キャンペーン広告費のデータは、以下の条件で書き込まれます。

• 広告費データの確認、転送、自社システムへの読み込みに使用できるよう、クラウドサービスまたはバケットに書き込まれます。
• コストETLの対象に選択したすべてのアプリについて、日付別・バージョン別に書き込まれます。
• 1日最大4回書き込まれます（データは1日に複数回更新）。
• 当日と過去6日分（この記事では「7日間」と表記）に加え、14日前・29日前・88日前のデータが対象です。データの読み込み処理を設計する際は、この点を考慮してください。
  • 例：2024年10月14日のファイルには、10月14日（当日）、10月13日（1日前）、10月12日（2日前）、10月11日（3日前）、10月10日（4日前）、10月9日（5日前）、10月8日（6日前）、9月30日（14日前）、9月15日（29日前）、7月18日（88日前）のデータが含まれます。
  • 過去のデータも対象に含めることで、広告費レポートの更新や修正を反映できます。
• アトリビューション、クリック、インプレッションのいずれかと一致する広告費が対象です。
  注意：
  • 直近7日分のデータは、メディアソースから改めて取得します。 14日前・29日前・88日前のデータは、再処理されます。
  • 過去にさかのぼって更新されるのは広告費データのみで、アトリビューションデータは更新されません。

クラウドサービスまたはバケットに書き込まれるデータのディレクトリ・ファイル構造は、以下のとおりです。

• コストETLがディレクトリへの書き込みを完了すると、successファイルを作成し、完了を示します。このファイルのタイムスタンプが、常にそのディレクトリ内で最も新しいものになります。
• フォルダー・ファイルの数は、以下のとおりです。
  • サマリー：1日あたり最大4つのバージョンフォルダー。
    • 各バージョンフォルダーには、7日分のデータを含むParquetファイルが保存されます。
  • 国別・チャネル別レポート：各レポートにつき、1日あたり最大4つのバージョンフォルダー。
    • 各バージョンフォルダーには、1から始まる番号が付いたParquet形式のデータファイルが保存されます。
  •  全広告費：geoディメンションに基づき、1日あたり最大4ファイル。

Data Locker接続のディレクトリ構造

<client-bucket>/<DL-generated-partition>/<connection-name>/t=<report-name>/dt=<YYYY-MM-DD>/v=<1/2/3/4>/<parquet file number>

コストETL接続のディレクトリ構造

<advertiser bucket name>/cost_etl/version/dt=<yyyy-mm-dd>/b=<n>/<dimension>/<file name/<parquet file number>

例：2020年6月23日の初回のデータ取得では、ディレクトリとファイル名は次の構造になります：/bucket-name/cost_etl/v1/dt=2020-06-23/b=1/geo/part-00001

フィールド／ディメンション

指標

この設定は、管理者が行う必要があります。

事前準備：

コストETLの設定には、以下が必要です。

• AppsFlyerによるデータの書き込みを許可した、設定済みのクラウドサービス。以下のクラウドサービスのうち、1つ以上を設定する必要があります。
  • AWSバケット
  • GCSバケット
  • ［ベータ版］Azure Blob
  • ［ベータ版］Yandexバケット
  • BigQueryデータウェアハウス
  • Snowflakeウェアハウス
• コストETLの設定を完了するための、AppsFlyerの管理者権限と管理画面へのアクセス権。

コストETLを設定するには：

1. AppsFlyerのサイドメニューから［エクスポート］＞［コストETL］に移動します。
2. ［データ接続］を選択または設定します。
   • データ接続を設定済みの場合は、［接続］ドロップダウンから、コストETLで使用する接続を選択します。
     
   • まだデータ接続がない場合は、［＋Data Lockerで新しい接続を作成］をクリックし、以下の手順で接続を作成します。
     
     1. 接続に名前を付けます。
        
     2. 配信先となるクラウドサービスを選択します。次のいずれかの操作を行います。
        • ［S3］を選択します。
          
          1. AWS S3のバケット名を入力します。先頭のaf-は必須です。手動で入力してください。
          2. ［接続をテスト］をクリックします。
          3. バケットのパスが無効であるというエラーメッセージが表示されないことを確認します。
          4. ［この接続をAdobe Experience Platformに対応させる］かどうかを選択します。
          5. ［保存］をクリックします。
          6. コストETLの設定画面で、［接続］ドロップダウンから、作成したクラウドサービスの接続を選択します。
        • ［GCS］を選択します。
          
