Google Skills 설치·사용법: Claude Code로 GA4·광고 분석

Claude Code를 쓰면서도 구글 광고 데이터는 직접 내려받고, 엑셀에 옮기고, 지난주 수치와 비교하고 계신가요?

광고를 운영하고 사이트를 관리하다 보면 데이터를 확인하는 일만으로도 시간이 꽤 듭니다. “광고 성과가 왜 떨어졌지?”라는 질문 하나에 조회할 항목도 많아지고요.

이런 일을 돕기 위해 구글이 공개한 스킬 모음이 Google Skills입니다. 쉽게 말하면 구글이 만든 업무 설명서를 클로드에 넣어주는 것이에요. 어떤 데이터를 보고, 어떤 순서로 확인할지 구체적인 작업 방법을 함께 제공하는 겁니다.

시작은 설치 명령 한 줄입니다.

npx skills add google/skills

필요한 스킬만 골라 설치할 수 있습니다. 광고 성과를 진단하는 스킬과 GA4 보고서 데이터를 조회하는 스킬처럼 업무에 맞는 것을 선택하면 돼요.

Google Skills는 Google 제품을 다루는 방법을 AI에게 제공하는 스킬 모음입니다. 필요한 스킬을 설치한 뒤, 사용할 서비스의 도구·로그인·접근 권한을 연결해야 실제 업무에 쓸 수 있습니다. 설치 명령과 개별 스킬 선택 기능은 google/skills 공식 저장소에서 안내합니다.

이 글에서는 설치 방법을 익히고, GA4 방문자·페이지 조회 보고서와 광고 성과 하락 진단으로 이어가겠습니다. 복사해서 쓰는 프롬프트와 실행 코드도 함께 제공합니다.

Google Skills란 무엇인가요?

Google Skills는 Google이 google/skills GitHub 저장소에서 공개한 Agent Skills입니다. 스킬마다 SKILL.md라는 파일에 사용 목적과 작업 절차가 들어 있습니다. 필요에 따라 참고 문서나 예제도 함께 제공됩니다.

예를 들어 GA4 보고서를 만드는 스킬에는 사용할 API, 인증 방법, 지표와 항목을 고르는 기준이 적혀 있어요. Claude Code가 이 절차를 참고하면, 사용자가 매번 API 문서의 위치와 준비 순서를 길게 설명할 필요가 줄어듭니다.

여기서 “구글 스킬”은 Google의 온라인 강의나 자격증을 뜻하지 않습니다. AI 에이전트가 작업할 때 참고하는 지침 묶음을 말합니다. 저장소는 Apache-2.0 라이선스로 공개돼 있습니다. 저장소 설명과 라이선스

스킬 파일은 무료로 내려받을 수 있습니다. 다만 Claude Code 이용료와 연결해서 사용하는 Google 서비스의 요금은 별개입니다. 특히 Cloud 리소스를 실행하는 작업은 해당 서비스의 과금 조건을 확인하세요.

프롬프트·스킬·MCP는 어떻게 다른가요?

스킬이 반드시 MCP를 요구하는 것은 아닙니다. 스킬의 안내에 따라 CLI나 API 클라이언트를 사용할 수도 있어요. 반대로 MCP를 연결해 두었어도, 계정 권한이 부족하면 조회는 실패할 수 있습니다. Claude Code에서 스킬과 MCP가 함께 쓰이는 방식은 공식 스킬 문서에서도 확인할 수 있습니다.

개념부터 정리하고 싶다면 스킬·워크플로우·에이전트 차이를 먼저 읽어보세요.

구글 스킬은 왜 필요한가요?

같은 Google 제품을 반복해서 다룰 때, 작업 방법을 매번 설명하는 수고를 줄이는 데 유용합니다. 특히 API 인증, 프로젝트 선택, 지표 확인처럼 빠뜨리기 쉬운 준비 단계가 있는 업무에 잘 맞습니다.

가령 “GA4 보고서 만들어줘”만 입력하면 기간, 지표, 결과 형식을 다시 설명해야 할 수 있어요. 스킬을 설치하고 “어제까지 최근 7일, 채널별 세션 수, CSV 파일”까지 지정하면 작업 기준이 훨씬 명확해집니다.

