광고효과 보고

광고 캠페인이 브랜드 인지도, 전환, 전환 가치, 자연 검색 행동에 미치는 인과적 영향을 측정하려면 Google Ads API에서 광고효과 측정 보고 리소스를 쿼리하세요.

  • 브랜드 광고효과 보고: Google Ads API v25 이상에서 설문조사 측정 유형 전반에 걸쳐 광고 노출이 브랜드 인지도에 미치는 영향을 평가합니다.
  • 전환 상승도 보고: Google Ads API v25 이상에서 노출되지 않은 홀드백 그룹과 비교하여 전환수 증분, 전환 가치, 증분 전환당비용(iCPA), 증분 광고 투자수익(iROAS)을 측정합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
  • 검색 광고효과 보고: Google Ads API v26 이상에서 광고 노출로 인해 Google 검색 및 YouTube에서 발생하는 자연 검색어 수의 증가분을 정량화합니다.

experiment 및 campaign 리소스에 대한 표준 A/B 실험 보고는 실험 보고를 참조하세요.

브랜드 광고효과 보고

Google Ads API v25 이상에서 광고 캠페인이 브랜드 인지도에 미치는 영향을 평가하려면 전용 브랜드 광고효과 측정 리소스를 쿼리하세요.

브랜드 광고효과 리소스 및 분류 보기

브랜드 광고효과 구성, 광고 게재, 분류 보기는 Google Ads API에서 읽기 전용(모든 필드가 OUTPUT_ONLY)이며 Google Ads UI에서 또는 Google 담당자 또는 GPS 담당자를 통해 구성됩니다. 연구를 소유한 계정(관리자 또는 하위 계정)의 customer_id 매개변수를 사용하여 이러한 리소스를 쿼리합니다.

LiftMeasurementFlight 리소스를 쿼리하여 광고 게재 기간 수준의 브랜드 광고효과 일정 및 설문조사 수집 메타데이터를 가져옵니다. 여기에는 광고 게재 기간 상태(lift_measurement_flight.status, LiftMeasurementFlightStatus enum으로 정의되며, 활성 광고 게재 기간의 경우 ENABLED, 수동으로 중지된 광고 게재 기간의 경우 STOPPED), 고객의 시간대에 따른 광고 게재 기간 날짜 범위(lift_measurement_flight.start_date 및 lift_measurement_flight.end_date), 타겟 설문조사 응답 수집 진행률(lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros, 여기서 0은 0%, 1000000은 100%)이 포함됩니다. ENABLED 광고 기간이 진행 중인지 또는 완료되었는지 확인하려면 고객 시간대의 현재 날짜를 lift_measurement_flight.start_date 및 lift_measurement_flight.end_date와 비교하고 response_collection_ratio_micros가 1000000에 도달했는지 확인합니다.

LiftMeasurementConfig 리소스를 쿼리하여 전체 연구 수준 브랜드 광고효과 측정항목을 검색하거나 다음 분류 리소스를 쿼리하여 특정 측정기준에서 브랜드 광고효과 측정항목을 분석합니다.

segments.brand_lift_measurement_type 세그먼트를 포함하여 BrandLiftMeasurementType enum(예: RECALL 또는 AWARENESS)으로 정의된 설문조사 질문 유형별로 브랜드 광고효과 측정항목을 분류합니다. segments.brand_lift_measurement_type 세그먼트를 생략하면 API는 슬라이스당 자동으로 선택된 단일 측정 유형의 측정항목을 반환합니다. segments.date 세그먼트를 포함하여 브랜드 광고효과 측정항목을 날짜(YYYY-MM-DD)별로 분류합니다. metrics.cost_per_lifted_cookie 측정항목은 연구 소유 계정 통화의 마이크로 단위로 반환됩니다.

Google Ads API v27 이상에서는 lift_measurement_config 및 5가지 브랜드 광고효과 분류 리소스(lift_measurement_age_range, lift_measurement_campaign, lift_measurement_device, lift_measurement_gender, lift_measurement_video)의 Google Ads Query Language(GAQL) SELECT 절에서 읽기 전용(OUTPUT_ONLY) lift_guidance 필드(lift_guidance.outcome 및 lift_guidance.guidance_message, 유형 LiftGuidance)를 선택하여 행 수준 통계 해석을 받을 수도 있습니다. lift_measurement_config에서 lift_guidance는 쿼리가 리프트 측정항목 또는 세그먼트를 선택하거나 필터링하는 경우에만 채워지고(메타데이터 전용 구성 쿼리에서는 생략됨), lift_guidance.guidance_message에는 인라인 마크다운 링크(예: [Learn more](https://support.google.com/...))가 포함될 수 있습니다. WHERE 또는 ORDER BY 절에서 lift_guidance 하위 필드를 필터링하거나 정렬할 수 없습니다. lift_guidance.outcome에 반환된 LiftOutcomeEnum.LiftOutcome 값에 대한 설명은 브랜드 광고효과 결과 해석을 참조하세요.

보고 가능성 기준 및 빈 응답

브랜드 광고효과 보고는 통계적 보고 가능성 및 개인 정보 보호 기준을 충족하기 위해 지연 시간 제한(연구 시작 후 24~48시간의 파이프라인 지연 필요)과 설문조사 측정 유형(segments.brand_lift_measurement_type)당 응답 제한을 모두 적용합니다.

  • 긍정 응답률(metrics.brand_lift_baseline_positive_response_rate* 및 metrics.brand_lift_exposed_positive_response_rate*): 해당 부문(실험군 또는 통제군)에서 설문조사 응답이 50개 이상이어야 합니다.
  • 엄격한 긍정적 상승도 기준(LiftMeasurementConfig에 대한 전체 연구 또는 독립적인 슬라이스): 통계적으로 긍정적인 상승도(p_value <= 0.50)로, 총 응답 수가 2,000개 이상이고 부문당 응답 수가 860개 이상입니다.
  • 완화된 슬라이스 긍정적 상승도 기준(전체 연구가 긍정적 상승도로 엄격한 기준을 충족하는 경우 분류 리소스에서): 총 응답이 500개 이상이고 부문당 응답이 200개 이상인 통계적으로 긍정적인 상승도(p_value <= 0.50)입니다.
  • 긍정적이지 않은 광고효과 기준점 완료(NO_SIGNIFICANT_LIFT 대 NOT_ENOUGH_DATA): 통계적으로 긍정적인 광고효과가 감지되지 않는 경우 측정항목당 총 응답 수가 4,100개 이상이어야 합니다.

LiftMeasurementConfig 및 5가지 브랜드 광고효과 분류 리소스(LiftMeasurementAgeRange, LiftMeasurementGender, LiftMeasurementDevice, LiftMeasurementCampaign, LiftMeasurementVideo)에 대한 쿼리는 다음과 같은 경우 오류가 아닌 빈 응답(results: [])을 반환합니다.

