데이터 데스티네이션: 유저레벨(이벤트레벨) 데이터 스키마

Singular 데이터 대상, 작동 방식 및 내보낼 수 있는 다양한 데이터 유형에 대한 일반적인 정보는 Singular 데이터 대상(ETL) FAQ를 참조하세요.

Singular 데이터 대상을 사용하는 경우, Singular는 서로 다른 소스의 데이터를 동일한 데이터 스키마로 표준화하여 데이터베이스에서 쉽게 쿼리할 수 있도록 합니다.

Singular는 선택할 수 있는 다양한 데이터 스키마를 제공합니다. 각 스키마는 Singular 데이터 대상이 데이터베이스에 로드할 서로 다른 필드 집합을 정의합니다.

전환 및 이벤트는 모든 데이터 대상 고객이 사용할 수 있지만 다른 스키마는 프리미엄 기능입니다. 아래 표를 사용하여 필요에 가장 적합한 데이터 스키마를 선택할 수 있습니다.

사용자 수준 데이터 스키마

각 필드에 대한 자세한 내용은 로그 내보내기를 참조하세요: 지원되는 필드를 참조하세요. 다양한 타임스탬프 필드에 대해 알아보려면 아래의 타임스탬프 의미 및 형식을참조하세요.

참고: 사용자 수준 노출 수는 S3에 대한 사용자 지정 스키마로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 고객 성공 관리자에게문의하세요.

기본 스키마

아래 스키마는 모든 고객이 사용할 수 있습니다.

어트리뷰션(v2) 데이터 스키마

설치 및 재참여 이벤트에 대한 정보, 해당 이벤트의 어트리뷰션 대상, 어트리뷰션에 대한 기타 세부 정보(예: 결정론적또는 확률론적)를 포함합니다.

참고: 전환 이벤트에 제공되는 위치는 앱에서 내부적으로 감지된 위치나 사용자가 제공한 정보가 아닌 이벤트와 관련된 IP 주소를 기반으로 합니다. 이벤트에 대한 다른 위치 데이터 소스가 있는 경우, 앱에서 싱귤러로 전송한 패스스루 매개변수를 읽어서 확인할 수 있습니다.

etl_record_processing_hour_utc
  affiliate_id
  affiliate_name
  android_id
  android_id_md5
  android_sha1
  app_longname
  app_version
  bid_type
  campaign_id
  campaign_name
  city
  click_id
  country
  creative_id
  creative_name
  custom_user_ids
  device_id
  device_id_type
  device_make
  device_model
  event_timestamp
  event_timestamp_unix_utc
  fraud_reason
  fraud_status
  gaid
  gaid_md5
  gaid_sha_1
  google_click_id
  idfa
  idfa_md5
  idfa_sha_1
  idfv
  is_reengagement
  is_view_through
  method
  os_version
  partner
  passthrough
  platform
  publisher_concatenated
  publisher_hashed_id
  publisher_id
  publisher_name
  singular_campaign_name
  singular_partner_name
  state
  store
  sub_campaign_id
  sub_campaign_name
  sub_publisher_id
  sub_publisher_name
  touchpoint_ip
  touchpoint_timestamp
  touchpoint_timestamp_unix_utc
  tracker_name
  utm_campaign
  utm_content
  utm_medium
  utm_source
  utm_term
  waid
이벤트(v3) 데이터 스키마

세션, 등록, 구매 등 앱 내 이벤트에 대한 데이터를 포함하며, Singular SDK/S2S를 연동할 때 앱에 정의된 기타 이벤트도 포함됩니다.

