개요
이 페이지에서는 tcrm_bq_to_ads_oc_v2 및 tcrm_gcs_to_ads_oc_v2 DAG를 구성하는 방법과 데이터를 준비하는 방법을 설명합니다.
광고가 온라인 판매로 직접 연결되지 않고 여러 단계를 거친 후 결국에는 오프라인 환경(예: 사무실이나 전화)에서의 판매로 이어지는 경우가 있습니다. 오프라인 전환을 가져오면 광고 클릭 또는 통화가 발생한 후에 오프라인 환경에서 어떤 상황이 발생했는지 측정할 수 있습니다.
자세한 내용은 오프라인 전환 가져오기에 대한 정보를 참고하세요.
Airflow 변수 구성
새 필수 tcrm_bq_to_ads_oc_v2 DAG 변수 만들기
다음 섹션에서는 tcrm_bq_to_ads_oc_v2 DAG를 실행하는 데 필요한 변수를 보여줍니다. BigQuery를 데이터 소스로 사용하려는 경우에만 이러한 변수를 설정하면 됩니다.
| 변수 이름 | 예시 값 | 변수 정보 |
|---|---|---|
tcrm_bq_to_ads_oc_v2_bq_dataset_id |
my_dataset |
데이터가 포함된 BigQuery 데이터 세트의 이름입니다. |
tcrm_bq_to_ads_oc_v2_bq_table_id |
my_table |
데이터가 포함된 BigQuery 테이블의 이름입니다. |
tcrm_bq_to_ads_OC_v2_google_ads_yaml_credentials |
Google Ads API의 인증 정보입니다. 자세한 내용은 Google Ads API 개요를 참고하세요. |
새 필수 tcrm_gcs_to_ads_oc_v2 DAG 변수 만들기
다음 섹션에서는 tcrm_gcs_to_ads_oc_v2 DAG를 실행하는 데 필요한 변수를 보여줍니다. Google Cloud Storage를 데이터 소스로 사용하려는 경우에만 이러한 변수를 설정해야 합니다.
| 변수 이름 | 예시 값 | 변수 정보 |
|---|---|---|
tcrm_gcs_to_ads_oc_v2_gcs_bucket_name |
my_bucket |
Cloud Storage 버킷 이름입니다. |
tcrm_gcs_to_ads_oc_v2_gcs_bucket_prefix |
folder/sub_folder |
버킷 내부의 데이터 폴더 경로입니다. |
tcrm_gcs_to_ads_oc_v2_gcs_content_type(선택사항) |
JSON 또는 CSV. |
Cloud Storage 콘텐츠 유형입니다. |
tcrm_gcs_to_ads_oc_v2_google_ads_yaml_credentials |
Google Ads API의 인증 정보입니다. 자세한 내용은 Google Ads API 개요를 참고하세요. |
Google Ads 오프라인 전환으로 보낼 데이터 준비
데이터 필드 설명:
customerId는 업로드를 수행하는 고객의 ID입니다.
conversionActionId는 이 전환과 연결된 전환 액션의 ID입니다. 특정 전환의 URL에서 ID를 찾을 수 있습니다. 스크린샷을 참고하세요. 페이지를 봅니다. 상단 메뉴에서 TOOLS AND SETTINGS를 클릭하고 팝업에서 MEASUREMENT 아래의 Conversion을 클릭한 후 오프라인 클릭 전환이 전송될 Conversion action을 클릭합니다.
conversionDateTime은 yyyy-mm-dd hh:mm:ss+|-hh:mm 패턴이어야 합니다.
Google Ads로 데이터를 전송하려면 다음 3가지 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.
BigQuery에서 SQL 테이블 형식의
tcrm_bq_to_ads_oc_v2DAG를 사용합니다.테이블 스키마:
필드 이름 유형 customerId 문자열 전환 액션 ID 문자열 gclid 문자열 전환 가치 문자열 전환 날짜 시간 문자열 예시 테이블:
customerId 전환 액션 ID gclid 전환 가치 전환 날짜 시간 1234567890 123456789 gclick_id_1 0.1 2022년 1월 11일 18:00:00+0900 1234567890 123456789 gclick_id_2 0.2 2022년 1월 12일 18:00:00+0900 1234567890 123456789 gclick_id_3 0.3 2022년 1월 13일 18:00:00+0900 1234567890 123456789 gclick_id_4 0.4 2022년 1월 14일 18:00:00+0900 JSON 형식의
tcrm_gcs_to_ads_oc_v2DAG를 사용하여 Google Cloud Storage에서{"customerId": "1234567890", "conversionActionId": "123456789", "gclid": "gclick_id_1", "conversionValue":"0.1", "conversionDateTime": "2022-01-11 18:00:00+0900"} {"customerId": "1234567890", "conversionActionId": "123456789", "gclid": "gclick_id_2", "conversionValue":"0.2", "conversionDateTime": "2022-01-12 18:00:00+0900"} {"customerId": "1234567890", "conversionActionId": "123456789", "gclid": "gclick_id_3", "conversionValue":"0.3", "conversionDateTime": "2022-01-13 18:00:00+0900"} {"customerId": "1234567890", "conversionActionId": "123456789", "gclid": "gclick_id_4", "conversionValue":"0.4", "conversionDateTime": "2022-01-14 18:00:00+0900"}CSV 형식의
tcrm_gcs_to_ads_oc_v2DAG를 사용하여 Google Cloud Storage에서customerId,conversionActionId,googleClickId,conversionValue,conversionTime 1234567890,123456789,gclick_id_1,0.1,2022-01-11 18:00:00+0900 1234567890,123456789,gclick_id_2,0.2,2022-01-12 18:00:00+0900 1234567890,123456789,gclick_id_3,0.3,2022-01-13 18:00:00+0900 1234567890,123456789,gclick_id_4,0.4,2022-01-14 18:00:00+0900
DAG 실행
Airflow 콘솔의 상단 메뉴 바에서 DAGs 옵션을 클릭합니다. 왼쪽 목록에서 실행할 DAG를 찾습니다. 그런 다음 목록의 오른쪽에 있는 Play 버튼을 클릭하여 실행합니다.
DAG 로그 읽기
FAQ에서 DAG 로그 읽기를 참조하세요.