  • 쿼리된 customer_id 매개변수가 허용 목록에 없거나 연구를 소유하지 않습니다.
  • WHERE 날짜 필터가 평가된 게재 기간(lift_measurement_flight.start_date 및 lift_measurement_flight.end_date)을 벗어납니다.
  • LiftMeasurementConfig에서 전체 연구 결과를 반환하더라도 연구 또는 특정 인구통계, 기기, 캠페인 또는 동영상 슬라이스가 24~48시간의 보고 지연 및 설문조사 응답 수 기준점을 충족하지 못했습니다.

빈 응답 문제를 해결하려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. lift_measurement_flight을 쿼리하여 lift_measurement_flight.status = 'ENABLED'를 확인하고, WHERE 날짜 필터가 lift_measurement_flight.start_date 및 lift_measurement_flight.end_date 내에 있는지 확인하고, lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros에서 설문조사 진행 상황을 검사합니다(여기서 1000000는 100%임).
  2. 측정기준 분석 리소스를 쿼리하기 전에 LiftMeasurementConfig를 쿼리하여 전체 연구에서 보고 가능한 브랜드 광고효과 측정항목이 생성되었는지 확인합니다.

브랜드 광고효과 결과 해석하기

Google Ads API v27 이상에서 lift_guidance.outcome 필드는 lift_guidance.guidance_message에서 사람이 읽을 수 있는 해결 조언과 함께 반환된 각 행의 통계 상태를 분류하는 LiftOutcomeEnum.LiftOutcome 값을 반환합니다.

  • 진행 중인 연구 결과(lift_measurement_flight.status가 ENABLED이고 고객 시간대의 현재 날짜가 lift_measurement_flight.end_date 이전이며 lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros가 1000000 미만인 경우):
    • STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT: 연구가 진행 중이며 초기 단계에서 긍정적인 광고효과가 나타나고 있습니다.
    • STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET: 초기 볼륨이 충분한 상태에서 연구가 진행 중이며 아직 통계적으로 유의미한 광고효과가 감지되지 않았습니다.
    • STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA: 연구가 진행 중이며 통계 보고 기준점에 도달하기 위해 초기 설문조사 응답을 적극적으로 수집하고 있습니다.
  • 완료된 연구 결과(lift_measurement_flight.end_date가 경과했거나 lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros가 1000000에 도달한 경우):
    • POSITIVE_LIFT_DETECTED: 완료된 연구 또는 슬라이스에서 통계적으로 유의미한 긍정적인 광고효과가 감지되었습니다.
    • NO_SIGNIFICANT_LIFT: 완료된 연구 또는 슬라이스가 통계적 정밀도 기준(측정항목당 총 응답 수 4,100개 이상)을 충족했으며 통계적으로 유의미한 긍정적 광고효과가 감지되지 않았습니다.
    • NOT_ENOUGH_DATA: 완료된 연구 또는 슬라이스가 통계적 보고 가능성에 필요한 설문조사 응답 기준점을 충족하지 못했습니다(전체 연구에서 긍정적인 광고효과가 있는 경우 총 2,000개 이상의 응답 및 부문당 860개 이상의 응답, 전체 연구에서 긍정적인 광고효과가 있는 경우 슬라이스에서 긍정적인 광고효과가 있는 경우 총 500개 이상의 응답 및 부문당 200개 이상의 응답, 긍정적인 광고효과가 감지되지 않은 경우 측정항목당 총 4,100개 이상의 응답).

브랜드 광고효과 결과를 해석할 때는 다음 가이드라인을 적용하세요.

  • 진행 중인 광고 게재 기간과 완료된 광고 게재 기간(STUDY_IN_PROGRESS_*): ENABLED 연구 광고 게재 기간이 아직 진행 중인 동안(lift_measurement_flight.end_date이 지나기 전, response_collection_ratio_micros이 1000000에 도달하기 전)에는 설문조사 응답과 편향 보정 모델링이 아직 안정화되지 않은 상태입니다. 진행 중인 측정항목은 예비 측정항목으로 취급하고 광고 게재가 완료될 때까지 캠페인을 일시중지하거나 예산을 줄이지 마세요.
  • 긍정적인 광고효과(POSITIVE_LIFT_DETECTED): 긍정적인 브랜드 광고효과가 감지되면 측정기준 분석 리소스(LiftMeasurementAgeRange, LiftMeasurementGender, LiftMeasurementDevice, LiftMeasurementCampaign, LiftMeasurementVideo)를 쿼리하여 실적이 우수한 잠재고객 집단('밝은 지점')을 식별하고 브랜드 유입경로 전반에서 광고 소재의 공감도를 평가합니다.
  • 데이터가 부족하거나 유의미한 상승도가 없음(NOT_ENOUGH_DATA 또는 NO_SIGNIFICANT_LIFT): 설문조사 응답 수가 부족하거나(긍정적 상승도가 없는 측정항목당 총 응답 수가 4,100개 미만이거나, 긍정적 상승도에 대한 엄격한 슬라이스 기준인 2,000/860개 또는 완화된 슬라이스 기준인 500/200개 미만) 슬라이스에서 통계적으로 유의미한 상승도가 감지되지 않는 경우, 이를 캠페인 실패로 간주하거나 단일 슬라이스 샘플 부족을 이유로 잠재고객을 제외하지 마세요. LiftMeasurementConfig에서 전체 연구 측정항목을 확인하고, 설문조사를 실시한 다른 segments.brand_lift_measurement_type 값(예: 상위 유입경로 RECALL 또는 AWARENESS)을 쿼리하고, 나머지 분류 측정기준을 확인합니다.

브랜드 광고효과 검색어 예시

광고 게재 기간 메타데이터와 광고효과 통계는 별도의 리소스에 있으므로 광고 게재 기간 세부정보와 실적 통계를 쿼리하려면 별도의 GAQL 쿼리가 필요합니다.

항공편 세부정보 쿼리

상태, 측정 유형, 예약된 날짜, 설문조사 수집 진행 상황과 같은 브랜드 광고효과 플라이트의 메타데이터를 가져오려면 LiftMeasurementFlight 리소스를 쿼리합니다.

SELECT
  lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_flight.lift_measurement_flight_id,
  lift_measurement_flight.name,
  lift_measurement_flight.status,
  lift_measurement_flight.lift_type,
  lift_measurement_flight.start_date,
  lift_measurement_flight.end_date,
  lift_measurement_flight.survey_lift_measurement.response_collection_ratio_micros
FROM lift_measurement_flight
WHERE lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND lift_measurement_flight.lift_type = 'SURVEY'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID(lift_measurement_config.lift_measurement_config_id)입니다.

통계 쿼리

브랜드 광고효과 측정항목을 가져오려면 LiftMeasurementConfig 리소스 또는 적절한 분류 리소스를 쿼리합니다. 예를 들어 다음 쿼리는 LiftMeasurementCampaign 리소스에서 캠페인 및 브랜드 광고효과 측정 유형별로 분류된 브랜드 광고효과 측정항목을 가져옵니다.

SELECT
  lift_measurement_campaign.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_campaign.campaign,
  segments.brand_lift_measurement_type,
  metrics.absolute_brand_lift,
  metrics.relative_brand_lift
FROM lift_measurement_campaign
WHERE lift_measurement_campaign.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.