etl_record_processing_hour_utc
  adjusted_timestamp
  adjusted_timestamp_unix_utc
  affiliate_id
  affiliate_name
  app_longname
  app_version
  arguments
  attribution_event_timestamp
  attribution_event_timestamp_unix_utc
  bid_type
  campaign_id
  campaign_name
  city
  click_id
  converted_currency
  converted_revenue
  country
  creative_id
  creative_name
  currency
  custom_user_id
  device_id
  device_id_type
  install_source
  ip
  is_reengagement
  is_revenue_receipt_included
  is_revenue_valid
  is_view_through 
  name 
  os_version 
  partner 
  passthrough 
  platform 
  product_category
  product_name 
  product_price 
  product_quantity 
  product_sku 
  publisher_concatenated
  publisher_hashed_id 
  publisher_id 
  publisher_name 
  received_revenue 
  received_revenue_event
  revenue 
  server_timestamp 
  server_timestamp_unix_utc 
  session_id 
  singular_campaign_name
  state 
  sub_campaign_id 
  sub_campaign_name 
  sub_publisher_id 
  sub_publisher_name
  tag_id 
  touchpoint_timestamp 
  touchpoint_timestamp_unix_utc 
  tracker_name
  utm_campaign
  utm_content
  utm_medium
  utm_source
  utm_term

기타 스키마

아래 스키마 중 하나를 사용하려면 Singular 플랫폼을 통해 티켓을 엽니다.
(도움말 > 문의하기).

클릭 수(v2) 데이터 스키마

인스톨 또는 리인게이지먼트의 어트리뷰션을 결정하기 위해 조사된 모든 클릭을 포함합니다.

etl_record_processing_hour_utc
  adjusted_timestamp
  adjusted_timestamp_unix_utc
  affiliate_id
  affiliate_name
  app_longname
  app_version
  arguments
  attribution_event_timestamp
  attribution_event_timestamp_unix_utc
  bid_type
  campaign_id
  campaign_name
  city
  click_id
  converted_currency
  converted_revenue
  country
  creative_id
  creative_name
  currency
  custom_user_id
  device_id
  device_id_type
  install_source
  ip
  is_reengagement
  is_revenue_receipt_included
  is_revenue_valid
  is_view_through
  name
  os_version
  partner
  passthrough
  platform
  product_category
  product_name
  product_price
  product_quantity
  product_sku
  publisher_concatenated
  publisher_hashed_id
  publisher_id
  publisher_name
  received_revenue
  received_revenue_event
  revenue
  server_timestamp
  server_timestamp_unix_utc
  session_id
  singular_campaign_name
  state
  sub_campaign_id
  sub_campaign_name
  sub_publisher_id
  sub_publisher_name
  tag_id
  touchpoint_timestamp
  touchpoint_timestamp_unix_utc
  tracker_name
  utm_campaign
  utm_content
  utm_medium
  utm_source
  utm_term
SKAdNetwork 포스트백 데이터 스키마

싱귤러가 애드 네트워크 파트너로부터 받은 모든 SKAdNetwork 포스트백을 포함합니다. 이러한 포스트백은 SKAdNetwork 트래킹을 사용하는 iOS 앱과 포스트백 포워딩을 포함하는 SKAdNetwork와 싱귤러의 통합을 맺은 파트너에게만 제공됩니다.

또한, 싱귤러는 집계된 SKAdNetwork 데이터를 제공합니다: SKAdNetwork 로데이터 스키마SKAdNetwork데이터 스키마를 참조하세요.

etl_record_processing_hour_utc
  app_longname
  city
  conversion_model_measurement_period
  conversion_model_name
  conversion_model_types
  conversion_model_version
  conversion_value
  country
  decoded_conversion_value
  estimated_cohort_period
  estimated_conversion_date
  estimated_install_date
  fraud_reason
  fraud_status
  ip
  is_view_through
  max_install_date
  min_install_date
  partner
  partner_campaign_id
  partner_campaign_name
  partner_creative_id
  partner_creative_name
  partner_sub_campaign_id
  partner_sub_campaign_name
  partner_sub_publisher_name
  referrer
  region
  signature
  singular_partner_name
  skadnetwork_app_id
  skadnetwork_campaign_id
  skadnetwork_network_id
  skadnetwork_publisher_app_id
  skadnetwork_redownload
  skadnetwork_version
  timestamp
  timestamp_unix_utc
  transaction_id
  user_agent
skan_postback__source_identifier
skan_postback__source_domain
skan_postback__postback_sequence_index
skan_postback__coarse_conversion_value
앱 SKAN 포스트백

