Google Ads 전송

Google Ads(이전의 Google 애드워즈)의 BigQuery Data Transfer Service를 사용하면 Google Ads 보고 데이터를 위한 반복적인 로드 작업을 자동으로 예약하고 관리할 수 있습니다.

지원되는 보고서

Google Ads용 BigQuery Data Transfer Service는 Google Ads API v14를 지원합니다.

Google Ads v14 보고서

Google Ads 보고서가 BigQuery Data Transfer Service 테이블 및 뷰로 변환되는 방식에 대한 자세한 내용은 Google Ads 보고서 변환을 참조하세요.

Google Ads 보고서를 Google Ads UI의 표시 항목으로 매핑하려면 Google Ads UI로 보고서 매핑을 참조하세요.

보고 옵션	지원
지원되는 API 버전	v14
예약	매일, 전송이 처음 만들어진 시간(기본값) 시간을 구성할 수 있습니다.
새로고침 기간	지난 7일(기본값) 최대 30일까지 구성 가능 데이터 이동 색인 스냅샷은 하루에 한 번 생성되며 마지막 실행 날짜의 파티션에 저장됩니다. 데이터 이동 색인 스냅샷은 백필 또는 새로고침 창을 사용하여 로드된 날짜에 대하여 업데이트되지 않습니다.
최대 백필 기간	제한 없음 클릭 실적 보고서를 제외하면 Google Ads에는 알려진 데이터 보관 제한이 없지만, BigQuery Data Transfer Service에는 하나의 백필로 요청 가능한 일수에 제한이 있습니다. 백필에 대한 자세한 내용은 백필 설정을 참조하세요.
관리자 계정당 고객 ID의 수	8,000 BigQuery Data Transfer Service는 Google Ads 관리자 계정(MCC)마다 고객 ID를 최대 8,000개까지 지원합니다.

Google Ads 전송에서 데이터 수집

Google Ads에서 BigQuery로 데이터를 전송할 때는 데이터가 날짜별로 파티션을 나눈 BigQuery 테이블에 로드됩니다. 데이터가 로드되는 테이블 파티션은 데이터 소스의 날짜에 해당합니다. 동일한 날짜에 여러 전송을 예약하면 BigQuery Data Transfer Service가 해당 날짜의 파티션을 최신 데이터로 덮어씁니다. 동일한 일자에 전송이 여러 개 있거나 백필을 실행해도 데이터가 중복되지 않으며 다른 일자의 파티션에 영향을 주지 않습니다.

제한사항

Google Ads 전송을 구성할 수 있는 최대 빈도는 24시간마다 한 번씩입니다. 기본적으로 전송은 사용자가 전송을 만드는 시간에 시작됩니다. 하지만 전송을 만들 때 전송 시작 시간을 구성할 수 있습니다.
BigQuery Data Transfer Service는 Google Ads 전송 중 증분 전송을 지원하지 않습니다. 데이터 전송에 대해 날짜를 지정하면 해당 날짜에 사용 가능한 모든 데이터가 전송됩니다.

시작하기 전에

Google Ads 전송을 만들기 전에 다음을 수행합니다.

BigQuery Data Transfer Service 사용 설정에 필요한 모든 작업을 완료했는지 확인합니다.
Google Ads 데이터를 저장할 BigQuery Data Transfer Service 데이터 세트를 만듭니다.
Pub/Sub의 전송 실행 알림을 설정하려면 pubsub.topics.setIamPolicy 권한이 있는지 확인하세요. 이메일 알림을 설정하는 경우 Pub/Sub 권한이 필요하지 않습니다. 자세한 내용은 BigQuery Data Transfer Service 실행 알림을 참조하세요.

필수 권한

전송을 만드는 사람에게 다음과 같은 필수 권한이 있는지 확인합니다.

BigQuery Data Transfer Service:
- 전송을 만들 bigquery.transfers.update 권한
- 대상 데이터 세트에 대한 bigquery.datasets.get 및 bigquery.datasets.update 권한
사전 정의된 IAM 역할 bigquery.admin에는 bigquery.transfers.update, bigquery.datasets.update, bigquery.datasets.get 권한이 있습니다. BigQuery Data Transfer Service의 IAM 역할에 대한 자세한 내용은 액세스 제어 참조를 확인하세요.
Google Ads: 전송 구성에 사용된 Google Ads 고객 ID 또는 관리자 계정(MCC) 읽기 액세스 권한

Google Ads 데이터 전송 만들기

Google Ads 보고를 위한 데이터 전송을 만들려면 Google Ads 고객 ID 또는 관리자 계정(MCC)이 필요합니다. Google Ads 고객 ID 검색 방법은 고객 ID 찾기를 참조하세요.

