推定メトリクスのFAQとトラブルシューティング

単一のアナリティクスレポートでは、さまざまなソースから取得した実際の数値に加えて、他のデータから推定または外挿された統計が表示されることがあります。 どの指標が推定され、どのように計算されているのかを学びましょう。

 

トラブルシューティング

パブリッシャーごとの推定コストが表示されないのはなぜですか?

以下の理由が考えられます:

  1. トラッカーがパブリッシャーの粒度を提供していない。
  2. トラッカーが、クエリで使用したものとは異なるパブリッシャーフィールドを使用している。トラッカーや広告ネットワークによって、パブリッシャーを識別する方法は異なりますが、SingularではパブリッシャーID、パブリッシャーサイトID、パブリッシャーサイト名の3つのフィールドを使用しています。
  3. 広告ネットワークはパブリッシャーの粒度、つまりパブリッシャーごとの実際のコストを提供するため、見積もりは必要ありません。

このような場合、Singularレポートには各パブリッシャーのインストール数と実際のコストの両方が表示されるのが理想的です。しかし、広告ネットワークから引き出されたパブリッシャー識別子が、トラッカーから引き出されたパブリッシャー識別子と一致しない場合があります。その場合、Singularはパブリッシャーと一致させることができず、Singularレポートには異なる行で表示されます:

Source App Publisher ID Installs Cost 
Facebook MyApp ABC N/A 30
Facebook MyApp A_B_C 70 N/A

よくある質問

推定メトリクスとは何ですか?

Singularのアナリティクスレポートには、様々なソースから取得した実際の数値に加えて、推定された統計が表示されることがあります。

推定メトリクスは、Singularが広告ネットワークから取得したデータが、アトリビューションプロバイダー(トラッカー)からのデータと同じ粒度で利用できない場合に追加されます。キャンペーンを最適化するために、Singularはより細かい粒度で広告ネットワークメトリクスの数値を補間します。

以下の例では、Singularは全体のコストをパブリッシャー間でインストール数と同じ割合で分割することで、パブリッシャーあたりの推定コストを計算しています。

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注意事項 推定コストを含むすべてのレポートでは、同じアプリのすべての行が同じ(推定)CPIを持っていることに気づくでしょう。上記の例では、推定CPIは3行とも25/50 = 50/100 = 0.5です。これは、Singularが推定メトリクスを計算する方法の結果です。

singularはどのメトリクスを推定するのか?

現在このプロセスは、ネットワークデータがまだ分解されていない場合、パブリッシャーと国ごとに コスト (およびその他のネットワークメトリクス)を推定するために使用されています。

国ごとのコストはどのように計算されますか?

キャンペーンを最適化するために、私たちは常に国別のデータを提供するようにしています。

  1. 広告ネットワークやその他のソースが国別の詳細情報を提供している場合、Singularはそれを表示します。
  2. 広告ネットワークが国別情報を提供しない場合、Singularはネットワークのターゲティング設定および/または同じキャンペーンのトラッカーデータ(もしあれば)を見て、この粒度を提供しようとします:
    • キャンペーン、サブキャンペーン、クリエイティブが1つの国をターゲットにしている場合、レポートにその国を表示します。
    • キャンペーン、サブキャンペーン、またはクリエイティブが1つの国をターゲットにしている場合は、その国をレポートに表示します。ターゲットにしている国が複数あり、同じキャンペーンのトラッカーデータもある場合は、インストール数と同じ割合で国間の全体コストを分割することで、国ごとのコストを推定してみます(以下の例を参照)。

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推定メトリクスはどのような場合に使用されますか?

Singularは以下のロジックを適用して、推定メトリクスを計算するかどうかを決定します:

  1. アドネットワークのデータは、曜日、アプリ、ソース、キャンペーン(キャンペーンの粒度が利用可能な場合)に基づいたトラッカーのデータと比較されます。
  2. アドネットワークのデータがすでにパブリッシャーごとに分解されている場合、推定メトリクスは必要ないため、Singularは追加しません。
  3. アドネットワークのデータがパブリッシャー別に分解されていないが、トラッカーデータにその粒度が含まれている場合、Singularはパブリッシャーごとのコストを推定することで、不足している粒度を提供しようとします。