애드 네트워크가 Apple로부터 직접 수신한 모든 SKAdNetwork 포스트백을 포함합니다. 이러한 포스트백은 싱귤러로 전달할 수 있습니다. 싱귤러로 SKAdNetwork 포스트백을 보내는 방법(iOS 15 이상)을 참조하세요.

etl_record_processing_hour_utc
  app_longname
  skadnetwork_version
  transaction_id
  skadnetwork_network_id
  skadnetwork_campaign_id
  skadnetwork_app_id
  skadnetwork_publisher_app_id
  conversion_value
  signature
  skadnetwork_redownload
  is_view_through
  timestamp_unix_utc
  timestamp
  ip
  user_agent
  partner
  fraud_status
  fraud_reason
  decoded_conversion_value
  conversion_model_name
  conversion_model_version
  conversion_model_types
  conversion_model_measurement_period
  estimated_conversion_date
  estimated_install_date
  estimated_cohort_period
  min_install_date
  max_install_date
  singular_partner_name
skan_postback__source_identifier
skan_postback__source_domain
skan_postback__postback_sequence_index
skan_postback__coarse_conversion_value
프로드 데이터 스키마

싱귤러 부정 행위 방지 시스템의 원시 출력(자세한 내용은 싱귤러 부정 행위 방지 이해와 부정 행위 보고 및 부정 행위 로그 FAQ를 참조하세요).

이 데이터에는 인스톨 이벤트와 관련된 모든 클릭 및 노출에 대한 행이포함되며, 모든 인스톨에 대한 어트리뷰션 옵션으로 조사되는 '오가닉 인스톨' 옵션에 대한 행도 포함됩니다. 따라서 하나의 인스톨에 대해 여러 터치포인트가 부정 행위로 거부될 수 있습니다. 동일한 인스톨에 속하는 모든 클릭과 노출을 정렬하거나 그룹화하려면 고유_인스톨_식별자 필드를 사용합니다.

etl_record_processing_hour_utc
  app_longname
  app_version
  creative
  device_id
  device_make
  device_model
  fraud_external_reason
  fraud_reason
  fraud_status
  idfv
  install_city
  install_country
  install_ip
  install_timestamp
  install_timestamp_unix_utc
  is_view_through
  os_version
  partner
  platform
  publisher_concatenated
  publisher_hashed_id
  publisher_id
  publisher_name
  time_to_install
  touchpoint_campaign
  touchpoint_city
  touchpoint_country
  touchpoint_ip
  touchpoint_timestamp
  touchpoint_timestamp_unix_utc
  unique_install_identifier
교차 디바이스 사용자 어트리뷰션 데이터 스키마
etl_record_processing_hour_utc
  affiliate_id
  affiliate_name
  android_id
  android_id_md5
  android_sha1
  app_longname
  app_version
  bid_type
  campaign_id
  campaign_name
  click_id
  country
  creative_id
  creative_name
  custom_user_ids
  device_id
  device_id_type
  event_timestamp
  event_timestamp_unix_utc
  gaid
  gaid_md5
  gaid_sha_1
  google_click_id
  idfa
  idfa_md5
  idfa_sha_1
  idfv
  is_view_through
  os_version
  partner
  passthrough
  platform
  publisher_concatenated
  publisher_hashed_id
  publisher_id
  publisher_name
  singular_campaign_name
  singular_partner_name
  state
  store
  sub_campaign_id
  sub_campaign_name
  sub_publisher_id
  sub_publisher_name
  touchpoint_ip
  touchpoint_timestamp
  touchpoint_timestamp_unix_utc
  tracker_name
  waid
크로스 디바이스 이벤트 데이터 스키마
etl_record_processing_hour_utc
  adjusted_timestamp
  adjusted_timestamp_unix_utc
  affiliate_id
  affiliate_name
  app_longname
  app_version
  arguments
  attribution_event_timestamp
  attribution_event_timestamp_unix_utc
  bid_type
  campaign_id
  campaign_name
  city
  click_id
  converted_currency
  converted_revenue
  country
  creative_id
  creative_name
  currency
  custom_user_id
  device_id
  device_id_type
  install_source
  ip
  is_reengagement
  is_revenue_receipt_included
  is_revenue_valid
  is_view_through
  name
  os_version
  partner
  passthrough
  platform
  product_category
  product_name
  product_price
  product_quantity
  product_sku
  publisher_concatenated
  publisher_hashed_id
  publisher_id
  publisher_name
  received_revenue
  received_revenue_event
  revenue
  server_timestamp
  server_timestamp_unix_utc
  session_id
  singular_campaign_name
  state
  sub_campaign_id
  sub_campaign_name
  sub_publisher_id
  sub_publisher_name
  tag_id
  touchpoint_timestamp
  touchpoint_timestamp_unix_utc
  tracker_name

