBER_INDUSTRY
monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report	Mensal	campaign_id, member_job_function, month	MEMBER_JOB_FUNCTION
monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report	Mensal	campaign_id, member_seniority, month	MEMBER_SENIORITY

Convenções de tipo de dados

As seguintes convenções se aplicam a todas as tabelas de destino:

• Todas as colunas permitem valores nulos, exceto as colunas de chave primária.
• createdAt e lastModifiedAt são os Timestamp de auditoria do LinkedIn, ingeridos como valores de long em milissegundos de época em vez de como Timestamp.
• targetingCriteria, content e inlineContent são ingeridos como colunas variant. O conector habilita o recurso de tabela Variant do Delta nas tabelas que os contêm.
• As colunas de dinheiro são decimal e são denominadas na moeda nomeada pela coluna. Por exemplo, cost_in_usd está em dólares americanos e cost_in_local_currency está na moeda da account de anúncios.

Esquemas de tabelas de entidades

account_history

Coluna	Tipo Spark
id	long (chave primária)
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

Coluna	Tipo Spark
id	long (chave primária)
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

Coluna	Tipo Spark
id	long (chave primária)
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

Coluna	Tipo Spark
id	long (chave primária)
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

nota

Nesta tabela, dailyBudget é um decimal(19,2) simples em vez de um struct de dinheiro. Em campaign_history, o mesmo nome de coluna é um struct<amount, currencyCode>. Esta assimetria reflete o formato que a API do LinkedIn retorna para cada recurso.

campaign_history

Coluna	Tipo Spark
id	long (chave primária)
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

Coluna	Tipo Spark
id	long (chave primária)
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

Coluna	Tipo Spark
id	string (chave primária)
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

Coluna	Tipo Spark
id	string (chave primária)
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

Coluna	Tipo Spark
account	string (chave primária)
user	string (chave primária)
role	string
createdAt	long
lastModifiedAt	long

Coluna	Tipo Spark
account	string (chave primária)
user	string (chave primária)
role	string
createdAt	long
lastModifiedAt	long

Relatar esquemas de tabela

Cada relatório contém as mesmas 114 colunas de métricas, além de suas próprias colunas de key principais. As colunas de métricas são todas anuláveis, porque o LinkedIn omite linhas com todos os zeros e deixa as métricas ausentes como nulas.

Todos os sete relatórios contêm uma coluna _sync_timestamp, que faz parte do cursor de cada relatório. O LinkedIn revisa as métricas de um período no local à medida que conversões tardias chegam, portanto, uma linha buscada novamente mantém o mesmo day ou month. Sem um valor complementar estritamente crescente, o MERGE de destino trataria a revisão como inalterada e a descartaria. O timestamp avança a cada atualização, portanto, a versão mais recente sempre prevalece.

Relatórios diários

Cada relatório diário contém exatamente uma coluna de entidade, nomeada de acordo com a dimensão na qual ela é dinamizada.

Coluna	Tipo Spark	Notas
Coluna de entidade	long (chave primária)	O valor de pivot. Consulte a tabela a seguir.
day	string (chave primária)	Data ISO, yyyy-MM-dd.
_sync_timestamp	timestamp	Gerado pelo conector em cada atualização.
114 colunas de métricas	long, decimal, ou double

Coluna	Tipo Spark	Notas
Coluna de entidade	long (chave primária)	O valor de pivot. Consulte a tabela a seguir.
day	string (chave primária)	Data ISO, yyyy-MM-dd.
_sync_timestamp	timestamp	Gerado pelo conector em cada atualização.
114 colunas de métricas	long, decimal, ou double

Relatório	Coluna de entidade	Tipo Spark	Formulário de valor
ad_analytics_by_campaign_report	campaign_id	long	ID simples do URN de pivot.
ad_analytics_by_creative_report	creative_id	long	ID simples do URN de pivot.

Relatório	Coluna de entidade	Tipo Spark	Formulário de valor
ad_analytics_by_campaign_report	campaign_id	long	ID simples do URN de pivot.
ad_analytics_by_creative_report	creative_id	long	ID simples do URN de pivot.

Relatórios mensais de dados demográficos de membros

Cada relatório demográfico contém exatamente uma coluna de membro, nomeada de acordo com a dimensão na qual ele é dinâmico.

Coluna	Tipo Spark	Notas
campaign_id	long (chave primária)	Atribuído a partir da campanha que o conector consultou.
Coluna de dimensão de membro	long ou string (chave primária)	O valor de pivot. Consulte a tabela a seguir.
month	string (chave primária)	Ano e mês com preenchimento de zero, yyyy-MM.
_sync_timestamp	timestamp	Gerado pelo conector em cada atualização.
114 colunas de métricas	long, decimal, ou double

Coluna	Tipo Spark	Notas
campaign_id	long (chave primária)	Atribuído a partir da campanha que o conector consultou.
Coluna de dimensão de membro	long ou string (chave primária)	O valor de pivot. Consulte a tabela a seguir.
month	string (chave primária)	Ano e mês com preenchimento de zero, yyyy-MM.
_sync_timestamp	timestamp	Gerado pelo conector em cada atualização.
114 colunas de métricas	long, decimal, ou double

Relatório	Coluna de membro	Tipo Spark	Formulário de valor
monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report	member_company_size	string	Enum literal, como SIZE_11_TO_50.
monthly_ad_analytics_by_member_country_report	member_country	long	ID simples do URN de pivot.
monthly_ad_analytics_by_member_industry_report	member_industry	long	ID simples do URN de pivot.
monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report	member_job_function	long	ID simples do URN de pivot.
monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report	member_seniority	long	ID simples do URN de pivot.

