Agit 株式会社（总部：东京都千代田区；代表董事：高井康辰；以下简称 Agit）针对广告营运人员和行销负责人，发布了免费电子书《AI 时代广告负责人的 BigQuery 入门～从零 SQL 开始，广告数据的累积、分析与 AI 应用～》，汇整了即使没有 SQL 知识，也能将广告数据累积到 BigQuery，并实现可视化与 AI 应用的方法。 ▼ 电子书发布背景 在广告营运现场，数据管理与利用的结构性问题日益严重： - 过去的广告成效数据未累积，导致无法进行同比比较和季节性趋势分析。 - 各媒体的管理接口分散，每次进行跨平台比较分析都需要手动操作。 - Looker Studio 报告的数据来源依赖试算表，导致数据更新需手动运行。 - 即使想利用 AI 代理程序或 BI 工具进行分析，广告数据的准备（CSV 下载、整理）也需耗费大量时间。 为从根本上解决这些问题，Google 提供的云端数据仓储「BigQuery」受到广泛关注。 通过将广告数据累积到 BigQuery，所有媒体数据可以集中在一个地方，并与 AI 代理程序和 BI 工具链接，实现数据利用。 另一方面，许多广告营运现场因认为「BigQuery 需要 SQL 知识」或「没有工程师就无法导入」而却步，这也是实际情况。 基于此背景，Agit 制作并免费发布了这本电子书，系统性地汇整了即使没有 SQL 知识也能有效利用 BigQuery 的具体方法。 【免费电子书发布】AI 时代广告负责人的 BigQuery 入门～从零 SQL 开始，广告数据的累积、分析与 AI 应用～ 下载免费电子书 ▼ 电子书主要内容 1. AI 时代「BigQuery」的基础知识 从 BigQuery 的概述，到解释广告营运现场为何需要 BigQuery。 内容也触及了 AI 应用组织化较为成熟的广告代理商的共同特征，阐明了数据基础建设的重要性。 2. BigQuery 可实现的目标 介绍了将广告数据累积到 BigQuery 后，具体利用的四种模式。 - 使用 Looker Studio 制作报告 ── 只需将 BigQuery 数据连接到 Looker Studio，即可创建每日自动更新的仪表板。无需手动巡视各媒体管理接口。 - 对话分析（自然语言数据分析）── 在 BigQuery 上创建数据代理程序，无需撰写 SQL，只需用日语提问「上周 CPA 最差的广告活动是哪个？」，即可进行分析。 - 与 AI 代理程序链接 ── 根据目的和技能水平，解释了三种模式：Claude Code（工程师适用）、Claude Cowork（非工程师适用）和 NotebookLM（免费且易于使用）。 3. 如何将数据保存到 BigQuery 介绍了如何从可通过 Google 标准功能免费链接的媒体（如 GA4、Google Ads）开始。 同时，也说明了需要自行建置 API 连接的媒体（如 Yahoo! Ads、LINE Ads、TikTok Ads）所面临的挑战，并介绍了 Databeat 作为所有媒体自动累积数据的解决方案。 ▼ 推荐给面临以下挑战的您 - 对 BigQuery 感兴趣，但因缺乏 SQL 或数据库知识而迟迟未能导入。 - 广告数据仅用于报告制作，未能进行过去数据的跨平台分析或同比比较。 - 希望将 AI 代理程序应用于广告分析，但数据整备工作进度缓慢。 - 希望将所有项目的广告数据集中管理，提升团队的分析能力和提案能力。 ▼ 免费电子书下载 本电子书可从以下页面免费下载。 下载免费电子书 通过 Databeat × BigQuery，立即创建广告数据基础建设 服务网站 本电子书中解说的 BigQuery 广告数据累积，最简便的实现方式就是广告数据基础建设服务「Databeat」。 Databeat 集成了总计 40 多种广告媒体与测量工具，一站式处理数据收集、加工成统一格式，以及每日自动累积到 BigQuery 的作业。 它完全无需 API 连接的建置与维护，也无需处理各媒体数据结构的差异，只需通过管理接口设置，即可开始将数据累积到 BigQuery。 此外，累积的广告数据...