以下の手順でData Lockerを設定します。設定の変更は3時間以内に反映されます。 

事前準備：

以下のうち、使用する保存先の設定を1つ以上完了してください。

• AWSバケット
• GCSバケット
• ［Beta機能］Yandexバケット
• BigQueryデータウェアハウス

Data Lockerを設定するには、以下の手順を実行します。

1. AppsFlyerのパートナー管理画面にログインします。
2. 次の場所に移動します。
   • 広告主：［レポート］ > ［Data Locker］に移動します。
     
   • マーケティングパートナー：アカウントメニュー > ［Data Locker］をクリックします。
3. Data Lockerの設定手順のステップ3～16を実行します。

代理店が有効化したアドネットワークの場合、代理店からは権限を付与できません。代理店から広告主に、権限の付与を依頼する必要があります。

アドネットワークがSSOT（Single Source of Truth）のデータを取得できるようにするには、以下の手順を実行します。

1. AppsFlyerのサイドメニューから、［連携］ > ［連携済みパートナー］を選択します。 
2. 対象のパートナーを検索して選択します。 
3. ［連携を設定］をクリックします。連携設定ページが表示されます。
4. ［パートナーを有効にする］が有効になっていることを確認します。無効になっている場合、データは共有されません。
5. ［権限］タブに移動します。
6. 以下のアドネットワーク権限を有効にします。
   • ［コンバージョンの集計データへのアクセス］。
   • ［アプリ内イベントの集計データへのアクセス］。
   • ［収益の集計データへのアクセス］。
7. ［権限を保存］をクリックします。 
8. 権限を付与したことをアドネットワークに連絡します。
9. 複数のアプリがある場合は、当該パートナーと連携しているアプリごとに同じ手順を繰り返します。 

AppsFlyerは、SKAdNetworkの基本レポートでは得られないデータを、モデルによって推定します。

• コンバージョン値（CV）がNullの場合：SKANでは、ユーザーのプライバシーを保護するため、Appleが実際のデータを「Null」に置き換える場合があります。 SSOTでは、データが欠落しないように、これらのNull値をモデルによって推定します。詳細はこちら。
• インストール後2日間を超える期間の指標：SKANでは、インストール後の最初の2日間を過ぎるとデータの粒度が制限されるため、精度が低下する場合があります。データの品質を維持するため、days_post_attributionが2を超える期間の収益と、アプリ内イベントを実行したユニークユーザー数は、モデルによって推定します。詳細はこちら。

地域データ：SKANではデータの粒度が制限されるため、地域データが得られないことがよくあります。その場合は、効率的に成果を分析できるよう、モデルによってデータを推定します。詳細はこちら。

直近のインストール日を分析する場合、インストール後7日間など、長い期間を対象とする指標は、まだ必要なデータが揃っていないことがあります。この場合も指標は表示されますが、集計途中のデータに基づく値となります。

データが揃うまでの目安は、以下のとおりです。

• レポートには、利用可能になったデータから順次反映されます。
• インストールから5日後に、インストール後2日間の指標の集計が完了します*。
• インストールから7日後に、インストール後7日間の指標の集計が完了します。ただし、インストールから15日後までは、モデルによって値が調整される場合があります。

データが集計途中となる理由：

• 集計対象期間が経過していない：インストール日からの経過日数が分析対象の日数に満たない場合、データはまだ蓄積中で、すべて揃っていません。
• SKANの遅延：SKANデータは、ランダムな遅延を伴って到着します。たとえば、インストール後の最初の2日間のアクティビティは、インストールから最大96時間（4日）後に届く場合があります。
• 推定データの生成タイミング：インストール後2日間を超える期間のSKANデータは、モデルによって推定されます。モデルによる最初の推定値は、インストールから7日後に生成されます。それまでの期間（インストールから2～7日後）は、AppsFlyerの従来のアトリビューション手法によるデータは利用できますが、SKANの推定データはまだ利用できません。

例（インストール日が1月1日の場合）：

• 1月2日時点：SKANデータはまだ届いていません。インストール後2日間のデータと7日間のデータは同じ値になります。どちらも集計途中で、AppsFlyerの従来のアトリビューション手法によるデータのみで構成されます。
• 1月3日時点：SKANデータの一部が届いています。インストール後2日間のデータは引き続き集計途中ですが、SKANデータの一部も含まれるようになります。インストール後7日間のデータには、SKANの推定データはまだ含まれません。最初の推定値が利用可能になるのは、インストールから7日後です。そのため、インストールから2～7日後の間は、7日間の指標が2日間の指標を下回る場合があります。
• 1月6日時点：最大の遅延が発生したポストバックも含め、インストール後の最初の2日間のSKANデータがすべて届いています。インストール後2日間の指標の集計は完了しています。この時点では、インストール後7日間の指標の集計はまだ完了していません。
• 1月8日時点：インストール後7日間のSKAN推定データの集計が完了します。モデルによる値の調整は、1月16日まで続きます。 