다만 공식 스킬도 시간이 지나면 실제 서비스와 설명이 달라질 수 있습니다. 이번에 확인한 Google Ads 스킬에도 이전 개발자 토큰 절차가 남아 있었어요. 스킬은 작업의 출발점으로 쓰고, 인증·지원 버전처럼 바뀌는 정보는 최신 제품 문서와 대조하는 것이 좋습니다.

처음에는 다음 중 하나만 골라 시작해보세요.

각 스킬의 범위는 GA4 스킬, Ads 시작 스킬, Ads 성과 진단 스킬, Firebase 스킬, Cloud Run 스킬에 명시돼 있습니다. 특히 firebase-basics는 로그인·프로젝트 선택 등의 기초 설정용입니다. Firestore, 인증 기능 구현, Hosting 배포까지 모두 포함한다고 생각하면 안 됩니다.

모든 스킬을 전부 설치해야 하나요?

아니요. 지금 할 일에 필요한 스킬부터 선택하면 됩니다. 개수도 고정되어 있지 않아요. 2026년 9월 21일 확인한 저장소의 skills/ 폴더에는 SKILL.md가 146개 있었습니다. Ads 14개, Analytics 2개, Cloud 127개, Developers 2개, Identity 1개이며, 별도 plugins/ 폴더의 파일은 제외한 수치입니다. 집계한 저장소 버전

Claude Code는 일반적으로 스킬의 설명을 대화 맥락에 넣고, 전체 본문은 호출할 때 불러옵니다. 따라서 “설치한 모든 스킬의 전문을 매번 읽는다”는 설명은 정확하지 않습니다. 필요한 스킬을 고르면 목록을 관리하고 원하는 기능을 찾기도 쉬워집니다. Claude Code의 스킬 로딩 방식

Claude Code에 Google Skills를 설치하는 방법

목록 확인 → 스킬 선택 → 설치 범위 선택 → 인식 확인 순서로 진행하면 됩니다. 아래 명령은 내 컴퓨터의 터미널에서 실행하세요.

1. Node.js·npx·Git 확인하기

node --version
npx --version
git --version

2026년 9월 21일 확인한 설치 도구 skills 1.7.0은 Node.js 22.20.0 이상을 요구합니다. Node.js가 이미 있어도 버전이 낮으면 업데이트하세요. 새로 설치한다면 Node.js 공식 사이트에서 이 조건을 충족하는 LTS 버전을 선택하면 됩니다. 저장소를 내려받을 Git도 준비한 뒤 새 터미널에서 확인하세요. 설치 도구의 버전 요구 사항

Claude Code가 설치돼 있다고 Node.js도 반드시 있는 것은 아닙니다. Claude Code는 독립 실행 파일로 설치할 수 있고, 여기서 Node.js가 필요한 이유는 npx skills 명령을 실행하기 위해서입니다. Claude Code 설치 문서

2. 설치 가능한 스킬 목록 보기

npx skills add google/skills --list

--list는 스킬을 설치하지 않고 목록을 표시합니다. 처음 실행하면 npx가 설치 도구 패키지 다운로드 여부를 물을 수 있습니다. skills CLI 옵션

3. GA4 스킬 하나만 설치하기

현재 작업 폴더에서 Claude Code용으로 설치하려면 다음 명령을 사용하세요. 설치 범위를 묻는 화면에서는 Project를 선택합니다.

npx skills add google/skills --skill google-analytics-data-api-basics --agent claude-code

여러 프로젝트에서 공통으로 쓰려면 --global을 추가합니다. 아래 명령은 위 명령의 전역 설치 대안이므로 두 번 실행할 필요는 없습니다.

npx skills add google/skills --skill google-analytics-data-api-basics --agent claude-code --global

설치 도구는 실제 파일을 공통 위치에 두고 위 경로에 심볼릭 링크를 만들 수도 있습니다. 따라서 ~/.claude/skills/만 보고 설치 실패라고 판단하지 마세요. 선택한 에이전트와 범위를 함께 확인해야 합니다. 설치 범위와 방식