전환 상승도 보고서

Google Ads API v25 이상에서 전환 상승도 보고서는 광고가 전환 및 전환 가치에 미치는 증분 영향을 측정합니다. 전환 상승도 연구는 노출 그룹(광고를 볼 수 있는 사용자)과 비노출 통제 그룹(광고를 보지 못하게 한 사용자) 간의 전환 행동을 비교합니다.

전환 상승도 구성, 광고 운영 기간, 실험 링크는 Google Ads API에서 읽기 전용이며(모든 필드는 OUTPUT_ONLY) Google Ads UI에서 또는 Google 담당자나 GPS 담당자를 통해 구성됩니다. 연구를 소유한 계정의 customer_id 매개변수를 사용하여 lift_measurement_config 리소스를 쿼리합니다. 관리자 계정은 소유한 교차 계정 전환 상승도 연구를 직접 쿼리할 수 있습니다. 하위 계정의 customer_id 매개변수(선택적으로 login-customer-id 헤더로 인증됨)를 사용하여 하위 계정이 소유한 연구를 쿼리합니다.

전환 상승도 보고는 두 가지 연구 워크플로를 지원하며, 두 워크플로 모두 동일한 연구 및 게재 기간 검색, 누적 스냅샷 기간, 전환 액션 범위를 공유합니다.

  • 독립형 전환 상승도 보고: 연구에서 측정된 캠페인의 선택된 전환 액션 또는 모든 전환 액션에 대한 전체 증가분, 증분 전환당비용(iCPA), 증분 광고 투자수익(iROAS)을 측정합니다.
  • A/B + 전환 상승도 보고: 전체 연구 성과 증분과 함께 경쟁하는 두 실험 부문(대조군과 실험군) 간의 부문별 성과 증분 및 베이즈 승자 점수를 측정합니다.

lift_measurement_config 리소스에 대한 유효한 쿼리를 구성하는 데 도움이 필요하면 Google Ads 쿼리 빌더 도구를 사용하세요.

Google Ads API v27 이상에서는 lift_measurement_config의 GAQL SELECT 절에서 읽기 전용(OUTPUT_ONLY) lift_measurement_config.lift_guidance 필드(lift_guidance.outcome 및 lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance 유형)를 선택하여 독립형 전환 상승도 및 A/B + 전환 상승도 쿼리에 대한 행 수준 통계 해석을 받을 수 있습니다. lift_measurement_config에서 lift_guidance는 쿼리가 리프트 측정항목 또는 세그먼트를 선택하거나 필터링하는 경우에만 채워지고(메타데이터 전용 구성 쿼리에서는 생략됨) lift_guidance.guidance_message에는 인라인 마크다운 링크(예: [Learn more](https://support.google.com/...))가 포함될 수 있습니다. WHERE 또는 ORDER BY 절에서 lift_guidance 하위 필드를 필터링하거나 정렬할 수 없습니다. lift_guidance.outcome 필드는 다음 LiftOutcomeEnum.LiftOutcome 값 중 하나를 반환합니다.

  • 진행 중인 연구 결과(lift_measurement_flight.status가 ENABLED이고 고객 시간대의 현재 날짜가 lift_measurement_flight.end_date 이전인 경우):
    • STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT: 연구가 진행 중이며 초기 단계에서 긍정적인 광고효과가 나타나고 있습니다.
    • STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET: 초기 볼륨이 충분한 상태에서 연구가 진행 중이며 아직 통계적으로 유의미한 광고효과가 감지되지 않았습니다.
    • STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA: 연구가 진행 중이며 통계 보고 기준점에 도달하기 위해 초기 전환 데이터를 적극적으로 수집하고 있습니다.
  • 완료된 연구 결과(lift_measurement_flight.end_date가 경과한 경우):
    • POSITIVE_LIFT_DETECTED: 완료된 연구, 실험 부문 또는 슬라이스에 대해 통계적으로 유의미한 긍정적인 광고효과가 감지되었습니다.
    • AB_WINNER_WITH_LIFT: A/B + 전환 상승도 조사가 완료되었으며, 실험 부문이 직접 비교에서 승리하고 노출되지 않은 홀드백 그룹에 비해 통계적으로 유의미한 긍정적 상승도가 나타났습니다.
    • AB_WINNER_PARITY_VS_CONTROL: A/B + 전환 상승도 연구가 승리한 실험 부문과 직접 비교하여 완료되었지만, 노출되지 않은 홀드백 그룹과 동일합니다.
    • NO_SIGNIFICANT_LIFT: 완료된 연구, 실험 부문 또는 슬라이스가 통계적 정밀도 기준점을 충족했으며 통계적으로 유의미한 긍정적인 광고효과가 감지되지 않았습니다.
    • NOT_ENOUGH_DATA: 완료된 연구, 실험 부문 또는 슬라이스에서 통계적 정밀도 기준점에 도달할 만큼 충분한 전환이 누적되지 않았습니다.

학습 구성 및 실행 살펴보기

전환 상승도 연구를 보고하려면 먼저 연구 구성과 게재 일정을 확인하세요.

  1. 연구 구성 가져오기: LiftMeasurementConfig 리소스를 쿼리하여 연구 이름, 홀드백 비율(lift_measurement_config.conversion_lift_holdback_ratio_micros), 추적된 전환 액션(lift_measurement_config.conversion_actions), Google Ads API v26 이상에서는 활성 상태로 연결된 캠페인(lift_measurement_config.campaigns)을 가져옵니다. conversion_lift_holdback_ratio_micros 필드는 마이크로 단위로 표시되며, 여기서 1,000,000는 100%에 해당합니다(예: 300000는 30% 의 미노출 홀드백 그룹을 나타냄). 학습의 CONFIG_ID를 모르는 경우 WHERE 절을 생략하여 계정의 모든 학습 구성을 나열합니다.
  2. 항공편 관찰 기간 검색: LiftMeasurementFlight 리소스를 쿼리하여 고객의 시간대에서 예정된 항공편 날짜(lift_measurement_flight.start_date 및 lift_measurement_flight.end_date)를 찾습니다. 단일 LiftMeasurementConfig 리소스는 브랜드 광고효과(SURVEY), 전환 상승도(CONVERSION), 검색 광고효과(SEARCH) 실행을 그룹화할 수 있으므로 SELECT 절에 lift_measurement_flight.lift_type 필드를 포함하고 WHERE 절에서 lift_measurement_flight.lift_type = 'CONVERSION'로 필터링합니다. lift_measurement_flight.start_date 및 lift_measurement_flight.end_date 필드는 ORDER BY 절에서 정렬할 수 있지만 WHERE 절에서 필터링할 수는 없습니다.

다음 쿼리는 학습 구성을 가져옵니다. Google Ads API v26 이상이 필요하므로 Google Ads API v25에서 lift_measurement_config.campaigns 필드를 생략합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_config.name,
  lift_measurement_config.conversion_lift_holdback_ratio_micros,
  lift_measurement_config.conversion_actions,
  lift_measurement_config.campaigns
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID(lift_measurement_config.lift_measurement_config_id)입니다.

