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Google AdWords へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにGoogle AdWords をシームレスに統合。

Python でGoogle Ads のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Google Ads のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Pythonエコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。本記事では、CData Python Connector for GoogleAds とpetl フレームワークを使って、Google Ads のデータにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。

CData Python Connector は効率的なデータ処理によりGoogle Ads のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Google Ads にデータをクエリする際、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合SQL 処理を直接Google Ads 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install petl
pip install pandas

Python でGoogle Ads のデータをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします。

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.googleads as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Google Ads Connector からGoogle Ads への接続を行います

cnxn = mod.connect("DeveloperToken=MyDeveloperToken;ClientCustomerId=MyClientCustomerId;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

SQL Server 接続プロパティの取得・設定方法

Google 広告はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DeveloperToken およびClientCustomerId を指定します。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

Google Ads をクエリするSQL 文の作成

Google Ads にはSQL でデータアクセスが可能です。CampaignPerformance エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Device, Clicks FROM CampaignPerformance WHERE Device = ''Mobile devices with full browsers''"

Google Ads データ のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、Google Ads のデータ を取得して、Clicks カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Clicks')

etl.tocsv(table2,'campaignperformance_data.csv')

CData Python Connector for GoogleAds を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Google Ads のデータ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

おわりに

Google Ads Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Google Ads のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.googleads as mod

cnxn = mod.connect("DeveloperToken=MyDeveloperToken;ClientCustomerId=MyClientCustomerId;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Device, Clicks FROM CampaignPerformance WHERE Device = ''Mobile devices with full browsers''"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Clicks')

etl.tocsv(table2,'campaignperformance_data.csv')

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