Google, v24.1 릴리스로 Ads API 테스트 도구 확장

(searchengineland.com)

Google이 Ads API v24.1을 통해 모바일 OS별 리포팅과 캠페인 제어권을 강화함으로써 AI 자동화 환경 내 광고주의 가시성을 높이는 한편, 2026년 데이터 보관 제한 정책에 대비한 개발자들의 선제적 대응을 촉구하고 있습니다.

이 글의 핵심 포인트

1모바일 OS(iOS, Android)별 성과 분석을 위한 새로운 세그먼트(`mobile_device_platform`) 도입
2Demand Gen 캠페인 내 브랜드 통제를 위한 클래식 정적 이미지 지원 확대
3AI Max, Video, Demand Gen, PMax 등 주요 캠페인에 대한 실험(Experiments) 기능 확장
4보안 강화를 위한 패스키(Passkey) 인증 지원 및 `passkey_enabled` 필드 추가
52026년 시행될 37개월 데이터 보관 제한 정책에 따른 `DateRangeError` 대응 필요

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

이번 업데이트는 자동화된 광고 환경(AI 캠페인) 속에서 광고주가 가질 수 있는 '제어권'과 '가시성'을 높이는 데 집중하고 있습니다. 특히 모바일 OS별 성과 분리 및 실험 기능 확장은 데이터 기반의 정밀한 의사결정을 가능하게 합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

Google은 PMax, Demand Gen 등 AI 중심의 자동화 캠페인을 밀고 있지만, 지나친 자동화로 인한 브랜드 정체성 훼손이나 세부 데이터 부족에 대한 시장의 우려를 인지하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 기술적으로는 자동화를 유지하되, 운영 측면에서는 세부 제어(Static Image)와 테스트(Experiments) 기능을 보완하는 방향으로 나아가고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AdTech 스타트업과 마케팅 자동화 솔루션 개발자들은 2026년 예정된 '37개월 데이터 보관 제한'에 맞춰 데이터 파이프라인을 재설계해야 하는 과제를 안게 되었습니다. 과거의 방대한 시계열 데이터를 활용하던 분석 도구들은 데이터 유실에 대비한 자체 데이터 웨어하우스 구축이 필수적입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

모바일 앱 서비스와 이커머스가 주류인 한국 시장에서 iOS와 Android의 성과를 분리해서 볼 수 있는 기능은 앱 마케터들에게 매우 유용한 도구가 될 것입니다. 또한, 브랜드 이미지를 중시하는 국내 대형 광고주들을 위해 AI 생성 에셋 외에 클래식 이미지를 활용할 수 있는 기능은 브랜드 가이드라인 준수를 돕는 중요한 요소입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 v24.1 업데이트의 핵심은 '자동화와 통제 사이의 균형'입니다. Google은 AI 캠페인을 확장하면서도, 광고주가 브랜드 가치를 지킬 수 있도록 이미지 제어권을 부여하고 실험 기능을 강화했습니다. 이는 마케팅 자동화 솔루션을 개발하는 스타트업들에게 단순한 '대행'을 넘어, '정교한 실험과 검증을 지원하는 도구'로 진화해야 한다는 강력한 신호를 보냅니다.

창업자 관점에서 가장 경계해야 할 것은 '데이터 보관 정책 변화'입니다. 37개월 제한은 단순한 기술적 변경이 아니라, 장기적인 고객 생애 가치(LTV) 분석이나 시즌별 패턴 분석을 수행하는 분석 플랫폼들에게는 '데이터 자산의 유실'을 의미할 수 있습니다. 따라서 지금 즉시 API를 통해 수집된 데이터를 자체 클라우드(BigQuery 등)에 적재하는 아키텍처를 강화하여, Google의 정책 변화가 서비스의 핵심 경쟁력인 '과거 데이터 분석 능력'을 훼손하지 않도록 대비해야 합니다.

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