Google Ad Manager 전송

Google Ad Manager 커넥터용 BigQuery Data Transfer Service를 사용하면 Google Ad Manager (이전 명칭: DoubleClick for Publishers)의 보고 데이터를 반복적으로 로드하는 작업을 자동으로 만들고 관리할 수 있습니다.

지원되는 보고서

Google Ad Manager 커넥터용 BigQuery Data Transfer Service는 다음과 같은 보고 옵션을 지원합니다.

• 데이터 전송(Google Ad Manager DT) 파일
• 데이터 전송 필드
• BigQuery Data Transfer Service에서 제공되는 데이터 이동 색인. 자동으로 생성되고 업데이트됩니다.
• PQL로 가져온 데이터 이동 색인
• CompanyService의 데이터 이동 색인(v201908)
• OrderService의 데이터 이동 색인(v201908)
• PlacementService의 데이터 이동 색인(v201908)

Google Ad Manager 보고서가 BigQuery 테이블 및 뷰로 변환되는 방식에 대한 자세한 내용은 Google Ad Manager 보고서 변환을 참조하세요.

Google Ad Manager 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.

증분 업데이트

Google Ad Manager 데이터 전송 (Google Ad Manager DT) 파일에서 생성된 테이블은 점진적으로 업데이트할 수 있습니다. Google Ad Manager가 Google Ad Manager DT 파일을 Cloud Storage 버킷에 추가합니다. 그런 다음 전송 실행은 이미 BigQuery 테이블로 전송된 파일을 다시 로드하지 않고 Cloud Storage 버킷에서 새 Google Ad Manager DT 파일을 BigQuery 테이블에 점진적으로 로드합니다.

예를 들어 Google Ad Manager는 오전 1시에 file1를 버킷에 추가하고 오전 2시에 file2를 추가합니다. 전송 실행은 오전 3시 30분에 시작되어 file1 및 file2를 BigQuery에 로드합니다. 그러면 Google Ad Manager는 오전 5시에 file3를 추가하고 오전 6시에 file4를 추가합니다. 두 번째 전송 실행은 오전 7시 30분에 시작되며 4개의 파일을 모두 로드하여 테이블을 덮어쓰는 대신 file3 및 file4를 BigQuery에 추가합니다.

시작하기 전에

Google Ad Manager 데이터 전송을 만들기 전에 다음을 수행하세요.

• BigQuery Data Transfer Service를 사용하는 데 필요한 모든 작업을 완료했는지 확인합니다.
• Google Ad Manager 데이터를 저장할 BigQuery 데이터세트를 만듭니다.

• 조직이 Google Ad Manager 데이터 전송(Google Ad Manager DT) 파일에 액세스할 수 있어야 합니다. Google Ad Manager팀은 파일을 Google Cloud Storage 버킷으로 전달합니다. Google Ad Manager DT 파일에 대한 액세스 권한을 얻으려면 Ad Manager 데이터 전송 보고서를 검토하세요. Google Ad Manager 팀에서 추가 요금이 청구될 수 있습니다.

  이 단계를 마치고 나면 다음과 같은 Cloud Storage 버킷을 받게 됩니다.

      gdfp-12345678
    

  Google Cloud팀은 사용자를 대신하여 Google Ad Manager DT 파일에 대한 액세스 권한을 생성하거나 부여할 수 없습니다. Google Ad Manager DT 파일에 액세스하려면 Google Ad Manager 지원에 문의하세요.

• Google Ad Manager 네트워크에 대한 API 액세스를 사용 설정하세요.
• 데이터 전송 알림을 설정하려면 Pub/Sub에 대한 pubsub.topics.setIamPolicy 권한이 있어야 합니다. 이메일 알림만 설정한다면 Pub/Sub 권한은 필요 없습니다. 자세한 내용은 BigQuery Data Transfer Service 실행 알림을 참조하세요.

필수 권한

• BigQuery: 데이터 전송을 만드는 사람에게 다음과 같은 BigQuery의 권한이 있는지 확인합니다.

  • 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 제어를 확인하세요.

• Google Ad Manager: Cloud Storage에 저장된 Google Ad Manager DT 파일에 대한 읽기 액세스. Google Ad Manager DT 파일에 대한 권한은 Google Ad Manager팀이 관리합니다. Google Ad Manager DT 파일 외에도 데이터 전송을 만드는 사람은 다양한 데이터 이동 색인(항목, 주문, 광고 단위 등)을 만드는 데 필요한 모든 항목에 대한 읽기 액세스 권한이 있는 Google Ad Manager 네트워크에 추가해야 합니다. Ad Manager의 모든 항목팀에 데이터 전송을 인증한 Ad Manager 사용자를 추가하면 이 작업을 수행할 수 있습니다.