4. 설치 목록과 Claude의 인식 확인하기

npx skills list --agent claude-code

이 명령은 프로젝트 설치 목록을 확인합니다. 전역으로 설치했다면 다음 명령으로 확인하세요.

npx skills list --agent claude-code --global

이어서 설치한 프로젝트에서 Claude Code를 열고 다음처럼 요청해보세요.

google-analytics-data-api-basics 스킬을 사용할 수 있는지 확인해줘.
가능하면 스킬 이름과 사용 목적을 알려줘.
실제 API 호출은 아직 하지 말고,
GA4 보고서를 조회하기 전에 필요한 준비물만 정리해줘.
스킬을 찾지 못했다면 찾지 못했다고 말해줘.

목록에는 있지만 인식하지 못한다면 작업 폴더, 전역·프로젝트 설치 범위를 확인하고 새 세션에서도 확인해보세요. 설치 파일이 있는 것과 실제 API 조회가 성공하는 것은 각각 확인해야 합니다.

실습 1. GA4 방문자·페이지 조회·유입 보고서 만들기

Google Analytics Data API를 이용하면 GA4 속성의 보고서 데이터를 코드로 조회할 수 있습니다. 먼저 방문자와 페이지 조회 수를 정리하는 프롬프트를 사용해보고, 이어서 채널별 유입을 CSV로 저장하는 코드까지 살펴보겠습니다.

방문자와 페이지 조회 수를 정리하는 프롬프트

YOUR_PROJECT_ID는 Cloud 프로젝트 ID, YOUR_PROPERTY_ID는 숫자로 된 GA4 속성 ID로 바꾸세요. 사이트 보고서이므로 앱 데이터가 함께 수집되는 속성에서는 웹 데이터만 보도록 범위를 지정합니다.

google-analytics-data-api-basics 스킬을 사용해
사이트 방문자·페이지 조회 주간 보고서를 만들어줘.

Cloud 프로젝트 ID: YOUR_PROJECT_ID
GA4 속성 ID: YOUR_PROPERTY_ID
대상: 웹 데이터만 조회하고, 여러 사이트가 있으면 대상부터 확인
기간: 속성 시간대 기준, 오늘을 제외한 최근 7일과 직전 7일
지표: activeUsers, screenPageViews

인증과 속성 권한을 확인한 뒤 읽기 전용으로 조회해줘.
기간 전체의 활성 사용자 수와 조회 수를 비교하고,
일별 추이는 별도로 정리해줘.
일별 활성 사용자 수를 더해 주간 순사용자 수로 쓰지 마.
직전 기간이 0이면 증감률은 계산 불가로 표시해줘.
숫자를 조회하지 못하면 추정하지 말고 이유를 알려줘.

결과물은 일별 CSV와 주간 요약 Markdown으로 저장해줘.
요약에는 관찰한 변화, 원인 가설, 추가 확인할 항목을 나눠줘.

이 예제에서 방문자는 activeUsers, 즉 활성 사용자 수로 정의합니다. screenPageViews는 페이지·화면 조회 수이며 같은 페이지의 반복 조회도 포함합니다. 사이트 보고서는 웹 데이터로 범위를 좁혀 해석하세요. GA4 지표 정의

방문자가 어디서 왔는지 확인하는 프롬프트

아래의 YOUR_PROJECT_ID와 YOUR_PROPERTY_ID를 내 값으로 바꿔 사용하세요. Cloud 프로젝트 ID와 GA4 속성 ID는 서로 다른 값입니다.

google-analytics-data-api-basics 스킬을 사용해
GA4 채널별 유입 보고서를 만들어줘.