Google Ads 보고를 위한 데이터 전송을 만들려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery 페이지로 이동
데이터 전송을 클릭합니다.
전송 만들기를 클릭합니다.
소스 유형 섹션의 소스에서 Google Ads를 선택합니다.
전송 구성 이름 섹션의 표시 이름에 전송 이름(예: My Transfer)을 입력합니다. 전송 이름은 나중에 수정해야 할 경우를 대비해 전송을 식별할 수 있는 값이면 됩니다.
일정 옵션 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 반복 빈도에 대해 전송을 실행하려는 빈도 옵션을 선택합니다. 일을 선택한 경우 UTC로 유효한 시간을 제공합니다.
  - 시간
  - 일
  - 주문형
- 해당하는 경우 지금 시작 또는 설정 시간에 시작을 선택하고 시작 날짜와 실행 시간을 제공합니다.
대상 설정 섹션의 데이터 세트에서 데이터를 저장하기 위해 만든 데이터 세트를 선택합니다.
데이터 소스 세부정보 섹션에서 다음을 수행합니다.
1. 고객 ID에 Google Ads 고객 ID를 입력합니다.
2. 선택사항: 삭제되거나 비활성화된 항목을 제외하고 Google Ads에 새 테이블을 포함하는 옵션을 선택합니다.
3. 선택사항: 포함할 테이블 목록을 쉼표로 구분해서 입력합니다(예: Campaign, AdGroup). 특정 테이블을 제외하려면 이 목록 앞에 - 문자를 추가합니다(예: -Campaign, AdGroup). 기본적으로 모든 테이블이 포함됩니다.
4. 선택사항: PMax 보고서 관련 테이블을 포함하는 옵션을 선택합니다. PMax 지원에 대한 자세한 내용은 PMax 지원을 참조하세요.
5. 선택사항: 새로고침 기간에 1~30 사이의 값을 입력합니다.
서비스 계정 메뉴에서 Google Cloud 프로젝트와 연결된 서비스 계정의 서비스 계정을 선택합니다. 사용자 인증 정보를 사용하는 대신 서비스 계정을 전송에 연결할 수 있습니다. 데이터 전송에서 서비스 계정을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 서비스 계정 사용을 참조하세요.
- 제휴 ID로 로그인한 경우 서비스 계정이 전송을 만드는 데 필요합니다. Google 계정으로 로그인한 경우 전송에 사용되는 서비스 계정은 선택사항입니다.
- 서비스 계정에는 필수 권한이 있어야 합니다.
(선택사항) 알림 옵션 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 전환을 클릭하여 이메일 알림을 사용 설정합니다. 이 옵션을 사용 설정하면 전송 실행이 실패할 경우 전송 관리자에게 이메일 알림이 발송됩니다.
- 전환 버튼을 클릭하여 Pub/Sub 알림을 사용 설정합니다. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 주제 이름을 선택하거나 주제 만들기를 클릭합니다. 이 옵션은 전송에 대한 Pub/Sub 실행 알림을 구성합니다.
저장을 클릭합니다.

bq

bq mk 명령어를 입력하고 전송 생성 플래그 --transfer_config를 지정합니다. 다음 플래그도 필요합니다.

--data_source
--target_dataset
--display_name
--params

다음 플래그는 선택사항입니다.

--project_id: 사용할 프로젝트를 지정합니다. 플래그를 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.
--table_filter: 전송에 포함할 테이블을 지정합니다. 플래그를 지정하지 않으면 모든 테이블이 포함됩니다. 특정 테이블만 포함하려면 쉼표로 구분된 값 목록을 사용하세요(예: Ad, Campaign, AdGroup). 특정 테이블을 제외하려면 하이픈(-)으로 값에 프리픽스를 사용하세요(예: -Ad, Campaign, AdGroup).
--service_account_name: 사용자 계정 대신 Google Ads 전송 인증에 사용할 서비스 계정을 지정합니다.

bq mk \
--transfer_config \
--project_id=project_id \
--target_dataset=dataset \
--display_name=name \
--params='parameters' \
--data_source=data_source \
--table_filter=tables
--service_account_name=service_account_name

