Ads Data Hub의
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광고주, 대행사, 게시자 는
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공급업체와 파트너 는
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Ads Data Hub 웹 UI 시작하기
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
Ads Data Hub의 웹 UI로 API를 사용하는 많은 작업을 실행할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Campaign Manager 360 데이터 전송 총노출수를 측정하는 쿼리를 처음부터 작성하고 테스트한 후 실행하는 방법을 설명합니다.
핵심 사항: cm_dt_impressions를 다른 테이블로 대체하여 다른 데이터 세트의 노출수(예: google_ads_impressions)를 확인할 수 있습니다.
쿼리 작성
쿼리 탭으로 이동합니다.
+ 쿼리 만들기 를 클릭하여 쿼리 편집기를 엽니다.
내용 없음 을 클릭합니다.
쿼리 편집기에서 다음을 실행합니다.
쿼리 이름을 지정합니다.
다음 SQL을 붙여넣습니다.
SELECT
COUNT ( * ) AS impressions
FROM adh . cm_dt_impressions
;
쿼리를 저장합니다.
샌드박스를 사용하여 쿼리 테스트
참고: 프로덕션 데이터에 대해 쿼리를 실행하기 전에 샌드박스 역할을 사용하여 쿼리를 테스트해야 합니다. 이렇게 하면 문제를 더 빠르게 찾을 수 있습니다.
Ads Data Hub의 쿼리 탭으로 이동합니다.
이전에 작성한 쿼리의 이름을 클릭합니다.
편집기의 왼쪽 상단에 있는 실행 을 클릭합니다.
광고 데이터 출처 드롭다운에서 ADH 샌드박스 고객 을 선택합니다.
대상 테이블 필드에서 쿼리 결과를 쓸 위치를 지정합니다.
2018-08-18 00:00:00~2018-09-17 23:59:59 사이의 시작일과 종료일을 선택합니다. 자동으로 입력된 30일 범위를 사용하는 것이 좋습니다.
시작 을 클릭합니다.
쿼리 실행이 완료되면 BigQuery 에서 결과를 엽니다. 다음과 같은 표가 표시됩니다.
테스트 쿼리의 결과가 만족스러우면 실제 데이터에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다.
Ads Data Hub에서 쿼리 실행
샌드박스 역할을 사용하여 쿼리를 테스트한 후에 실제 데이터에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다.
Ads Data Hub의 쿼리 탭으로 이동합니다.
실행할 쿼리의 이름을 클릭합니다.
play_arrow
실행 을 클릭합니다.
쿼리에 사용될 것으로 예상되는 바이트 수가 페이지 상단에 표시됩니다.
광고 데이터 출처 필드에서 ID를 선택합니다. 이 ID는 쿼리할 광고 데이터와 연결된 계정 ID여야 합니다. 샌드박스 데이터를 쿼리하려면 ADH 샌드박스 고객 을 선택하세요.
데이터 이동 색인을 사용하는 경우 데이터 이동 색인 출처 필드에서 데이터 이동 색인을 선택합니다.
개인 정보 보호 모드를 선택합니다. 개인 정보 보호 모드 자세히 알아보기
대상 테이블 필드에서 쿼리 결과를 저장할
위치를 지정합니다.
시작일과 종료일을 입력하여 쿼리 기간을 설정합니다.
시간대를 입력합니다. 구매 채널의 시간대와 일치하는 시간대를 입력해야 합니다.
선택사항: 원하는 매개변수의 값을 입력합니다.
실행 을 클릭합니다.
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[],["To measure Campaign Manager 360 Data Transfer impressions, first, create a new query in the Ads Data Hub web UI, naming it and inputting the SQL: `SELECT COUNT(*) AS impressions FROM adh.cm_dt_impressions;`. Test the query using the sandbox, selecting the 'ADH Sandbox Customer' and specifying a date range and destination table. Finally, run the query on real data, choosing the correct account ID, match table (if needed), privacy mode, date range, time zone, and destination table. The query can also be modified to pull from different datasets.\n"]]