Cloud 프로젝트 ID: YOUR_PROJECT_ID
GA4 속성 ID: YOUR_PROPERTY_ID
기간: GA4 속성 시간대 기준, 오늘을 제외한 최근 7일
대상: 웹 데이터만 조회하고, 여러 사이트가 있으면 대상부터 확인
분류: sessionDefaultChannelGroup
지표: sessions, engagedSessions
결과물: ga4-channels.csv와 해석을 담은 ga4-summary.md

먼저 API 활성화, 로그인 상태, 속성 접근 권한을 점검해줘.
토큰이나 자격증명 원문은 출력하지 마.
지표 조합의 호환성을 공식 문서 또는 API로 확인해줘.
준비가 됐다면 읽기 전용으로 조회해줘.
조회하지 못하면 추정 수치를 만들지 말고 막힌 단계를 알려줘.
해석은 관찰한 사실과 추가 검증이 필요한 가설을 나눠줘.

sessions는 세션 수이고, engagedSessions는 참여 기준을 충족한 세션 수입니다. 사용자 수와 같은 뜻이 아니므로 보고서 제목과 해석에서도 구분해야 합니다. 필드의 정의는 GA4 API 지표·분류 문서에서 확인할 수 있습니다.

직접 실행할 코드

준비물은 Google Cloud CLI, API를 활성화할 수 있는 Cloud 프로젝트, 조회할 GA4 속성에 접근 가능한 Google 계정입니다. Cloud 프로젝트 권한만 있다고 GA4 속성 권한도 자동으로 생기지는 않습니다. 아래는 사용자 계정으로 로그인하는 실습이며, 서비스 계정으로 구성하는 방법도 있습니다. Google Analytics 공식 시작 가이드

1. Google Cloud CLI를 설치하고 초기 설정을 마칩니다.
2. GA4 관리자 화면에서 로그인할 계정에 해당 속성의 조회 권한이 있는지 확인합니다.
3. 사용할 Cloud 프로젝트의 Google Auth Platform에서 앱의 동의 화면을 설정하고, 데스크톱 앱용 OAuth 클라이언트 ID를 만든 뒤 JSON 파일을 내려받습니다. 외부 앱을 테스트 모드로 사용한다면 로그인할 계정을 테스트 사용자에 추가하세요. OAuth 클라이언트 생성 안내
4. 아래 명령의 YOUR_PROJECT_ID와 YOUR_OAUTH_CLIENT_JSON_PATH를 내 값으로 바꿉니다. 경로에는 방금 내려받은 OAuth 클라이언트 JSON 파일의 경로를 넣습니다.

gcloud services enable analyticsdata.googleapis.com --project=YOUR_PROJECT_ID
gcloud auth application-default login --client-id-file="YOUR_OAUTH_CLIENT_JSON_PATH" --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly"

로그인은 브라우저에서 완료합니다. 이 예제는 Analytics 조회 범위를 명시하고, Cloud 이외 서비스의 범위를 추가할 때 사용할 OAuth 클라이언트도 직접 지정합니다. 로컬 ADC 설정 공식 안내

이 명령은 로컬의 기본 애플리케이션 자격증명(ADC)을 새 로그인으로 설정합니다. 기존 ADC를 사용하는 다른 작업이 있다면 계정과 범위 변경에 유의하세요. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경변수가 이미 설정돼 있으면 클라이언트가 그 파일을 먼저 확인하므로, 방금 로그인한 계정과 실제 사용하는 자격증명이 다를 수 있습니다. OAuth 클라이언트 JSON과 생성된 ADC 파일은 서로 다른 파일이며, 내용을 채팅이나 공개 저장소에 올리지 마세요. ADC 명령의 동작

작업용 폴더를 하나 만들고 공식 Node.js 클라이언트를 설치합니다.

mkdir ga4-skills-demo
cd ga4-skills-demo
npm init -y
npm install @google-analytics/data

다음 내용을 ga4-report.cjs로 저장하세요.

