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[TAM™] 두 개의 오디언스 조합하기
TAM에서 세그먼트 설정까지 완료하면 타깃 오디언스를 생성하게 됩니다. 오디언스 조합은 생성된 오디언스 중 두 개의 오디언스를 선택 후 조합하여 좀 더 다양하고 정교한 오디언스를 생성할 수 있습니다. 또한, 오디언스 상세에서 조합된 오디언스에 대한 상세 리포트를 확인할 수 있습니다.
테크
[AIR™] 분석 데이터와 매체 데이터의 연동은 어떻게 이루어질까?(2)
검출은 광고가 게시된 페이지 진입 시 스크립트에서 전달되는 파라미터 중 필요한 값들을 분류하는 작업입니다. 수동 검출은 추적 URL을 지원하지 않는 분석 데이터를 수집하기 위해 스크립트를 이용하여 필요한 파라미터를 생성하는데, 이러한 URL에서 파라미터의 값을 검출하는 방식입니다.
[AIR™] Elasticsearch 사용을 위한 쿼리 생성 과정
쿼리를 생성하기 전 AJAX를 이용하여 API를 통해 데이터 요청부터 진행하게 됩니다. AJAX란 JavaScript를 사용한 비동기 통신으로 클라이언트와 서버간에 XML 데이터를 주고받는 기술입니다. 클라이언트에서 서버로 데이터를 요청하고 그에 대한 결과를 돌려받을 수 있습니다.
GA4 데이터 수집하여 리포트 생성하기
데이터 수집에서 리포트 생성까지는 ‘GA4 설정하기, GA4와 BigQuery 연동하기, 데이터 정제하기, 대시보드 및 리포트 생성하기’의 4개 단계로 이루어집니다. GA4 데이터를 수집하기 위해 태그매니저로 수집하고자 하는 태그, 트리거, 변수를 설정하면 데이터를 수집할 수 있습니다.
[AIR™] 분석 데이터와 매체 데이터의 연동은 어떻게 이루어질까?(1)
AIR는 매체 데이터와 분석 데이터를 제공합니다. 두 가지의 데이터를 리포터 형식으로 제공하기 위해 ‘키워드’를 기준으로 데이터를 결합합니다. 이 때 정확한 집계를 위해 해당 키워드가 소속되어 있는 상위 그룹 정보로 교차 검증 후 데이터를 결합하는 방식을 제공하고 있습니다.
AIR에서 Elasticsearch를 사용하기 위한 데이터 구성은 어떻게 할까?
이번 포스팅에서는 AIR(매체통합리포트)에서 Elasticsearch를 사용하기 위해 필요한 데이터 구성에 대해 소개하려고 합니다. AIR(매체통합리포트)는 Elasticsearch로 조회한 데이터로 차트와 데이터 그리드 영역을 그리도록 구성되어 있습니다.
GP(Growth Platform) 매체 별 API 데이터는 어떻게 제공될까?
BigQuery를 이용한 데이터 처리 프로세스에 대해서 살펴본 것에 이어, Growth Platform에서의 매체별 API는 어떻게 제공되는지 그 과정을 공유합니다. 네이버, 카카오, 구글의 광고 매체 데이터는 REST API를 통해 가져옵니다. 광고 매체의 API 서버에 Growth Platform의 매체 데이터를 생성하기 위한 데이터를 요청하고 응답받아 BigQuery에 적재합니다. REST API는 Representational State Transfer의 약자로 인터넷 상의 컴퓨터 시스템 간 상호 운용성을 제공하는 방법 중 하나로, 웹의 장점을 최대한 활용할 수 있는 아키텍쳐입니다.
창과 방패 – 자동화 프로그램 vs CAPTCHA
CAPTCHA(완전 자동화된 사람과 컴퓨터 판별, 캡차)는 현재의 컴퓨터 (인공지능) 기술로는 인식이 어렵도록 작성한 문제를 내고, 답안을 제출 받도록 하여 자동화된 기계 프로그램을 무력화 하는 기술입니다.
BigQuery를 이용한 데이터 처리 프로세스 – ETL
ETL은 데이터를 추출(E), 변환(T), 적재(L) 순으로 데이터를 처리하는 프로세스입니다. ELT는 데이터를 추출(E), 로드(L) 및 변환(T)을 하는 프로세스를 의미하며, 위에 언급한 ETL의 T와 L의 위치가 바뀐 개념으로 생각하시면 됩니다.
TAM 세그먼트를 통해 생성된 데이터는 어떻게 사용될까?
세그먼트 설정을 완료하면 타깃 오디언스(Target Audience)를 생성하게 됩니다. 오디언스(Audience) 란? 온라인 마케팅에서는 고객 및 잠재적 고객으로서 마케팅 메시지를 듣게 될 특정 대상들을 뜻합니다. 마케팅 실행의 대상이고 템플릿에 의한 결과물로 볼 수 있습니다.