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Google 광고에서 데이터를 내보내는 방법丨내보내기를 완료하는 5단계 따라하기

本文作者:Don jiang

내보내기 단계: Google Ads 계정 로그인 > 보고서 또는 데이터 보기로 이동 > 내보내기 형식 선택 > 내보내기 범위 설정 (선택 사항) > 확인 및 다운로드

아래는 상세 작업입니다

Google Ads 데이터 내보내기 방법

Google Ads 계정 로그인

Google Ads 공식 웹사이트 접속

먼저, Google Ads 공식 웹사이트로 이동해야 합니다:

  • URL: https://ads.google.com
  • 광고 계정과 연결된 Google 계정으로 로그인했는지 확인하십시오.

올바른 계정 선택 (다중 계정 사용자용)

여러 Google Ads 계정을 관리하는 경우, 로그인 후 시스템은 계정 목록을 표시합니다. 다음을 수행해야 합니다:

  1. 오른쪽 상단의 계정 선택기 (일반적으로 계정 이름 또는 이메일로 표시됨)를 클릭합니다.
  2. 드롭다운 메뉴에서 대상 계정을 선택합니다.

예시, 두 개의 계정을 관리한다고 가정합니다:

  • 계정 A: 브랜드 광고 (brand@example.com)
  • 계정 B: 성과 광고 (performance@example.com)

데이터를 내보낼 계정, 예를 들어 계정 A를 선택해야 합니다.

계정 권한 확인

관리자 권한: 귀하의 계정이 “표준” 또는 “관리자” 권한을 가지고 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 일부 데이터를 내보내지 못할 수 있습니다.

권한 확인 방법:

  • 오른쪽 상단의 도구 및 설정 (Tools & Settings)을 클릭합니다.
  • “액세스 및 보안” (Access & Security)을 선택합니다.
  • 귀하의 역할이 “관리자” 또는 “표준 사용자”인지 확인합니다.

보고서 또는 데이터 보기로 이동

Google Ads는 여러 데이터 내보내기 방법을 제공하며, 대시보드에서 직접 내보내기 또는 보고서 기능 사용을 선택할 수 있습니다

방법 1: 대시보드에서 데이터 내보내기

캠페인, 광고 그룹 또는 키워드 데이터를 빠르게 내보내는 데 적합합니다.

작업 단계:

Google Ads 홈 페이지 (대시보드)에서 내보낼 데이터를 찾습니다. 예를 들어:

  • 캠페인 (Campaigns)
  • 광고 그룹 (Ad Groups)
  • 키워드 (Keywords)
  • 잠재고객 (Audiences)

데이터 테이블 상단에서 열을 사용자 정의(Columns)하여 내보낼 측정항목을 선택할 수 있습니다. 예를 들어:

  • 클릭수 (Clicks)
  • 노출수 (Impressions)
  • 클릭률 (CTR)
  • 전환수 (Conversions)

테이블 오른쪽 상단의 다운로드 아이콘 (↓)을 클릭합니다.

예시, “검색 캠페인”의 지난 30일 데이터를 내보내고 싶다고 가정합니다:

  1. 왼쪽 메뉴에서 “캠페인”을 클릭합니다.
  2. 테이블 상단에서 날짜 범위를 선택합니다 (예: “지난 30일”).
  3. 다운로드 아이콘을 클릭합니다.

방법 2: “보고서” 기능을 통해 내보내기

맞춤 보고서, 교차 캠페인 비교와 같은 더 복잡한 데이터 분석에 적합합니다.

작업 단계:

  • 왼쪽 메뉴에서 “보고서” (Reports)를 클릭합니다.
  • “미리 정의된 보고서” 또는 “맞춤 테이블”을 선택합니다:
    • 미리 정의된 보고서: 예: “캠페인 실적”, “기기 보고서” 등.
    • 맞춤 테이블: 차원 (예: 시간, 기기, 지리적 위치) 및 측정항목 (예: 지출, 전환율)을 자유롭게 선택할 수 있습니다.
  • 보고서 매개변수 조정:
    • 날짜 범위 (예: “맞춤 날짜”를 선택하여 2024년 1월 1일 – 2024년 1월 31일).
    • 세분화 (예: “기기” 또는 “지리적 위치”별로 데이터 분할).
  • 오른쪽 상단의 다운로드 아이콘 (↓)을 클릭합니다.