const { BetaAnalyticsDataClient } = require('@google-analytics/data');
const { writeFileSync } = require('node:fs');

const propertyId = process.argv[2];
if (!/^\d+$/.test(propertyId || '')) {
  console.error('사용법: node ga4-report.cjs 숫자로된_GA4_속성_ID');
  process.exit(1);
}

const client = new BetaAnalyticsDataClient();
const csvCell = (value) => `"${String(value).replaceAll('"', '""')}"`;

async function main() {
  const [report] = await client.runReport({
    property: `properties/${propertyId}`,
    dateRanges: [{ startDate: '7daysAgo', endDate: 'yesterday' }],
    dimensions: [{ name: 'sessionDefaultChannelGroup' }],
    metrics: [{ name: 'sessions' }, { name: 'engagedSessions' }],
    dimensionFilter: {
      filter: {
        fieldName: 'platform',
        stringFilter: { matchType: 'EXACT', value: 'web', caseSensitive: false },
      },
    },
  });

  const rows = (report.rows || []).map((row) => [
    row.dimensionValues[0].value,
    row.metricValues[0].value,
    row.metricValues[1].value,
  ]);
  const table = [['channel', 'sessions', 'engaged_sessions'], ...rows];
  const csv = table.map((row) => row.map(csvCell).join(',')).join('\n');
  writeFileSync('ga4-channels.csv', '\uFEFF' + csv + '\n', 'utf8');
  console.log(`ga4-channels.csv 저장 완료: ${rows.length}개 채널`);
}

main().catch((error) => {
  console.error('조회 실패. 오류 코드:', error.code ?? 'UNKNOWN');
  console.error('API 활성화, ADC 로그인, GA4 속성 권한을 확인하세요.');
  process.exitCode = 1;
});

실행할 때 마지막 인자를 숫자로 된 GA4 속성 ID로 바꾸세요. G-로 시작하는 측정 ID를 넣는 자리가 아닙니다.

node ga4-report.cjs YOUR_PROPERTY_ID

성공하면 같은 폴더에 ga4-channels.csv가 생깁니다. 이 코드는 공식 클라이언트의 runReport 사용법을 바탕으로 보고서 항목과 CSV 저장 기능을 구성한 예제입니다. 7daysAgo부터 yesterday까지는 속성 시간대를 기준으로 해석됩니다. 공식 클라이언트 예제, 날짜 범위 정의

코드는 platform이 web인 데이터만 조회합니다. 같은 속성에 여러 웹 스트림이 있으면 모두 포함되므로, 특정 사이트만 분석하려면 해당 streamId 조건도 추가해야 합니다. 플랫폼·스트림 정의, 필터 문법

파일이 생성됐더라도 데이터가 0행이면 방문이 전혀 없다고 단정하지 마세요. 속성 ID, 수집 설정, 조회 기간과 필터를 먼저 확인해야 합니다. 정식 보고서에는 응답의 metadata도 확인해 빈 결과 사유, 샘플링·임곗값 적용 여부 등을 함께 점검하세요. 응답 메타데이터 정의

설치 명령은 임시 프로젝트에서 실행해 확인했고, 이 글의 코드 요청 구성과 CSV 처리는 모의 응답으로 점검했습니다. 실제 GA4·Ads 계정의 조회 성공 여부는 독자의 인증과 권한으로 확인해야 합니다.

보고서를 만든 뒤에는 이렇게 이어서 요청해보세요.

ga4-channels.csv를 읽고 채널별 세션 수와 참여 세션 비율을 정리해줘.
참여 세션 비율은 engaged_sessions / sessions로 계산해줘.
백분율로 표시할 때는 계산 결과에 100을 곱해줘.
세션이 0이면 비율은 계산 불가로 표시해줘.
이 데이터만으로 매출이나 광고 효율이 좋다고 단정하지 말고,
판단에 추가로 필요한 지표를 알려줘.

실습 2. Google Ads 성과 하락 원인 진단하기

Google Ads에서는 API 접근 등급과 광고 계정 접근 권한을 함께 확인해야 합니다. 스킬 설치만으로 실계정의 광고 데이터를 읽을 수 있는 것은 아닙니다.

처음 연결할 때는 google-ads-api-quickstart, 연결된 계정의 성과를 진단할 때는 google-ads-api-account-diagnostics를 사용합니다. 먼저 조회 준비를 마치고, 아래의 기간 비교 프롬프트로 이어가세요.

Developer Token 5종 준비물 안내는 지금도 맞나요?

