At a glance: Understand why there can be differences and discrepancies when comparing data from different dashboards and reports. Often, this may be because data in one place is lifetime value (LTV) data and in another it's activity data. LTVデータは、特定の期間中に発生したインストールに紐づく現在までの値です。アクティビティデータは、特定の期間中に発生した全てのイベントの値です。
About data differences and discrepancies
When comparing data from different dashboards and reports, the general reason for discrepancies is that you may not be comparing the same data to the same data. The following is a quick checklist to help you make sure you're comparing same to same:
- Are the app platforms the same (Android, iOS, CTV, etc.)?
- Are the app IDs the same?
- Are the dashboard/data filters the same?
- Are the currencies the same?
- Are the timezones the same?
- Is the data freshness the same?
- Is the data aggregate data or raw data?
- LTVとアクティビティデータをどのように比較できますか？
AppsFlyerプラットフォームのさまざまな場所からのデータを比較する場合は、LTVまたはアクティビティのうち同じタイプのレポートを比較してください。 See the following sections to learn more about LTV vs activity.
LTV vs.アクティビティデータ
ユーザーのイベントデータを分析する方法は2つあります。イベントデータは、アプリ内購入や登録、レベル達成などのインストール後にユーザーによって実行されたアクションに関するデータです。 AppsFlyerでは、イベントデータは、ユーザー獲得日またはイベント発生日でグループ化されます。
- ユーザー獲得日でグループ化されたデータは、生涯価値（LTV）と呼ばれます。
- イベント時系列でグループ化されたデータは、アクティビティと呼ばれます。
Note: Installs are neither LTV nor activity.
Advertisers find both types of data useful but for different purposes. For this reason, both are available.
LTVデータ
- LTVデータは、特定の期間中にアプリをコンバージョン／インストールしたユーザーが、現在までに実行したライフタイムのイベントデータを指します。例えば、LTVデータを使用すると、特定の月にインストールしたユーザーの現在までのROIを確認することができます。特定の月以前にアプリをインストールしたユーザーのイベントは、その期間にイベントを実行していたとしても、LTVデータには表示されません。
- LTV（顧客生涯価値）データは、さまざまなメディアソースからのユーザーの質を示すツールです。 Campaign optimization depends on LTV data.
アクティビティデータ
- Activity data shows what users did during a specified date range. つまり、これらは指定された期間にアプリユーザーが実行した時系列に基づくデータです。 It doesn't matter if the users converted/installed the app outside of the date range.
- アクティビティデータは、時系列でイベントの内訳を示しているため、特定の期間中のメディアソースの全体的なパフォーマンスを計測するのに役立ちます。例えば、アクティビティデータを使用すると、特定の月に全てのアプリユーザーが実行した購入イベントの総数を確認できます。
- アクティビティデータを使用して、今月と前月のユーザー行動を比較できます。
電車に例えると
次のたとえは、LTV とアクティビティデータの違いを理解するのに役立ちます。
アクティビティ：電車が通過するのを眺めていると想像してください。電車が通過すると、電車が通過するときに乗客が実行するアクションのみを見ることができます。これがアクティビティデータです。
LTV：次にオブザーバーとして電車に乗っていることを想像してください。電車はいくつかの車両に分かれています。
- 出発駅で他の乗客と一緒に車両に乗り込みます。これはインストールを指します。
- 乗車中、あなたは同じ車両にいる全ての乗客が実行したアクションを観察できます。乗客が電車を降りるまで、つまりアンインストールするまで、これらの乗客の行動を観察することができます。
- あなたの前後に乗車した他の車両の乗客のアクションは、確認することができません。これがLTVです。
AppsFlyer管理画面—LTV or アクティビティ？
The dashboards enable marketers to optimize their non-organic traffic. Most of the dashboards are LTV-based, as marketers typically measure performance on an LTV basis. All aggregated data reports are LTV-based, and all raw data reports are activity-based.
