Carbon Intelligence™ · Verbinden Sie Ihre Daten
Unsere Plattform wurde entwickelt, um sich nahtlos in alle DSP und Werbeplattformen des globalen Adtech-Ökosystems zu integrieren. Dieser Leitfaden begleitet Sie Schritt für Schritt bei der Anbindung Ihrer Werbeplattformen an Carbon Intelligence™ — in nur wenigen Minuten.
Display & Video 360
Googles programmatischer DSP — die reichhaltigste Datenquelle für die CO2-Analyse mit exklusivem Zugriff auf Verbindungstyp-, Exchange- und Umgebungsdimensionen.
Verfügbare Dimensionen
Gehen Sie in DV360 zu Reporting → Create Report.
Wählen Sie die oben aufgefuhrten Dimensionen — einschliesslich Exchange, Connection Type und Environment für maximale Granularität.
Fügen Sie Impressions, Clicks, Total Media Cost und alle weiteren KPIs hinzu, die Sie verfolgen.
Fuhren Sie den Bericht aus und laden Sie ihn als CSV-Datei herunter.
Ziehen Sie die CSV-Datei per Drag-and-Drop in die Carbon Intelligence™-Plattform — Ihre Emissionsdaten sind in Sekunden bereit.
Stellen Sie sicher, dass Python 3.8+ installiert ist. Fuhren Sie pip install google-api-python-client google-auth aus.
Erstellen Sie in der Google Cloud Console ein Dienstkonto mit DV360-API-Zugriff und dem Display & Video 360-Scope.
Laden Sie die Dienstkonto-Schlüsseldatei herunter und speichern Sie sie sicher. Sie werden diesen Pfad im Skript referenzieren.
Offnen Sie das Skript und legen Sie Ihre ADVERTISER_ID, den KEY_FILE-Pfad und den gewünschten Datumsbereich fest.
Fuhren Sie python carbon-intelligence-dv360-export.py aus. Das Skript ruft Daten über die DV360-API ab und erstellt eine CSV-Datei zum Hochladen.
Verwenden Sie cron (Linux/Mac) oder den Aufgabenplaner (Windows), um wöchentliche Datenabfragen zu automatisieren.
Aktivieren Sie in der Google Cloud Console den BigQuery Data Transfer Service für Ihr Projekt.
Richten Sie einen geplanten Transfer von DV360 zu BigQuery ein und wählen Sie die benotigten Advertiser-IDs und Dimensionen.
Erstellen oder wählen Sie ein BigQuery-Dataset für die DV360-Daten. Legen Sie die passende Region und Ablaufrichtlinien fest.
Fügen Sie in Carbon Intelligence™ eine BigQuery-Datenquelle hinzu und authentifizieren Sie sich mit Ihren Google Cloud-Anmeldedaten.
Wählen Sie die zu synchronisierenden Tabellen und legen Sie die Aktualisierungshaufigkeit fest. Die Daten fliessen automatisch in Ihr CO2-Dashboard.
Google Ads
Search, Display, Video, Performance Max — die meistgenutzte Werbeplattform. Native Google Ads Scripts machen die Automatisierung nahtlos.
Verfügbare Dimensionen
Navigieren Sie in Ihrem Google Ads-Konto zu Reports → Predefined reports.
Fügen Sie die Dimensionen Campaign, Device, Geography, Placements, Creative Size und Ad Format hinzu.
Fügen Sie Impressions, Clicks, Cost und alle weiteren Metriken hinzu, die Sie verfolgen.
Fuhren Sie den Bericht aus und laden Sie ihn als CSV-Datei herunter.
Ziehen Sie die CSV-Datei per Drag-and-Drop in die Carbon Intelligence™-Plattform.
Google Ads Scripts laufen nativ in Google Ads — keine lokale Einrichtung erforderlich. Das Skript exportiert Daten in ein Google Sheet, das Sie dann herunterladen oder direkt verbinden konnen.
Navigieren Sie in Google Ads zu Tools & Settings → Scripts.