2026년 9월 21일 기준으로는 그대로 따르면 안 됩니다. 공식 마이그레이션 문서에 따르면 개발자 토큰은 9월 9일 폐지됐습니다. 기존 토큰 헤더는 현재 선택 사항이며 서버에서 무시됩니다. API 접근 등급은 OAuth 자격증명을 만든 Google Cloud 프로젝트를 기준으로 결정됩니다. 신규 신청도 Cloud 콘솔에서 진행합니다. 개발자 토큰 폐지 안내

반면 확인한 google-ads-api-quickstart 스킬에는 개발자 토큰 발급 절차가 남아 있습니다. 이 부분은 최신 제품 문서와 차이가 있으므로, 스킬에 적혀 있다는 이유만으로 이전 설정을 다시 만들지 마세요. 확인한 Ads 스킬 버전

현재 준비할 항목은 다음처럼 나누면 이해하기 쉽습니다.

login_customer_id와 조회 대상 고객 ID는 서로 다를 수 있습니다. 관리자 계정을 통해 하위 계정에 접근할 때는 관리자 ID를 login_customer_id에 넣습니다. API 호출 구조

인증 방식도 하나로 고정돼 있지 않습니다. 사용자 OAuth와 서비스 계정 등 사용 상황에 맞는 흐름을 선택해야 하므로 “모든 사람에게 동일한 자격증명 5개가 필수”라고 설명하면 부정확합니다. Google Ads OAuth 가이드

복사해서 사용할 프롬프트

Ads 스킬이 필요하다면 먼저 설치하세요.

npx skills add google/skills --skill google-ads-api-quickstart --agent claude-code

이어서 다음 프롬프트를 사용합니다.

google-ads-api-quickstart 스킬을 참고해
내 Google Ads 계정의 캠페인별 성과를 조회할 준비를 해줘.

먼저 최신 Google Ads 공식 문서와 스킬의 인증 절차를 비교해줘.
개발자 토큰 폐지 이후의 Cloud 프로젝트 접근 등급을 확인하고,
현재 지원되는 API 버전과 클라이언트를 선택해줘.
계정 구조에 맞는 인증 방식과 login_customer_id 필요 여부를 알려줘.
자격증명 값은 출력하거나 대화에 붙여넣으라고 하지 마.

조회 조건:
- 오늘을 제외한 최근 7일
- 캠페인 이름, 노출, 클릭, 비용, 전환
- 비용은 micros를 계정 통화 단위로 변환
- 전환 0건이면 전환당 비용을 계산 불가로 표시

먼저 준비 상태와 읽기 전용 조회 코드를 보여줘.
캠페인 생성, 예산 변경, 입찰 변경은 하지 마.
권한이 없거나 데이터를 조회하지 못했다면 그 상태를 명확히 알려줘.

조회 조건은 이렇게 코드로 표현합니다

Google Ads는 GAQL이라는 조회 언어를 사용합니다. 아래는 API 호출에 전달할 쿼리 예제입니다. 터미널에 그대로 실행하는 명령은 아닙니다.

SELECT
  campaign.id,
  campaign.name,
  metrics.impressions,
  metrics.clicks,
  metrics.cost_micros,
  metrics.conversions
FROM campaign
WHERE segments.date DURING LAST_7_DAYS
ORDER BY metrics.cost_micros DESC

Claude에게 이 쿼리를 현재 지원되는 클라이언트의 조회 코드에 넣어달라고 요청할 수 있어요. 비용인 cost_micros는 1,000,000으로 나눠 계정 통화 단위로 해석해야 합니다. 쿼리 구조와 필드 호환성은 Google Ads Query Language 문서를 기준으로 확인하세요. LAST_7_DAYS는 오늘을 제외한 최근 7일을 뜻합니다. 조회 기간 정의

성과가 떨어졌다면 이전 기간과 비교하세요

google-ads-api-account-diagnostics는 전환 감소와 예산·광고 순위 제약 등을 점검하는 스킬입니다. 이 스킬은 Google Ads MCP 서버의 조회 도구를 사용하는 흐름을 안내합니다. 앞의 GAQL 조회 코드를 작성한 것만으로 MCP까지 연결되는 것은 아닙니다.

