Como Conectar LinkedIn Ads ao Google BigQuery

Quatro formas gratuitas e pagas de conectar LinkedIn Ads ao Google BigQuery

Como Conectar LinkedIn Ads ao Google BigQuery para Profissionais de Marketing (Sem Código)

Porter é um conector nativo de IA. Configure tudo com linguagem natural, não SQL ou formulários. Campos personalizados, filtros, agendamento—tudo por prompts em inglês simples. Sem código, sem engenharia de dados necessária.

• A visualização dos dados está sempre ao vivo. Conforme você seleciona métricas, dimensões, filtros e intervalos de datas, Porter mostra seus dados em tempo real. Verifique tudo antes de enviar ao BigQuery.
• Os dados chegam transformados, combinados e prontos para visualizar. Nenhuma transformação SQL necessária depois.

Neste tutorial, mostraremos como enviar seus dados do LinkedIn Ads para o Google BigQuery com Porter. Enviaremos dados de performance de campanhas incluindo campos como Campaign Name, Impressions, Clicks e campos personalizados como CPA e segmentação de campanha por estágio do funil.

Criar uma conexão

Faça login em portermetrics.com com Google. Clique em “Create” e selecione “Google BigQuery” como destino. Nomeie sua conexão (e.g., “LinkedIn Ads Campaign Performance”). Selecione LinkedIn Ads como fonte de dados.

• Combinação de dados: opcionalmente, adicione Google Ads, HubSpot, LinkedIn Pages na mesma conexão para relatórios cross-channel.

Conecte suas contas LinkedIn Ads

Conecte seu perfil LinkedIn e conceda acesso às suas contas do Campaign Manager. Selecione as Ad Accounts que deseja conectar.

Conecte seu destino BigQuery

Autentique com login do Google ou Service Account. Selecione Project ID, localização do Dataset, Dataset e nome da tabela.

• Login do Google (recomendado): Porter lista seus projetos em um dropdown. Opção mais fácil.
• Service Account JSON: para empresas com gestão rigorosa de permissões no Google Workspace. Copie um texto JSON dos detalhes do seu projeto para conectar.
• Localização do Dataset: US, EU ou sua região preferida.
• Auto-atualização de schema: se você alterar sua query depois, Porter atualiza o schema automaticamente e reescreve na sua tabela BigQuery, diferente de outras ferramentas.

Novo no BigQuery? Crie seu primeiro projeto:

Acesse console.cloud.google.com. No Menu de Navegação (canto superior esquerdo), selecione BigQuery → Studio. No painel esquerdo, você verá seus projetos.

1. Crie um Projeto: selecione ou crie um novo projeto (e.g., “Marketing Data”). Escolha um nome, tipo e organização. BigQuery cria uma pasta para ele.
2. Crie um Dataset: expanda a pasta do seu projeto, clique nas reticências e selecione “Create Dataset”. Nomeie-o (e.g., “ppc_data”) e selecione uma localização (US ou EU).
3. Crie uma Tabela: dentro do seu dataset, você pode criar uma tabela (e.g., “linkedin_ads”). Ou deixe Porter criar automaticamente quando você enviar sua primeira query.

O Project ID, nome do Dataset e nome da Tabela que você definir aqui são os mesmos valores que você inserirá na configuração do BigQuery no Porter.

Verifique seus dados no BigQuery:

Quando você seleciona uma tabela, BigQuery mostra a visualização Schema primeiro. Esses são os metadados: nomes de campos, tipos de campos e modos. Para ver seus dados exportados, vá para a aba Preview. Quando sua query executar, você verá a tabela completa com seus dados.

Escolha métricas

No dropdown de métricas, pesquise e selecione: e.g., Impressions, Clicks, Spend, Leads, Conversions, Reach, Video Views.

Escolha dimensões

Para segmentar seus dados, no dropdown de dimensões, pesquise e selecione: e.g., Campaign Name, Date.

• Outras dimensões: Campaign Name, Ad Name, Account Name, Objective, Country, Date, Seniority, Industry, Company Size, Job Function.
• Dados de segmentação de empresas: Industry, Company Size, Job Function, Seniority disponíveis como dimensões.
• Lead Gen Forms incluídos: Lead Form Completions e Lead Form Opens estão disponíveis como métricas.
• Granularidade diária recomendada: A API do LinkedIn Ads fornece melhor precisão de dados em nível diário. Breakdowns por hora não estão disponíveis.

