Le transfert Google Ads vers BigQuery s’impose comme le canal clé pour maîtriser ses données marketing. Mais comment réduire les délais de backfill, gérer plusieurs comptes efficacement et optimiser les coûts ? Réponses précises basées sur des retours d’expériences et pratiques avancées.
3 principaux points à retenir.
- Segmenter les backfills pour accélérer le chargement massif sur plusieurs mois.
- Privilégier un MCC pour centraliser les comptes et éviter la multiplication des datasets.
- Activer les notifications pour intervenir rapidement sur les erreurs et ne rien perdre côté data.
Comment accélérer le backfill de gros volumes Google Ads
Quand il s’agit de backfiller des données Google Ads dans BigQuery, la méthode efficace pour gérer de gros volumes consiste à découper des périodes longues en tranches plus courtes. Par exemple, au lieu de se lancer dans une vaste période de 12 mois, vous pourriez diviser cela en segments de 2 mois. Ce découpage en tranches permet de concentrer vos efforts et de gérer le flux de données de façon plus ordonnée.
Mais attention aux quotas. Google Ads impose des limitations sur le nombre de jobs que vous pouvez lancer et la fréquence à laquelle vous pouvez les exécuter. Actuellement, le système autorise un maximum de 50 jobs simultanés, mais il y a une subtilité : il faut respecter un espacement minimum de 35 minutes entre chaque job. Cela signifie que si vous tentez de lancer trop de jobs en même temps, vous risquez d’être confronté à des erreurs liées aux quotas. C’est un véritable casse-tête logistique si on ne s’y prend pas correctement.
Entre nous, vous avez de la data partout, mais rien de vraiment clair ? Un expert data analytics engineering comme moi peut tout connecter. On attaque quand ?
Donc, comment faire pour maximiser votre temps ? En suivant un timing précis. Par exemple, vous pourriez configurer votre backfill de la manière suivante :
- 1er backfill : données de janvier à février
- 2ème backfill : données de mars à avril
- 3ème backfill : données de mai à juin
- Et ainsi de suite
En lançant ces jobs à des intervalles de 35 minutes, vous vous assurez de rester sous le radar des limites de Google Ads tout en optimisant le transfert global. Cette méthode permet d’accélérer votre backfill et d’éviter les ralentissements dus aux quotas.
| Élément | Détails |
|---|---|
| Longueur des tranches | Ex. 2 mois |
| Quota de jobs simultanés | Max 50 |
| Espacement entre jobs | 35 minutes |
| Fréquence de lancement | Lancer chaque tranche avec un timing régulier |
En appliquant ces stratégies, vous pouvez considérablement améliorer l’efficacité de votre backfill et vous assurer que vos données arrivent dans BigQuery sans encombre. Pour plus de détails sur l’optimisation du transfert, consultez cette ressource.
Comment gérer plusieurs comptes Google Ads dans BigQuery sans se perdre
Pour gérer plusieurs comptes Google Ads efficacement sans se perdre dans un océan de données, commencez par opter pour le MCC (My Client Center). Cet outil vous permet de centraliser la gestion de vos comptes, ce qui est essentiel pour éviter une multiplication des datasets. Si vous ne le faites pas, vous vous retrouverez avec des datasets avec des noms et des structures si variés que vous perdrez un temps fou à naviguer entre eux.
En centralisant vos données via le MCC, vous pourrez superviser plusieurs comptes avec une clarté appréciable. Cela dit, même avec le MCC, un bon système de nommage est crucial pour garder votre BigQuery en ordre. Adoptez un schéma de nommage qui inclut la plateforme, le mécanisme d’import et un identifiant unique pour chaque compte. Cela permettra d’articuler toute votre structure de données, même dans un environnement multi-comptes.
Voici un exemple de nommage standardisé que vous pourriez utiliser :
GA_googleads_import_12345Dans cet exemple :
- GA : indique que les données proviennent de Google Ads.
- googleads_import : précise le mécanisme d’importation.
- 12345 : représente un identifiant du compte spécifique.
Ce type de nommage permet de maintenir une empreinte claire de qui fait quoi, même si vous jonglez avec plusieurs comptes et plugins. Imaginez une grande entreprise avec des campagnes pour différents produits : sans une telle discipline dans le nommage, il devient vite impossible de retrouver l’information pertinente. À terme, un bon système vous fera gagner du temps et améliorera votre efficacité.
Pensez à incorporer des tags supplémentaires si nécessaire, comme la date de l’importation ou le type de campagne. Cela vous donnera une meilleure lisibilité à long terme et vous évitera bien des maux de tête.
Comment maîtriser les coûts et la volumétrie du transfert Google Ads
Google Ads, c’est puissant, mais c’est aussi un vrai labyrinthe de données. Lorsqu’il s’agit de transférer tout ça vers BigQuery, accrochez-vous : vous pouvez vous retrouver avec jusqu’à 109 tables (et ça, c’est pas un mythe). Pas toutes ces tables sont nécessaires pour vos analyses. Si vous ne faites pas attention, vous allez remplir votre BigQuery avec des données inutiles et gonfler vos factures.
