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El problema

Meta Business Suite exporta en un formato propio con su lógica de fechas, sus nombres de columna y sus definiciones de métricas — que no coinciden con las de TikTok aunque midan lo mismo. El problema real no es parsear el CSV: es que "alcance" en Instagram y "vistas únicas" en TikTok son el mismo concepto con nombres distintos, y si no lo normalizas en el pipeline, cada análisis lo normaliza de forma distinta.

Los datos

Exports de Meta Business Suite: alcance, impresiones, interacciones por tipo (likes, comentarios, guardados, compartidos), evolución de seguidores por día y rendimiento de stories. El formato de fecha usa mes localizado (diferente entre la versión en español y en inglés de la app).

Enfoque

• Parser que maneja el formato de Meta Business Suite incluyendo el mes localizado en el nombre de columna
• Normalización semántica: mapeo explícito de cada métrica de Instagram a su equivalente en tokpipe
• Output con las mismas columnas y tipos que tokpipe para poder concatenar los DataFrames de las dos plataformas directamente

Herramientas

python

pandas

Resultado

Complemento directo de tokpipe. Juntos permiten analizar TikTok e Instagram con las mismas definiciones de métricas, sin que cada análisis resuelva la normalización de forma ad hoc.