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

project_id는 프로젝트 ID입니다.
dataset는 전송 구성 대상 데이터 세트입니다.
name은 전송 구성의 표시 이름입니다. 전송 이름은 나중에 수정해야 할 경우를 대비해 전송을 식별할 수 있는 값이면 됩니다.
parameters에는 JSON 형식으로 생성된 전송 구성의 매개변수가 있습니다. 예를 들면 --params='{"param":"param_value"}'입니다. Google Ads의 경우 customer_id 매개변수를 제공해야 합니다. 선택적으로 exclude_removed_items 매개변수를 true로 설정하여 제거되거나 사용 중지된 항목 및 측정항목의 전송을 차단할 수 있습니다.
data_source는 데이터 소스(google_ads)입니다.
tables은 전송에서 포함하거나 제외할 쉼표로 구분된 테이블 목록입니다.
service_account_name은 전송을 인증하는 데 사용되는 서비스 계정 이름입니다. 서비스 계정은 전송을 만드는 데 사용한 것과 동일한 project_id가 소유해야 하며 모든 필수 권한이 있어야 합니다.

예를 들어 다음 명령어는 고객 ID 123-123-1234 및 대상 데이터 세트 mydataset를 사용하여 이름이 My Transfer인 Google Ads 전송을 만듭니다. 기본 프로젝트에 전송이 생성됩니다.

bq mk \
--transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--params='{"customer_id":"123-123-1234","exclude_removed_items":"true"}' \
--data_source=google_ads

명령어를 처음 실행할 때 다음과 같은 메시지를 받게 됩니다.

[URL omitted] Please copy and paste the above URL into your web browser and follow the instructions to retrieve an authentication code.

메시지 안내를 따라 명령줄에 인증 코드를 붙여넣습니다.

API

projects.locations.transferConfigs.create 메서드를 사용하고 TransferConfig 리소스의 인스턴스를 지정합니다.

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Java API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create ads(formerly AdWords) transfer config
public class CreateAdsTransfer {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    // the customer_id only allows digits and hyphen ('-').
    String customerId = "012-345-6789";
    String refreshWindow = "100";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("customer_id", Value.newBuilder().setStringValue(customerId).build());
    params.put("refreshWindow", Value.newBuilder().setStringValue(refreshWindow).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Ads Transfer Config Name")
            .setDataSourceId("adwords")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .build();
    createAdsTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createAdsTransfer(String projectId, TransferConfig transferConfig)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .build();
      TransferConfig config = client.createTransferConfig(request);
      System.out.println("Ads transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Ads transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Google Ads 전송을 수동으로 트리거

Google Ads의 전송을 수동으로 트리거하면 데이터 이동 색인 스냅샷이 하루에 한 번 생성되며 최근 실행 날짜의 파티션에 저장됩니다. 수동 전송을 트리거하면 다음 테이블에 대한 데이터 이동 색인 스냅샷이 업데이트되지 않습니다.

광고
AdGroup
AdGroupAudience
AdGroupBidModifier
AdGroupAdLabel
AdGroupCriterion
AdGroupCriterionLabel
AdGroupLabel
AgeRange
Asset
AssetGroup
AssetGroupAsset
AssetGroupListingGroupFilter
AssetGroupSignal
Audience
BidGoal
Budget
Campaign
CampaignAudience
CampaignCriterion
CampaignLabel
고객
Gender
Keyword
LocationBasedCampaignCriterion
ParentalStatus
Placement
동영상

PMax 지원

Google Ads 컨테이너를 사용하면 PMax 캠페인 데이터를 내보낼 수 있습니다. 기본적으로 PMax 데이터는 내보내기가 수행되지 않으므로 데이터 전송을 만들 때 PMax 캠페인 테이블 포함 체크박스를 선택해야 합니다.

PMax 데이터를 포함하면 특정 테이블의 ad_group 필드가 삭제되고 새 테이블이 포함됩니다. Google Ads API가 PMax 데이터를 필터링하기 때문에 ad_group 필드를 포함할 수 없습니다.

다음 테이블은 PMax 캠페인 테이블 포함 체크박스가 선택된 경우 ad_group 관련 열을 제외합니다.

GeoStats
GeoConversionStats
ShoppingProductConversionStats
ShoppingProductStats
LocationsUserLocationsStats

다음 테이블은 PMax 캠페인 테이블 포함 체크박스가 선택된 경우에 추가됩니다.

