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

현재 Google Ads용 BigQuery Data Transfer Service는 다음과 같은 보고 옵션을 지원합니다.

Google Ads 보고서가 BigQuery 테이블 및 뷰로 변환되는 방법에 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

v201809

Google Ads API(AdWords API) 이전에 대한 자세한 내용은 이전 가이드(v201809)를 참조하세요.

일정

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 최근 실행 날짜의 파티션에 저장됩니다. 데이터 이동 색인 스냅샷은 백업 광고 또는 새로 고침 창을 통해 로드된 날짜에 맞게 업데이트되지 않습니다. 새로 고침 창에 의해 업데이트되지 않는 데이터 이동 색인에 대한 자세한 내용은 백업 광고 설정을 참조하세요.

최대 백필 기간

제한 없음

Google Ads에는 알려진 데이터 보관 제한이 없지만, BigQuery Data Transfer Service에는 하나의 백업 광고에서 요청 가능한 일 수에 제한이 있습니다. 백업 광고에 대한 자세한 내용은 백업 광고 설정을 참조하세요.

관리자 계정당 고객 ID의 수

1,000

BigQuery Data Transfer Service는 Google Ads 관리자 계정(MCC)마다 고객 ID를 최대 1,000개까지 지원합니다.

시작하기 전에

Google Ads 전송을 만들기 전에 다음을 수행하세요.

  • BigQuery Data Transfer Service 사용 설정에 필요한 모든 작업을 완료했는지 확인합니다.
  • Google Ads 데이터를 저장할 BigQuery 데이터세트를 만듭니다.
  • 기본 BigQuery 웹 UI를 사용하여 전송을 만들려면 권한 창을 볼 수 있도록 bigquery.cloud.google.com에서 팝업을 허용합니다. Google Ads 캠페인을 관리할 수 있는 BigQuery Data Transfer Service 권한을 허용해야 전송이 성공합니다.
  • 전송 실행 알림은 현재 알파 버전입니다. Cloud Pub/Sub에서 전송 실행 알림을 설정하려면 pubsub.topics.setIamPolicy 권한이 있어야 합니다. 이메일 알림만 설정하는 경우에는 Cloud Pub/Sub 권한이 필요 없습니다. 자세한 내용은 BigQuery Data Transfer Service 실행 알림을 참조하세요.

필수 권한

전송을 만드는 사람에게 다음과 같은 필수 권한이 있는지 확인합니다.

  • BigQuery:

    • 전송을 만들 수 있는 bigquery.transfers.update 권한과 대상 데이터세트의 bigquery.datasets.update 권한

    사전 정의된 프로젝트 수준 IAM 역할 bigquery.admin에는 bigquery.transfers.updatebigquery.transfers.update 권한이 포함됩니다. BigQuery의 IAM 역할에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요.

  • Google Ads: 전송 구성에 사용된 Google Ads 고객 ID 또는 관리자 계정(MCC)에 대한 읽기 액세스 권한

Google Ads 데이터 전송 설정

Google Ads 보고를 위한 데이터 전송을 설정하려면 다음이 필요합니다.

  • 고객 ID: Google Ads에서 발급되는 Google Ads 고객 ID 또는 관리자 계정(MCC). Google Ads 고객 ID 검색 방법은 고객 ID 찾기를 참조하세요.

Google Ads 보고를 위한 데이터 전송을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

콘솔

  1. BigQuery 웹 UI로 이동합니다.

    BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 전송을 클릭합니다.

  3. + 만들기를 클릭합니다.

  4. 전송 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

    • 소스 유형 섹션의 소스에서 Google Ads를 선택합니다.

      전송 소스

    • 전송 구성 이름 섹션의 표시 이름에 전송 이름(예: My Transfer)을 입력합니다. 전송 이름은 나중에 수정해야 할 경우를 대비하여 손쉽게 전송을 식별할 수 있는 값이면 됩니다.

      전송 이름

    • 일정 옵션 섹션의 일정에서 기본값(지금 시작)을 그대로 두거나 설정 시간에 시작을 클릭합니다.

      • 반복에서 전송 실행 빈도 옵션을 선택합니다.

        • 일별(기본값)
        • 주별
        • 월별
        • 커스텀
        • 주문형
      • 시작일 및 실행 시간에 전송을 시작할 날짜 및 시간을 입력합니다. 지금 시작을 선택하면 이 옵션이 사용 중지됩니다.

