Google의 사용자 제공 데이터 매칭(UPDM)으로 퍼스트 파티 데이터를 처리하여 고객과 의미 있는 관계를 구축할 수 있습니다. 이 페이지에서는 UPDM 일치율과 관련하여 자주 묻는 질문(FAQ)을 살펴봅니다.
목록 크기와 도달범위를 극대화하려면 어떻게 해야 하나요?
목록 크기는 도달할 수 있는 실제 사용자 수입니다. 목록 크기와 도달범위를 극대화하는 방법은 다음과 같습니다.
- 사용 가능한 모든 유형의 정보(이메일 주소, 휴대기기, 전화번호, 실제 주소)를 업로드합니다. 신호 식별자를 많이 추가할수록 일치 가능성이 높아집니다. OR 로직이 사용되고 각 신호가 개별적으로 처리되므로 모든 신호를 일치시킬 필요가 없습니다.
- 연결에서 UPDM에 대해 이미 해싱된 고객 일치 타겟팅 테이블을 재사용합니다.
- 일치율을 기준으로 사용하여 데이터 형식 문제가 있는지 진단할 수 있습니다.
- 고객에 대한 여러 신호 식별자를 동일한 데이터 파일 행에 배치합니다.
고객에 대한 신호 식별자를 여러 개 추가하려면 어떻게 해야 하나요?
고객에 대한 여러 개의 신호 식별자를 데이터 파일의 동일한 행에 배치하면 Ads Data Hub에서 가장 정확한 일치율을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 동일한 고객의 전화번호와 이메일 주소가 있는 경우 2행 및 5행과 같이 동일한 행에 나란히 배치합니다.
목록은 얼마나 자주 새로고침해야 하나요?
더 나은 결과와 최적의 성능을 위해 목록을 매일 새로고침하는 것이 좋습니다. 이를 달성하기 위한 가장 좋은 방법은 연결을 구성할 때 가져오기 일정을 설정하는 것입니다.
일치율은 어디에서 확인할 수 있나요?
데이터 일치율은 사용자 인터페이스의 최근 실행 아래 새로 실행되는 작업에 대해서만 표시됩니다. Ads Data Hub에서 개인 정보 보호 제한으로 인해 정확한 값을 제공할 수 없으므로 이 일치율은 근사한 추정치를 제공합니다.
데이터 일치율(Google ID 공간 전체와 일치하는 사용자)은 항상 다음 쿼리에서 발생하는 Ads Data Hub 데이터 이동 색인의 행 수(Google에 알려져 있고 고객 캠페인에서 도달한 퍼스트 파티 데이터의 사용자)보다 크거나 같습니다. 이 수치는 다음 쿼리를 고객의 퍼스트 파티 데이터에 있는 고유한 항목 수로 나눈 결과입니다.
SELECT COUNT(*)
FROM *_updm
GROUP BY 1
일치율이 낮은 이유는 무엇인가요?
일치율은 Google 사용자와 연결할 수 있는 업로드 비율로, 사용 가능한 목록의 비율을 확인할 수 있습니다. 일치율이 100% 가 아니더라도 걱정하지 마세요. 일치하지 않는 고객 정보가 있는 것이 일반적입니다.
일치율을 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.
- 벤치마크를 설정하여 데이터 형식 문제가 있는지 진단
- 퍼스트 파티 데이터와 Google 간의 일치율 확인
고객 일치 타겟팅보다 UPDM의 일치율이 더 높은 이유는 무엇인가요?
UPDM은 신호 식별자를 기반으로 사용자를 일치시키는 반면, 고객 일치 타겟팅은 사용자를 일치시키기 위해 필터링할 때 광고 노출 데이터도 고려합니다.
오류 및 ID 충돌을 방지하려면 어떻게 해야 하나요?
오류 및 ID 충돌 가능성을 줄이려면 다음 안내를 따르세요.
- 계정당 한 번에 일치하는 연결 하나만 실행
- Ads Data Hub 계정과 동일한 리전에 있는 데이터 소스를 사용합니다.
데이터의 TTL이란 무엇인가요?
60일의 TTL (수명)은 고객이 일치 레코드를 업로드할 때 레코드가 60일 동안 데이터 이동 색인 내에 저장됨을 의미합니다. 60일 후에는 항목이 다시 업로드될 때까지 데이터 이동 색인에서 삭제됩니다. 이는 개인 정보 보호 및 법률 준수를 위해 쿠키 매칭 업로드에 적용되는 만료와 유사합니다.
