이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
광고 성과 분석 파이프라인을 직접 구축한 경험은 없지만, 수업 프로젝트에서 외부 `API`로 광고 클릭 데이터를 수집해 분석하는 작업을 해봤습니다. Python으로 데이터를 받아서 pandas로 집계하고, 결과를 CSV로 내보내는 단순한 구조였는데, 실제로 해보니 데이터 수집 주기와 분석 타이밍을 맞추는 것이 생각보다 까다로웠습니다. 실시간 성과를 보고 싶었는데 배치로 하루 한 번만 받다 보니 당일 캠페인 조정에 쓸 수 없는 구조였습니다. 파이프라인 설계에서 데이터를 얼마나 빨리 써야 하는지를 먼저 정하는 것이 기술 선택보다 앞에 있다는 걸 느꼈습니다. 수집 주기와 사용 타이밍을 맞추는 것이 파이프라인 설계의 핵심이었습니다.
광고 성과 데이터 처리에서 가장 중요하게 생각하는 건 어떤 지표를 믿을 수 있는지를 먼저 확인하는 것입니다. 인턴 때 마케팅 데이터를 다루면서, 클릭수와 전환수가 집계 기준이 달라서 같은 캠페인인데 지표가 다르게 보이는 경우를 봤습니다. 데이터를 그냥 붙이면 어느 시점 기준인지가 뒤섞여서 분석 결과 자체가 틀리는 문제가 생겼습니다. 그 이후로는 파이프라인에 집계 기준과 시점을 명시적으로 기록하는 단계를 넣는 게 중요하다고 생각하게 됐습니다. 숫자보다 그 숫자가 어떻게 만들어진 숫자인지를 아는 게 먼저입니다. 데이터를 신뢰하려면 그 데이터가 어떻게 만들어진 것인지를 먼저 추적하는 것.
광고 성과 분석에서 써본 기술 스택은 Python과 BigQuery입니다. 수업 프로젝트에서 Google Ads 샘플 데이터를 BigQuery에 올려놓고 SQL로 채널별, 기간별 성과를 집계하는 작업을 했는데, 쿼리가 복잡해질수록 실행 시간이 급격히 늘어나는 문제가 있었습니다. 처음엔 JOIN을 여러 번 중첩했다가, 사전 집계 테이블을 만들어두는 방식으로 바꾸니 성능이 개선됐습니다. 대규모 광고 데이터에서 원하는 답을 빠르게 꺼내려면 구조 설계가 먼저라는 걸 느꼈습니다. 기술보다 어떻게 저장하고 어떻게 꺼낼지를 함께 설계하는 것이 중요했습니다. 쿼리 성능은 저장 방식을 바꾸는 것으로 코드 수정 없이도 개선할 수 있었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 당근마켓 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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