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데이터 락커에서 웹 성과 측정 리포트 데이터 내보내기

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한눈에 보기: 데이터 락커에서 웹 성능 측정 데이터를 두 가지 보고서 유형으로 내보내 웹 사이트 성능을 적절한 수준에서 분석할 수 있습니다. 최종 사용자 이벤트를 사용하여 모든 방문 및 이벤트를 분석하고, 전환을 사용하여 고유한 전환 앵커 (첫 방문, 재방문, 사용자 획득 이벤트) 를 집계하고 속성을 지정할 수 있습니다.

중요!

데이터 락커에서 웹 성능 측정 보고서에 액세스하려면 데이터 락커 구독이 있어야 합니다.

웹 성과 측정 보고서 정보

데이터 락커는 웹 성과 측정, 최종 사용자 이벤트 및 전환에 대한 두 가지 보고서를 제공하며, 각 보고서는 서로 다른 분석 요구에 맞게 설계되었습니다.

  • 웹 최종 사용자 이벤트 보고서는 웹 사이트 활동을 분석하기 위한 기본 소스입니다.
    • 모든 웹 이벤트 및 방문 포함
    • 각 방문을 어트리뷰트로 기록합니다. SESSION
    • 방문 수준 및 이벤트 수준 리포팅에 적합
  • 전환 보고서는 전환 수준 분석에 가장 적합합니다. 전환은 마케팅 크레딧을 할당하는 시기와 방법을 결정하는 터치포인트인 귀속 앵커입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
    • 첫 방문 (사용자가 웹사이트에 처음 도착했을 때),
    • 재방문 (사용자가 논오가닉 광고 인게이지먼트 후 재방문 시),
    • 사용자가 확보되었음을 표시한다는 사용자 획득 이벤트 (가입 또는 첫 입금과 같은 커스텀 이벤트)
  • 모든 사용자 이벤트는 나중에 이러한 전환과 연결되며 캠페인 세부 정보를 상속합니다.

리포트 필드

보고서에 어떤 필드가 포함되는지 알아보려면 각 보고서의 샘플을 다운로드하십시오.

샘플 보고서에는 모든 리포트 필드와 해당 값이 포함됩니다. 필드 정의는 필드 사전을 참조하십시오.

리포트 타이밍 및 데이터 새로고침

이러한 세부 정보를 사용하여 새 데이터가 추가되는 시점과 최근 이벤트가 보고서에 표시되는 시기를 파악할 수 있습니다.

  • 리포트 생성 빈도: 매시간 새 데이터가 추가됩니다.
  • 데이터 최신성 이벤트는 일반적으로 발생 후 2~3시간 내에 리포트에 나타납니다.

각 배치의 작동 방식은 다음과 같습니다.

  • 각 배치는 1.5시간 기간 내에 이벤트를 처리합니다.
  • 해당 기간 2. 내에서는 이벤트의 첫 1시간만 어트리뷰션됩니다.
  • 나머지 30분은 고객 사용자 ID (CUID) 로 어트리뷰션 이벤트를 강화하는 데만 사용됩니다.
  • 가장 최근 30분 동안 발생한 이벤트는 아직 어트리뷰션되지 않으며, 다음 배치에 포함될 예정입니다.

이러한 이벤트는 언제 리포트에 표시되나요?

이벤트는 처리가 완료된 후 보고서에 기록됩니다. 예를 들어 오전 10시 배치에서 발생한 08:00 ~ 09:00 이벤트는 오전 11시 리포트 버전에 표시됩니다.

예: 오전 10시 배치의 기능

날짜 에서 사용할 수 있는 리포트 어트리뷰션된 웹 이벤트 (이벤트 시간) CUID를 사용하여 이전 이벤트를 강화하기 위해 처리한 웹 이벤트
2026-01-28 11:00 08:00 – 09:00 09:00–09:30
2026-01-28 12:00 09:00 – 10:00 10:00–10:30
2026-01-28 13:00 10:00 – 11:00 10:00-11:30

클라우드 버킷의 보고서 데이터에 액세스하는 방법

클라우드 버킷의 보고서 데이터에 액세스하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 락커 폴더 구조를 참조하세요.

BI 개발사 고려사항

주요 차이점: 웹 vs. 모바일

웹 어트리뷰션은 식별자와 데이터 로직 모두에서 모바일 어트리뷰션과 다릅니다. 데이터 정확도를 높이려면 쿼리에 다음 필터와 모범 사례를 적용하세요.

양상 모바일 웹
플랫폼 필터 혹은 platform = 'WEBSITE'
사용자 식별자 (값) appsflyer_id (기기 기반) appsflyer_id_value (쿠키 기반)
식별자 유형 기기에 따라 다름 appsflyer_id_type은(는) 항상 web_id
획득 이벤트 설치 First Visit이 기본값이지만 사용자 획득 이벤트는 사용자 지정할 수 있습니다.
리인게이지먼트 RE-ENGAGEMENT REVISIT
리어트리뷰션 지원됨 지원되지 않음 - 웹에는 사용자 획득 및 재방문만 있습니다.
앱 ID 앱 ID (예: id123456789) 접두사가 있는 도메인 (예: website-www.example.com)

쿼리할 표는 무엇입니까?