Veja todos os campos do LinkedIn Ads

Crie campos personalizados

Para métricas personalizadas, adicione uma nova métrica, digite sua fórmula em linguagem natural e verifique a fórmula gerada e uma preview da query. Escolha o formato da sua métrica (number, currency, percentage). Para este exemplo: CPC = “Spend / Clicks”, CPL = “Spend / Leads”.

Para dimensões personalizadas, digite sua fórmula para segmentar dados baseado em convenções de nomenclatura. Se suas convenções de nomenclatura incluem objetivo, estágio do funil ou produtos, digite uma fórmula como: “Se campaign name contém ‘awareness’, etiquetar como ‘Awareness’. Se contém ‘consideration’, etiquetar como ‘Consideration’. Se contém ‘conversion’, etiquetar como ‘Conversion’. Senão ‘Other’.” Na preview, veja como Porter transforma condicionais em regex para segmentações personalizadas.

Crie suas próprias métricas ou dimensões para que nenhum SQL ou transformação seja necessária no BigQuery. Seus dados estão prontos para conectar ao Looker Studio. Operações suportadas: matemática (sum, subtract, divide, multiply), condicionais (if/then/else), regex (correspondência de padrões). Mesmas capacidades dos campos calculados do Looker Studio.

Defina intervalo de datas

Selecione um intervalo de datas no dropdown. Para este exemplo: últimos 30 dias.

• Intervalos dinâmicos: today, yesterday, last 7/14/28/30/90 days, this week/month/quarter/year to date, last week/month/quarter/year.
• Intervalos fixos: datas específicas de início e fim.
• Auto-atualização: dados atualizam automaticamente baseado no intervalo dinâmico.

Adicione filtros

A API do LinkedIn pode retornar campanhas com zero impressões. Criaremos um filtro para excluir campanhas inativas.

Para este exemplo:

• Condição: Exclude
• Campo: Impressions
• Operador: equals
• Valor: 0

Isso exclui todas as campanhas sem atividade, então sua query retorna apenas campanhas com gasto.

• Operadores disponíveis: equals, contains, not contains, greater than, less than, starts with, ends with.
• Detecção de valor: Porter detecta automaticamente se o campo é número ou texto.
• Combine filtros: adicione lógica AND/OR dentro da mesma condição ou crie múltiplos filtros em uma query.

Agende atualização

Digite seu agendamento em linguagem natural. Para este exemplo: “every day at 8am”.

• Exemplos: “Every Monday at 5am”, “Weekdays at 7pm”, “Every hour”, “Every Tuesday and Friday at 9am”.
• Auto-conversão: Porter converte prompts em expressões cron.
• Fuso horário: detectado automaticamente do seu navegador.
• Frequência mínima: a cada minuto. Sem custo extra para atualizações frequentes.

Escolha modo de escrita

Selecione como Porter escreve dados no BigQuery. Para este exemplo: Overwrite.

• Overwrite (recomendado): deleta tabela existente e escreve dados novos. Sem duplicatas.
• Append: adiciona novas linhas abaixo dos dados existentes. Risco de duplicatas se o mesmo intervalo de datas rodar duas vezes.
• Update: corresponde linhas por dimensão e atualiza valores. Para dados CRM com valores que mudam.

Envie, monitore e organize

Clique em “Save” para salvar sua query e clique em “Send” para entregar os dados ao Google BigQuery. A transferência leva alguns segundos dependendo do volume de dados. Quando terminar, você pode atualizar ou criar mais queries.

Para criar mais queries: volte ao gerenciador de queries dentro da sua conexão, ou vá para Porter Metrics → Account → Reports → Connections. Na aba Queries, você verá todas as queries rodando da sua conta com sua conexão associada, nome, fontes de dados, horário da última execução, status mais recente e opção para rodar manualmente.

Para monitorar execuções: clique no ícone de reticências e selecione “History”. Você verá logs com data e hora exatas, tipo de execução (manual ou agendada) e status. Se ocorrer um erro, você verá a mensagem de erro específica.

Para organizar seus dados: gerencie conexões e queries dentro delas. Nomeie conexões por campanha (e.g., “Black Friday”), por cliente ou por fonte de dados. Dentro de cada conexão, crie quantas queries ou tabelas precisar e renomeie-as. Você pode habilitar/desabilitar queries ou conexões, e atualizar qualquer query a qualquer momento—Porter atualiza e reescreve o schema no BigQuery automaticamente.

Como Conectar sua Tabela BigQuery ao Google Looker Studio

Primeiro, verifique seus dados no BigQuery:

Acesse console.cloud.google.com/bigquery. No menu esquerdo, em Products, encontre BigQuery → Studio. É aqui que você gerencia suas tabelas.