MCP를 아직 연결하지 않았다면 연결 안내 스킬부터 설치하세요. 이 명령은 설정 지침만 설치합니다. 실제 서버 설치와 인증은 이어지는 별도 작업입니다.

npx skills add google/skills --skill google-ads-api-mcp-setup --agent claude-code

google-ads-api-mcp-setup 스킬을 참고해 Claude Code에 Google Ads MCP를 연결할 준비를 해줘.

공식 googleads/google-ads-mcp 저장소와 Claude Code의 최신 MCP 문서를 대조해줘.
Python·pipx와 선택한 서버 버전의 요구 사항을 확인해줘.
현재 Google Ads API 인증·프로젝트 접근 등급을 기준으로 설정을 안내해줘.
스킬에 남은 개발자 토큰 절차나 Claude Desktop용 설정을 그대로 적용하지 마.
기존 GA4 인증을 사용하는 경우, Ads 인증 설정이 미칠 영향도 먼저 알려줘.
자격증명 원문을 출력하지 말고 로컬에서 설정하도록 안내해줘.

연결 뒤 Claude Code의 /mcp에서 서버 상태를 확인하고,
실제로 노출된 조회 도구 이름과 접근 가능한 계정을 확인해줘.
마지막으로 선택한 계정에서 캠페인 한 건을 읽기 전용으로 조회해 연결을 검증해줘.

서버 실행 방법은 Google Ads MCP 공식 저장소, Claude Code에 등록하고 연결 상태를 확인하는 방법은 Claude Code MCP 문서를 기준으로 확인하세요. MCP 연결 스킬에도 이전 인증·클라이언트 설정이 남아 있어 최신 문서와 대조해야 합니다.

연결을 확인한 뒤 성과 진단 스킬을 설치합니다.

npx skills add google/skills --skill google-ads-api-account-diagnostics --agent claude-code

google-ads-api-account-diagnostics 스킬로 광고 성과 하락을 진단해줘.
먼저 Google Ads MCP 연결과 조회 가능한 계정을 확인해줘.
계정이 여러 개면 분석 대상을 물어봐줘.

비교: 광고 계정 시간대 기준, 오늘을 제외한 최근 7일과 직전 7일
1. 캠페인별 노출·클릭·비용·전환의 변화 확인
2. 검색 캠페인에서 지원되는 예산·순위 손실 노출 점유율을 캠페인 단위로 점검
3. 필요하면 기기별 수치와 최근 변경 이력 확인
4. 최근 기간의 전환 집계 지연과 추적 설정 변경 여부 확인

없는 지표는 확인 불가로 표시하고, 이전 값이 0이면 증감률을 계산하지 마.
예산·입찰은 변경하지 마.
결과는 관찰한 수치 / 가능한 원인 / 다음 확인 항목 표로 정리해줘.

예산 때문에 놓친 노출과 광고 순위 때문에 놓친 노출을 나눠 보면 조사 방향을 정하는 데 도움이 됩니다. 다만 순위 문제를 곧바로 입찰가 부족으로 단정할 수는 없으며, 광고 품질 등도 살펴봐야 합니다. 진단의 목표는 자동 증액이 아니라 근거를 확인해 다음 점검 대상을 좁히는 것입니다. 공식 광고 성과 진단 스킬

손실 노출 점유율은 캠페인 유형과 조회 단위에 따라 제공 범위가 다릅니다. 모든 캠페인에 같은 지표를 적용하거나, 조회 불가를 0으로 처리하지 마세요. 노출 점유율의 제공 범위

또한 최근 7일의 전환은 아직 추가 집계될 수 있습니다. 이전 기간보다 전환 수가 적다는 사실만으로 성과 하락을 확정하지 말고, 전환 지연과 추적 상태를 함께 확인하세요. 전환 지연 보고서 안내

테스트 계정은 되는데 실계정은 안 된다면

Cloud 프로젝트가 Test 접근 등급이면 테스트 계정만 조회할 수 있습니다. 실계정에 접근하려면 허용된 등급과 계정 권한이 필요합니다. 현재 공식 문서는 Test·Explorer·Basic·Standard를 구분합니다. API 접근 등급