Quand vous sélectionnez les tables à transférer, faites-le de manière raisonnée. Pourquoi payer pour des données qui ne vous apportent rien ? Les coûts des requêtes inutiles peuvent rapidement s’accumuler. Par exemple, exclure des tables comme ClickStats peut réduire l’encombrement des données sans impact sur la qualité de vos analyses. Chaque bit de données supplémentaire, c’est de l’argent qui part.
Comment choisir les tables à transférer ? La première étape est d’appliquer des filtres. Vous pouvez établir une liste de tables que vous jugez essentielles, et construire votre pipeline de transfert en fonction de ça. Voici un exemple de tables que vous voudriez peut-être exclure :
- ClickStats
- AdGroupStats
- ImpressionStats
Pour aller plus loin dans l’optimisation, il existe des scripts simples pour estimer la taille de vos datasets. Cela vous permet de prévoir les coûts associés avant même de lancer le transfert. Par exemple, un script en SQL pourrait vous donner un aperçu de la taille de chaque table :
SELECT
table_name,
SUM(size) AS total_size
FROM
`project.dataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES`
GROUP BY
table_name
En anticipant ces données, vous pouvez identifier rapidement celles qui ne sont pas nécessaires. En plus, ça vous aide à décider si c’est rentable de maintenir certaines tables plus volumineuses.
Enfin, il ne faut jamais perdre de vue les bonnes pratiques en matière de coûts avec BigQuery. Des conseils sur la manière d’optimiser vos dépenses sont disponibles ici. En jouant intelligemment avec vos données et en optimisant ce que vous transférez, vous pouvez transformer Google Ads en un véritable atout, tout en gardant vos coûts sous contrôle.
Pourquoi automatiser les backfills avec Cloud Shell est un atout stratégique
Les conversions Google Ads ne sont pas statiques. Dans un environnement B2B, où les cycles de vente s’étendent souvent sur plusieurs mois, l’actualisation des données historiques est cruciale. Une mauvaise interprétation de ces données peut entraîner des comportements marketing non adaptés, ce qui peut coûter cher. En conséquence, automatiser les backfills de données s’est avéré être un atout stratégique pour les entreprises.
Le moyen le plus efficace de procéder est d’utiliser Cloud Shell, qui permet d’exécuter des scripts pour enrichir vos données de manière automatique. La première étape consiste à lancer ces backfills périodiques, un processus qui peut être programmé pour s’exécuter à des intervalles réguliers afin de s’assurer que vous avez toujours accès aux informations les plus récentes sur les conversions.
Voici un aperçu rapide de la procédure pour extraire l’ID du transfert :
- Connectez-vous à votre projet Google Cloud via Cloud Shell.
- Utilisez la commande suivante pour lister vos transferts en cours :
gcloud bigquery transfers list- Repérez l’ID de transfert correspondant à vos données Google Ads.
- Vous pouvez ensuite lancer le backfill avec la commande suivante :
gcloud bigquery transfers run [TRANSFER_ID]Cette approche est particulièrement pertinente pour les entreprises qui vendent des produits à forte valeur ajoutée ou qui utilisent des modèles freemium, car ces entreprises dépendent d’une compréhension précise des performances de leurs campagnes publicitaires sur une période prolongée. Chaque conversion peut en réalité représenter un investissement significatif, et des données historiques précises sont essentielles pour guider les décisions stratégiques.
Enfin, un point essentiel à ne pas négliger : activez les notifications d’erreur. De cette manière, vous serez immédiatement informé en cas de problème lors de l’exécution des backfills, ce qui vous permet de réagir rapidement pour minimiser les impacts sur vos données et vos décisions commerciales.
Alors, êtes-vous prêt à maîtriser votre transfert Google Ads comme un pro ?
Exploiter pleinement le Google Ads Data Transfer vers BigQuery n’est ni magique ni simple. C’est un équilibre subtil entre connaissance technique, organisation rigoureuse et anticipation des contraintes. Couper finement vos backfills, centraliser vos comptes via le MCC, maîtriser la volumétrie des données transférées et automatiser les mises à jour grâce à Cloud Shell vous garantira une donnée fraîche, fiable, et exploitable rapidement. Les alertes activées vous éviteront les pertes silencieuses. Bref, la clé est la méthode, pas seulement l’outil. C’est souvent ce qui distingue les bons analystes des experts aguerris.
FAQ
Comment réduire le temps de backfill lors du transfert Google Ads ?
Faut-il absolument un MCC pour gérer plusieurs comptes Google Ads ?
Peut-on limiter les tables transférées pour réduire les coûts ?
Pourquoi automatiser les backfills via Cloud Shell ?
Quel est l’intérêt d’activer les notifications sur les transferts ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, expert en Web Analytics et Data Engineering, accompagne depuis plus de 10 ans agences digitales et annonceurs dans l’optimisation de la collecte et l’exploitation de leurs données marketing. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur en Analytics, BigQuery et automatisation, il conçoit également des pipelines robustes pour rendre les données Google Ads exploitables, tout en assurant conformité RGPD et performance technique.