다음 쿼리는 연구의 전환 상승도 광고 게재 일정을 검색합니다.

SELECT
  lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id,
  lift_measurement_flight.lift_measurement_flight_id,
  lift_measurement_flight.name,
  lift_measurement_flight.status,
  lift_measurement_flight.lift_type,
  lift_measurement_flight.start_date,
  lift_measurement_flight.end_date
FROM lift_measurement_flight
WHERE lift_measurement_flight.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND lift_measurement_flight.lift_type = 'CONVERSION'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID(lift_measurement_config.lift_measurement_config_id)입니다.

Google Ads API v26 이상에서는 campaign.lift_measurement_config 필드를 쿼리하여 campaign 리소스에서 직접 캠페인에 연결된 광고 효과 측정 구성을 검색할 수도 있습니다. 이 필드를 쿼리하면 LiftMeasurementConfig 리소스를 별도로 교차 참조할 필요가 없습니다.

SELECT
  campaign.id,
  campaign.lift_measurement_config
FROM campaign
WHERE campaign.id = CAMPAIGN_ID

다음을 바꿉니다.

  • CAMPAIGN_ID: 캠페인의 정수 ID(campaign.id)입니다.

campaign.lift_measurement_config 필드는 customers/CUSTOMER_ID/liftMeasurementConfigs/CONFIG_ID 형식의 리소스 이름을 반환합니다. 캠페인이 여러 광고효과 연구에 참여한 경우 이 필드는 가장 최근에 연결된 구성(활성 또는 비활성)을 식별합니다. 반면 lift_measurement_config.campaigns 필드에는 현재 연결된 캠페인만 표시됩니다.

누적 스냅샷 기간 쿼리

전환 상승도 결과는 광고 게재 기간의 시작일부터 일일 누적 평가 스냅샷으로 구성됩니다.

segments.conversion_lift_start_date 및 segments.conversion_lift_end_date는 모두 INT64 필드로, YYYYMMDD 형식(예: 20260501)에서 하이픈이 없는 따옴표가 없는 8자리 정수로 형식이 지정됩니다. 반면 lift_measurement_flight.start_date 및 lift_measurement_flight.end_date 필드는 ISO 8601 YYYY-MM-DD 형식(예: 2026-05-01)의 날짜 문자열을 반환합니다. 브랜드 광고효과 및 검색 광고효과 쿼리와 달리 segments.date 세그먼트는 모든 전환 상승도 측정항목 및 세그먼트와 호환되지 않습니다. SELECT 절에서 전환 상승도 세그먼트(예: segments.conversion_lift_start_date)와 함께 segments.date 세그먼트를 선택하면 QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE 오류가 반환되고, segments.date를 전환 상승도 측정항목과 결합하면 QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE 오류가 반환됩니다.

데이터를 처리하는 동안 가장 최근에 계산된 스냅샷이 활성 광고 항목의 종료일보다 지연될 수 있습니다. 항상 lift_measurement_config 리소스를 쿼리하여 segments.conversion_lift_end_date DESC로 정렬된 사용 가능한 (segments.conversion_lift_start_date, segments.conversion_lift_end_date) 쌍을 먼저 확인하여 가장 최근에 평가된 스냅샷을 식별합니다.

다음 쿼리는 연구에 사용할 수 있는 스냅샷 기간을 검색합니다.

SELECT
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'
ORDER BY segments.conversion_lift_end_date DESC

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.

전환 액션 범위로 필터링

전환 상승도는 segments.conversion_lift_included_conversion_action_types 세그먼트로 정의된 두 범위에서 성과 증분을 평가합니다.

  • SELECTED: 연구 설정 중에 선택한 전환 액션 또는 맞춤 전환 액션이 지정되지 않은 경우 입찰 가능한 모든 (기본) 전환 액션입니다.
  • ALL: 연구에서 측정된 캠페인의 모든 전환 액션입니다.

segments.conversion_lift_included_conversion_action_types 세그먼트를 필터링하지 않고 전환 상승도 측정항목에 대해 lift_measurement_config 리소스를 쿼리하면 API는 슬라이스당 두 개의 행(ALL에 대해 하나, SELECTED에 대해 하나)을 반환합니다. GAQL에서 WHERE 절에서 필터링된 날짜가 아닌 세그먼트 필드(및 전환 상승도 스냅샷 날짜 세그먼트)도 SELECT 절에 표시되어야 합니다. 그렇지 않으면 API가 QueryError.EXPECTED_REFERENCED_FIELD_IN_SELECT_CLAUSE 오류를 반환합니다. WHERE 절에서 segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'로 필터링하는 경우 SELECT 절에 해당 세그먼트를 포함하세요.

독립형 전환 상승도 보고

독립형 전환 상승도 연구는 캠페인을 경쟁 실험 부문으로 분할하지 않고 노출되지 않은 홀드백 그룹과 비교하여 광고의 증분 효과를 측정합니다.

검색어 전환 상승도 및 iCPA

전환 상승도 보고서는 90% 단측 신뢰 경계(*_p90_lower_bound 및 *_p90_upper_bound, 함께 80% 양측 신뢰 구간 형성) 및 p-값(p_value <= 0.10은 90% 단측 통계적 유의성에 해당)과 함께 점 추정치를 가리킵니다.

API는 다음과 같은 경우 반환된 행에서 전환 상승도 측정항목을 생략합니다.

  • 포함 스냅샷 기간이 4일 미만입니다.
  • 조정되지 않은 실제 측정한 전환수가 최소 정밀도 기준점보다 작습니다(홀드백 그룹에서 실제 측정한 기준 전환수가 65회 미만이거나 실제 측정한 노출 전환수가 150회 미만이며, metrics.conversion_lift_baseline_conversions 조정 전에 평가됨).
  • 측정된 상승도가 양수가 아닙니다(전환 측정항목의 경우 metrics.incremental_conversions_p_value > 0.5, 전환 가치 측정항목의 경우 metrics.incremental_conversion_value_p_value > 0.5).
  • Google Ads API v27 이상에서는 iROAS 측정항목(metrics.incremental_conversion_value_per_cost*) 및 전환 가치 위너 점수 측정항목(metrics.incremental_conversion_value_winner_score 및 metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score)이 기본 측정항목으로 전환 가치가 아닌 전환수를 사용하여 설정 중에 구성된 연구에서 쿼리됩니다. 전환 가치 상승도를 보고할 수 있는 경우 전환수 기본 연구에 비용 외 전환 가치 측정항목(metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value*, metrics.relative_conversion_value_lift*)이 계속 채워집니다.
  • SELECT 절에서 lift_measurement_config.lift_measurement_config_id, segments.conversion_lift_start_date, segments.conversion_lift_end_date 또는 segments.conversion_lift_included_conversion_action_types 필드를 생략했기 때문에 여러 행 또는 연구가 집계됩니다.

독립형 전환 상승도 결과를 해석할 때는 다음 가이드라인을 적용하세요.

