广告 BI 第一步，从告别手动拉数据开始（丰俭由人版）

对于许多做广告投放的朋友来说，每天最头疼的事情之一，可能就是从各个广告平台（例如 Facebook、Google、TikTok）手动下载报表，再吭哧吭哧地合并成一张大表。这个过程不仅繁琐，还容易出错。大家的梦想，可能都是拥有一个能自动更新、一目了然的 BI 看板。

要实现这个小目标，第一步就是搞定数据的自动化拉取。但说起来容易，做起来难。

有的朋友可能因为公司资质或者风控问题，没法申请官方的 API；有的则是技术上不太熟悉，不知道从何下手。这篇文章，就是想和大家聊聊自动化拉取数据的几种常见方法，希望能帮大家少走些弯路。

自动化拉取数据的几条路

方法一：直接用现成的 MMP 消耗工具拉取

如果你觉得从零开始太麻烦，而且预算也比较宽裕，那么可以考虑使用 MMP（三方归因平台），比如大家熟悉的 Appsflyer。它们通常会提供数据聚合的功能。

它的好处显而易见：省事儿。数据维度非常丰富，不仅有媒体平台上的花费、展示、点击，甚至连后端的转化数据都给你准备好了，完全不需要自己再去做数据拼接，可以说是开箱即用。

但缺点也同样突出。首先是贵，这个功能通常是 MMP 服务里最贵的几个附加项之一。其次是慢，数据更新频率一般是 4 小时一次，还可能有些延迟，对于需要实时看数据的业务场景就不太合适了。

所以，这种方式比较适合那些预算充足，主要目标是出个聚合报表，对数据实时性要求不高的朋友。

方法二：硬核派的选择 —— 申请官方 Marketing API

如果你想要最全面、最原始的数据，那直接跟媒体平台申请 Marketing API（MKT API）就是不二之选。

走这条路，你能拿到所有最细颗粒度的数据，从投放到受众再到创意，应有尽有。灵活性也是最高的，可以完全根据自己的需求来定制怎么拉、拉什么、数据存成什么样。毕竟是官方数据源，准确性和及时性都有保障。

当然，想走通这条路并不容易。首先，申请流程就可能很繁琐，需要公司资质审核、技术评估什么的，耗时比较长。拿到 API 后，还需要专门的技术人员去对接开发、解析数据、做 ETL，这是一项技术活。而且，平台的 API 还会时不时更新，你得一直有人力去维护。最后，如果 API 用得不规范，调用频率太高，还可能被平台风控，得不偿失。

这条路适合那些家底厚、有自己技术团队，并且对数据深度和定制化有很高要求的公司。

方法三：聪明地「外包」—— 使用第三方 API 工具

如果觉得申请官方 API 太重，自己从零开始又太难，可以考虑站在巨人的肩膀上，用一些第三方的 API 工具，比如 Windsor.ai、AdsPolar 这类。

这类工具最大的优点就是方便。它们已经把各个平台的 API 都封装好了，你不需要去研究每个平台的接口文档，直接调用它们提供好的 API 就行，有的甚至提供可视化界面，开发难度大大降低，能帮你快速把 BI 系统搭起来。

当然，这也是有代价的。首先，这是付费服务，长期用下来也是一笔开销。其次，你能拿到的数据范围受限于这些第三方工具的集成程度，不一定有官方 API 那么全。虽然这些工具会尽量帮你规避风险，但你的账户还是通过它们去调用 API，理论上依然存在一些风控风险。最后，你的数据稳定性和质量也依赖于第三方服务的靠谱程度。

这种方案非常适合那些技术资源有限、预算不多，但又想快速搭建 BI 系统，对数据深度有一定要求但不是特别极致的公司。

方法四：高阶玩法 —— 解耦 MKT API 和投放应用

这是一种更安全、也更复杂的玩法，特别适合那些对风控极其敏感的朋友。

我们以 Facebook 为例来说明。核心思路是，不直接用你正在投广告的那个账户（或者说 BM）去申请和调用 API，而是用一个独立的、干净的应用来获取授权。

这样做的好处是，API 调用的风险和你的主投放账户隔离开了。万一 API 调用出了什么问题，也不会直接影响到你正在跑的广告。通过 Facebook Login 的方式，你可以给这个应用授予 ads_read 权限，一样可以拿到 MKT API 能给的所有数据，权限上没有损失。

这种方案的缺点也很明显：开发耗时，理解成本高。你需要对 Facebook 复杂的授权、角色和权限体系有比较深入的了解，整个开发过程会比直接用 API 要复杂，后期的维护同样不能少。

