Capítulo 10 de 12 · min 30:53 a 33:19
Cómo guardar las imágenes de tus anuncios en tu propio bucket
Recorrida por la data cargada en BigQuery: la tabla de TikTok, la de Meta con 3 millones de filas, y el campo creativo apuntando a tu propio bucket en vez del URL que expira de las plataformas.
Recorrer el dataset en BigQuery
Desde la destination en Detrics, un clic lleva al dataset en BigQuery con las tablas que generaron las transferencias. En la tabla de TikTok a nivel anuncio está el mismo esquema de datos definido al crear los table groups; en Details se ven la cantidad de filas y el peso, y en Preview, los datos.
El campo del creativo
El video se detiene en un campo puntual: el del creativo. La imagen del anuncio está guardada en un bucket, no en el URL que devuelven las plataformas. En la columna queda almacenado el URL de tu propia nube, así que las métricas de cada anuncio quedan asociadas a su imagen de forma permanente, todo centralizado en BigQuery y todo de tu lado.
La tabla de Meta
La tabla de Meta es más grande todavía: casi 3 gigabytes y 2 millones y medio de filas, con su preview y, en la parte de imagen, lo mismo: cada creativo almacenado en el bucket propio.
Las transferencias ya corrieron y siguen corriendo solas. Con las 30 cuentas cargadas y la funcionalidad Sync All (habilitada para clientes enterprise), cualquier cuenta nueva que se agregue a la cuenta de Meta configurada entra automáticamente: se descarga su histórico y pasa al mismo régimen que las demás.
Preguntas frecuentes
¿Cómo llegan las imágenes de los anuncios a mi bucket?
Con el almacenamiento de imágenes habilitado en la destination, Detrics descarga cada creativo y lo sube a tu nube. En la tabla de BigQuery, la columna de imagen guarda el URL de tu propio bucket, no el de la plataforma.
¿Qué gano con el creativo hosteado en mi nube?
Los URLs que devuelven Meta y TikTok expiran a los 7 días y rompen los reportes. Con la imagen en tu bucket, las métricas de cada anuncio quedan asociadas a su creativo de forma permanente.
Todos los capítulos de esta serie
- 0:00 1. El problema: la data a nivel anuncio
- 2:19 2. La solución: warehouse, histórico y deduplicación incremental
- 5:15 3. Muestra del resultado final en BigQuery
- 8:27 4. Primer paso: conectar Claude con Detrics vía MCP
- 11:02 5. Segundo paso: explorar las fuentes y diseñar el esquema de datos con Claude
- 13:51 6. Cómo funciona el warehouse de Detrics
- 19:31 7. Los table groups creados en Detrics
- 22:04 8. Tercer paso: crear la destination en tu propio Google Cloud
- 25:27 9. Cuarto paso: las transferencias y la carga histórica
- 30:53 10. La data en BigQuery: tablas, filas y creativos en tu bucket
- 33:19 11. Analizar los datos con Claude y el MCP de BigQuery
- 37:41 12. Paso final: la vista consolidada Meta + TikTok
¿Querés construir esto con tus propios datos?