Klicken Sie auf die Schaltflache +, um ein neues Skript zu erstellen, und fügen Sie das Carbon Intelligence™ Google Ads-Exportskript ein.
Erstellen Sie ein neues Google Sheet und fügen Sie dessen URL in die Variable SPREADSHEET_URL im Skript ein.
Klicken Sie auf Authorize, dann auf Run. Das Skript fullt 9 Tabs in Ihrem Google Sheet.
Stellen Sie das Skript so ein, dass es wöchentlich unter Scripts → Frequency ausgefuhrt wird.
Vom Skript erstellte Google Sheet-Tabs
| Tab-Name | Inhalt |
|---|---|
| CI_Campaigns | Kampagnendaten mit IDs, Typen und Gebotsstrategien |
| CI_Device | Leistungsaufschlusselung nach Geratetyp |
| CI_Geo | Geografische Leistung nach Land und Region |
| CI_Placements | Details zu Website- und App-Platzierungen |
| CI_CreativeSize | Kreativdimensionen und Anzeigentypen |
| CI_AdFormat | Aufschlusselung nach Search, Display, Video, Discovery |
| CI_Video | Video-Quartile, Dauer und Aufrufquoten |
| CI_Metadata | Kontoinformationen, Datumsbereiche und Export-Metadaten |
| CI_Export_CSV | Kombinierter Flachexport zum CSV-Download bereit |
Aktivieren Sie in der Google Cloud Console den BigQuery Data Transfer Service.
Erstellen Sie eine Google Ads-Transferkonfiguration und verknupfen Sie Ihr Ads-Konto (MCC oder einzeln) mit BigQuery.
Wählen Sie die zu übertragenden Google Ads-Tabellen und legen Sie den Aktualisierungszeitplan fest (täglich empfohlen).
Fügen Sie in Carbon Intelligence™ BigQuery als Datenquelle hinzu und authentifizieren Sie sich.
Ordnen Sie die BigQuery-Tabellen den Carbon Intelligence™-Dimensionen zu und aktivieren Sie die automatische Synchronisierung.
Meta Ads
Facebook, Instagram, Audience Network, Messenger — das größte soziale Werbe-Okosystem. Einzigartige Granularität bei Platzierungen (Feed, Stories, Reels) und tatsachlichen Impression-Geraten.
Verfügbare Dimensionen
Offnen Sie den Meta Werbeanzeigenmanager und wählen Sie die Kampagnen aus, die Sie analysieren mochten.
Klicken Sie auf Columns → Customize Columns und fügen Sie die oben aufgefuhrten Dimensionen hinzu.
Verwenden Sie Breakdown → By Delivery, um Aufschlusselungen nach Device, Platform, Placement und Impression Device hinzuzufügen.
Klicken Sie auf Export → Export Table Data und wählen Sie das CSV-Format.
Laden Sie die CSV-Datei in Carbon Intelligence™ für eine sofortige Emissionsanalyse hoch.
Verwenden Sie die Meta Marketing API v19.0, um Kampagnendaten mit allen verfügbaren Aufschlusselungen programmatisch abzurufen.
Gehen Sie zu developers.facebook.com und erstellen Sie eine neue App mit Marketing-API-Zugriff.
Generieren Sie ein Systembenutzer-Zugriffstoken mit der Berechtigung ads_read für die benotigten Werbekonten.
Legen Sie Ihren ACCESS_TOKEN, AD_ACCOUNT_ID und den gewünschten Datumsbereich im Skript fest.
Fuhren Sie python carbon-intelligence-meta-ads-export.py aus. Das Skript verwaltet Paginierung und Ratenlimits automatisch.
Planen Sie die wöchentliche Ausführung des Skripts und laden Sie die CSV-Ausgabe in Carbon Intelligence™ hoch.
Verbinden Sie Meta Ads über einen ETL-Connector mit Ihrem Data Warehouse für einen automatisierten Echtzeit-Datenfluss.
Wählen Sie einen Connector, der Meta Ads unterstutzt: Fivetran, Supermetrics, Funnel.io oder Adverity.