Hierarquia do BigQuery:

• Project (e.g., “Marketing Data”): seu container de nível superior.
• Dataset (e.g., “PPC Data”): uma coleção de tabelas dentro de um projeto.
• Table (e.g., “LinkedIn Ads”): seus dados reais.

No BigQuery Studio, vá para “Classic Explorer” e selecione seu projeto. Clique nas reticências para criar um novo dataset se necessário (defina um nome e localização, e.g., US ou Europe). Navegue até seu dataset e tabela. Em “Schema”, veja a lista de campos e seus tipos. Em “Preview”, veja seus dados reais. Para atualizar dados, volte ao Porter e reenvie—Porter sobrescreve a tabela.

Conecte BigQuery ao Looker Studio:

Acesse Looker Studio. Clique em “Create” e selecione “Report” para iniciar um relatório em branco. Looker Studio pedirá para adicionar uma fonte de dados. Pesquise por “BigQuery” e conecte sua conta Google.

Você verá opções: Recent Projects, My Projects, Shared Projects, Custom Query, Public Datasets.

Selecione “My Projects” e navegue até seu projeto, dataset e tabela. Neste exemplo: Project “Marketing Data” → Dataset “PPC Data” → Table “LinkedIn Ads”. Clique em “Add” para conectar.

Uma vez conectado, Looker Studio carrega os campos da sua tabela. Crie um gráfico, adicione suas dimensões (e.g., date) e métricas (e.g., spend). Certifique-se de definir um intervalo de datas que corresponda à sua query no Porter.

Seus dados do BigQuery agora estão conectados ao Looker Studio.

Templates LinkedIn Ads para BigQuery + Looker Studio

Porter tem a galeria de templates para Looker Studio mais completa para dados de marketing.

Os templates são compatíveis com tabelas BigQuery criadas no Porter.

Nota: Nomes de campos do BigQuery usam underscores em vez de espaços (e.g., “amount_spent” em vez de “Spend”). Você pode precisar mapear campos ao conectar um template.

Templates disponíveis:

Dashboard criativo LinkedIn Ads

Por que Profissionais de Marketing Movem Dados do LinkedIn Ads para BigQuery

• Conecte qualquer ferramenta de relatórios: BigQuery conecta ao Looker Studio, Power BI, Tableau ou qualquer ferramenta de BI. Um data warehouse, todos os destinos.
• Atribuição B2B: Junte LinkedIn Ads com HubSpot ou Salesforce. Rastreie quais campanhas e cargos convertem em pipeline e receita.
• Análise B2B cross-channel: Combine LinkedIn com Google Ads e dados de marketing de conteúdo. Veja a jornada completa do comprador B2B através dos touchpoints.
• Acesso para toda a empresa: Times de vendas podem acessar dados do LinkedIn Ads sem permissões do Campaign Manager. Marketing e vendas alinhados nos mesmos números.
• Disponibilize dados para IA: Ferramentas de IA precisam de dados estruturados. BigQuery permite que qualquer IA analise sua performance do LinkedIn Ads para insights de audiência.
• Supere limites de taxa da API: A API do LinkedIn tem limites de taxa rigorosos. BigQuery armazena seus dados localmente para queries ilimitadas sem atingir cotas da API.

Próximos Passos

Agora que seus dados do LinkedIn Ads estão no BigQuery:

• Conecte ao BigQuery: aprenda Google BigQuery para profissionais de marketing e leia tutoriais para conectar outras fontes de dados.
• Conecte ao Looker Studio: Construa dashboards que carregam em segundos. Use templates Porter ou crie os seus.
• Conecte ao Google Sheets: Exporte dados do BigQuery para Sheets para análise rápida, compartilhamento com clientes ou cálculos personalizados.
• Combine dados de múltiplas fontes: Adicione Google Ads, GA4, Shopify, CRM à mesma conexão. Porter auto-mapeia campos equivalentes. Crie relatórios cross-channel sem SQL joins.
• Crie workflows de IA: Automatize alertas e relatórios com linguagem natural. Exemplo: “Every Monday at 9am, get LinkedIn Ads spend for last 7 days, analyze performance with AI, send summary to Slack.”
• Use templates: Comece com templates pré-construídos para Looker Studio. Performance de campanha, análise criativa, breakdowns de audiência—prontos para conectar.
• Explore outros destinos: Envie dados do LinkedIn Ads para Google Sheets, PostgreSQL ou outros data warehouses. Mesmo processo de configuração.

Explore todos os templates LinkedIn Ads