【Databeat】免費電子書《AI 時代廣告負責人的 BigQuery 入門》發布通知
Agit 株式會社發布了一本免費電子書《AI 時代廣告負責人的 BigQuery 入門》，旨在幫助廣告和行銷經理在無需 SQL 知識的情況下，利用 BigQuery 進行廣告數據管理和 AI 應用，解決廣告領域的數據挑戰。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月1日 20:20
- 🔍 收集: 2026年5月1日 12:01
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月1日 20:01（收集後8小時0分鐘）
Agit 株式會社（總部：東京都千代田區；代表董事：高井康辰；以下簡稱 Agit）針對廣告營運人員和行銷負責人，發布了免費電子書《AI 時代廣告負責人的 BigQuery 入門～從零 SQL 開始，廣告數據的累積、分析與 AI 應用～》，彙整了即使沒有 SQL 知識，也能將廣告數據累積到 BigQuery，並實現可視化與 AI 應用的方法。
▼ 電子書發布背景
在廣告營運現場，數據管理與利用的結構性問題日益嚴重：
- 過去的廣告成效數據未累積，導致無法進行同比比較和季節性趨勢分析。
- 各媒體的管理介面分散，每次進行跨平台比較分析都需要手動操作。
- Looker Studio 報告的數據來源依賴試算表，導致數據更新需手動執行。
- 即使想利用 AI 代理程式或 BI 工具進行分析，廣告數據的準備（CSV 下載、整理）也需耗費大量時間。
為從根本上解決這些問題，Google 提供的雲端數據倉儲「BigQuery」受到廣泛關注。
透過將廣告數據累積到 BigQuery，所有媒體數據可以集中在一個地方，並與 AI 代理程式和 BI 工具連結，實現數據利用。
另一方面，許多廣告營運現場因認為「BigQuery 需要 SQL 知識」或「沒有工程師就無法導入」而卻步，這也是實際情況。
基於此背景，Agit 製作並免費發布了這本電子書，系統性地彙整了即使沒有 SQL 知識也能有效利用 BigQuery 的具體方法。
【免費電子書發布】AI 時代廣告負責人的 BigQuery 入門～從零 SQL 開始，廣告數據的累積、分析與 AI 應用～
下載免費電子書
▼ 電子書主要內容
1. AI 時代「BigQuery」的基礎知識
從 BigQuery 的概述，到解釋廣告營運現場為何需要 BigQuery。
內容也觸及了 AI 應用組織化較為成熟的廣告代理商的共同特徵，闡明了數據基礎建設的重要性。
2. BigQuery 可實現的目標
介紹了將廣告數據累積到 BigQuery 後，具體利用的四種模式。
- 使用 Looker Studio 製作報告 ── 只需將 BigQuery 數據連接到 Looker Studio，即可建立每日自動更新的儀表板。無需手動巡視各媒體管理介面。
- 對話分析（自然語言數據分析）── 在 BigQuery 上建立數據代理程式，無需撰寫 SQL，只需用日語提問「上週 CPA 最差的廣告活動是哪個？」，即可進行分析。
- 與 AI 代理程式連結 ── 根據目的和技能水平，解釋了三種模式：Claude Code（工程師適用）、Claude Cowork（非工程師適用）和 NotebookLM（免費且易於使用）。
3. 如何將數據儲存到 BigQuery
介紹了如何從可透過 Google 標準功能免費連結的媒體（如 GA4、Google Ads）開始。
同時，也說明了需要自行建置 API 連線的媒體（如 Yahoo! Ads、LINE Ads、TikTok Ads）所面臨的挑戰，並介紹了 Databeat 作為所有媒體自動累積數據的解決方案。
▼ 推薦給面臨以下挑戰的您
- 對 BigQuery 感興趣，但因缺乏 SQL 或數據庫知識而遲遲未能導入。
- 廣告數據僅用於報告製作，未能進行過去數據的跨平台分析或同比比較。
- 希望將 AI 代理程式應用於廣告分析，但數據整備工作進度緩慢。
- 希望將所有專案的廣告數據集中管理，提升團隊的分析能力和提案能力。
▼ 免費電子書下載
本電子書可從以下頁面免費下載。
下載免費電子書
透過 Databeat × BigQuery，立即建立廣告數據基礎建設
服務網站
本電子書中解說的 BigQuery 廣告數據累積，最簡便的實現方式就是廣告數據基礎建設服務「Databeat」。
Databeat 整合了總計 40 多種廣告媒體與測量工具，一站式處理數據收集、加工成統一格式，以及每日自動累積到 BigQuery 的作業。
它完全無需 API 連線的建置與維護，也無需處理各媒體數據結構的差異，只需透過管理介面設定，即可開始將數據累積到 BigQuery。
此外，累積的廣告數據...
