Каждый день мы занимаемся рутиной: выгружаем и обрабатываем отчеты, анализируем результаты рекламы и вносим изменения в кампании.
Но если вы знаете хотя бы один язык программирования, то можете сильно облегчите себе работу. Поэтому я начал изучать Python — один из самых популярных сейчас и относительно простых языков программирования.
С его помощью можно, например, получать данные по API из Google Ads и Analytics, передавать их в отчеты Power BI, работать с сырым семантическим ядром, автоматизировать группировку фраз, написание заголовков или вносить массовые изменения в рекламных кампаниях сразу нескольких клиентов.
В рунете мало информации о том, как автоматизировать рутину специалиста по контекстной рекламе с использованием языка программирования Python. Поэтому я хочу поделиться своими наработками и решил начать с основ — написать простой скрипт на Python, позволяющий выгружать основные показатели рекламных кампаний и формировать простую табличку в формате .xlsx.
Эти данные пригодятся для построения регулярных отчетов или дашбордов. Кроме того, с помощью скрипта можно выгрузить информацию сразу по нескольким аккаунтов разных клиентов.
1. Переходим в GitHub — платформу для разработчиков, где может зарегистрироваться любой желающий, выкладывать туда свой код, хранить и делиться им с другими.
2. Скачиваем архив со скриптом.
3. Распаковываем папку dist в любое место на вашем компьютере.
4. Заходим в папку dist и запускаем файл Direct-stat public.exe.
Не пугаемся, это всего лишь консольный вид приложения, а пользоваться им удобно.Сразу скрипт потребует от вас ввести токен к API Директа. Вам необходимо его получить в Яндекс OAuth. .
Разрешаем приложению доступ, и открывается страница где указан ваш токен. Копируем его и сохраняем в надежное место.
Теперь вставляем токен в скрипт и нажимаем Enter.
Вводим необходимые параметры, отвечая на вопросы скрипта: логин клиента, даты за которые нужно получить статистику, номер цели в Метрике, если нужно получить статистику по конкретной цели.
В конце нажимаем Enter — скрипт подключится к серверам Яндекса и получит необходимую статистику.
Результат сохранится в папку reports в файл .xlsx с названием клиента, а в папку raw-data отправятся сырые данные в формате .tsv.
Пример выгрузки с помощью скрипта
Получаем отчет, в котором есть информация по показам, переходам, CTR, бюджетy, конверсии (если при запросе отчета вы указали номер цели, в отчете будет количество конверсий именно по этой цели), доходу, проценту отказов, CPC, CPO, CV.
Планирую добавить автоматическое получение токена и возможность выбирать нужные метрики в отчете.
Исходный код скрипта опубликован на GitHub, можете пользоваться и модифицировать его.
Видео по теме
14 мин.
На исследование основных показателей в Яндекс Метрике достаточно одного часа. В статье мы покажем, как находить эти показатели и объясним,…
Рассказываем, какие интересные и полезные исследования вышли в мае 2022 года. Какие каналы для общения с клиентами выбирает бизнес —…
В мае Яндекс увеличил количество мест в товарной галерее и добавил два новых формата Большого баннера на главной. Директ…
Я пришел в digital 11 лет назад, когда учился в аспирантуре института биоорганической химии им. академиков М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова. Тогда я просто…
Как сформулировать CTA, решает общий контекст коммуникации с пользователем. Какая формулировка сработает лучше, определяет тестирование. Но что…
Магазины в Telegram уже были давно. Как они выглядят и насколько удобны — другой вопрос. Некоторые из них — просто…