Custom metric Google Sheets untuk rule Meta Ads

Custom metric AdOps membuat rule bisa membandingkan angka Meta dengan angka Anda sendiri. Satu custom metric menyebut spreadsheet ID Google, nama sheet, kolom lookup, dan kolom nilai, lalu AdOps menyelesaikannya saat evaluasi dengan mencari baris yang kolom lookup-nya cocok dengan campaign dan membaca kolom nilainya. Hasilnya diperlakukan seperti metrik lain.

Kenapa menaruh angka di spreadsheet?#

Karena sebagian angka yang seharusnya mengendalikan campaign tidak pernah muncul di Ads Manager. Margin setelah harga pokok. Sisa stok. Target ROAS yang berbeda tiap SKU karena marginnya memang berbeda. Media buyer yang memegang angka itu biasanya sudah memeliharanya di sebuah sheet.

Pilihan lainnya adalah menanam ambang di setiap rule lalu mengedit ulang semua rule tiap kali angkanya berubah. Custom metric memindahkan angka itu keluar dari rule dan masuk ke sheet, tempat pemiliknya bisa mengubahnya tanpa menyentuh otomasi.

Seperti apa bentuk sebuah custom metric?#

Membuatnya butuh nama, deskripsi opsional, dan empat field pengikat.

Field	Contoh	Artinya
Google Spreadsheet ID	id di URL sheet	Spreadsheet mana yang dibuka
Sheet Name	Sheet1	Tab mana di dalamnya
Column ID	Date	Kolom lookup yang dicocokkan dengan campaign
Value Column	Revenue	Kolom yang angkanya dikembalikan

Builder menaruh catatan bahwa spreadsheet ID ada di URL spreadsheet, dan pilihan tipe sumber datanya saat ini menawarkan Google Sheets. Saat Anda menyimpan, AdOps membuka sheet dan memastikan kedua kolom itu ada. Kalau salah satunya hilang, muncul modal merah Google Sheets Validation Failed berisi daftar masalah dan checklist perbaikan, bukan rule yang diam-diam mengevaluasi angka kosong jam 3 pagi.

Contoh nyatanya: target ROAS per SKU#

Siapkan sheet yang dipegang buyer Anda. Satu baris per campaign, dikunci dengan campaign ID di kolom lookup, dan target ROAS untuk SKU yang dijual campaign itu di kolom nilai.

Lalu tulis satu rule untuk seluruh akun. Pasang kondisi pada Purchase ROAS untuk Last 7 days, ubah compare mode-nya ke metric, dan arahkan sisi pembandingnya ke custom metric tadi. Ambangnya bukan lagi angka yang Anda ketik, melainkan apa pun yang ditulis buyer di sheet pagi itu, per campaign.

Gabungkan dengan action Pause dan satu tag nama, maka satu rule sudah menegakkan ekonomi per SKU di akun yang tiap SKU-nya punya titik impas berbeda. Ketika tim merchandising menurunkan harga, mereka cukup mengedit satu sel, dan otomasi mengikuti.

Metrik yang sama juga bisa langsung menggerakkan perubahan budget. Tipe nilai pada action budget menerima custom_metric, jadi nominal yang ditulis ke Meta bisa berasal dari kolom yang sudah berisi angka kesepakatan tim finance.

Bagaimana AdOps membaca sheet tanpa membanjiri Google?#

Tiga lapis, berurutan.

1. CSV export. AdOps memanggil endpoint CSV export langsung milik Google dengan timeout 30 detik dan mengurainya memakai parser yang sadar tanda kutip. Parser itu melacak status kutipan, menangani koma di dalam sel berkutip serta kutip ganda yang di-escape, merapikan nama header, melewati baris kosong, dan membuang baris yang jumlah kolomnya tidak sama dengan header. Sheet back office asli berisi mata uang, alamat, dan nama produk yang mengandung koma, dan pemisahan koma yang naif menggeser semua nilai satu kolom ke kiri.
2. Google Sheets API. Error izin dan tidak ditemukan langsung ditampilkan, bukan diulang; kegagalan lain jatuh ke unduhan API yang lebih lambat.
3. Cermin MongoDB. Setiap pengambilan yang berhasil ditulis ke koleksi google_sheets. Kalau Google benar-benar tidak bisa dijangkau, engine memakai baris terakhir yang diketahui dari cermin itu.

Di atas semua itu ada cache memori yang dikunci per spreadsheet dan nama sheet. Akses dalam 2 menit sejak pemakaian terakhir dilayani dari memori, jadi ratusan campaign dalam satu batch berbagi satu pembacaan spreadsheet. Pengambilan batch menjalankan 3 sheet paralel per chunk.

Perlu Anda pahami arti jendela cache itu. Dua menitnya dihitung sejak akses terakhir, bukan sejak pengambilan terakhir. Pada akses yang terus-menerus, yaitu persis kasus batch besar, snapshot yang sama bisa dilayani lebih lama dari 2 menit. Ubah sheet sebelum run, bukan di tengah run, dan perlakukan nilainya sebagai angka kesepakatan terakhir tim Anda, bukan feed real time.