这条路适合那些对数据安全和风险控制有洁癖（白量），同时也具备较强开发能力的企业。

无论选哪条路，这些步骤都少不了

不管你最后选择了哪种自动化拉取方案，真正要把数据用起来，都得经历一个 ETL（抽取、转换、加载）的过程。这听起来很技术，但说白了就是下面这几件事：

1. 先搞清楚：从哪儿来到哪儿去

动工之前，先得想明白两件事：

一是要整合哪些平台的数据？（比如 Facebook， Google Ads， TikTok 等等）。

二是你希望这些处理好的数据最终放在哪里？是你们自己的数据库，还是某个 BI 工具里。

2. 数据抽取：把数据弄出来

这是第一步。如果你用的是 API 方案，那通常就是用代码（比如 Python）去调用接口。

如果某个平台实在没有 API，或者 API 不好用，那下策就是写爬虫去抓网页数据，但这么做一定要注意平台的政策和法律风险。

还有一种情况是，平台支持手动导出 CSV 或 Excel，那你可以写个脚本（比如用 Selenium）来模拟人的操作，自动登录、点击、下载，也算是一种自动化。

3. 数据转换：让数据变得可用

从各个平台拉下来的原始数据，就像一堆没经过处理的食材，乱七八糟，没法直接「下锅」。

你需要对它们进行「清洗」和「标准化」。比如，去除重复的数据，处理空值，修正错误的格式。更重要的是，把不同平台叫法不同的东西统一起来。

例如，Facebook 的数据里叫「花费（Spend）」，到了 Google Ads 里可能就叫「成本（Cost）」，你需要把它们统一成一个指标，比如都叫「Cost」，这样才能放在一起比较。有时候还需要根据分析的维度，比如按天、按广告系列，把数据做一些汇总计算。

4. 数据加载：把处理好的数据「喂」给系统

数据清洗转换好之后，就可以把它加载到目的地了。可以是一个正经的数据库（比如 MySQL， PostgreSQL），如果数据量特别大，可能需要数据仓库（比如 ADB， Snowflake， BigQuery）。

然后，你的 BI 工具（像 Tableau， Power BI， Metabase 等）就可以直接连接到这些地方，开始做可视化分析了。

5. 自动化调度：让它每天自己跑起来

最后一步，就是让整个流程实现全自动。你可以使用专业的 ETL 工具（比如 Apache Airflow）来编排和调度你的数据任务，设置它每天凌晨自动运行。

如果流程比较简单，也可以直接在服务器上用 Cron Job（Linux）或者任务计划程序（Windows）定时执行你的脚本就行。

现在流行的云函数（比如 AWS Lambda）也是个不错的选择，更轻量，也省去了管理服务器的麻烦。

一些好用的工具和技术

在这个过程中，你可能会用到各种工具。简单来说：

• 编程语言：Python 是绝大多数人的首选，因为它有非常强大的「武器库」。用 requests 库来调用 API，用 pandas 库来处理数据，用 sqlalchemy 来跟数据库打交道，都非常方便。
• 数据库/数据仓库：如果数据量不大，常见的 PostgreSQL 或者 MySQL 就足够了。如果数据量是海量的，那最好还是考虑 Snowflake， BigQuery 这类专业的数据仓库，如果有条件可以参考我们后续会分享的流批一体数据架构方案。
• ETL/调度：Apache Airflow 是这个领域的王者，功能强大但学习曲线也比较陡。如果想找个更现代、更 Pythonic 的替代品，可以看看 Dagster 或者 Prefect。
• BI 工具：商业世界里，Tableau 和 Power BI 是当之无愧的巨头。如果想找免费又好用的开源工具，Metabase 和 Superset 是非常不错的选择，社区也很活跃。
• 云服务：AWS，Google Cloud，Azure 这三巨头，或者国内的阿里云，火山引擎等产品都能提供你需要的所有计算、存储和数据库服务，怎么选看你自己的技术栈和偏好。

总结一下

聊了这么多，到底该选哪条路呢？说白了，没有最好的，只有最合适的。你需要根据自己的实际情况来做决定：

你的技术团队实力如何？预算有多少？对数据的时效性和全面性要求有多高？以及你对风险的容忍度有多大？

给个简单的建议：

• 如果你是刚起步，或者技术力量比较薄弱，可以先试试第三方 API 工具。先快速把 BI 系统跑起来，看看效果，也能帮助你理清自己的真实需求。
• 如果你们有不错的开发能力，也追求数据的完整性，那就一步步去攻克官方的 MKT API。虽然前期投入大，但长远看是值得的。
• 如果你们对数据安全和账户风控看得比什么都重，那就研究一下解耦 API 和投放应用的方案。

不管怎么选，都建议大家从小处着手，先实现一个小目标，然后不断迭代优化。搭建自动化的数据系统不是一蹴而就的，它是一个需要根据业务变化不断调整和完善的长期过程。希望这篇文章能给你带来一些启发。