Verbinden Sie Ihr Meta Ads-Konto über OAuth mit dem ETL-Tool. Wählen Sie die zu synchronisierenden Werbekonten.
Richten Sie Ihr Ziel-Warehouse ein (BigQuery, Snowflake, Redshift oder Databricks).
Wählen Sie die Meta Ads-Tabellen zur Synchronisierung (Kampagnen-Insights, Aufschlusselungen, Kreativberichte) und legen Sie die Synchronisierungshaufigkeit fest.
Verbinden Sie Ihr Data Warehouse mit Carbon Intelligence™ und ordnen Sie die Meta Ads-Tabellen den CO2-Dimensionen zu.
The Trade Desk
Die fuhrende unabhängige DSP — volle programmatische Transparenz mit Kauftyp-, Lieferanten- und Umgebungsdimensionen für granulare CO2-Analyse.
Verfügbare Dimensionen
Navigieren Sie in The Trade Desk zu Analytics → My Reports.
Klicken Sie auf New Report und wählen Sie den Advertiser und den Datumsbereich.
Fügen Sie die oben aufgefuhrten Dimensionen hinzu, einschliesslich Supply Vendor, Buy Type und Environment. Fügen Sie die Metriken Impressions und Cost hinzu.
Fuhren Sie den Bericht aus und laden Sie ihn als CSV herunter.
Laden Sie die CSV-Datei in Carbon Intelligence™ hoch.
Verwenden Sie die REDS API v3 von The Trade Desk, um Berichtsdaten mit voller Dimensionsgranularitat programmatisch zu exportieren.
Erhalten Sie Ihr API-Token von der The Trade Desk-Plattform unter Settings → API Tokens.
Legen Sie Ihren API_TOKEN, PARTNER_ID und ADVERTISER_ID im Skript fest.
Fuhren Sie python carbon-intelligence-thetradedesk-export.py aus. Das Skript fragt die REDS-API ab und gibt eine CSV-Datei aus.
Automatisieren Sie mit einem Scheduler und laden Sie die Ausgabe in Carbon Intelligence™ hoch.
Verbinden Sie die Log-Level-Daten von The Trade Desk oder verwenden Sie einen ETL-Connector für eine Warehouse-basierte Integration.
Kontaktieren Sie Ihren TTD-Account-Manager, um die Log-Level-Daten (LLD)-Lieferung an Ihren Cloud-Speicher (S3, GCS oder Azure Blob) zu aktivieren.
Richten Sie Ihren Cloud-Bucket ein und konfigurieren Sie Ihr Data Warehouse für die planmassige Aufnahme der LLD-Dateien.
Erstellen Sie SQL-Views oder dbt-Modelle, um Log-Level-Daten in die von Carbon Intelligence™ benotigten Dimensionen zu aggregieren.
Verbinden Sie Ihr Warehouse mit Carbon Intelligence™ und ordnen Sie die aggregierten Tabellen den CO2-Dimensionen zu.
Amazon DSP
Zugang zu Amazons exklusivem Inventar — IMDb TV, Twitch, Fire TV, Prime Video Ads. Einzigartige Supply-Source-Dimension, die Amazon-eigenes von Drittanbieter-Inventar trennt.
Verfügbare Dimensionen
Navigieren Sie in Amazon DSP zu Measurement & Reporting → Reports.
Klicken Sie auf Create Report und wählen Sie Ihren Advertiser, den Datumsbereich und den Berichtstyp.
Wählen Sie alle verfügbaren Dimensionen einschliesslich Supply Source und Ad Format. Fügen Sie die Metriken Impressions und Total Cost hinzu.
Fuhren Sie den Bericht aus und laden Sie ihn als CSV herunter.
Laden Sie die CSV-Datei in Carbon Intelligence™ hoch.
Verwenden Sie die Amazon Ads API, um Berichtsdaten von Amazon DSP programmatisch abzurufen.
Gehen Sie zum Amazon Ads-Entwicklerportal und registrieren Sie Ihre Anwendung. Beantragen Sie Zugriff auf den DSP-Reporting-Scope.