부록: 타임스탬프 의미 및 형식

팁: 단수는 데이터의 각 행에 대해 여러 개의 타임스탬프 필드를 제공합니다. 대부분의 타임스탬프 필드에는 "event_timestamp" 및 "event_timestamp_unix_utc"와 같은 두 가지 버전이 있습니다.

  • 타임스탬프로 끝나는 필드는 데이터베이스 대상에서는 시간대 인식 타임스탬프 열로, 파일 기반 대상(S3/SFTP/GCS)에서는 시간대 정보가 포함된 타임스탬프로 형식이 지정됩니다. 시간대는 광고주의 시간대입니다.
  • timestamp_unix_utc로 끝나는 필드에는 UTC 단위의 UNIX 타임스탬프 형식(정수)으로 된 시간이 포함됩니다.
  • BigQuery 대상은 시간대를 지원하지 않습니다. BigQuery로 전송되는 모든 타임스탬프는 UTC 기준입니다.
타임스탬프 필드 설명
etl_record_processing_hour_utc 데이터가 Singular에 의해 완전히 처리된 시간입니다. 이 시간은 이벤트 시간이나 서버 타임스탬프보다 늦을 수 있습니다. 매 시간마다 Singular는 이전 시간 동안 완전히 처리된 데이터에 대해 이 값을 업데이트합니다.
어트리뷰션
event_timestamp
event_timestamp_unix_utc
어트리뷰션 이벤트(예: 인스톨)가 디바이스에서 발생한 시간입니다.
touchpoint_timestamp
touchpoint_timestamp_unix_utc
어트리뷰션 이벤트로 이어진 터치포인트(광고 클릭 또는 광고 노출)의 시간입니다.
이벤트
adjusted_timestamp
adjusted_timestamp_unix_utc
디바이스에서 이벤트가 실제로 발생한 시간입니다.
server_timestamp
server_timestamp_unix_utc
싱귤러 서버가 이벤트를 수신한 시간입니다. 참고: 이벤트 데이터를 전송하는 데 기술적인 지연이 있는 경우 이 시간은 조정된_타임스탬프와 크게 다를 수 있습니다.
attribution_event_timestamp
attribution_event_timestamp_unix_utc
어트리뷰션 이벤트(예: 앱 설치)가 디바이스에서 발생한 시간입니다.
touchpoint_timestamp
touchpoint_timestamp_unix_utc
어트리뷰션 이벤트로 이어진 터치포인트(광고 클릭 또는 광고 노출)의 시간입니다.

데이터 스키마 변경

데이터 대상을 생성하고 저장한 후에는 다른 데이터 스키마로 전환할 수 없습니다. 기존 데이터가 있는 라이브 데이터베이스에서 테이블 구조를 변경하는 것은 여러 가지 위험과 복잡성을 수반하기 때문입니다.

데이터 스키마를 변경해야 하는 경우 새 대상을 만들면 됩니다. 새 대상을 만들기 전에 기존 테이블을 삭제하거나 다른 이름의 새 테이블에 데이터를 로드하도록 새 대상을 구성할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 데이터를 안전하게 보호하고 기존 쿼리와 워크로드가 계속 작동할 수 있습니다.