  • 진행 중인 광고 게재 기간과 완료된 광고 게재 기간(STUDY_IN_PROGRESS_*): ENABLED 연구 광고 게재 기간이 아직 진행 중인 경우(고객 시간대의 현재 날짜가 lift_measurement_flight.end_date 이전인 경우) 기준 및 처리 전환 모델링과 지연된 전환 기여 분석이 아직 안정화되지 않은 상태입니다. 진행 중인 측정항목은 예비 측정항목으로 취급하고 광고 게재가 완료될 때까지 캠페인을 일시중지하거나 예산을 줄이지 마세요.
  • 긍정적 상승도(POSITIVE_LIFT_DETECTED): 측정된 상승도가 양수(p_value <= 0.50, 양의 점 추정치로 최소 50% 확실성에 해당, p_value <= 0.10는 90% 단측 통계적 유의성을 나타내며 *_p90_lower_bound >= 0)이고 최소 정밀도 기준(최소 4일의 스냅샷, 최소 65회의 조정되지 않은 기준 전환, 최소 150회의 조정되지 않은 노출 전환)이 충족될 때마다 전환 상승도 측정항목 보고 가능성 및 lift_guidance.outcome = 'POSITIVE_LIFT_DETECTED'가 트리거됩니다. 긍정적인 광고효과가 감지되면 측정기준 분석(인구통계, 기기, 국가 또는 전환 카테고리 및 전환 액션)을 쿼리하여 실적이 우수한 집단('밝은 부분')을 식별합니다.
  • 데이터 부족 또는 유의미한 광고효과 없음(NOT_ENOUGH_DATA 또는 NO_SIGNIFICANT_LIFT): 데이터양이 부족하거나(조정되지 않은 기준 전환수가 65회 미만이거나 조정되지 않은 노출 전환수가 150회 미만) 한 세그먼트에서 통계적으로 유의미한 광고효과가 감지되지 않는 경우 이를 캠페인 실패로 간주하거나 단일 세그먼트 샘플 부족을 이유로 잠재고객을 제외하지 마세요. 전체 조사 측정항목을 확인하고 segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL'(SELECTED에 광고효과가 없는 경우) 또는 나머지 측정기준 분석을 쿼리하여 다른 곳에서 긍정적인 광고효과가 분리되었는지 확인합니다.

다음 쿼리는 전체 전환 증가분, 신뢰 경계, iCPA를 검색합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.incremental_conversions_p90_lower_bound,
  metrics.incremental_conversions_p90_upper_bound,
  metrics.incremental_conversions_p_value,
  metrics.cost_per_incremental_conversion,
  metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_lower_bound,
  metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_upper_bound,
  metrics.relative_conversion_lift,
  metrics.relative_conversion_lift_p90_lower_bound,
  metrics.relative_conversion_lift_p90_upper_bound
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

전환 가치 상승도 및 iROAS 쿼리

광고비 지출로 인해 발생한 수익 증가분을 평가하려면 전환 가치 측정항목과 metrics.incremental_conversion_value_per_cost 측정항목을 쿼리하세요. 비용 외 전환 가치 측정항목(metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value*, metrics.relative_conversion_value_lift*)은 연구의 기본 측정항목이 전환수인지 전환 가치인지에 관계없이 연구에 보고 가능한 전환 가치 광고효과가 있을 때마다 채워집니다. Google Ads API v27 이상에서는 설정 중에 전환 가치를 기본 측정항목으로 사용하여 연구를 구성한 경우에만 iROAS 측정항목(metrics.incremental_conversion_value_per_cost*)이 metrics.incremental_conversion_value_winner_score 및 metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score와 함께 반환됩니다(전환수 기본 연구에서는 생략됨).

다음 쿼리는 전환 가치 증가분, 신뢰 경계, iROAS를 검색합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value_p90_lower_bound,
  metrics.incremental_conversion_value_p90_upper_bound,
  metrics.incremental_conversion_value_p_value,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_lower_bound,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_upper_bound,
  metrics.relative_conversion_value_lift,
  metrics.relative_conversion_value_lift_p90_lower_bound,
  metrics.relative_conversion_value_lift_p90_upper_bound
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

측정기준별로 결과 분류

전환 카테고리, 전환 액션, 인구통계, 기기 또는 지역별로 전환 증가분 측정항목을 분류합니다. lift_measurement_config 리소스를 쿼리할 때 호환되는 세그먼트 조합만 선택하세요.

SELECT 절에서 서로 호환되지 않는 세그먼트를 선택하면 쿼리 검증이 실패하고 QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE 오류가 반환됩니다. Google Ads 쿼리 빌더를 사용하여 세그먼트 조합을 대화형으로 검증합니다.

비용 효율성 측정항목(metrics.cost_per_incremental_conversion* 및 metrics.incremental_conversion_value_per_cost*)은 전체 연구 행 또는 segments.experiment_arm 행에서만 평가합니다. Google Ads API v25 및 v26에서 스키마는 6가지 비용 비율 측정항목(metrics.cost_per_incremental_conversion, metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_lower_bound, metrics.cost_per_incremental_conversion_p90_upper_bound, metrics.incremental_conversion_value_per_cost, metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_lower_bound, metrics.incremental_conversion_value_per_cost_p90_upper_bound)을 8가지 비암 슬라이스 세그먼트(segments.conversion_action, segments.conversion_action_name, segments.conversion_lift_conversion_category, segments.age_range, segments.gender, segments.device, segments.country, segments.country_localized_name)와 함께 선택할 수 있도록 허용합니다. Google Ads API v27부터는 이 6가지 비용 비율 측정항목 중 하나를 8가지 비암 슬라이스 세그먼트 중 하나와 함께 선택하면 쿼리 검증에 실패하고 QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE 오류가 반환됩니다. 비용이 아닌 전환 가치 측정항목(metrics.conversion_lift_baseline_conversion_value, metrics.conversion_lift_exposed_conversion_value, metrics.incremental_conversion_value*, metrics.relative_conversion_value_lift*)은 전환 가치 상승도를 보고할 수 있는 경우 전환 카테고리, 전환 액션, 인구통계, 기기, 국가 세그먼트에서 계속 지원됩니다(연구의 기본 측정항목이 전환수인지 전환 가치인지에 관계없음).

ConversionActionCategory enum에 정의된 전환 카테고리(예: PURCHASE, SIGNUP, SUBMIT_LEAD_FORM)에서 상승도를 평가하려면 segments.conversion_lift_conversion_category 세그먼트로 결과를 분류합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.conversion_lift_conversion_category,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

segments.conversion_action 세그먼트는 customers/CUSTOMER_ID/conversionActions/CONVERSION_ACTION_ID 형식으로 전환 액션 리소스 이름을 반환합니다. conversion_action 리소스를 별도로 쿼리하지 않고 인간이 읽을 수 있는 전환 액션 이름을 가져오려면 lift_measurement_config 리소스에서 segments.conversion_action_name 세그먼트를 선택합니다. 다음 쿼리는 전환 액션, 전환 액션 이름, 전환 카테고리별로 전환 상승도 측정항목을 분류합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.conversion_action,
  segments.conversion_action_name,
  segments.conversion_lift_conversion_category,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

다음 쿼리는 전환 상승도 측정항목을 segments.device 세그먼트로 분류합니다. 별도의 요청에서 segments.age_range 또는 segments.gender 세그먼트를 대체하여 인구통계 분석을 가져옵니다(선택적으로 전환 카테고리 또는 전환 액션 세그먼트와 결합).