• 最上位のフォルダは、レポートの種類ごとに分かれています。設定される値は、ssot_unified、ssot_retargeting、ssot_user_acquisitionです。
• 各フォルダ内のサブフォルダは、インストール日ごとに分かれています。

バージョン管理 

• 各インストール日のフォルダには、日々作成される複数のバージョンが含まれます。
• 各バージョンには、そのインストール日の最新の累積データが反映されます。
• レポートには、対象のインストール日について利用可能なすべてのデータが含まれます。たとえば、4月18日時点の各インストール日の最新バージョンには、4月18日のその時点までに利用可能になったすべてのデータが含まれます。
• ヒント：正確なデータを使用するため、常に利用可能な最新バージョンのレポートを処理してください。

インストール日ごとのバージョン数は、最大15です。 15日後には、すべての指標の集計が完了し、値が確定します。詳細はこちら。

レポートへのパスは、次の形式です。

<bucket-name>/t=<ssot_unified OR ssot_retargeting OR ssot_user_acquisition>/install_date=<yyyy-mm-dd>/version=<unix timestamp>/<parquet file number>

広告主のバケット内のフォルダ階層の例：

bucket
|
└── t=ssot_unified
    |
    ├── install_date=2024-05-05
    |   |
    |   └── version=1714890235
    |   |    |
    |   |    ├── part-00000-4762858-d62a-446e-b499-dd05f2d5434d-c000.csv.gz
    |   |    |
    |   |    ├── part-00001-4762858-d62a-446e-b499-dd05f2d5434d-c000.csv.gz
    |   |    │
    |   |    └── part-00002-4762858-d62a-446e-b499-dd05f2d5434d-c000.csv.gz
    |   |
    |   |
    |   └── version=1714890286
    |        |
    |        ├── part-00000-1d295376-d024-4321-8d34-1fbb37cbb58d-c000.csv.gz
    |        |
    |        ├── part-00001-1d295376-d024-4321-8d34-1fbb37cbb58d-c000.csv.gz
    |        │
    |        └── part-00002-1d295376-d024-4321-8d34-1fbb37cbb58d-c000.csv.gz
    |   |
    .   . 
    .   .

各項目の意味：

• t：レポートのトピック（種類）。
• install_date：アプリのインストール日。インストール後のアクティビティは、ユーザーが行動した日ではなく、アプリをダウンロードしたインストール日に基づいて表示されます。
• version：バージョンが作成された時刻を示すUNIXタイムスタンプ。

統合、ユーザー獲得、リターゲティングの各レポートは、個別に、またはまとめてBIシステムに取り込めます。まとめて取り込み、表示するデータを自分で絞り込む場合は、以下の条件を使用します。

• 統合レポート：is_primary_attributionフィールドがtrueまたはnullのレコード。
• ユーザー獲得レポート：conversion_type=Install。
• リターゲティングレポート：conversion_typeがre-engagementまたはre-attributionのレコード。
• 統合ビュー：データの取り込みに統合ビューを使用する場合、以下の条件でキャンペーンの種類ごとにデータを分けられます。

• conversion_typeがinstall、re-engagement、re-attribution（SKANでは再ダウンロード）のいずれかであるレコードを使用します。
• 詳細は、「リターゲティングイベントのダブルアトリビューション」を参照してください。

• アトリビューション（インストール、リエンゲージメントなど）の場合、値は0です。
• 収益とアプリ内イベントのデータは、あらかじめ定義されたコホートに分類されます。現在の対象は、インストール後「2」日間と「7」日間のみです。

アプリ内イベントと収益を正確に分析するには、days_post_attributionディメンションでデータを絞り込んでください。以下のクエリ例を参照してください。

よくある誤りは、特定のディメンションの組み合わせについて、収益列の値を単純に合計してしまうことです。この方法では、一部の収益がdays_post_install=2とdays_post_install=7で二重に集計されるため、正しい値を得られません。特定のアプリ内イベントのユニークユーザー数を分析する場合も、同様の点に注意が必要です。

