Jede Kennzahl & Dimension
Zieh den kompletten Pinterest-Feldsatz, nicht nur ein festes Preset, damit deinen Reports und Modellen nie eine Kennzahl oder Aufschlüsselung fehlt.
Pinterest
Dataddo zieht den kompletten Satz an Kennzahlen und Dimensionen aus Pinterest und liefert ihn dorthin, wo dein Team ihn braucht: in KI-Tools und Agenten, direkt nach Looker Studio, Power BI und Tableau oder in Snowflake, BigQuery und deine CRM- und Ad-Tools. Kombiniere ihn mit allen anderen Kanälen, hole die vollständige Historie nach und halte alles nach deinem Zeitplan aktuell, vollständig verwaltet und mit der Data Plane dort, wo du willst. Keine Pipelines zu bauen, kein Lock-in.
DEINE MARKETING-SOURCE-OF-TRUTH
Mach Pinterest zu Reportings, denen dein ganzes Team vertraut
Marketing-Daten sind nur nützlich, wenn sie vollständig, sauber und aktuell sind. Dataddo extrahiert den kompletten Pinterest-Feldsatz, regelt ihn und liefert ihn an jedes Dashboard, Warehouse und Tool, kontinuierlich und ohne manuelle Exporte.
Kanalübergreifend kombinieren
Verbinde Pinterest mit deinen anderen Paid-, Organic-, CRM- und Sales-Quellen, damit kanalübergreifende Performance an einem Ort liegt.
Vollständige Historie nachladen
Lade historische Pinterest-Daten über das native Aufbewahrungsfenster der Plattform hinaus, damit Trends und Jahresvergleiche belastbar bleiben.
Vor dem Laden modellieren & bereinigen
Normalisiere Währungen, Zeitzonen und Benennung und lass das Data Quality Firewall fehlerhafte Zeilen stoppen, bevor Pinterest-Daten in deine Reports gelangen.
Aktuell nach deinem Zeitplan
Inkrementelle, geplante Syncs halten Pinterest-Daten aktuell, bis zu stündlich, ohne manuelle Exporte oder vollständige Neuladungen.
Geregelt & überwacht
Zustell-Alerts und Qualitätsprüfungen erkennen Lücken in Pinterest-Daten früh, damit Dashboards und Modelle nie stillschweigend brechen.
DATASETS
Was du aus Pinterest ziehen kannst
Der Pinterest-Connector bietet eine Liste kuratierter Datasets - fertige Sätze aus Kennzahlen, Dimensionen und Attributen, die du nach Zeitplan extrahieren kannst. Brauchst du etwas Bestimmtes? Jedes Dataset lässt sich forken und anpassen oder mit unserem Universal Connector von Grund auf neu erstellen.
Liste kuratierter Datasets
Datedate
datetime
Product Group Idproduct_group_id
string
Spend In Dollarspend_in_dollar
integer
Total Clickthroughtotal_clickthrough
integer
Spend In Micro Dollarspend_in_micro_dollar
integer
Paid Impressionpaid_impression
integer
CPC In Micro Dollarcpc_in_micro_dollar
integer
ECPC In Micro Dollarecpc_in_micro_dollar
integer
ECPC In Dollarecpc_in_dollar
integer
CTRctr
float
ECTRectr
float
Outbound CTR 1outbound_ctr_1
float
Campaign Namecampaign_name
string
Campaign Brand Labelcampaign_brand_label
string
Pin IDpin_id
string
Total Engagementtotal_engagement
integer
Engagement 1engagement_1
integer
Engagement 2engagement_2
integer
ECPE In Dollarecpe_in_dollar
integer
Engagement Rateengagement_rate
float
EEngagement Rateeengagement_rate
float
ECPM In Micro Dollarecpm_in_micro_dollar
integer
Repin Raterepin_rate
float
CTR 2ctr_2
float
Campaign IDcampaign_id
string
Advertiser IDadvertiser_id
string
Ad Account IDad_account_id
string
Pin Promotion IDpin_promotion_id
string
Ad IDad_id
string
Ad Group IDad_group_id
string
Campaign Entity Statuscampaign_entity_status
string
Campaign Objective Typecampaign_objective_type
string
CPM In Micro Dollarcpm_in_micro_dollar
integer
CPM In Dollarcpm_in_dollar
integer
Ad Group Namead_group_name
string
Ad Group Budget Typead_group_budget_type
string
Ad Group Budget In Local Currencyad_group_budget_in_local_currency
integer
Ad Group Entity Statusad_group_entity_status
string
Ad Group Bid Multiplierad_group_bid_multiplier
float
Promo IDpromo_id
string
Promo Namepromo_name
string
Order Line IDorder_line_id
string
Order Line Nameorder_line_name
string
Clickthrough 1clickthrough_1
integer
Repin 1repin_1
integer
Impression 1impression_1
integer
Impression 1 Grossimpression_1_gross
integer
Clickthrough 1 Grossclickthrough_1_gross
integer
Outbound Click 1outbound_click_1
integer
Clickthrough 2clickthrough_2
integer
Repin 2repin_2
integer
Impression 2impression_2
integer
Outbound Click 2outbound_click_2
integer
Total Impressiontotal_impression
integer
Total Impression Usertotal_impression_user
