モデル化されたSKAN指標は、部分的なSKAdNetworkデータを補足するためにSingularが提供するものです。モデル化された指標は、SKANのポストバックやIDFVベースのトラッカーデータを含む既存のデータから、独自のデータサイエンス・モデルを使って外挿されます。

ほとんどのiOS 14以上のアプリのインストールでは、インストール後のアプリとのインタラクションや、それらがどれだけの収益をもたらしたかを含む、ユーザーの行動に関するあらゆる情報は、AppleのSKAdNetworkのポストバックに含まれるコンバージョン値にエンコードされています。

しかし、すべてのポストバックにコンバージョン値が含まれているわけではありません。Appleは、キャンペーンのインストール数が一定のしきい値に達しない場合、プライバシー上の理由からコンバージョン値を検閲します。その結果、アプリと帰属ネットワーク以外のデータがないインストールが発生します。

このギャップを埋め、マーケティング努力の結果の全体像を提供するために、Singularは既存のデータから外挿されたモデル化されたメトリクスを提供します。

モデル化されたSKANコホートメトリクスの精度を向上させるには、以下を試してみてください：

1. Singularが最適化されたモデルを提供している場合は、それを使用してください。最適化されたモデルは、結果の精度を大幅に向上させると考えられる場合に提供されます（詳しくは最適化されたモデルに関するFAQをご覧ください）。 確認するには、SKAdNetwork > Model Configurationページに移動し、アプリを選択してください。最適化されたモデルがアプリで利用可能な場合、緑色のメッセージが表示されます。
   
   
   
   
2. より優れた予測力を持つモデルを使用してください。 通常、これは収益とその他のユーザー行動の両方を考慮した混合モデルを意味します。
3. キャンペーンの規模を大きくする（キャンペーンの数を減らす）。インストール数が多いキャンペーンはモデル化しやすい。

モデル化されたコンバージョンバリューカウントは、キャンペーン内の何件のインストールが特定のコンバージョンバリューを持っていたかを推定します。

これは、コンバージョン値があるインストールにおけるこれらのコンバージョン値の普及率に基づいて計算されます。

下の例では、105件のインストールがあるキャンペーンで、ポストバックにコンバージョン値が含まれていたのは35件のみでした。モデル化されたコンバージョン値カウントは、部分的なデータがすべてのインストールを代表していると仮定した場合、それぞれのコンバージョン値を持つインストールの数を示しています。

モデル化されたコホートメトリクスとは、コホートベースのモデル化されたメトリクスのことです。 現在、SingularはSKANキャンペーンの収益とROIのコホートベースの推定値を提供しています。

モデル化されたコホートメトリクスは、MMP（トラッカー）を通じて収集された既知の収益データに基づいて計算されます。また、コンバージョンモデルで定義された収益バケットが存在する場合は、それを利用します。 収益バケットを最適化することで、モデル化された指標の精度が向上します。

SKAN Revenue指標に対するモデル化された収益とROIの利点：

• モデル化された収益とROIは、SKANの測定期間やプライバシーしきい値などに制限されません。
• モデル化された収益とROIは、収益タイプのSKANモデルがなくても利用可能です。

モデル化された収益とROIの制限：

• モデル化されたコホートメトリクスを使用するには、アプリに組み込まれたSingular SDKからSingularに収益イベントを送信する必要があります（SDKインテグレーションまたはハイブリッドSDK+S2Sインテグレーション）。これらのメトリクスはS2Sインテグレーションではご利用いただけません。
• モデルの精度は広告主やアプリによって異なる場合があります。
• モデリングは現在7日間の コホートに限定されています。

モデル化された収益とROIの精度は、広告主やアプリによって異なりますが、最適化されたコンバージョンモデルがある場合に向上します。アプリが最適化されたコンバージョンモデルを使用している場合、大半のアプリで88%の精度に達することができます。

信頼区間を見ることで、各7日間の収益指標の精度を確認することができます。7日間の収益が100ドルで、信頼区間が±10であれば、7日間の収益は90ドルから110ドルの間であると高い信頼度で言えることを意味します。

SKANでSingularが提供するモデル化された指標のひとつに、モデル化イベント（モデル化されたイベント数）があります。モデル化されたイベントは、イベントコンバージョンモデルを使用しているキャンペーンでのみ利用可能です。 ドロップダウンリストからカウントを見たいイベントを選択できます。

モデル化されたイベントは、Singularがコンバージョン値を受け取ったユーザーのデータに基づいて、ユーザーのセグメント全体について外挿されます。

SKAN4.0の1回目、2回目、3回目のポストバック（P1、P2、P3）に基づいたユニークイベントカウントのモデルを見るには、SKAdNetworkレポートのイベントポストバック期間を1つ以上選択してください。

SKAN 4.0のFAQ（「SKAN 4.0の主な変更点は何ですか」参照）で説明されているように、SKAN 4.0フレームワークで送信される3つのポストバックには、インストール後のユーザージャーニーの別々の期間に関する情報が含まれています。

Singularは受信したP2やP3がP1と同じユーザーを表していることを知る術はありませんが、それぞれのタイプのポストバックからの情報を個別に合計し、結果を表示することができます。

例えば、以下のレポートでは、選択した日付範囲において、P1、P2、P3に基づいたアプリ内課金イベントの統計が表示されます。インストール予定日に基づいてレポートを実行すると仮定すると、ユーザーのコホートによってトリガーされたユーザーイベントについて可能な限り完全な情報が得られます。