The following table shows which dashboards and reports are LTV and which are activity.
| データソース | データタイプ |
|---|---|
| Overview dashboard | SKAN_Overview_LTV.png |
| My Dashboards | ARPU |
| SKANオーバービュー | LTV(顧客生涯価値) |
| Protect360インストール | LTV(顧客生涯価値) |
| Protect360アプリ内イベント | アクティビティ |
| Activity_us-en.jpg | アクティビティ |
| Events dashboard | LTV(顧客生涯価値) |
| カスタムダッシュボードのウィジェット | LTV(顧客生涯価値) |
| リテンション | LTV(顧客生涯価値) |
| CohortForLTV_us-en.jpg | LTV(顧客生涯価値) |
| パフォーマンスレポート | LTV(顧客生涯価値) |
| ローデータレポート | アクティビティ |
| リターゲティングレポート | LTV(顧客生涯価値) |
| Protect360レポート | アクティビティ |
| マスターAPI—キャンペーンパフォーマンスKPI | どちらも |
| ピボットテーブル | どちらも |
Compare data between different dashboards and reports
The following sections explain how you can compare data between different dashboards and reports while effectively mitigating and troubleshooting the reasons why you might see differences or discrepancies in the data.
AppsFlyerでのLTVデータとアクティビティデータの比較
データソースがAppsFlyerか外部ソースかに関わらず、2つのデータソースを比較する場合は、アクティビティデータ同士、およびLTVデータ同士を比較してください。
- A：アクティビティデータは、指定した期間の以前に発生したインストールからのイベントを含みます。
- B：LTVデータはして指定した期間のあとに発生したイベントを含みます。
2種類のデータを正しく比較するためには、これらの違いを中和する必要があります。これは、アクティビティデータからLTVデータを抽出するか、その逆を行うことで実現できます。レポート生成時間の違いにより、同様のデータソース間にわずかな違いが引き続き起こる可能性があります。
ローデータアクティビティレポートからLTVデータの抽出
- AppsFlyerのサイドメニューから、 レポート > ローデータエクスポートを選択します。
- 日付期間の最終日を現在の日に設定します（違いBが解決されます）
- アプリ内イベントのローデータレポートをダウンロードしまてください。
- Install Time 列を使用して、期間範囲の最初の日より前に発生したインストールを除外します（違いAが解決されます）。
LTVデータからアクティビティデータの抽出
-
AppsFlyerで指定した日付期間内にインストールを送信し始めたソースを選択します（違い１が解決されます）。
これにより、アクティビティデータに指定期間より前に発生したインストールに紐づき、且つ期間中に実行されたイベントが含まれないようにします。 -
日付期間の最終日を現在の日に設定します（違い２が解決されます）。
これにより、LTVデータに指定期間内に発生したインストールに紐づき、且つ期間の後に実行されたイベントが含まれないようにします。
AppsFlyerで比較できるページとレポートはどれですか？
LTVベースのオーバービューページをアクティビティベースの外部ソースのデータと比較するためには、2つの違いを克服する必要があります。
If you're aggregating data by geo, another reason for discrepancies could be that in AppsFlyer dashboards, aggregating by geo means the geo where the install occurred, while in raw data reports, it means the geo where the event occurred.
However, consider that there may be other reasons as well. See the aggregated reporting method comparison for more information
AppsFlyerデータと外部ソースの比較
GoogleやAppleを含むデータソースの大多数は、LTVデータではないアクティビティデータを表示します。したがって、外部ソースからのデータをAppsFlyerのデータと比較するには、通常、ローデータレポートで取得できるAppsFlyerアクティビティデータを使用します。
Meta広告は一部LTVデータを提供していますが、インストール28日間分のみに制限されています。
There may also be other reasons for discrepancies between AppsFlyer data and external data. See also:
アクティビティデータは、アクティブアプリユーザーによって特定の期間中に実行されたイベントデータを指します。
In-app events appear in both the LTV and Activity view in the dashboard. However, each employs a different counting logic.
When reconciling event counts with raw data, always compare them against the Activity dashboard or the Activity view in My Dashboards, as these views represent event occurrences on the day they occurred.
Differences often arise when raw data isn’t filtered correctly, especially for retargeting events.
Reconcile raw data with Activity event metrics
To compare in-app event totals:
- リターゲティングレポート
- 全てのアプリ内イベントの列
- リターゲティングアプリ内イベント
- アプリ内イベント管理画面
-
Filter retargeting events to avoid double-counting.
In retargeting scenarios, double attribution occurs. An in-app event will be attributed to both:
- The retargeting media source (primary attribution)
- The media source that drove the original install (secondary attribution)
To avoid counting the same event twice across your reports, filter the field Is primary attribution = True in your raw data.
Apply this filter before aggregating the UA reports so that only the primary attribution instance is included. This prevents duplicated retargeting events from inflating totals.
-
Aggregate the event totals.
Sum the events across the filtered sets. - Compare the aggregated total with the event count displayed in the Activity dashboard.