예시, “모바일 기기와 PC 간의 광고 실적 차이”를 분석하고 싶다면:

  1. “보고서”에서 “기기 보고서”를 선택합니다.
  2. 날짜 범위를 “지난 달”로 설정합니다.
  3. 다운로드를 클릭하고 Excel 형식을 선택합니다.

내보내기 형식 선택

Google Ads는 다양한 요구 사항에 맞는 여러 파일 형식을 지원합니다:

형식적합한 시나리오특징
.csv데이터 분석 (Python, R, Excel)일반 텍스트, 강력한 호환성
.xlsxExcel 분석차트, 수식 지원
.pdf인쇄 또는 공유프레젠테이션에 적합
.tsv데이터베이스 가져오기CSV와 유사하지만 탭으로 구분됨
Google Sheets클라우드 협업Google Drive에 자동 동기화

작업 단계:

  • 다운로드 아이콘을 클릭하면 팝업 창에 형식 옵션이 표시됩니다.
  • 필요한 형식을 선택합니다 (예: .xlsx).
  • “내보내기 예약”을 선택하면 다음을 설정할 수 있습니다:
    • 빈도 (매일, 매주, 매월).
    • 수신 이메일 (지정된 이메일로 자동 전송).

예시, 매주 광고 데이터를 자동으로 받고 싶다면:

  1. “내보내기 예약”을 선택합니다.
  2. 매주 월요일 오전 8시에 전송하도록 설정합니다.
  3. 이메일 주소를 입력합니다 (예: marketing@example.com).

내보내기 범위 설정 (선택 사항)

특정 데이터 필터링

내보내기 전에 데이터를 추가로 필터링할 수 있습니다:

  • 광고 유형 (검색 광고, 디스플레이 광고, 동영상 광고).
  • 게재 상태 (실행 중인 광고만, 일시 중지된 광고).
  • 예산 범위 (예: $100 이상 지출한 캠페인).

예시, “높은 클릭률 광고”만 내보내고 싶다면:

  1. 데이터 테이블 상단에서 “필터” (Filter)를 클릭합니다.
  2. “클릭률” > “보다 큼” > “5%”를 선택합니다.
  3. 그런 다음 다운로드를 클릭합니다.

날짜 범위 조정

Google Ads는 다양한 날짜 옵션을 지원합니다:

  • 사전 설정 범위 (어제, 지난 7일, 이번 달).
  • 맞춤 범위 (예: 2024년 1월 1일 – 2024년 1월 31일).

확인 및 다운로드

데이터 정확성 확인

다운로드하기 전에 다음을 권장합니다:

  1. 날짜 범위가 올바른지 확인합니다.
  2. 필요한 모든 측정항목 (예: 전환 데이터)이 포함되었는지 확인합니다.
  3. 잘못된 필터링이 없는지 확인합니다 (예: 실수로 일부 캠페인이 제외되지 않았는지).

다운로드 및 저장

  1. “다운로드”를 클릭하면 파일이 기본 다운로드 폴더에 저장됩니다.
  2. 파일 이름을 프로젝트 + 날짜로 지정하는 것이 좋습니다. 예를 들어:
    • “Brand_Campaign_Jan2024.xlsx”
    • “Performance_Ads_2024-01-15.csv”

자동 내보내기 관리

내보내기 예약을 설정한 경우 다음 위치에서 관리할 수 있습니다:

  1. 도구 및 설정 > 대량 작업 > 예약된 내보내기.
  2. 여기에서 자동 내보내기 작업을 편집, 일시 중지 또는 삭제할 수 있습니다.

Google Ads API를 사용하여 데이터 내보내기 (개발자에게 적합)

데이터 양이 매우 많거나 자동화된 내보내기가 필요한 경우 Google Ads API를 사용할 수 있습니다.

작업 단계:

API 액세스 권한 신청:

  • Google Ads API 공식 웹사이트로 이동합니다.
  • 개발자 토큰 (Developer Token)을 얻습니다.

Python 또는 Google Sheets 스크립트 사용:

예시 Python 코드 (google-ads-api 라이브러리 사용):

from google.ads.google_ads.client import GoogleAdsClient
client = GoogleAdsClient.load_from_storage()
query = “””
SELECT campaign.id, campaign.name, metrics.clicks
FROM campaign
WHERE segments.date DURING LAST_30_DAYS
“””
response = client.service.google_ads.search(query=query)
print(response)

데이터베이스로 데이터 자동 가져오기:

  • 스크립트를 매일 자동으로 실행하도록 설정하여 데이터를 MySQL, BigQuery 등에 저장할 수 있습니다.
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