integer
Total Impression Frequencytotal_impression_frequency
float
Cost Per Outbound Click In Dollarcost_per_outbound_click_in_dollar
float
Cost Per Outbound Click In Dollar 1cost_per_outbound_click_in_dollar_1
float
Total Engagement Signuptotal_engagement_signup
integer
Total Engagement Checkouttotal_engagement_checkout
integer
Total Engagement Leadtotal_engagement_lead
integer
Total Click Signuptotal_click_signup
integer
Total Click Checkouttotal_click_checkout
integer
Total Click Add To Carttotal_click_add_to_cart
integer
Total Click Leadtotal_click_lead
integer
Total View Signuptotal_view_signup
integer
Total View Checkouttotal_view_checkout
integer
Total View Add To Carttotal_view_add_to_cart
integer
Total View Leadtotal_view_lead
integer
Total Conversionstotal_conversions
integer
Total Engagement Signup Value In Micro Dollartotal_engagement_signup_value_in_micro_dollar
integer
Total Engagement Checkout Value In Micro Dollartotal_engagement_checkout_value_in_micro_dollar
integer
Total Click Signup Value In Micro Dollartotal_click_signup_value_in_micro_dollar
integer
Total Click Checkout Value In Micro Dollartotal_click_checkout_value_in_micro_dollar
integer
Total View Signup Value In Micro Dollartotal_view_signup_value_in_micro_dollar
integer
Total View Checkout Value In Micro Dollartotal_view_checkout_value_in_micro_dollar
integer
Total Web Sessionstotal_web_sessions
integer
Web Sessions 1web_sessions_1
integer
Web Sessions 2web_sessions_2
integer
Ad Namead_name
string
Campaign Lifetime Spend Capcampaign_lifetime_spend_cap
integer
Ad Group Optimizationad_group_optimization
string
Campaign Daily Spend Capcampaign_daily_spend_cap
integer
Campaign Budget Optimizationcampaign_budget_optimization
string
Is Premiere Campaignis_premiere_campaign
boolean
Total Page Visittotal_page_visit
integer
Total Signuptotal_signup
integer
Total Checkouttotal_checkout
integer
Total Customtotal_custom
integer
Total Leadtotal_lead
integer
Total Signup Value In Micro Dollartotal_signup_value_in_micro_dollar
integer
Total Checkout Value In Micro Dollartotal_checkout_value_in_micro_dollar
integer
Total Custom Value In Micro Dollartotal_custom_value_in_micro_dollar
integer
Page Visit Cost Per Actionpage_visit_cost_per_action
float
Page Visit ROASpage_visit_roas
float
Checkout ROAScheckout_roas
float
Custom ROAScustom_roas
float
Product Group Ad Image Tagproduct_group_ad_image_tag
string
Product Group Ad Video Tagproduct_group_ad_video_tag
string
Video MRC Views 1video_mrc_views_1
integer
Video 3Sec Views 2video_3sec_views_2
integer
Video P100 Complete 2video_p100_complete_2
integer
Video P0 Combined 2video_p0_combined_2
integer
Video P25 Combined 2video_p25_combined_2
integer
Video P50 Combined 2video_p50_combined_2
integer
Video P75 Combined 2video_p75_combined_2
integer
Video P95 Combined 2video_p95_combined_2
integer
Video MRC Views 2video_mrc_views_2
integer
Paid Video Viewable Ratepaid_video_viewable_rate
float
Video Lengthvideo_length
integer
Video Spend In Dollarvideo_spend_in_dollar
integer
ECPV In Dollarecpv_in_dollar
integer
ECPCV In Dollarecpcv_in_dollar
integer
ECPCV P95 In Dollarecpcv_p95_in_dollar
integer
Total Video 3Sec Viewstotal_video_3sec_views
integer
Total Video P100 Completetotal_video_p100_complete
integer
Total Video P0 Combinedtotal_video_p0_combined
integer
Total Video P25 Combinedtotal_video_p25_combined
integer
Total Video P50 Combinedtotal_video_p50_combined
integer
Total Video P75 Combinedtotal_video_p75_combined
integer
Total Video P95 Combinedtotal_video_p95_combined
integer
Total Video MRC Viewstotal_video_mrc_views
integer
Total Video Avg Watchtime In Secondtotal_video_avg_watchtime_in_second
float
Total Repin Ratetotal_repin_rate
float
Web Checkout Cost Per Actionweb_checkout_cost_per_action
float
Web Checkout ROASweb_checkout_roas
float
Total Web Checkouttotal_web_checkout
integer
Total Web Checkout Value In Micro Dollartotal_web_checkout_value_in_micro_dollar
integer
Total Web Click Checkouttotal_web_click_checkout
integer
Total Web Click Checkout Value In Micro Dollartotal_web_click_checkout_value_in_micro_dollar
integer
Total Web Engagement Checkouttotal_web_engagement_checkout
integer
Total Web Engagement Checkout Value In Micro Dollartotal_web_engagement_checkout_value_in_micro_dollar