최종 사용자 이벤트 리포트는 대부분의 분석에 적합합니다. 여기에는 모든 웹 사이트 이벤트 및 방문이 포함됩니다. 또한 각 웹 방문은 이 보고서에 속성으로 기록되므로 방문 수준 및 이벤트 수준 보고의 기본 소스가 됩니다SESSION.

전환수 표는 주로 중복된 이벤트 기록 없이 고유한 전환이 필요한 경우 첫 방문, 재방문, 사용자 확보를 계산하는 데 적합합니다.

사용 사례 표 이유
방문수/세션 수 end_user_events 각 행은 세션 또는 이벤트입니다.
고유 전환수 계산 conversions 중복 방지
인앱 이벤트 분석: 함께 인앱 이벤트에만 이벤트 이름이 있습니다.

쿼리 필터 구현

로데이터 쿼리의 데이터 정확성을 보장하려면 다음 필터를 적용하세요. 이를 구현하지 못하면 항목이 중복되고 플랫폼 지표가 혼합됩니다.

  • 플랫폼별 필터링 (필수): WHERE platform = 'WEBSITE'포함하면 웹 기반 데이터를 분리하고 모바일, PC 또는 CTV 환경에서 레코드를 제외할 수 있습니다.

  • 귀속 크레딧별 필터링 (필수): 앱스플라이어는 리포팅 뷰에 따라 두 개의 다른 귀속 크레딧을 할당할 수 end_user_events 있기 때문에 동일한 사용자 액션이 두 번 나타날 수 있습니다.

    이는 사용자가 다음과 같은 경우에 발생할 수 있습니다.

    • 오리지널 UA (사용자 획득) 소스 및 이후
    • 리인게이지먼트 소스.

    이 경우 앱스플라이어는 동일한 이벤트에 대해 두 개의 레코드를 작성할 수 있습니다.

    • 기본 크레딧: 이벤트는 가장 최근의 관련 마케팅 상호작용에 기인합니다. 통합 뷰와 리타겟팅 뷰에서 사용됩니다.

      이중 계산을 피하려면 기본적으로 기본 신용 기록만 end_user_events 사용하여 쿼리하십시오.

      WHERE platform = 'WEBSITE'
  AND is_primary_attribution = true

    • 보조 학점: 이벤트를 원래 UA 소스에 다시 어트리뷰션합니다. 평생 가치 (LTV) 추적을 위한 UA 획득 뷰에 사용됩니다.

      동일한 사용자 작업을 두 개의 레코드 (하나는 주 크레딧과 보조 크레딧) 로 저장할 수 있으므로 필터 없이 이벤트를 카운트하면 해당 작업이 두 배로 계산될 수 있습니다.

      이러한 쿼리를 템플릿으로 사용하여 BigQuery 또는 기타 BI 도구에서 웹 어트리뷰션 데이터를 분석하세요.

  • 전환 유형별 필터링 (선택 사항): 캠페인 유형에 따라 어트리뷰션 데이터를 WHERE conversion_type = 'USER_ACQUISITION' 포함하거나 WHERE conversion_type = 'RETARGETING' 분리할 수 있습니다.

필터 요약 표

필터 요구 사항 SQL 로직 구현 컨텍스트
플랫폼 사양 WHERE platform = 'WEBSITE' 웹 기반 데이터를 다른 플랫폼 레코드와 분리합니다.
통합 보기 (중복 방지) WHERE is_primary_attribution = true AND platform = 'WEBSITE' 리타겟팅 캠페인 크레딧을 오리지널 UA 캠페인보다 우선시하세요. 이중 계산을 방지하기 위해 일반 리포팅에 사용합니다.
리타겟팅 보기 전용 WHERE conversion_type = 'RETARGETING' AND platform = 'WEBSITE' 특히 리타겟팅 캠페인의 성과를 분석할 때만 사용하십시오.
유저 인입 보기: WHERE conversion_type = 'USER_ACQUISITION' AND platform = 'WEBSITE' 이벤트를 최초 방문과 연계해야 하는 고객 유치 중심의 뷰에 특히 사용합니다.

최종 사용자 식별 및 계산

웹 성과 측정 로데이터에서 최종 사용자는 두 가지 다른 식별자로 나타날 수 있습니다.

  • customer_user_id: 사용자가 설정한 안정적인 식별자 (일반적으로 로그인한 사용자용).
  • appsflyer_id_value: 시간이 지나면 만료될 수 있는 쿠키 기반 신분증입니다.

고유 사용자를 정확하게 식별하고 사용자 수준 지표를 계산하려면 항상 다음 용도를 사용하십시오.

COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)

작동 원리는 다음과 같습니다:

  • customer_user_id존재하는 경우 앱스플라이어는 이를 사용합니다 (선호, 안정).
  • 그렇지 않으면 앱스플라이어는 이를 대체합니다. appsflyer_id_value

COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)필요할 때마다 사용할 수 있습니다.