分析時は、以下の点を確認してください。

• 最新バージョンの使用：各インストール日の最新バージョンを必ずクエリの対象にし、最新かつ正確なデータで分析してください。
• 収益の換算：米ドルでの収益は、イベント発生日の為替レートで換算されます。
• アトリビューションの分析：event_name=af_conversionのレコードは、アトリビューション（インストール、リアトリビューション［SKANでは再ダウンロード］、リエンゲージメント）を表します。アトリビューション数はユニークユーザー数の指標に表示され、これらのレコードの収益指標は空欄になります。 days_post_attributionの値は0です。
• 管理画面との比較：管理画面のインストール列には再ダウンロードとインストールの両方が含まれるため、比較する際は、両方のコンバージョンタイプを合計してください。
• アプリ内イベントの分析：event_nameがaf_conversion以外のレコードは、アプリ内イベントを表します。イベントを実行したユニークユーザー数はユニークユーザー数の指標に、そのイベントから発生した収益は収益指標に表示されます。
• コンバージョンタイプ：このディメンションで、ユーザー獲得とリターゲティングのコンバージョンを区別します。 SKANデータでは、さらにインストールと再ダウンロードを区別できます。 SSOT管理画面と比較する際は、どちらもインストールとして扱われます。
• 広告収益イベント：データが利用可能な場合に含まれます。
• データの分割：すべてのアプリのデータが1つのファイルで提供されます。 App IDフィールドでアプリごとにデータを分けるか、Data Lockerでアプリごとに分割する設定を使用してください。

以下は、BI開発者がData Locker経由で取得したデータを活用する、代表的な実用例です。各例には、SQL文とExcelでの表示例を掲載しています。

SELECT install_date, SUM(unique_users) AS total_attributions
FROM ssot_unified
WHERE event_name = 'af_conversion'
    AND af_c_id = '4475903638579'  -- Change to your specific campaign
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date;

SELECT install_date, conversion_type, SUM(unique_users) AS total_conversions
FROM ssot_unified
WHERE event_name = 'af_conversion'
    AND af_c_id = '4475903638579'  -- Change to your specific campaign
    AND conversion_type IN ('install', 're-download')  
-- The dashboard sums both under the install field
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date, conversion_type;

SELECT install_date, conversion_type, geo, SUM(unique_users) AS total_conversions
FROM ssot_unified
WHERE event_name = 'af_conversion'
    AND conversion_type IN ('re-attribution', 're-engagement')  
-- Both types are relevant for re-targeting
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date, conversion_type, geo;

SELECT install_date, attribution_method, media_source, SUM(unique_users) 
AS total_installs
FROM ssot_unified
WHERE event_name = 'af_conversion'
    AND conversion_type = 'install'
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date, attribution_method, media_source;

SELECT install_date,
       af_adset,
       SUM(revenue_usd) AS total_revenue_day_7
FROM ssot_unified
WHERE media_source = 'facebook'
    AND days_post_attribution = 7  -- Choose a specific post-install period (cohort)
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date, af_adset;

SELECT install_date,
       SUM(IF(days_post_attribution = 2, revenue_usd, 0)) AS total_revenue_day2,
       SUM(IF(days_post_attribution = 7, revenue_usd, 0)) AS total_revenue_day7
FROM ssot_unified
WHERE app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date;

SELECT install_date, media_source, SUM(revenue_usd) AS total_purchase_revenue
FROM ssot_unified
WHERE event_name = 'af_purchase'  -- Change to your specific event
    AND days_post_attribution = 7  -- Choose a specific post-install period (cohort)
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date, media_source;

SELECT install_date,
  SUM(IF(days_post_attribution = 2 AND 
event_name = 'af_complete_tutorial', unique_users, 0)) 
  / SUM(IF(event_name = 'af_conversion', unique_users, 0)) 
AS conversion_rate_day2_af_tutorial_conversion
FROM ssot_unified
WHERE conversion_type = 'install'  
-- Choose the conversion types for the sample group you want to measure
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date;

SELECT install_date,
       af_c_id,
       SUM(IF(days_post_attribution = 2, revenue_usd, 0)) 
       / SUM(IF(event_name = 'af_conversion', unique_users, 0)) AS ARPU_day2,
       SUM(IF(days_post_attribution = 7, revenue_usd, 0)) 
       / SUM(IF(event_name = 'af_conversion', unique_users, 0)) AS ARPU_day7
FROM ssot_unified
WHERE conversion_type = 'install'  
       -- Choose the conversion types for the sample group you want to measure
    AND app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date, af_c_id;

SELECT install_date, media_source, SUM(skan_duplicates)
FROM ssot_unified
WHERE app_id = 'YOUR_APP'
    AND event_name = 'af_conversion'
GROUP BY install_date, media_source;

SELECT install_date, media_source, SUM(skan_duplicates)
FROM ssot_unified
WHERE app_id = 'YOUR_APP'
GROUP BY install_date, media_source;