Google Ad Manager 전송 설정

Google Ad Manager용 BigQuery 데이터 전송 설정에는 다음이 필요합니다.

• Cloud Storage 버킷: Google Ad Manager DT 파일을 위한 Cloud Storage 버킷 URI(시작하기 전에 섹션 설명 참조). 버킷 이름은 다음과 같아야 합니다.

  gdfp-12345678

• 네트워크 코드: 네트워크에 로그인하면 URL에서 Google Ad Manager 네트워크 코드를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 https://admanager.google.com/2032576#delivery URL에서 2032576이 네트워크 코드입니다. 자세한 내용은 Google Ad Manager 시작하기를 참조하세요.

Google Ad Manager용 BigQuery Data Transfer Service 데이터 전송을 만들려면 다음 안내를 따르세요.

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

bq mk --transfer_config \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--params='{"bucket": "gdfp-12345678","network_code": "12345678"}' \
--data_source=dfp_dt

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 a ad manager(formerly DFP) transfer config
public class CreateAdManagerTransfer {

  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";
    String bucket = "gs://cloud-sample-data";
    // the network_code can only be digits with length 1 to 15
    String networkCode = "12345678";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("bucket", Value.newBuilder().setStringValue(bucket).build());
    params.put("network_code", Value.newBuilder().setStringValue(networkCode).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDisplayName("Your Ad Manager Config Name")
            .setDataSourceId("dfp_dt")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .build();
    createAdManagerTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createAdManagerTransfer(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("Ad manager transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Ad manager transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Google Ad Manager 전송 설정 문제 해결

데이터 전송을 설정하는 데 문제가 발생하면 전송 구성 문제 해결에서 Google Ad Manager 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 파티션을 나눈 테이블 쿼리를 참조하세요.

Google Ad Manager 샘플 쿼리

다음 Google Ad Manager 샘플 쿼리를 사용하여 전송된 데이터를 분석할 수 있습니다. Looker Studio와 같은 시각화 도구에서 쿼리를 사용할 수도 있습니다. BigQuery로 Google Ad Manager 데이터 쿼리를 시작하는 데 유용합니다. 이 보고서로 할 수 있는 작업에 대해 추가 문의 사항이 있는 경우, Google Ad Manager 기술 담당자에게 문의하세요.

다음 각 쿼리에서 dataset와 같은 변수를 실제 값으로 바꿉니다. 예를 들어 network_code는 Google Ad Manager 네트워크 코드로 바꿉니다.

도시별 노출수와 순 사용자

다음 SQL 샘플 쿼리는 지난 30일 동안의 도시별 노출수와 순 사용자를 분석합니다.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  City,
  _DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps,
  count(distinct UserId) AS uniq_users
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code`
WHERE
  _DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY City, Date

항목 유형별 노출수와 순 사용자

다음 SQL 샘플 쿼리는 지난 30일 동안의 항목 유형별 노출수와 순 사용자를 분석합니다.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  MT.LineItemType AS LineItemType,
  DT._DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps,
  count(distinct UserId) AS uniq_users
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code` AS DT
LEFT JOIN `dataset.MatchTableLineItem_network_code` AS MT
ON
  DT.LineItemId = MT.Id
WHERE
  DT._DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY LineItemType, Date
ORDER BY Date desc, imps desc

광고 단위별 노출수

다음 SQL 샘플 쿼리는 지난 30일 동안의 광고 단위별 노출수를 분석합니다.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  MT.AdUnitCode AS AdUnitCode,
  DT.DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code` AS DT
LEFT JOIN `dataset.MatchTableLineItem_network_code` AS MT
ON
  DT.AdUnitId = MT.Id
WHERE
  DT._DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY AdUnitCode, Date
ORDER BY Date desc, imps desc

광고 항목별 노출수

다음 SQL 샘플 쿼리는 지난 30일 동안의 광고 항목별 노출수를 분석합니다.

# START_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -31 DAY)
# END_DATE = DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL -1 DAY)
SELECT
  MT.Name AS LineItemName,
  DT._DATA_DATE AS Date,
  count(*) AS imps
FROM `dataset.NetworkImpressionsnetwork_code` AS DT
LEFT JOIN `dataset.MatchTableLineItem_network_code` AS MT
ON
  DT.LineItemId = MT.Id
WHERE
  DT._DATA_DATE BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY LineItemName, Date
ORDER BY Date desc, imps desc