공식 변경 안내에 따르면 v25에서는 실계정 접근이 승인되지 않은 프로젝트에 CLOUD_PROJECT_NOT_APPROVED_FOR_PRODUCTION 오류가 발생합니다. 이전 API 버전에서는 ACTION_NOT_PERMITTED가 발생할 수 있습니다. 예전 자료에서 본 DEVELOPER_TOKEN_NOT_APPROVED만 찾기보다 현재 API 버전과 실제 오류 코드를 기준으로 확인하세요. 변경된 오류 코드

실습 3. Firebase 프로젝트 초기 설정 점검하기

firebase-basics는 Firebase CLI 로그인, 프로젝트 생성·선택, 앱 설정 파일 준비에 쓰는 스킬입니다. 첫 프로젝트에서 어느 계정과 프로젝트를 사용하는지 확인할 때 활용해보세요.

npx skills add google/skills --skill firebase-basics --agent claude-code

firebase-basics 스킬을 참고해 현재 프로젝트의 초기 설정을 점검해줘.

1. Firebase CLI와 필요한 도구의 준비 상태를 확인해줘.
2. 로그인한 계정과 선택한 Firebase 프로젝트를 확인해줘.
3. 현재 앱에 필요한 설정 파일을 알려줘.
4. 확인 완료 / 추가 설정 필요 / 확인 불가로 나눠 표로 정리해줘.

지금은 진단만 해줘.
프로젝트 생성, 설정 변경, 추가 스킬·MCP 설치가 필요하면
이유와 예정 작업을 먼저 설명해줘.
앱 배포나 리소스 삭제는 하지 마.

Firestore 데이터 조회나 Hosting 배포가 목적이라면 그 작업을 다루는 별도 스킬과 설정을 확인해야 합니다. firebase-basics의 범위를 넘어서는 기능은 스킬의 사용 범위에서 구분해 두고 있습니다.

설치했는데 안 될 때는 무엇부터 확인하나요?

설치 → 인식 → 도구 → 인증 → 권한 순서로 확인하세요. 어느 단계에서 막혔는지 구분해야 같은 설치 명령만 반복하는 일을 피할 수 있습니다.

위 표의 API 점검 기준은 GA4 시작 가이드, GA4 스킬의 호환성 확인 절차, Ads 접근 등급 문서를 참고했습니다.

다음 프롬프트도 저장해두면 편합니다.

Google Skills를 설치했지만 작업이 실행되지 않아.
지금 요청한 서비스에 필요한 항목만 점검해줘.

설치 → 스킬 인식 → 실행 도구 → 인증 → 계정 권한 순서로 확인하고,
각 항목을 확인 완료 / 문제 있음 / 확인 불가로 표시해줘.
문제가 확인되면 원인과 다음 행동을 한 줄씩 알려줘.

파일이나 환경변수가 있다는 이유만으로 인증 성공이라고 판단하지 마.
자격증명·토큰 값은 출력하지 마.
조회 성공이라고 말하려면 실제 API 응답을 근거로 제시해줘.
설정 변경이 필요한 경우에는 변경 내용을 먼저 설명해줘.

자주 묻는 질문

오늘은 스킬 하나로 조회 한 번부터 시작하세요

Google Skills의 가치는 설치한 개수보다 반복하는 업무에 맞는 절차를 갖추는 데 있습니다.

GA4를 사용한다면 방문자·페이지 조회 보고서를 만들고, 채널별 유입으로 살펴보세요. Google Ads를 사용한다면 연결을 마친 뒤 이전 기간과 성과를 비교해보세요. Firebase를 처음 설정한다면 로그인 계정과 프로젝트 선택을 점검해보면 됩니다.

첫 목표는 단순합니다. 필요한 스킬 하나를 고르고, 실제 데이터를 조회하거나 설정 상태를 확인한 결과물 하나를 남기는 것. 그 과정이 한 번 확인되면, 같은 업무를 다시 요청할 때 무엇을 준비하고 어떻게 지시할지 훨씬 분명해집니다.

스킬 활용을 더 확장하고 싶다면 Claude Code Skills 입문과 MCP 연결 가이드도 함께 읽어보세요.