Asset
AssetGroup
AssetGroupAsset
AssetGroupListingGroupFilter
AssetGroupSignal
Audience
AssetGroupProductGroupStats
CampaignAssetStats

Google Ads 관리자 계정 지원

여러 개의 고객 ID별 Google Ads 전송을 보유한 기존 고객은 관리자 계정(MCC) 수준에서 단일 Google Ads 전송을 설정하고, 백업 광고를 예약하고, 개별 고객 ID별 Google Ads 전송을 사용 중지하는 것이 좋습니다.

Google Ads 관리자 계정을 사용하면 개별 고객 ID를 사용하는 경우에 비해 몇 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

더 이상 여러 고객 ID를 보고하기 위해 전송 여러 개를 관리할 필요가 없습니다.
모든 고객 ID가 동일한 테이블에 저장되므로 고객 간 쿼리를 더욱 간단하게 작성할 수 있습니다.
MCC를 사용하면 여러 고객 ID가 동일한 작업에 로드되므로 BigQuery Data Transfer Service 로드 할당량 문제가 완화됩니다.

Google Ads 관리자 계정(MCC)에 관한 자세한 내용은 관리 계정 사용 및 계정을 관리자 계정에 연결하기를 참조하세요.

예시

다음 목록은 특정 Google Ads 관리자 계정에 연결된 고객 ID를 보여줍니다.

1234567890 — 루트 관리자 계정
- 1234 — 하위 관리 계정
  - 1111 — 고객 ID
  - 2222 — 고객 ID
  - 3333 — 고객 ID
  - 4444 — 고객 ID
  - 567 — 하위 관리 계정
    - 5555 — 고객 ID
    - 6666 — 고객 ID
    - 7777 — 고객 ID
- 89 — 하위 관리 계정
  - 8888 — 고객 ID
  - 9999 — 고객 ID
- 0000 — 고객 ID

관리자 계정에 연결된 각 고객 ID가 각 보고서에 표시됩니다. BigQuery Data Transfer Service의 Google Ads 보고 구조에 대한 자세한 내용은 Google Ads 보고서 변환을 참조하세요.

고객 ID 1234567890의 전송 구성

루트 관리자 계정(고객 ID 1234567890)의 전송 구성은 다음 고객 ID를 포함한 전송 실행을 생성할 수 있습니다.

1111(하위 관리 계정 1234 사용)
2222(하위 관리 계정 1234 사용)
3333(하위 관리 계정 1234 사용)
4444(하위 관리 계정 1234 사용)
5555(하위 관리 계정 567 및 하위 관리 계정 1234 사용)
6666(하위 관리 계정 567 및 하위 관리 계정 1234 사용)
7777(하위 관리 계정 567 및 하위 관리 계정 1234 사용)
8888(하위 관리 계정 89 사용)
9999(하위 관리 계정 89 사용)
0000(개별 고객 ID)

고객 ID 1234의 전송 구성

하위 관리 계정 123(고객 ID 1234)의 전송 구성은 다음 고객 ID를 포함한 전송 실행을 생성할 수 있습니다.

1111
2222
3333
4444
5555(하위 관리 계정 567 사용)
6666(하위 관리 계정 567 사용)
7777(하위 관리 계정 567 사용)

고객 ID 567의 전송 구성

하위 관리 계정 567(고객 ID 567)의 전송 구성은 다음 고객 ID를 포함한 전송 실행을 생성할 수 있습니다.

5555
6666
7777

고객 ID 89의 전송 구성

하위 관리 계정 89(고객 ID 89)의 전송 구성은 다음 고객 ID를 포함한 전송 실행을 생성할 수 있습니다.

8888
9999

고객 ID 0000의 전송 구성

고객 ID 0000의 전송 구성은 개별 고객 ID만 포함한 전송 실행을 생성할 수 있습니다.

0000

MCC로 Google Ads 데이터 마이그레이션

BigQuery Data Transfer Service의 기존 Google Ads 데이터를 MCC 구조로 마이그레이션하려면 백필을 설정하여 기존 데이터를 관리자 계정에 연결된 전송 구성에 의해 만들어진 테이블에 추가하면 됩니다. 백업 광고를 예약하면 데이터 이동 색인이 업데이트되지 않습니다.

Google Ads 전송 설정 문제 해결

전송을 설정하는 데 문제가 발생한 경우에는 전송 구성 문제 해결의 Google Ads 전송 문제를 참조하세요.

데이터 쿼리

데이터가 BigQuery Data Transfer Service에 전송될 때 데이터는 수집 시간으로 파티션을 나눈 테이블에 기록됩니다. 자세한 내용은 파티션을 나눈 테이블 소개를 참조하세요.