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.device,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

지역별로 결과를 분류하려면 segments.country 및 segments.country_localized_name 세그먼트를 포함합니다(선택적으로 전환 카테고리 또는 전환 액션 세그먼트와 결합). segments.country 세그먼트는 geoTargetConstants/CRITERION_ID 형식의 전역 지역 타겟 상수 리소스 이름을 반환합니다(예: 미국의 경우 geoTargetConstants/2840).

다음 쿼리는 국가 기준 리소스 이름 및 현지화된 국가 이름으로 전환 상승도 측정항목을 분류합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.country,
  segments.country_localized_name,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.relative_conversion_lift
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

A/B + 전환 상승도 보고

Google Ads API v25 이상에서 A/B + 전환 상승도 연구는 Google Ads API의 홀드백 측정과 함께 두 개의 실험군(대조군과 실험군 전략 비교)을 결합하여 개별 실험군의 증가분을 평가하고 베이즈 승자 점수를 계산합니다. 조정되지 않은 옵션 간 트래픽 측정항목을 비교하는 experiment 리소스에 대한 방향성 실험 보고와 달리, segments.experiment_arm 세그먼트로 lift_measurement_config 리소스를 쿼리하면 노출되지 않은 홀드백 기준 대비 각 옵션의 성과 증분을 측정합니다.

실험 및 부문 탐색

A/B + 전환 상승도 조사는 읽기 전용(OUTPUT_ONLY) experiment.lift_measurement_config 필드를 통해 LiftMeasurementConfig 리소스를 두 개의 부문이 있는 experiment 리소스에 연결합니다.

단일 요청에서 연결된 실험과 실험 부문을 검색하려면 기여 분석된 experiment 필드를 사용하여 ExperimentArm 리소스를 쿼리하고 experiment.lift_measurement_config 필드를 필터링합니다. 응답에는 각 부문의 관리 상태(experiment_arm.control), 트래픽 분할(experiment_arm.traffic_split), 연결된 캠페인(experiment_arm.campaigns), 리소스 이름이 포함됩니다. 반환된 experiment_arm.resource_name 값(customers/CUSTOMER_ID/experimentArms/EXPERIMENT_ID~ARM_ID 형식)을 사용하여 segments.experiment_arm 세그먼트를 필터링합니다.

SELECT
  experiment.experiment_id,
  experiment.name,
  experiment.lift_measurement_config,
  experiment_arm.resource_name,
  experiment_arm.name,
  experiment_arm.control,
  experiment_arm.traffic_split,
  experiment_arm.campaigns
FROM experiment_arm
WHERE experiment.lift_measurement_config =
  'customers/CUSTOMER_ID/liftMeasurementConfigs/CONFIG_ID'

다음을 바꿉니다.

  • CUSTOMER_ID: 연구를 소유한 계정의 10자리 고객 ID입니다(하이픈 없음).
  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.

알려진 EXPERIMENT_ID에서 시작하거나 계정의 모든 리프트 지원 실험을 나열하려면 WHERE experiment.experiment_id = EXPERIMENT_ID(또는 WHERE experiment.lift_measurement_config IS NOT NULL)로 필터링된 동일한 experiment_arm 쿼리를 실행합니다.

부문별 성과 증분 및 승자 점수 쿼리

각 부문의 성과 증분을 측정하고 부문이 승자가 될 통계적 확률을 평가하려면 lift_measurement_config 리소스에 대한 쿼리에 segments.experiment_arm 세그먼트를 포함하세요.

다음 베이즈 승자 점수 측정항목은 특정 실험 부문이 우수할 확률(0.0에서 1.0까지, 두 실험 부문 모두 보고 가능한 긍정적인 광고효과가 있는 경우 두 실험 부문에서 합계가 1.0)을 평가합니다.

  • metrics.incremental_conversions_winner_score: 이 대안이 전환 증가에 대한 승자일 확률로, 대안 트래픽 분할(experiment_arm.traffic_split)로 정규화됩니다.
  • metrics.incremental_conversion_value_winner_score: 이 부문이 증가한 전환 가치의 승자일 확률로, 부문 트래픽 분할(experiment_arm.traffic_split)로 정규화됩니다. Google Ads API v27 이상에서는 연구의 기본 측정항목이 전환 가치인 경우에만 채워지고 전환수 기본 연구에서는 생략됩니다(설정되지 않은 상태로 유지됨).
  • metrics.cost_per_incremental_conversion_winner_score: 이 부문이 증분 전환당비용(최저 iCPA)에서 승자가 될 확률이며 지출로 정규화됩니다.
  • metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score: 이 부문이 비용당 증가한 전환 가치(가장 높은 iROAS)의 승자일 확률이며 지출로 정규화됩니다. Google Ads API v27 이상에서는 연구의 기본 측정항목이 전환 가치인 경우에만 채워지고 전환수 기본 연구에서는 생략됩니다(설정되지 않은 상태로 유지됨).

다음 쿼리는 두 대안의 대안별 성과 증분 및 베이즈 승자 점수를 검색합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.experiment_arm,
  metrics.conversion_lift_baseline_conversions,
  metrics.conversion_lift_exposed_conversions,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.cost_per_incremental_conversion,
  metrics.incremental_conversions_winner_score,
  metrics.cost_per_incremental_conversion_winner_score,
  metrics.incremental_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value_winner_score,
  metrics.incremental_conversion_value_per_cost_winner_score
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

단일 부문을 필터링하려면 WHERE 절에 AND segments.experiment_arm = 'customers/CUSTOMER_ID/experimentArms/EXPERIMENT_ID~ARM_ID'를 추가합니다. 여기서 EXPERIMENT_ID는 실험 ID이고 ARM_ID는 experiment_arm.resource_name 필드에 반환된 부문 ID입니다. segments.experiment_arm 세그먼트는 WHERE 절(=, !=, IN, NOT IN)에서 필터링을 지원하지만 ORDER BY 절에서 정렬할 수는 없습니다.

A/B + 전환 상승도 결과 해석하기

A/B + 전환 상승도 연구는 두 가지 가설을 동시에 평가합니다. 직접 비교 부문 우수성(metrics.*_winner_score)과 노출되지 않은 홀드백 그룹에 대한 인과적 상승도(metrics.incremental_* 및 *_p_value)입니다. ENABLED 연구 기간이 아직 진행 중인 동안(STUDY_IN_PROGRESS_*, 고객 시간대의 현재 날짜가 lift_measurement_flight.end_date 이전인 경우) 직접 비교 부문 비교와 홀드백 전환 모델링은 아직 안정화 중입니다. 진행 중인 측정항목은 예비 측정항목으로 취급하고, 실험이 완료될 때까지 실험 부문을 승격하거나 예산을 재할당하지 마세요.