重要な使用上の注意

1. 数字は、ポストバック期間ごとのユーザーごとのユニークイベントを表しています。

   SKAdNetworkフレームワーク固有の制限により、ユーザーによってトリガーされたイベントの回数をカウントすることは不可能です。そのため、ミックスモデルやファネルモデルを含むイベントベースのコンバージョンモデルでは、期間中にイベントが発生したかどうかだけを追跡することができます。

   その結果、SKAdNetworkレポートのモデル化されたイベントカウント指標は、実際にはそのポストバックの測定期間中にイベントをトリガーしたユーザー数をカウントします。

   例 あるユーザーが P1 測定期間中に 1 回、P2 測定期間中に 2 回、P3 測定期間中に 2 回アプリ内購入を行った場合、そのユーザーに対して送信された各ポストバックは、アプリ内購入イベントが発生したことを報告します。レポートでは、このユーザーは P1 列で1、P2 列で1、P3 列で1とカウントされます。

   

2. P1 + P2 + P3の数字を足し算しないでください。

   3つの列の数字を合計しようとすると、イベント総数もイベントをトリガーしたユーザー数も正しく表示されません。

   上の例を見てください。あるユーザーが合計5回のアプリ内課金をしました。しかし、レポートでは、P1測定期間で1、P2測定期間で1、P3測定期間で1とカウントされています。

3. このメトリックを使用するには、測定したいポストバック期間のイベント測定を含むSKAN 4.0モデルが必要 です。

   例えば、モデル設定ページの以下のスクリーンショットは、2番目のポストバック（P2）にWatched_Tutorialというイベントを含むSKAN 4.0 Funnelモデルを示しています。

   

4. 必ずインストール予定日によりレポートを実行してください。

   推定インストール日に基づいてレポートを実行すると、P1、P2、P3データは（インストール日の計算に基づく）同じユーザー集団を参照します。 例えば、レポートの選択した日付範囲が1月1日～10日の場合、1月1日～10日にアプリをインストールしたユーザーに対して送信されたP1、同じユーザーに対して送信されたP2、同じユーザーに対して送信されたP3に基づくデータが表示されます。

   ポストバック日に基づいてレポートを実行した場合、P1、P2、P3のカウントは互いにまったく関係ありません。ポストバックは同じ日付に送信されましたが、これらは異なるユーザーのコホートを表しています。

メトリック	説明	期間	データソース
SKAN Revenue	SKadNetworkのポストバックのコンバージョン値を、定義したコンバージョンモデルに基づいてデコードします。それが収益モデルであると仮定すると、Singular はキャンペーン収益を表示するために合計します。	コンバージョンモデルで定義された測定期間	SKAdNetworkのポストバック、設定された収益モデル
Modeled SKAN Revenue	Singularは、IDFVベースのMMPデータに基づいて、選択したコホート期間の収益を推定します。	選択できます： コンバージョンモデルで定義された測定期間 または7日間	IDFVベースのMMPデータ、SKAdNetworkのポストバック、設定されたSKANモデル

モデル化されたコホートメトリクスは、Singular SKAdNetwork APIを通じて以下のメトリクスで利用可能です：

• modeled_skan_revenue 
• modeled_skan_roi

モデル化されたコホートメトリクスは、現在デフォルトのデータ送信先のスキーマには含まれていません。モデル化されたコホートメトリクスをデータに含めることに興味がある場合は、Singularサポートにお問い合わせください。

十分正確なモデリングを提供できないと判断した場合、メトリクスは表示されません。

モデル化された収益はMMPデータに基づいています。そのため、特定のキャンペーンやアプリで収益コンバージョンモデルを使用していなくても、Singularはモデル化された収益を提供することができます。

• キャンペーンにコンバージョン値が全くない（すべてのポストバックが検閲されたコンバージョン値で送信されている）可能性があります。
• グーグルのキャンペーンの場合：Googleは現在、コンバージョン値がないSKANインストールを、コンバージョン値0であるかのように報告しています。Singularは、どのキャンペーンでいくつのコンバージョン値が欠落しているかを把握していないため、モデル化された指標を表示することができません。

国データはSKAdNetworkでは利用できず、パブリッシャーサイトIDはコンバージョン値が打ち切られるたびに利用できません。レポートにモデル化されたメトリクス／イベントを表示するには、必ずCountryディメンションとPublisher Site IDディメンションの選択を解除してください。

モデル化されたメトリクスは、レポートに選択した日付範囲全体に基づいて外挿されます。これは、例えば、日次の内訳を含む週次レポートでは、日次レポートとは若干異なるモデル化されたメトリクスが表示される可能性があることを意味します。

SKANコホートメトリクスは現在、Singular SDKをアプリに統合しているお客様、またはSDK+S2Sのハイブリッド統合をご利用のお客様にのみサポートされています。

S2Sインテグレーションをご利用の場合は、Singularサポートにお問い合わせください。

SKAN収益は収益モデルで定義されたバケットに基づいて計算され、それぞれのバケットの真ん中を使用します。モデル化された収益はより正確です。

大きな違いは以下のような原因が考えられます：

• 大きすぎるバケットの定義
• 収益モデルで利用可能なすべてのバケットを使用していない。

FacebookもSingularも難読化されたコンバージョン値に基づいて収益モデルを提供します。しかし、SKANのすべてのキャンペーンに基づくより多くの情報にアクセスできるため、Singularのモデルの方がより正確です。