integer
Total Web View Checkouttotal_web_view_checkout
integer
Total Web View Checkout Value In Micro Dollartotal_web_view_checkout_value_in_micro_dollar
integer
InApp Checkout Cost Per Actioninapp_checkout_cost_per_action
float
Total Offline Checkouttotal_offline_checkout
integer
Idea Pin Product Tag Visit 1idea_pin_product_tag_visit_1
integer
Idea Pin Product Tag Visit 2idea_pin_product_tag_visit_2
integer
Total Idea Pin Product Tag Visittotal_idea_pin_product_tag_visit
integer
Leadsleads
integer
Cost Per Leadcost_per_lead
float
Quiz Completedquiz_completed
integer
Quiz Pin Result Openquiz_pin_result_open
integer
Quiz Completion Ratequiz_completion_rate
float
Showcase Pin Clickthroughshowcase_pin_clickthrough
integer
Showcase Subpage Clickthroughshowcase_subpage_clickthrough
integer
Showcase Subpin Clickthroughshowcase_subpin_clickthrough
integer
Showcase Subpage Impressionshowcase_subpage_impression
integer
Showcase Subpin Impressionshowcase_subpin_impression
integer
Showcase Subpage Swipe Leftshowcase_subpage_swipe_left
integer
Showcase Subpage Swipe Rightshowcase_subpage_swipe_right
integer
Showcase Subpin Swipe Leftshowcase_subpin_swipe_left
integer
Showcase Subpin Swipe Rightshowcase_subpin_swipe_right
integer
Showcase Subpage Repinshowcase_subpage_repin
integer
Showcase Subpin Repinshowcase_subpin_repin
integer
Showcase Subpage Closeupshowcase_subpage_closeup
integer
Showcase Card Thumbnail Swipe Forwardshowcase_card_thumbnail_swipe_forward
integer
Showcase Card Thumbnail Swipe Backwardshowcase_card_thumbnail_swipe_backward
integer
Showcase Average Subpage Closeup Per Sessionshowcase_average_subpage_closeup_per_session
float
Total Checkout Conversion Ratetotal_checkout_conversion_rate
float
Total View Category Conversion Ratetotal_view_category_conversion_rate
float
Total Add To Cart Conversion Ratetotal_add_to_cart_conversion_rate
float
Total Signup Conversion Ratetotal_signup_conversion_rate
float
Total Page Visit Conversion Ratetotal_page_visit_conversion_rate
float
Total Lead Conversion Ratetotal_lead_conversion_rate
float
Total Search Conversion Ratetotal_search_conversion_rate
float
Total Watch Video Conversion Ratetotal_watch_video_conversion_rate
float
Total Unknown Conversion Ratetotal_unknown_conversion_rate
float
Total Custom Conversion Ratetotal_custom_conversion_rate
float
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
MIT VS. OHNE
Wer die Last trägt, wenn sich etwas ändert
Halte Pinterest-Daten am Fließen zu jedem Dashboard, Warehouse und Tool, und sieh, wer zuständig ist, wenn sich eine API oder ein Schema ändert:
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ergebnis für dich | |
|---|---|---|---|
| Änderung an API oder Authentifizierung | Sie entdecken den Ausfall und müssen ihn in Eile beheben. | Wir aktualisieren den Konnektor und stellen die Pipeline wieder her - oft bevor Sie es überhaupt bemerken. | Syncs aus Pinterest fließen weiter |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | Nur saubere Pinterest-Daten landen in Reports |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Dein Pinterest-Reporting läuft weiter |
| Fehlender Konnektor | Sie entwickeln und pflegen eine individuelle Integration. | Wir entwickeln und pflegen ihn - mit einer SLA von rund 4 Wochen. | Jede Pinterest-Kennzahl, die du brauchst, auf Anfrage |
| Unbemerkte Verschlechterung | Sie merken es erst, wenn ein Report oder ein Modelllauf fehlschlägt. | Proaktives Monitoring erkennt Anomalien und Verzögerungen frühzeitig. | Lücken erkannt, bevor Dashboards brechen |
| Debugging | Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. | Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. | Schnellere Ursachenanalyse, weniger Reporting-Lücken |
Data Residency by Design
Wähle, wo Pinterest-Daten verarbeitet werden: gleiche Cloud, Region oder souverän
Pinterest ist eine Cloud-API, also lautet die Frage nicht On-Premise vs. Cloud, sondern durch welche Region deine Daten fließen. Mit Dataddo betreibst du die Data Plane in der Region deiner Wahl, sodass Pinterest-Payloads direkt an deine Ziele gehen, ohne ein Drittanbieter-SaaS zu durchlaufen. Fixiere sie aus Compliance-Gründen auf eine EU- oder US-Region oder betreibe sie selbst, wenn ein nachgelagertes Ziel in deinem eigenen Netzwerk liegt.
