Google Ads 전송

Google Ads 커넥터 (이전의 Google 애드워즈)의 BigQuery Data Transfer Service를 사용하면 Google Ads 보고 데이터를 위한 반복적인 로드 작업을 자동으로 예약하고 관리할 수 있습니다. 최근 데이터 소스 변경사항에 관한 자세한 내용은 BigQuery Data Transfer Service 데이터 소스 변경 로그를 참고하세요.

지원되는 보고서

Google Ads용 BigQuery Data Transfer Service는 Google Ads API v16을 지원합니다.

• Google Ads v16 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.

Google Ads 전송에서 데이터 수집

새로고침 기간

새로고침 기간은 데이터 전송이 발생할 때 데이터 전송이 데이터를 검색하는 일 수입니다. 예를 들어 새로고침 기간이 3일이고 일일 전송이 발생하는 경우 BigQuery Data Transfer Service는 소스 테이블에서 지난 3일 동안의 모든 데이터를 검색합니다. 이 예시에서 일일 전송이 발생하면 BigQuery Data Transfer Service는 현재 날짜의 소스 테이블 데이터 사본이 포함된 새 BigQuery 대상 테이블 파티션을 만든 다음 백필 실행을 자동으로 트리거하여 BigQuery 대상 테이블 파티션을 지난 2일 동안의 소스 테이블 데이터로 업데이트합니다. 자동으로 트리거된 백필 실행은 BigQuery Data Transfer Service 커넥터에서 증분 업데이트가 지원되는지 여부에 따라 BigQuery 대상 테이블을 덮어쓰거나 증분 업데이트합니다.

데이터 전송을 처음 실행하면 데이터 전송이 새로고침 기간 내에 사용 가능한 모든 소스 데이터를 검색합니다. 예를 들어 새로고침 기간이 3일이고 데이터 전송을 처음 실행하는 경우 BigQuery Data Transfer Service는 3일 이내에 모든 소스 데이터를 검색합니다.

새로고침 기간은 TransferConfig.data_refresh_window_days API 필드에 매핑됩니다.

새로고침 기간 외의 데이터(예: 이전 데이터)를 검색하거나 전송 중단 또는 불일치 문제를 해결하려면 백필 실행을 시작하거나 예약하면 됩니다.

제한사항

• Google Ads 데이터 전송을 구성할 수 있는 최대 빈도는 24시간마다 한 번입니다. 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 데이터 전송을 지원하지 않습니다. 데이터 전송에 대해 날짜를 지정하면 해당 날짜에 사용 가능한 모든 데이터가 전송됩니다.

시작하기 전에

Google Ads 데이터 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

데이터 전송을 만드는 사용자에게 다음과 같은 필수 권한이 있어야 합니다.

• BigQuery Data Transfer Service:

  • 데이터 전송을 만드는 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.

bq mk \
--transfer_config \
--project_id=PROJECT_ID \
--target_dataset=DATASET \
--display_name=NAME \
--params='PARAMETERS' \
--data_source=DATA_SOURCE \
--table_filter=TABLES \
--schedule=SCHEDULE
--refresh_window_days=REFRESH_DAYS
--service_account_name=SERVICE_ACCOUNT_NAME

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

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
• 확장 소재
• AssetGroup
• AssetGroupAsset
• AssetGroupListingGroupFilter
• AssetGroupSignal
• Audience
• BidGoal
• 예산
• 캠페인
• CampaignAudience
• CampaignCriterion
• CampaignLabel
• 고객
• 성별
• 키워드
• LocationBasedCampaignCriterion
• ParentalStatus
• Placement
• Video

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.

• 확장 소재
• 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 데이터 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.

예

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 데이터 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 데이터 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 데이터 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 데이터 전송 실행을 생성할 수 있습니다.

• 8888
• 9999

고객 ID 0000의 전송 구성

고객 ID 0000의 전송 구성은 개별 고객 ID만 포함한 데이터 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

데이터 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.

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 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.

  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 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'