네이버 광고 데이터를 구글 빅쿼리에 자동으로 쌓는 방법
네이버 광고 데이터를 빅쿼리에 쌓기 위해서는 먼저 수집을 해야합니다. 이때, 네이버 광고센터에 로그인을 하지 않고도 API를 활용하면 광고 데이터를 가져올 수 있습니다. 또한, AIR 솔루션을 이용한다면 네이버의 광고 데이터를 사용자의 작업 없이 매일 자동으로 수집할 수 있습니다.
빅쿼리
구글이 열어준 새로운 측정의 세계에 올라타기
구글이 열어준 새로운 측정 세계의 변화 핵심은 더이상 데이터가 툴이나 솔루션에 종속되지 않는다는 것입니다. 툴이나 솔루션에 종속되지 않는다는 것은, 마음만 먹으면 raw 데이터에 직접 접근하여 자유롭게 데이터를 조회·활용할 수 있다는 것을 의미합니다.
UA→GA4 전환부터 맞춤형 대시보드까지, GA4 One-Stop Service
기존의 UA와 많은 것이 달라진 GA4를 어떻게 사용해야 할지 막막하신가요? 비즈스프링의 GA4 원스톱 서비스는 사이트 진단부터 설치, 맞춤형 대시보드까지 기업의 비즈니스 목표를 데이터 기반으로 정확하게 의사결정 할 수 있는 환경을 만들어드립니다. 이제 비즈니스 목표에만 집중하세요.
GA4 로 전환할 때 놓치기 쉬운 3가지
구글이 GA4 로의 전환을 이끌면서 BigQuery의 접근성이 낮아졌지만, 아무래도 전문인력이 상주하는 조직이 아니라면 당장 GA4를 어떻게 전환하고 BigQuery를 어떻게 활용할 수 있을지 감이 안 잡히는 분들이 계실 겁니다. 이러한 분들을 위해 전환 과정에서 놓치면 안 되는 3가지를 이야기해 봅니다.
UA → GA4 전환이 변화시킬 마케팅 실무의 본질
비즈스프링은 GA4 One-Stop Service 를 통해 데이터 수집 뿐만 아니라, 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 기반을 조성하는 것을 지원합니다. 단순히 ‘UA에서 수집하던 데이터를 GA4 에서도 봐야 해!’라는 차원으로 접근하는 것은 바람직하지 않습니다. ‘전환’ 그 자체보다는 ‘전환 과정’과 ‘전환 후의 데이터 활용’까지 고려한 설계를 선행해야 합니다.
GA4 전환을 코앞에 둔 마케팅 실무자의 고민
비즈스프링 GA4 One-Stop Service는 우려없이 GA4로 전환할 수 있도록 사이트 진단부터 설치, 맞춤형 대시보드까지 비즈니스 솔루션 제안, 시스템 구축을 지원합니다. 마케터들이 마케팅 액션 수립과 비즈니스 목표 달성에만 집중할 수 있는 환경을 제공합니다.
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.
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.
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.
BigQuery 데이터 정제부터 엘라스틱서치에 데이터가 저장되는 과정
빅쿼리에서 정제 테이블을 생성하는데 정제 테이블에서 바로 조회하지 않고 엘라스틱서치 서버에 데이터를 옮겨서 사용하는 이유에 대해서 질문을 가지실 수 있습니다. 엘라스틱서치에 데이터를 저장하는 가장 큰 이유는 “비용”과 “검색 속도”가 있습니다.