완료된 연구에서 실험 부문은 최소 정밀도 기준(최소 4일의 스냅샷, 65회의 조정되지 않은 기준 전환, 150회의 조정되지 않은 노출 전환)을 충족하고, 0 <= p_value <= 0.50가 있으며, 연구의 기본 측정항목에서 베이즈 승자 점수가 0.55보다 큰(> 0.55) 경우 직접 비교 승자로 분류됩니다. 이 이중 가설 평가는 두 가지 별개의 승자 상태를 생성합니다(Google Ads API v27 이상에서는 lift_guidance.outcome에도 반영됨).

  • 인과적 상승도가 있는 명확한 승자(AB_WINNER_WITH_LIFT): 승자 부문이 경쟁 부문보다 우수한 성과를 거두고(winner_score > 0.55) 노출되지 않은 대조군에 비해 통계적으로 유의미한 전환수 또는 전환 가치 증가를 생성합니다. 우수한 실험 부문의 전략을 승격하거나 확장하고 측정기준 분석을 쿼리하여 실적이 우수한 사용자 집단을 검토합니다.
  • 홀드백과 동등한 일대일 승자(AB_WINNER_PARITY_VS_CONTROL): 승리한 부문이 경쟁 부문보다 일대일(winner_score > 0.55)로 우수한 실적을 보이지만, 두 부문 모두 쿼리된 수준에서 노출되지 않은 홀드백 그룹에 비해 통계적으로 유의미한 증분 상승을 보이지 않습니다. 낙찰 부문에 대한 지출을 확장하기 전에 ALL 전환(segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL') 및 segments.conversion_lift_conversion_category 분석을 쿼리하여 긍정적인 인과적 광고효과가 다른 곳에서 분리되었는지 확인합니다.

POSITIVE_LIFT_DETECTED 결과는 다음과 같이 A/B + 전환 상승도 쿼리 세분화에 적용됩니다.

  • 결합 부문(OVERALL) 연구 행(segments.experiment_arm가 없는 쿼리): 연구에서 노출되지 않은 홀드백 그룹(p_value <= 0.50)에 비해 긍정적인 광고효과가 발생했으며, 어느 부문도 0.55보다 높은 일대일 승자 점수를 달성하지 못했습니다.
  • 부문별(segments.experiment_arm) 행: 한 부문이 우세하고(winner_score > 0.55) 두 부문 모두 홀드백 그룹보다 높은 상승도를 달성하면 우세한 부문 행은 AB_WINNER_WITH_LIFT를 반환하고 우세하지 않은 부문 행은 POSITIVE_LIFT_DETECTED를 반환합니다.
  • 전환 카테고리(segments.conversion_lift_conversion_category) 슬라이스 행: 전환 카테고리별로 승자 점수가 평가되지 않으므로 긍정적인 상승도 행은 항상 POSITIVE_LIFT_DETECTED를 반환합니다.

슬라이스에서 NOT_ENOUGH_DATA 또는 NO_SIGNIFICANT_LIFT를 반환하는 경우 단일 슬라이스 샘플 부족을 이유로 부문을 일시중지하거나 잠재고객을 제외하지 마세요. 전체 연구 측정항목과 ALL 전환(segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'ALL')을 확인합니다.

결합된 부문 및 다중 연구 결과 쿼리

lift_measurement_config 리소스에 대한 쿼리에서 segments.experiment_arm 세그먼트를 생략하면 API는 두 조합 부문에서 집계된 연구 수준의 성과 증분을 반환합니다. 결합된 대안 쿼리에서는 경쟁 대안에만 적용되고 segments.experiment_arm가 없는 결합된 대안 행에서 생략되는(설정되지 않은 상태로 남음) 4개의 metrics.*_winner_score 측정항목을 생략합니다. 전환 상승도 및 iCPA 쿼리 및 전환 가치 상승도 및 iROAS 쿼리에서 연구 수준 쿼리를 사용합니다.

A/B + 전환 상승도 결과를 segments.experiment_arm 세그먼트로 분류하는 경우 API는 segments.conversion_lift_conversion_category 세그먼트만 추가 분류 측정기준으로 지원합니다. 부문 지출은 개별 전환 카테고리에 기여하지 않으므로 segments.conversion_lift_conversion_category 세그먼트를 포함할 때 전환 및 전환 가치 상승 측정항목을 평가합니다(Google Ads API v27 이상에서 QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE 오류로 쿼리 검증에 실패하는 iCPA 및 iROAS 측정항목은 생략). segments.conversion_action, segments.conversion_action_name, segments.age_range, segments.gender, segments.device, segments.country, segments.country_localized_name, segments.date 세그먼트는 segments.experiment_arm 세그먼트 및 metrics.*_winner_score 측정항목과 호환되지 않습니다. segments.experiment_arm와 함께 호환되지 않는 세그먼트를 선택하면 QueryError.PROHIBITED_FIELD_COMBINATION_IN_SELECT_CLAUSE 오류가 반환됩니다(쿼리에서 metrics.*_winner_score 측정항목도 선택하는 경우 QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE 오류가 반환됨).

단일 요청에서 여러 학습 구성의 결과를 검색하려면 IN 연산자로 필터링합니다.

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.conversion_lift_start_date,
  segments.conversion_lift_end_date,
  segments.conversion_lift_included_conversion_action_types,
  segments.experiment_arm,
  segments.conversion_lift_conversion_category,
  metrics.incremental_conversions,
  metrics.incremental_conversions_winner_score,
  metrics.incremental_conversion_value,
  metrics.incremental_conversion_value_winner_score
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id IN (
    CONFIG_ID_1, CONFIG_ID_2)
  AND segments.conversion_lift_start_date = START_DATE
  AND segments.conversion_lift_end_date = END_DATE
  AND segments.conversion_lift_included_conversion_action_types = 'SELECTED'

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID_1: 첫 번째 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • CONFIG_ID_2: 두 번째 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.
  • START_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 된 스냅샷 시작일입니다(예: 20260501).
  • END_DATE: 따옴표가 없는 8자리 YYYYMMDD 정수로 표시된 스냅샷 종료 날짜입니다(예: 20260515).

정확한 날짜 일치(= START_DATE 및 = END_DATE)는 정확한 스냅샷 기간을 공유하는 연구의 행만 반환합니다. 게재 시작일 또는 최근 평가된 스냅샷 날짜가 다른 연구를 쿼리할 때는 범위 연산자(>= 및 <=)로 필터링하거나 WHERE 절에서 날짜 필터를 생략하고 SELECT 절에 segments.conversion_lift_start_date 및 segments.conversion_lift_end_date 세그먼트를 모두 유지합니다.

검색 광고효과 보고

Google Ads API v26 이상에서 광고 캠페인으로 인해 발생한 자연 검색어 수의 증가를 측정하려면 검색 광고효과 보고 리소스를 쿼리하세요. 검색 광고효과는 광고에 노출된 사용자와 노출되지 않은 통제 그룹 간의 브랜드 또는 제품 검색 행동 차이를 정량화합니다.