자동 생성된 뷰를 사용하지 않고 직접 테이블을 쿼리하는 경우에는 쿼리에서 _PARTITIONTIME 유사 열을 사용해야 합니다. 자세한 내용은 파티션을 나눈 테이블 쿼리를 참조하세요.

Google Ads 샘플 쿼리

다음 Google Ads 샘플 쿼리를 사용하여 전송된 데이터를 분석할 수 있습니다. Looker Studio와 같은 시각화 도구에서 쿼리를 사용할 수도 있습니다. 이러한 쿼리는 BigQuery Data Transfer Service로 Google Ads 데이터 쿼리를 처음 시작하는 데 도움이 됩니다. 이러한 보고서에서 가능한 작업에 대한 추가 질문이 있는 경우 Google Ads 기술 담당자에게 문의하세요.

다음 각 쿼리에서 dataset를 해당 데이터 세트 이름으로 바꿉니다. customer_id를 자신의 Google Ads 고객 ID로 바꿉니다.

자동 생성된 뷰를 사용하지 않고 직접 테이블을 쿼리할 때는 쿼리에서 _PARTITIONTIME 유사 열을 사용해야 합니다. 자세한 내용은 파티션을 나눈 테이블 쿼리를 참조하세요.

캠페인 실적

다음 샘플 쿼리는 지난 30일 동안의 Google Ads 캠페인 실적을 분석합니다.

콘솔

SELECT
  c.customer_id,
  c.campaign_name,
  c.campaign_status,
  SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions,
  SUM(cs.metrics_interactions) AS Interactions,
  (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost
FROM
  `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
LEFT JOIN
  `DATASET.ads_CampaignBasicStats_CUSTOMER_ID` cs
ON
  (c.campaign_id = cs.campaign_id
  AND cs._DATA_DATE BETWEEN
  DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY) AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY))
WHERE
  c._DATA_DATE = c._LATEST_DATE
GROUP BY
  1, 2, 3
ORDER BY
  Impressions DESC

bq

  bq query --use_legacy_sql=false '
  SELECT
    c.customer_id,
    c.campaign_name,
    c.campaign_status,
    SUM(cs.metrics_impressions) AS Impressions,
    SUM(cs.metrics_interactions) AS Interactions,
    (SUM(cs.metrics_cost_micros) / 1000000) AS Cost
  FROM
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  LEFT JOIN
    `DATASET.ads_CampaignBasicStats_CUSTOMER_ID` cs
  ON
    (c.campaign_id = cs.campaign_id
    AND cs._DATA_DATE BETWEEN
    DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY) AND DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY))
  WHERE
    c._DATA_DATE = c._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3
  ORDER BY
    Impressions DESC'

키워드 수

다음 샘플 쿼리는 캠페인, 광고그룹, 키워드 상태별로 키워드를 분석합니다. 이 쿼리는 KeywordMatchType 함수를 사용합니다. 키워드 검색 유형을 사용하면 어떤 검색어로 광고를 게재할지 지정할 수 있습니다. 키워드 일치 옵션에 대한 자세한 내용은 키워드 일치 옵션 정보를 참조하세요.

콘솔

  SELECT
    c.campaign_status AS CampaignStatus,
    a.ad_group_status AS AdGroupStatus,
    k.ad_group_criterion_status AS KeywordStatus,
    k.ad_group_criterion_keyword_match_type AS KeywordMatchType,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `DATASET.ads_Keyword_CUSTOMER_ID` k
    JOIN
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.ads_AdGroup_CUSTOMER_ID` a
  ON
    (k.ad_group_id = a.ad_group_id AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
  WHERE
    k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3, 4

bq

  bq query --use_legacy_sql=false '
  SELECT
    c.campaign_status AS CampaignStatus,
    a.ad_group_status AS AdGroupStatus,
    k.ad_group_criterion_status AS KeywordStatus,
    k.ad_group_criterion_keyword_match_type AS KeywordMatchType,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `DATASET.ads_Keyword_CUSTOMER_ID` k
  JOIN
    `DATASET.ads_Campaign_CUSTOMER_ID` c
  ON
    (k.campaign_id = c.campaign_id AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
  JOIN
    `DATASET.ads_AdGroup_CUSTOMER_ID` a
  ON
    (k.ad_group_id = a.ad_group_id AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
  WHERE
    k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
  GROUP BY
    1, 2, 3, 4'