Примеры использования Meta Ads

В этом разделе собраны практические рецепты настройки отчётов и извлечения данных через коннектор Meta Ads.

Рецепт 1: Ежедневный отчёт по расходам и эффективности

Задача: получить дневную сводку по всем кампаниям за последние 7 дней с основными метриками.

Параметры запроса:

• level: campaign
• date_preset: last_7d
• fields: campaign_name, spend, impressions, clicks, ctr, cpc, cpm, reach, frequency

Результат:

campaign_name	spend	impressions	clicks	ctr	cpc	reach
Summer Sale 2026	1 250.00	45 000	1 200	2.67%	1.04	32 000
Brand Awareness	800.00	120 000	800	0.67%	1.00	95 000
Retargeting Cart	450.00	12 000	600	5.00%	0.75	8 500

Анализ: кампания Retargeting Cart показывает лучший CTR (5%), но наименьший охват. Brand Awareness имеет наибольший охват при низком CTR, что соответствует цели кампании.

Что можно улучшить: добавить разбивку по дням для анализа трендов, добавить фильтр для исключения остановленных кампаний.

Рецепт 2: Анализ конверсий по группам объявлений

Задача: оценить эффективность групп объявлений по конверсиям и ROAS за последние 30 дней.

Параметры запроса:

• level: adset
• date_preset: last_30d
• fields: adset_name, campaign_name, spend, purchases, purchase_value, purchase_roas, cost_per_result
• filtering: spend > 10 (исключаем группы с минимальными расходами)
• action_attribution_windows: 7d_click, 1d_view

Результат:

adset_name	spend	purchases	purchase_value	purchase_roas	cost_per_result
Lookalike 3%	5 000.00	120	18 000.00	3.60	41.67
Interests - Sport	3 200.00	45	6 750.00	2.11	71.11
Retargeting 30d	1 800.00	65	9 750.00	5.42	27.69

Анализ: Retargeting показывает лучший ROAS (5.42), но меньший объём продаж. Lookalike даёт больше продаж в абсолютном выражении при ROAS 3.6.

Что можно улучшить: добавить разбивку по платформам (publisher_platform) для сравнения эффективности Facebook vs Instagram.

Рецепт 3: Детальный отчёт по объявлениям с креативами

Задача: получить список объявлений с креативами и метриками для ручного аудита.

Параметры запроса:

• level: ad
• date_preset: last_30d
• fields: ad_name, adset_name, campaign_name, thumbnail_url, body, link, media_type, spend, impressions, clicks, ctr, video_plays
• filtering: media_type = video (только видео-объявления)

Результат:

ad_name	thumbnail_url	media_type	spend	impressions	clicks	ctr	video_plays
Product Demo 30s	https://...	video	750.00	22 000	550	2.50%	18 000
Customer Story	https://...	video	620.00	18 000	380	2.11%	14 500
UGC Review	https://...	video	340.00	10 000	290	2.90%	8 200

Анализ: UGC Review показывает лучший CTR среди видео, но меньший охват. Product Demo имеет больше просмотров, но чуть хуже CTR.

Что можно улучшить: добавить разбивку age + gender для понимания, какая аудитория лучше реагирует на каждый креатив.

Рецепт 4: Кросс-кампанейное сравнение по платформам

Задача: сравнить эффективность размещения на Facebook и Instagram.

Параметры запроса:

• level: campaign
• date_preset: last_30d
• fields: campaign_name, spend, impressions, clicks, ctr, cpc, results, cost_per_result
• breakdowns: publisher_platform

Результат:

campaign_name	publisher_platform	spend	impressions	ctr	cpc
Summer Sale	facebook	800.00	30 000	2.10%	1.27
Summer Sale	instagram	450.00	15 000	3.50%	0.86
Brand	facebook	500.00	80 000	0.50%	1.25
Brand	instagram	300.00	40 000	0.80%	0.94

Анализ: Instagram показывает лучший CTR и более низкий CPC по сравнению с Facebook в рамках одних и тех же кампаний. Возможно, стоит перераспределить бюджет в пользу Instagram.

Общие рекомендации

1. Начинайте с агрегированного уровня (campaign), затем углубляйтесь до adset и ad
2. Фильтруйте неактивные сущности: impressions > 0 или spend > 0
3. Сравнивайте периоды одинаковой длины: week-over-week, month-over-month
4. Учитывайте задержку конверсий: данные за последние 1-2 дня могут быть неполными
5. Используйте разбивки экономно: каждая дополнительная разбивка увеличивает объём данных

Связанные страницы

• Параметры запроса
• Метрики
• Фильтры
• Разбивки