검색 광고효과 리소스 및 분류

SearchLiftKeywordBundle 리소스를 쿼리하여 검색 광고효과 조사에 구성된 키워드 번들에 관한 세부정보를 가져옵니다. SearchLiftKeywordBundle 리소스는 Google Ads API에서 읽기 전용이며(모든 필드가 OUTPUT_ONLY), 키워드 번들은 Google Ads UI에서 또는 Google 담당자나 GPS 담당자가 구성합니다. GAQL에서 쿼리할 수 있는 필드는 resource_name, search_lift_keyword_bundle_id, source(SearchLiftMatchingInfoSource), status(SearchLiftKeywordBundleStatus)입니다. 반복되는 keywords 필드는 GAQL 쿼리에서 선택할 수 없습니다.

LiftMeasurementConfig 리소스를 쿼리하여 검색 광고효과 측정항목과 전체 학습 구성을 가져옵니다.

Google Ads API v27 이상에서는 검색 광고 효과 측정항목 또는 세그먼트(segments.search_lift_keyword_bundle 또는 segments.search_property)를 쿼리할 때 lift_measurement_config의 GAQL SELECT 절에서 읽기 전용(OUTPUT_ONLY) lift_measurement_config.lift_guidance 필드(lift_guidance.outcome 및 lift_guidance.guidance_message, LiftGuidance 유형)를 선택할 수도 있습니다. lift_measurement_config에서 lift_guidance는 메타데이터 전용 구성 쿼리에서 생략되며 lift_guidance.guidance_message에는 인라인 마크다운 링크(예: [Learn more](https://support.google.com/...))가 포함될 수 있습니다. 검색 광고 효과의 경우 lift_guidance.outcome는 STUDY_IN_PROGRESS_WITH_LIFT, STUDY_IN_PROGRESS_NO_LIFT_YET, STUDY_IN_PROGRESS_COLLECTING_DATA, POSITIVE_LIFT_DETECTED(확실성 70% 이상, p_value <= 0.30), NO_SIGNIFICANT_LIFT 또는 NOT_ENOUGH_DATA(전체 노출수 1,000,000회 이상 또는 슬라이스 노출수 100,000회 이상, 관찰된 검색수 75회 이상, 쿠키 버킷 20개 중 17개 이상을 기준으로 평가되며, 실적이 저조한 키워드 번들 하나로 인해 전체 연구 결과가 NOT_ENOUGH_DATA로 보고됨)를 반환합니다.

다음 측정기준을 기준으로 검색 광고효과 실적을 분류합니다.

  • segments.search_lift_keyword_bundle: 키워드 번들 리소스 이름으로 분류합니다. segments.search_property, segments.date, 인구통계 세그먼트(segments.device, segments.age_range, segments.gender)와 호환됩니다. 모든 키워드 번들은 전체 캠페인 비용과 노출수를 보고하며 키워드는 둘 이상의 번들에 속할 수 있습니다. 키워드 번들 전체에서 metrics.search_lift_cost_micros, metrics.search_lift_impressions 또는 검색 광고효과 측정항목을 합산하지 마세요.
  • segments.search_property: 검색이 발생한 검색 속성별로 분류합니다. SearchLiftSearchProperty enum(예: GOOGLE_SEARCH 또는 YOUTUBE)으로 정의됩니다. segments.search_property 세그먼트는 segments.search_lift_keyword_bundle 및 segments.date 세그먼트와만 호환됩니다. segments.search_property를 인구통계 세그먼트(segments.device, segments.age_range 또는 segments.gender)와 결합하면 쿼리 검증이 실패합니다. segments.search_property는 광고가 게재된 위치가 아닌 후속 자연 검색이 발생한 위치를 분할하므로 segments.search_property로 분류된 행은 Google Ads API v26에서 분할되지 않은 캠페인 수준 비용 및 노출수를 반복합니다. Google Ads API v27부터 8가지 지출 및 노출수 측정항목(metrics.search_lift_cost_micros, metrics.search_lift_impressions, metrics.normalized_incremental_searches_per_cost*, metrics.normalized_incremental_searches_per_impression*)은 모두 segments.search_property와 호환되지 않으며 QueryError.PROHIBITED_SEGMENT_WITH_METRIC_IN_SELECT_OR_WHERE_CLAUSE 오류로 인해 쿼리 검증에 실패합니다.
  • 인구통계 및 날짜 세그먼트: segments.device, segments.age_range, segments.gender, segments.date

검색 광고효과 측정항목

LiftMeasurementConfig 리소스는 검색 행동 변화를 평가하는 검색 광고효과 측정항목을 제공합니다.

광고효과가 통계적으로 양수인 경우 다음 정규화된 증분 측정항목과 해당 90% 단측 신뢰 경계(*_p90_lower_bound 및 *_p90_upper_bound)가 보고됩니다.

검색 광고효과 검색어 예시

다음 GAQL 쿼리는 검색 광고효과 키워드 번들과 실적 측정항목을 검색하는 방법을 보여줍니다.

키워드 그룹 검색어

검색 광고효과 측정을 위해 구성된 키워드 번들을 가져오려면 search_lift_keyword_bundle 리소스를 쿼리합니다.

SELECT
  search_lift_keyword_bundle.resource_name,
  search_lift_keyword_bundle.search_lift_keyword_bundle_id,
  search_lift_keyword_bundle.source,
  search_lift_keyword_bundle.status
FROM search_lift_keyword_bundle

측정항목 쿼리

키워드 번들 쿼리에서 검색된 search_lift_keyword_bundle.resource_name 값은 다음 쿼리의 segments.search_lift_keyword_bundle 세그먼트에서 반환된 값에 해당합니다. 연구의 CONFIG_ID, 연결된 캠페인, 광고 게재 기간 일정을 확인하려면 lift_measurement_config 및 lift_measurement_flight 리소스에서 연구 구성 및 광고 게재 기간 검색을 따르세요(lift_measurement_flight.lift_type = 'SEARCH'로 광고 게재 기간 필터링).

다음 쿼리는 키워드 번들 및 검색 속성별로 분류된 검색 광고효과 측정항목을 가져옵니다(metrics.search_lift_cost_micros 또는 metrics.search_lift_impressions를 선택할 때 segments.search_property 생략).

SELECT
  lift_measurement_config.lift_measurement_config_id,
  segments.search_lift_keyword_bundle,
  segments.search_property,
  metrics.relative_search_lift,
  metrics.relative_search_lift_p90_lower_bound,
  metrics.relative_search_lift_p90_upper_bound,
  metrics.incremental_searches_p_value,
  metrics.normalized_incremental_searches,
  metrics.normalized_incremental_searches_p90_lower_bound,
  metrics.normalized_incremental_searches_p90_upper_bound
FROM lift_measurement_config
WHERE lift_measurement_config.lift_measurement_config_id = CONFIG_ID

다음을 바꿉니다.

  • CONFIG_ID: 광고효과 측정 구성의 정수 ID입니다.