지난 글을 통해 구글애즈(Google Ads) API를 활용하기 위한 인증 과정을 설명드렸습니다.

이번 2편에서는 연동한 인증 정보를 바탕으로 광고 데이터를 어떻게 자동으로 호출-시각화-인사이트 도출할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.. 내가 원하는 구글애즈 성과지표를 가져오고, 구글애즈 계층구조 내 데이터를 어떻게 정렬하고 비교할 수 있는지, 그리고 GAQL 쿼리를 통해 원하는 데이터를 어떻게 설계할 수 있는지까지 자세히 다뤄보겠습니다.

또한 Python 언어를 활용한 데이터 분석도 소개드릴 예정인데요. Pandas는 대규모 데이터를 다루는 데 특화된 Python 라이브러리로, 구글애즈(Google Ads) API로 수집한 원본 데이터를 정제하여 필요한 컬럼(column)만 추출하고 캠페인이나 광고 그룹 단위로 비교 분석할 수 있는 유용한 솔루션입니다.

이 구조를 설계하는 이유는 구글애즈 광고 성과 데이터를 자동 호출하는 자동화 구축을 넘어, 지표 간 연산을 통해 유의미한 전환 지표를 도출하고 그 결과를 통해 비즈니스 성과에 직접 연결될 수 있는 인사이트를 발견하기 위함입니다. 

이번 글의 핵심은 아래와 같습니다