        전송 일정

    • 대상 위치 설정 섹션의 대상 데이터세트에서 데이터를 저장하기 위해 만든 데이터세트를 선택합니다.

      전송 데이터세트

    • 데이터 소스 세부정보 섹션에서 다음을 수행합니다.

      • 고객 ID에 고객 ID 또는 관리자 계정을 입력합니다.
      • 제거되거나 중지된 항목 및 측정항목 전송을 방지하려면 제거/중지된 항목 제외를 선택합니다.

        Google Ads 소스 세부정보

    • (선택사항) 알림 옵션 섹션에서 다음을 수행합니다.

      • 토글을 클릭하여 이메일 알림을 사용 설정합니다. 이 옵션을 사용 설정하면 전송 실행 실패 시 전송 관리자에게 이메일 알림이 발송됩니다.
      • Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 주제 이름을 선택하거나 주제 만들기를 클릭합니다. 이 옵션은 전송의 Cloud Pub/Sub 실행 알림을 구성합니다. 전송 실행 알림은 현재 알파 버전입니다.
  5. 저장을 클릭합니다.

기본 UI

  1. 기본 BigQuery 웹 UI로 이동합니다.

    기본 BigQuery 웹 UI로 이동

  2. 전송을 클릭합니다.

  3. 전송 추가를 클릭합니다.

  4. 새 전송 페이지:

    • 소스에서 Google Ads(이전 애드워즈)를 선택합니다.
    • 표시 이름에 전송 이름(예: My Transfer)을 입력합니다. 전송 이름은 나중에 수정해야 하는 경우에 전송을 쉽게 식별할 수 있는 값이면 됩니다.
    • 새로고침 기간에 데이터 전송에 포함할 일 수를 입력합니다. 1을 입력하면 일일 백필이 없습니다. 0을 입력하면 기본 새로고침 기간인 7일이 구성됩니다. 최대 값은 30입니다. 자세한 내용은 데이터 최신 여부 확인을 참조하세요.
    • 일정의 경우, 기본값을 그대로 두거나(전송 생성 시간에서 매 24시간) 수정을 클릭하여 시간을 변경합니다.

      Google Ads 일정

    • 대상 데이터세트에 Google Ads 데이터를 저장하기 위해 만든 데이터세트를 선택합니다.

    • 고객 ID에 고객 ID 또는 관리자 계정을 입력합니다.

    • 제거되거나 중지된 항목 및 측정항목 전송을 방지하려면 제거/중지된 항목 제외를 선택합니다.

      Google Ads 전송

    • (선택사항) 고급 섹션을 확장하여 전송 실행 알림을 구성합니다. 전송 실행 알림은 현재 알파 버전입니다.

      • Cloud Pub/Sub 주제주제 이름을 입력합니다(예: projects/myproject/topics/mytopic).
      • 전송 실행 실패 시 이메일 알림을 허용하려면 이메일 알림 전송을 선택합니다.
      • 전송 설정 시 사용 중지됨을 선택하지 않습니다. 기존 전송을 사용 중지하려면 전송 작업을 참조하세요.

        Cloud Pub/Sub 주제

  5. 추가를 클릭합니다.

  6. 메시지가 표시되면 허용을 클릭하여 BigQuery Data Transfer Service에 Google Ads 보고 데이터를 관리하고 BigQuery에서 데이터를 액세스 및 관리할 권한을 부여합니다. 권한 창을 보려면 bigquery.cloud.google.com에서 팝업을 허용해야 합니다.

    전송 허용

명령줄

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

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

--project_id 플래그를 지정하여 특정 프로젝트를 지정할 수도 있습니다. --project_id가 지정되지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.

    bq mk --transfer_config --project_id=[PROJECT_ID] --target_dataset=[DATASET] --display_name=[NAME] --params='[PARAMETERS]' --data_source=[DATA_SOURCE]

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • --project_id는 프로젝트 ID입니다.
  • --target_dataset는 전송 구성 대상 데이터세트입니다.
  • --display_name은 전송 구성 표시 이름입니다. 전송 이름은 나중에 수정해야 할 경우에 전송을 식별할 수 있는 값이면 됩니다.
  • --params에는 JSON 형식으로 생성된 전송 구성의 매개변수가 포함됩니다. 예: --params='{"param":"param_value"}'. 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 — adwords입니다.

예를 들어 다음 명령어는 고객 ID 123-123-1234 및 타겟 데이터세트 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=adwords

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 메소드를 사용하고 TransferConfig 리소스의 인스턴스를 제공합니다.