| Standort der Data Plane | Typische Datensensibilität | Warum dieses Setup |
|---|---|---|
|
Public Cloud 
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
|
Niedrig bis moderat - allgemeine Geschäfts-, Marketing- und Produktdaten; Quellen, die bereits cloud-nativ sind. | Am schnellsten einsatzbereit und skaliert elastisch. Ideal, wenn für die Daten keine Residenzbeschränkung gilt und sie oft bereits in derselben Public Cloud liegen. |
|
Regionale & europäische souveräne Clouds
EU-souveräne Clouds
Regionale Anbieter
Private Cloud
|
Reguliert / residenzgebunden - personenbezogene, Finanz- und Gesundheitsdaten, die der DSGVO oder lokalem Recht unterliegen. | Hält die Verarbeitung innerhalb einer bestimmten Rechtsordnung, um Vorgaben zu Datenresidenz und Souveränität zu erfüllen, und läuft dabei weiterhin als verwaltete Infrastruktur. |
|
On-Premises 
Kubernetes
Red Hat OpenShift
VMware Tanzu
|
Hochsensibel / eingeschränkt - Daten, die vertraglich oder gesetzlich den Unternehmensperimeter nicht verlassen dürfen. | Daten verlassen Ihr Netzwerk nie. Erforderlich für Air-Gapped-, klassifizierte oder streng abgeschottete Umgebungen; die Control Plane verwaltet weiterhin ausschließlich über Metadaten. |
DATENAUSLIEFERUNG
Alle Wege, Pinterest-Daten auszuliefern
Marketing-Daten haben selten nur ein Zuhause. Dataddo speist Pinterest in KI und Agenten ein, lädt es zur Modellierung in dein Warehouse, aktiviert Zielgruppen zurück in Ad- und CRM-Tools und liefert Dateien an den Speicher, alles gleich geregelt.
| Transporttyp | Was es tut | Typische Ziele | Typische geschäftliche Anwendungsfälle |
|---|---|---|---|
| Daten an KI & Agenten | Speise Pinterest-Daten in Vektordatenbanken, LLMs und KI-Agenten ein, damit sie über deine Marketing-Daten schließen können. | Lade Pinterest-Daten in Vektor-Stores wie Pinecone oder Weaviate für Retrieval-Augmented Generation (RAG), Gib KI-Agenten und Copiloten geregelten Zugriff auf aktuelle Pinterest-Kennzahlen | |
| ETL / ELT in dein Warehouse | Lade Pinterest-Kennzahlen und -Dimensionen in dein Warehouse für Modellierung und kanalübergreifende Analytik. | Zentralisiere Pinterest neben allen anderen Kanälen in Snowflake, BigQuery oder Redshift, Hole die Pinterest-Historie über das native Aufbewahrungsfenster der Plattform hinaus nach | |
| Zielgruppen & Conversions aktivieren | Spiele Segmente und Offline-Conversions aus Pinterest-Daten zurück in Ad- und CRM-Plattformen. | Schick modellierte Zielgruppen aus Pinterest an Ad-Plattformen für Targeting und Suppression, Gib Offline- oder nachgelagerte Conversions zurück, um Pinterest-Kampagnen zu optimieren | |
| Dateien an Speicher & Partner | Liefere rohe oder modellierte Pinterest-Extrakte an Objektspeicher und Partner. | Archiviere rohe Pinterest-Exporte in S3, GCS oder Azure, Schick geplante Pinterest-Report-Extrakte per SFTP an Kunden |