  • 고유 사용자 수 계산
  • 사용자별 그룹
  • 특정 사용자별 필터링
  • 사용자별 테이블 조인
  • 모든 사용자 수준 지표 계산

예: 고유 사용자 수 계산

SELECT 
  COUNT(DISTINCT COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)) AS unique_users
FROM `end_user_events`
WHERE platform = 'WEBSITE'
  AND is_primary_attribution = TRUE

오가닉 vs. 논오가닉 트래픽

is_organic필드 용도:

트래픽 유형 필터
오가닉 is_organic = true
논오가닉 is_organic = false

빈 값 처리

데이터 유형 빈 값
문자열 Empty string
숫자 NULL

쿼리 예제

1. 미디어 소스별 총 방문수 (7일)

각 미디어 소스에 어트리뷰션된 웹 세션을 계산합니다.

SELECT media_source, COUNT(*) AS total_visits
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND end_user_event_type = 'SESSION'
GROUP BY media_source
ORDER BY total_visits DESC

2. 캠페인별 첫 방문 및 재방문

SELECT campaign_name, conversion_name, COUNT(*) AS conversion_count
FROM conversions
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND conversion_name IN ('FIRST_VISIT', 'REVISIT')
GROUP BY campaign_name, conversion_name
ORDER BY conversion_count DESC

3. 고유한 이벤트 이름 계산 (인앱 이벤트만 해당)

SELECT
  event_name,
  COUNT(*) AS event_count
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND end_user_event_type = 'IN_APP'
GROUP BY event_name
ORDER BY event_count DESC

4. 미디어 소스별 고유 사용자 수 계산

SELECT
  media_source,
  COUNT(DISTINCT COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)) AS unique_users
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
GROUP BY media_source
ORDER BY unique_users DESC

5. 전환율 - 첫 방문부터 구매까지 (크로스 테이블 조인)

WITH first_visits AS (
  SELECT
    COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value) AS user_id,
    media_source
  FROM conversions
  WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
    AND platform = 'WEBSITE'
    AND unified_app_id = 'website-example.com'
    AND conversion_name = 'FIRST_VISIT'
),
purchases AS (
  SELECT DISTINCT
    COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value) AS user_id
  FROM end_user_events
  WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
    AND platform = 'WEBSITE'
    AND unified_app_id = 'website-example.com'
    AND is_primary_attribution = true
    AND end_user_event_type = 'IN_APP'
    AND event_name = 'purchase'
)
SELECT
  fv.media_source,
  COUNT(DISTINCT fv.user_id) AS first_visit_users,
  COUNT(DISTINCT p.user_id) AS purchasers,
  SAFE_DIVIDE(COUNT(DISTINCT p.user_id), COUNT(DISTINCT fv.user_id)) AS conversion_rate
FROM first_visits fv
LEFT JOIN purchases p ON fv.user_id = p.user_id
GROUP BY fv.media_source
ORDER BY conversion_rate DESC

6. 캠페인별 수익 (지난 7일)

SELECT
  campaign_name,
  media_source,
  SUM(revenue_usd) AS total_revenue_usd,
  COUNT(*) AS revenue_events
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND revenue_usd IS NOT NULL
  AND revenue_usd <> 0.0
GROUP BY campaign_name, media_source
ORDER BY total_revenue_usd DESC

7. 오가닉 vs. 비오가닉 일일 첫 방문

SELECT
  DATE(event_time) AS visit_date,
  CASE WHEN is_organic = true THEN 'Organic' ELSE 'Non-Organic' END AS traffic_type,
  COUNT(*) AS first_visits
FROM conversions
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND conversion_name = 'FIRST_VISIT'
GROUP BY visit_date, traffic_type
ORDER BY visit_date, traffic_type

8. 유저 유입(UA) 리타겟팅 분류

SELECT
  conversion_type,
  conversion_name,
  COUNT(*) AS conversions
FROM conversions
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
GROUP BY conversion_type, conversion_name
ORDER BY conversions DESC

9. 클릭 신분증 배포 (구글, 메타, 틱톡 등)

SELECT
  click_id_type,
  COUNT(*) AS events_with_click_id
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND click_id_type != ''
GROUP BY click_id_type
ORDER BY events_with_click_id DESC

10. 전환일별 코호트 사용자 수 (모바일 인스톨 날짜와 동일)

SELECT
  DATE(event_time__conversion) AS cohort_date,
  media_source,
  COUNT(DISTINCT COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)) AS cohort_users
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
GROUP BY cohort_date, media_source
ORDER BY cohort_date, cohort_users DESC

특징 및 제한 사항

다음 필드는 웹 데이터에 지원되지 않으며 항상 비어 있습니다.

특징 비고
advertising_id_type, hardware_id_type 등 둘 다
agency, site_id, ad_type 둘 다
platform_group 전환
app_version__conversion end_user_events
모든 __assist_* 필드 전환

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