한 마케팅 관리자가 광고가 얼마나 효과적으로 온라인 판매를 높이고 가입을 통해 리드를 생성하는지 확인하기 위해 데이터를 면밀하게 모니터링하고 있습니다. 마케팅 관리자가 Google Ads 데이터를 오프라인 데이터와 비교해 보니 오프라인 데이터 소스와 Google Ads에서 보고된 가입자 수에 차이가 있는 것을 발견합니다. 모든 것이 의도한 대로 작동하고 전환수를 집계하는 시점이 문제라면 이 데이터 편차가 발생하는 원인으로 가능성이 높은 것은 무엇인가요?

Google Ads에서는 전환으로 이어지지 않은 조회 발생 기기 유형에 따른 조회수를 보고합니다. 다른 데이터 소스에서는 전환 자체가 발생한 날짜/시간을 기준으로 삼을 수 있습니다.

Google Ads에서는 클릭으로 이어진 이벤트의 고유 ID에 따른 전환수를 보고합니다. 다른 데이터 소스에서는 전환 자체가 발생한 클릭을 기준으로 삼을 수 있습니다.

Google Ads에서는 전환으로 이어진 이벤트의 날짜/시간에 따른 클릭수를 보고합니다. 다른 데이터 소스에서는 전환 자체가 발생한 클릭을 기준으로 삼을 수 있습니다.

Google Ads에서는 전환으로 이어진 클릭의 날짜/시간에 따른 전환수를 보고합니다. 다른 데이터 소스에서는 전환 자체가 발생한 날짜/시간을 기준으로 삼을 수 있습니다.


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한 마케팅 관리자가 광고가 얼마나 효과적으로 온라인 판매를 높이고 가입을 통해 리드를 생성하는지 확인하기 위해 데이터를 면밀하게 모니터링하고 있습니다. 마케팅 관리자가 Google Ads 데이터를 오프라인 데이터와 비교해 보니 오프라인 데이터 소스와 Google Ads에서 보고된 가입자 수에 차이가 있는 것을 발견합니다. 모든 것이 의도한 대로 작동하고 전환수를 집계하는 시점이 문제라면 이 데이터 편차가 발생하는 원인으로 가능성이 높은 것은 무엇인가요?


설명: **Google Ads에서는 전환으로 이어진 클릭의 날짜/시간에 따른 전환수를 보고합니다. 다른 데이터 소스에서는 전환 자체가 발생한 날짜/시간을 기준으로 삼을 수 있습니다**. 이 데이터 편차는 Google Ads에서 전환을 추적하는 방식이 전환이 발생한 클릭의 날짜와 시간을 기준으로 하기 때문입니다. 그러나 다른 데이터 소스는 실제 전환이 발생한 날짜와 시간을 기준으로 삼을 수 있어, 전환수가 집계되는 시점에서 차이가 발생할 수 있습니다.
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