Claude
Snowflake
BigQuery
Amazon Redshift
PostgreSQL
Google Ads
Meta
HubSpot
Salesforce
Google Cloud Storage
Azure Blob Storage
SFTP
Fallstudien
Sieh, was Datenteams mit Dataddo bauen
65.000 Social-Media-Konten. Eine Plattform. Null manuelle Autorisierungen.
Beauty & Konsumgüter
Wie Livesport mit BigQuery und Dataddo Daten aktiviert und technische Ressourcen spart
Unterhaltung
Wie die ID&T Group Daten von über 1 Million Festival-Fans und Dutzenden von Social-Media-Konten aktiviert
Unterhaltung
Wie Sensire mit Dataddo die Migration einer proprietären On-Premise-Dateninfrastruktur in die Cloud beschleunigte
Gesundheitswesen
Wie Ringside.ai mit Dataddo ein Datenprodukt besser und schneller aufbaut
Marketing
Wie Publicis Groupe Brasil die API von Dataddo nutzt, um ein Datenprodukt zu skalieren
Werbung
Preise
Wählen Sie den Plan, der zu Ihrer Datennutzung passt.
Bringen Sie Ihre Daten mit Data Anywhere in Ihr Warehouse, Ihren Data Lake oder Ihre Business-Apps, oder lassen Sie Ihre KI-Assistenten sie mit Data to AI™ direkt abfragen. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
FAQ
Pinterest als Quelle + Dataddo, beantwortet
Wohin kann ich Pinterest-Daten schicken?
An jedes der über 150 Dataddo-Ziele: BI-Dashboards wie Looker Studio, Power BI und Tableau, Warehouses wie Snowflake und BigQuery, CRMs, Ad-Plattformen, Objektspeicher und KI- oder Vektor-Stores, plus benutzerdefinierte Ziele auf Anfrage.
Muss ich die Pipeline warten?
Nein. Dataddo ist vollständig verwaltet: Wir pflegen den Pinterest-Connector, passen uns an API- und Schemaänderungen an und benachrichtigen dich, wenn etwas Aufmerksamkeit braucht. Es gibt keinen Pipeline-Code, den du schreiben oder reparieren musst.
Kann ich Pinterest-Daten ohne Warehouse an ein Dashboard schicken?
Ja. Dataddo kann Pinterest-Daten direkt nach Looker Studio, Power BI oder Tableau liefern, sodass du mit dem Reporting startest, ohne vorher ein Warehouse aufzusetzen. Wenn du kanalübergreifend modellieren willst, richte dieselbe Pipeline auf Snowflake, BigQuery oder Redshift, ohne Neuaufbau.
Was, wenn Pinterest seine API ändert?
Das ist unsere Sache, nicht deine. Das Dataddo-Team verfolgt API- und Schemaänderungen von Pinterest proaktiv und aktualisiert den Connector, bevor sie deine Pipeline brechen. Kontinuierliches Monitoring überwacht jeden Sync, und falls etwas Aufmerksamkeit braucht, bekommst du einen Alert - so fließen deine Pinterest-Daten weiter, ohne dass du etwas tun musst.
Welche Pinterest-Kennzahlen und -Dimensionen sind verfügbar?
Die gesamte Pinterest-API-Oberfläche: jede Kennzahl, Dimension und Aufschlüsselung, kein festes Subset. Fehlt ein Feld, das du brauchst, ergänzen wir es auf Anfrage, meist ohne Zusatzkosten.
Wie werden meine Daten geschützt?
Dataddo ist SOC 2 Type II und ISO 27001 zertifiziert. Daten werden bei Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, PII kann maskiert oder gehasht werden, und EU- oder US-Data-Residency ist verfügbar. Betreib die Data Plane selbst, und Payload-Daten verlassen nie dein Netzwerk.
Werden API-Rate-Limits oder Sampling zum Problem?
Dataddo übernimmt Pagination, Rate-Limits und Retries von Pinterest für dich und zieht inkrementell nach Zeitplan, damit du im Kontingent bleibst. Wo die Plattform Daten sampelt, holen wir auf der granularsten verfügbaren Ebene, um Reports genau zu halten.
Bin ich gebunden?
Nein. Pipelines sind quell- und zielunabhängig: Du kannst Ziele hinzufügen oder wechseln, ohne neu zu bauen, und Daten landen in nativen Formaten, die dir gehören.