지역별 데이터는 어떻게 처리되나요?
UPDM은 고객 일치 타겟팅 데이터를 네 지역(EU, 미국, 아시아, 오스트레일리아)으로 내보냅니다. 전체 데이터 세트(지역에 관계없이 모든 Google GAIA ID에 대한 데이터)를 각 지역으로 내보냅니다. 따라서 고객의 지역에 관계없이 모든 지역의 데이터와 일치시킵니다.
결과적으로 UPDM 자체는 이러한 유형의 필터링을 하지 않으므로 Ads Data Hub에서 지역별로 필터링하는 경우에만 데이터가 필터링됩니다.
쿼리 시 데이터 이동 색인이 비어 있는 이유는 무엇인가요?
UPDM을 Google이 소유 및 운영하는(O&O) 데이터를 분석하고 검색을 사용하는 캠페인을 결합하지 않아야 합니다. UPDM에 사용하려면 광고 이벤트를 Google 광고 데이터에서 로그인한 사용자와 연결해야 합니다. Ads Data Hub의 조인 가능한 필드를 참고하세요.
google_ads_impressions, dv360_youtube_impressions, yt_reserve_impressions 테이블에는 로그인 데이터와 로그아웃 상태의 데이터가 포함됩니다. UPDM용 Ads Data Hub의 일치하는 사용자에는 지난 180일 동안 활성 상태였고, 캠페인을 통해 도달했고, 퍼스트 파티 데이터 세트에 업로드된 것으로 Google에 알려진 사용자가 포함됩니다.
계정을 어떻게 구조화해야 하나요?
대행사는 UPDM 및 퍼스트 파티 데이터를 사용하려면 각 광고주의 고유한 하위 계정을 Ads Data Hub 계정에 추가해야 합니다. 이렇게 하면 각 광고주의 데이터가 기본 대행사 계정의 고유한 하위 계정에 저장됩니다. 광고주 데이터를 고유한 하위 계정으로 분리하지 않은 기존 계정에는 각 광고주에 대해 생성된 새 하위 계정이 있어야 하며 데이터가 백필될 때까지 기다려야 합니다.
API가 지원되나요?
공개 UPDM API는 없으며 연결 설정은 UI를 통해 수행됩니다. 하지만 Ads Data Hub API는 다른 쿼리와 마찬가지로 UPDM 데이터 이동 색인을 사용하는 쿼리를 실행할 수 있습니다. 일치율은 민감한 정보라는 점도 유의해야 합니다. 개인 정보 보호 요건으로 인해 사용자 인터페이스에서 고객에게 표시되는 비율에 노이즈가 적용됩니다.
UPDM 서비스 계정을 찾고 관리하려면 어떻게 해야 하나요?
UPDM 설정 중에 Data Fusion, Data Proc, 일치 서비스 계정이 자동으로 생성되고 액세스 권한이 자동으로 부여됩니다. 설정이 완료되면 Google Cloud 프로젝트의 IAM 설정에서 서비스 계정을 찾고 관리할 수 있습니다.
UI를 통해 제출된 데이터 소스 사용자 인증 정보는 어떻게 처리되나요?
Snowflake 또는 MySQL과 같은 데이터 소스를 연결하기 위한 사용자 인증 정보는 Ads Data Hub에 직접 저장되지 않습니다. 대신 Ads Data Hub에서는 서비스 계정 및 OAuth를 사용하여 플랫폼 간에 데이터에 안전하게 액세스하고 데이터를 전송합니다. 이 접근 방식은 민감한 정보의 저장을 방지하고 승인된 작업에 임시 액세스 토큰을 사용하여 보안을 강화합니다.
설정에 실패한 이유는 무엇인가요?
여러 가지 이유로 설정에 실패할 수 있습니다. 이 오류가 발생할 수 있는 이유 중 하나는 Google Cloud 프로젝트에 도메인 제한 공유 (DRS)가 사용 설정되어 있기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Google Cloud 프로젝트에서 DRS를 일시적으로 사용 중지하여 UPDM 설정을 완료할 수 있습니다. 설정이 완료되면 DRS를 다시 사용 설정할 수 있습니다. 조직 정책으로 인해 DRS를 사용 중지할 수 없는 경우 지원팀에 문의하여 도움을 받으세요.