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.
  • 여러 고객 ID가 동일한 작업에 로드되므로, MCC를 사용하면 BigQuery 로드 할당량 문제가 완화됩니다.

Google Ads 관리자 계정(MCC)에 대한 자세한 내용은 관리 계정 사용계정을 관리자 계정에 연결하기를 참조하세요.

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. BigQuery의 Google Ads 보고 구조에 관한 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 이전

BigQuery의 기존 Google Ads 데이터를 MCC 구조로 이전하려면 백업 광고를 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 BigQuery Data Transfer Service 전송 설정 문제해결Google Ads 전송 문제를 참조하세요.

데이터 쿼리

BigQuery로 전송되는 데이터는 내부 데이터화 시간별로 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 파티션 테이블 쿼리를 참조하세요.

다음 Google Ads 샘플 쿼리를 사용하여 전송된 데이터를 분석할 수 있습니다. Cloud Datalab 또는 Google 데이터 스튜디오와 같은 시각화 도구에서도 쿼리를 사용할 수 있습니다. 이러한 쿼리는 BigQuery로 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 [DATASET]를 자신의 데이터세트 이름으로 바꿉니다. [CUSTOMER_ID]를 자신의 Google Ads 고객 ID로 바꿉니다.

이 샘플에서는 BigQuery의 표준 SQL 지원을 사용합니다. #standardSQL 태그를 사용하여 표준 SQL 사용 여부를 BigQuery에 알립니다. #standardSQL 프리픽스에 대한 자세한 내용은 쿼리 프리픽스 설정을 참조하세요.

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

캠페인 실적

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

콘솔

#standardSQL
SELECT
  c.ExternalCustomerId,
  c.CampaignName,
  c.CampaignStatus,
  SUM(cs.Impressions) AS Impressions,
  SUM(cs.Interactions) AS Interactions,
  (SUM(cs.Cost) / 1000000) AS Cost
FROM
  `[DATASET].Campaign_[CUSTOMER_ID]` c
LEFT JOIN
  `[DATASET].CampaignBasicStats_[CUSTOMER_ID]` cs
ON
  (c.CampaignId = cs.CampaignId
   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

명령줄

bq query --use_legacy_sql=false '
SELECT
  c.ExternalCustomerId,
  c.CampaignName,
  c.CampaignStatus,
  SUM(cs.Impressions) AS Impressions,
  SUM(cs.Interactions) AS Interactions,
  (SUM(cs.Cost) / 1000000) AS Cost
FROM
  `[DATASET].Campaign_[CUSTOMER_ID]` c
LEFT JOIN
  `[DATASET].CampaignBasicStats_[CUSTOMER_ID]` cs
ON
  (c.CampaignId = cs.CampaignId
   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

#standardSQL
SELECT
  c.CampaignStatus AS CampaignStatus,
  a.AdGroupStatus AS AdGroupStatus,
  k.Status AS KeywordStatus,
  k.KeywordMatchType AS KeywordMatchType,
  COUNT(*) AS count
FROM
  `[DATASET].Keyword_[CUSTOMER_ID]` k
  JOIN
  `[DATASET].Campaign_[CUSTOMER_ID]` c
ON
  (k.CampaignId = c.CampaignId AND k.DATA_DATE = c._DATA_DATE)
JOIN
  `[DATASET].AdGroup[CUSTOMER_ID]` a
ON
  (k.AdGroupId = a.AdGroupId AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
WHERE
  k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
GROUP BY
  1, 2, 3, 4

명령줄

bq query --use_legacy_sql=false '
SELECT
  c.CampaignStatus AS CampaignStatus,
  a.AdGroupStatus AS AdGroupStatus,
  k.Status AS KeywordStatus,
  k.KeywordMatchType AS KeywordMatchType,
  COUNT(*) AS count
FROM
  `[DATASET].Keyword_[CUSTOMER_ID]` k
JOIN
  `[DATASET].Campaign_[CUSTOMER_ID]` c
ON
  (k.CampaignId = c.CampaignId AND k._DATA_DATE = c._DATA_DATE)
JOIN
  `[DATASET].AdGroup_[CUSTOMER_ID]` a
ON
  (k.AdGroupId = a.AdGroupId AND k._DATA_DATE = a._DATA_DATE)
WHERE
  k._DATA_DATE = k._LATEST_DATE
GROUP BY
  1, 2, 3, 4'
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