Relatório	Coluna de membro	Tipo Spark	Formulário de valor
monthly_ad_analytics_by_member_company_size_report	member_company_size	string	Enum literal, como SIZE_11_TO_50.
monthly_ad_analytics_by_member_country_report	member_country	long	ID simples do URN de pivot.
monthly_ad_analytics_by_member_industry_report	member_industry	long	ID simples do URN de pivot.
monthly_ad_analytics_by_member_job_function_report	member_job_function	long	ID simples do URN de pivot.
monthly_ad_analytics_by_member_seniority_report	member_seniority	long	ID simples do URN de pivot.

Colunas de métricas

Todos os sete relatórios retornam o mesmo conjunto de métricas. Os nomes das colunas são renomeações em snake_case dos nomes de métricas em camelCase do LinkedIn. Por exemplo, costInLocalCurrency torna-se cost_in_local_currency. A tabela a seguir agrupa as métricas por tema:

Grupo	Colunas de exemplo
Desempenho essencial	impressions, clicks, cost_in_local_currency, cost_in_usd, approximate_member_reach, audience_penetration
Engajamento	likes, comments, shares, reactions, follows, total_engagements, other_engagements, comment_likes
Cliques por superfície	landing_page_clicks, company_page_clicks, text_url_clicks, headline_clicks, card_clicks, ad_unit_clicks, action_clicks, download_clicks, subscription_clicks
Vídeo	video_views, video_starts, video_completions, video_first_quartile_completions, video_midpoint_completions, video_third_quartile_completions, video_watch_time, average_video_watch_time
Eventos	event_views, event_views_over_15_seconds, event_views_over_30_seconds, event_views_over_2_minutes, event_watch_time, cost_per_event_view
Documentos	document_completions, document_first_quartile_completions, document_midpoint_completions, document_third_quartile_completions
Leads, cadastros e Job	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
Conversões	external_website_conversions, conversion_value_in_local_currency
Viral	Cada contraparte com prefixo viral_das métricas acima, como viral_impressions, viral_clicks, viral_likes, viral_video_views e viral_one_click_leads

Grupo	Colunas de exemplo
Desempenho essencial	impressions, clicks, cost_in_local_currency, cost_in_usd, approximate_member_reach, audience_penetration
Engajamento	likes, comments, shares, reactions, follows, total_engagements, other_engagements, comment_likes
Cliques por superfície	landing_page_clicks, company_page_clicks, text_url_clicks, headline_clicks, card_clicks, ad_unit_clicks, action_clicks, download_clicks, subscription_clicks
Vídeo	video_views, video_starts, video_completions, video_first_quartile_completions, video_midpoint_completions, video_third_quartile_completions, video_watch_time, average_video_watch_time
Eventos	event_views, event_views_over_15_seconds, event_views_over_30_seconds, event_views_over_2_minutes, event_watch_time, cost_per_event_view
Documentos	document_completions, document_first_quartile_completions, document_midpoint_completions, document_third_quartile_completions
Leads, cadastros e Job	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
Conversões	external_website_conversions, conversion_value_in_local_currency
Viral	Cada contraparte com prefixo viral_das métricas acima, como viral_impressions, viral_clicks, viral_likes, viral_video_views e viral_one_click_leads

As taxas e durações são double e as contagens são long. Para o significado oficial de cada métrica, consulte o esquema de relatórios de anúncios do LinkedIn.

Opções de configuração de relatório

Configure relatórios por tabela por meio de connector_options.linkedin_ads_options:

Opção	Padrão	Limites	Propósito
sync_start_date	Dois anos antes de hoje	Não deve ser algo futuro, nem mais antigo que o horizonte de retenção do relatório.	A primeira data que a atualização inicial busca
lookback_window_days	7	0 para 365	Até onde cada atualização incremental retrocede na leitura para capturar revisões

Opção	Padrão	Limites	Propósito
sync_start_date	Dois anos antes de hoje	Não deve ser algo futuro, nem mais antigo que o horizonte de retenção do relatório.	A primeira data que a atualização inicial busca
lookback_window_days	7	0 para 365	Até onde cada atualização incremental retrocede na leitura para capturar revisões

Os horizontes de retenção diferem por família de relatório. Estes são os limites do LinkedIn, não os do conector:

Família	Retenção	Efeito
Relatórios diários de desempenho	10 anos	Uma sync_start_date anterior a 10 anos antes de hoje é rejeitada.
Relatórios mensais de dados demográficos dos membros	2 anos	Um sync_start_date anterior a 2 anos atrás de hoje é rejeitado.

Família	Retenção	Efeito
Relatórios diários de desempenho	10 anos	Uma sync_start_date anterior a 10 anos antes de hoje é rejeitada.
Relatórios mensais de dados demográficos dos membros	2 anos	Um sync_start_date anterior a 2 anos atrás de hoje é rejeitado.

Outros recursos

• Conceitos do conector LinkedIn Ads
• Limitações do conector do LinkedIn Ads
• Ingerir dados do LinkedIn Ads