Konfigurieren Sie die OAuth 2.0-Anmeldedaten — Sie benotigen eine CLIENT_ID, ein CLIENT_SECRET und ein REFRESH_TOKEN.
Legen Sie Ihre Anmeldedaten, PROFILE_ID und den Datumsbereich im Skript fest.
Fuhren Sie python carbon-intelligence-amazon-dsp-export.py aus. Das Skript fordert an, pollt und ladt den Bericht automatisch herunter.
Automatisieren Sie wöchentliche Laufe und laden Sie die CSV-Ausgabe in Carbon Intelligence™ hoch.
Verwenden Sie Amazon Marketing Cloud (AMC) für die tiefste Ebene der Amazon DSP-Datenintegration.
Kontaktieren Sie Ihr Amazon Ads-Account-Team, um eine Amazon Marketing Cloud-Instanz für Ihren Advertiser bereitzustellen.
Schreiben Sie in der AMC-Oberflache SQL-Abfragen, um DSP-Impressionsdaten nach den benotigten Dimensionen zu aggregieren.
Konfigurieren Sie AMC, um Abfrageergebnisse in einen von Ihnen kontrollierten S3-Bucket auszugeben.
Laden Sie die S3-Daten in Ihr Warehouse (Redshift, Snowflake, BigQuery oder Databricks).
Verbinden Sie Ihr Warehouse mit Carbon Intelligence™ und ordnen Sie die AMC-Ausgabetabellen zu.
Andere Plattformen
Xandr, Yahoo DSP, TikTok Ads, Spotify Ads, Pinterest Ads, Snapchat Ads, LinkedIn Ads und jede andere Werbeplattform — Carbon Intelligence™ analysiert beliebige Kampagnendaten per CSV-Import.
Exportieren Sie Ihre Kampagnendaten von jedem DSP oder jeder Werbeplattform als CSV-Datei. Carbon Intelligence™ korreliert Ihren CO₂-Fußabdruck mit der Werbeleistung (Klicks, Conversions, Videoaufrufe, Umsatz), um zu beweisen, dass CO₂-Reduktion bessere Ergebnisse liefert. Je mehr Dimensionen Sie einbeziehen, desto präziser wird Ihre CO₂- und Leistungsanalyse.
📊 Einfluss auf die Berechnungsgenauigkeit
📋 So bereiten Sie Ihre CSV vor
Navigieren Sie zum Reporting-Bereich Ihrer Plattform und erstellen Sie einen benutzerdefinierten Bericht. Beziehen Sie so viele Dimensionen aus der obigen Tabelle wie möglich ein.
Ihre CSV muss mindestens enthalten: Date, Campaign, Impressions, Clicks, Cost und Country. Für eine vollständige Leistungsanalyse fügen Sie auch Conversions und Video Views hinzu. Ohne Land wird ein globaler Energiemix-Durchschnitt verwendet und die Genauigkeit sinkt.
Laden Sie den Bericht als CSV-Datei herunter. Stellen Sie sicher, dass die erste Zeile die Spaltenüberschriften enthält.
Ziehen Sie Ihre CSV-Datei per Drag-and-Drop in die Plattform. Die Engine erkennt automatisch Spalten, normalisiert Überschriften und startet die CO₂-Analyse.
Wählen Sie Ihre Integrationsstufe
Drei Wege zur Verbindung
CSV-Upload
~2 min- Keine technische Einrichtung erforderlich
- Manueller Export aus der DSP-Oberflache
- Upload per Drag-and-Drop
- Ideal für einmalige Analysen
- Ideal für einen schnellen Einstieg
API-Skript
~10 min- Automatisierte Datenextraktion
- Vorgefertigte Skripte für jeden DSP
- Wöchentliche oder tägliche Ausführungen planen
- Konsistente Formatierung garantiert
- Ideal für laufendes Monitoring
Data Warehouse
Echtzeit- Direkte Warehouse-Verbindung
- Echtzeit- oder Nahezu-Echtzeit-Synchronisierung
- Maximale Datengranularitat
- Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau
- Ideal für grosse Betriebsumgebungen