▼ 電子書發布背景
在廣告營運現場，數據管理與利用的結構性問題日益嚴重：
- 過去的廣告成效數據未累積，導致無法進行同比比較和季節性趨勢分析。
- 各媒體的管理介面分散，每次進行跨平台比較分析都需要手動操作。
- Looker Studio 報告的數據來源依賴試算表，導致數據更新需手動執行。
- 即使想利用 AI 代理程式或 BI 工具進行分析，廣告數據的準備（CSV 下載、整理）也需耗費大量時間。
為從根本上解決這些問題，Google 提供的雲端數據倉儲「BigQuery」受到廣泛關注。
透過將廣告數據累積到 BigQuery，所有媒體數據可以集中在一個地方，並與 AI 代理程式和 BI 工具連結，實現數據利用。
另一方面，許多廣告營運現場因認為「BigQuery 需要 SQL 知識」或「沒有工程師就無法導入」而卻步，這也是實際情況。
基於此背景，Agit 製作並免費發布了這本電子書，系統性地彙整了即使沒有 SQL 知識也能有效利用 BigQuery 的具體方法。
【免費電子書發布】AI 時代廣告負責人的 BigQuery 入門～從零 SQL 開始，廣告數據的累積、分析與 AI 應用～
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▼ 電子書主要內容
1. AI 時代「BigQuery」的基礎知識
從 BigQuery 的概述，到解釋廣告營運現場為何需要 BigQuery。
內容也觸及了 AI 應用組織化較為成熟的廣告代理商的共同特徵，闡明了數據基礎建設的重要性。
2. BigQuery 可實現的目標
介紹了將廣告數據累積到 BigQuery 後，具體利用的四種模式。
- 使用 Looker Studio 製作報告 ── 只需將 BigQuery 數據連接到 Looker Studio，即可建立每日自動更新的儀表板。無需手動巡視各媒體管理介面。
- 對話分析（自然語言數據分析）── 在 BigQuery 上建立數據代理程式，無需撰寫 SQL，只需用日語提問「上週 CPA 最差的廣告活動是哪個？」，即可進行分析。
- 與 AI 代理程式連結 ── 根據目的和技能水平，解釋了三種模式：Claude Code（工程師適用）、Claude Cowork（非工程師適用）和 NotebookLM（免費且易於使用）。
3. 如何將數據儲存到 BigQuery
介紹了如何從可透過 Google 標準功能免費連結的媒體（如 GA4、Google Ads）開始。
同時，也說明了需要自行建置 API 連線的媒體（如 Yahoo! Ads、LINE Ads、TikTok Ads）所面臨的挑戰，並介紹了 Databeat 作為所有媒體自動累積數據的解決方案。
▼ 推薦給面臨以下挑戰的您
- 對 BigQuery 感興趣，但因缺乏 SQL 或數據庫知識而遲遲未能導入。
- 廣告數據僅用於報告製作，未能進行過去數據的跨平台分析或同比比較。
- 希望將 AI 代理程式應用於廣告分析，但數據整備工作進度緩慢。
- 希望將所有專案的廣告數據集中管理，提升團隊的分析能力和提案能力。
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透過 Databeat × BigQuery，立即建立廣告數據基礎建設
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本電子書中解說的 BigQuery 廣告數據累積，最簡便的實現方式就是廣告數據基礎建設服務「Databeat」。
Databeat 整合了總計 40 多種廣告媒體與測量工具，一站式處理數據收集、加工成統一格式，以及每日自動累積到 BigQuery 的作業。
它完全無需 API 連線的建置與維護，也無需處理各媒體數據結構的差異，只需透過管理介面設定，即可開始將數據累積到 BigQuery。
此外，累積的廣告數據...