          1. GCSバケット名を入力します。
          2. ［接続をテスト］をクリックします。
          3. バケットのパスが無効であるというエラーメッセージが表示されないことを確認します。
          4. ［この接続をAdobe Experience Platformに対応させる］かどうかを選択します。
          5. ［保存］をクリックします。
          6. コストETLの設定画面で、［接続］ドロップダウンから、作成したクラウドサービスの接続を選択します。
        • ［ベータ版］［Azure］を選択します。
          
          1. 接続名、ストレージアカウント名、キーを入力します。
          2. バケットのパスが無効であるというエラーメッセージが表示されないことを確認します。
          3. ［この接続をAdobe Experience Platformに対応させる］かどうかを選択します。
          4. ［保存］をクリックします。
          5. コストETLの設定画面で、［接続］ドロップダウンから、作成したクラウドサービスの接続を選択します。
        • ［ベータ版］［Yandex］を選択します。
          
          1. バケット名、アクセスキー、シークレットキーを入力します。
          2. バケットのパスが無効であるというエラーメッセージが表示されないことを確認します。
          3. ［この接続をAdobe Experience Platformに対応させる］かどうかを選択します。
          4. ［保存］をクリックします。
          5. コストETLの設定画面で、［接続］ドロップダウンから、作成したクラウドサービスの接続を選択します。
        • ［BigQuery］を選択します。
          
          1. BigQueryのプロジェクトIDとデータセット名を入力します。
          2. ［接続をテスト］をクリックします。
          3. バケットのパスが無効であるというエラーメッセージが表示されないことを確認します。
          4. ［保存］をクリックします。
          5. コストETLの設定画面で、［接続］ドロップダウンから、作成したクラウドサービスの接続を選択します。
        • ［Snowflake］を選択します。
          
          1. SnowflakeのリージョンとアカウントIDを入力します。
          2. ［接続をテスト］をクリックします。
          3. バケットのパスが無効であるというエラーメッセージが表示されないことを確認します。
          4. ［保存］をクリックします。
          5. コストETLの設定画面で、［接続］ドロップダウンから、作成したクラウドサービスの接続を選択します。
3. ［次へ］をクリックします。
   
4. ［レポート配信スケジュール（UTC）］を設定します。
   
   1. 1日に受信するレポート数（1～4回）を選択します。
   2. レポートを受信する時刻を選択します。詳細はこちら
   3. ［次へ］をクリックします。
5. レポートの詳細を設定します。
   1. レポートに含めるアプリを1つ以上選択します。今後追加するアプリも自動的に含めるには、［今後追加するすべてのアプリを含める］を選択します。
      
   2. 分析の目的に合ったレポートを選択します。各レポートの説明は、レポートの種類を参照してください。
      • サマリーレポートはデフォルトで選択されています。
      • 全広告費レポートを受信するには、国別レポートを選択する必要があります。
        
   3. レポートに含めるディメンションを選択します。注意：国別レポートを選択した場合、geoディメンションはデフォルトで含まれます。チャネル別レポートを選択した場合、channelディメンションはデフォルトで含まれます。 
      
   4. レポートに含める指標を選択します。
      
6. ［適用］をクリックします。

接続を編集・変更して、データの配信先を変更したり追加したりできます。 

注意：既存の接続に切り替えると、以前のコストETL接続には戻せません。

接続の編集

接続の詳細を編集するには：

1. AppsFlyerのサイドメニューから［エクスポート］＞［コストETL］に移動します。
2. ［データ接続］セクションで、次のいずれかの操作を行います。
   • Data Locker接続の場合、［接続］ドロップダウンで、編集する接続にカーソルを合わせます。接続の詳細が表示されます。 ［Data Lockerで編集］をクリックします。
     
   • コストETL接続の場合、［接続の詳細］ドロップダウンをクリックします。接続の詳細が表示されます。
     
3. 画面の案内に従い、接続の詳細を編集します。
4. 表示される案内に従って、［変更を保存］または［適用］をクリックします。

Data Locker接続の変更

別のData Locker接続に切り替えるには：

1. AppsFlyerのサイドメニューから［エクスポート］＞［コストETL］に移動します。
2. ［データ接続］セクションで、次のいずれかの操作を行います。
   • 使用するData Locker接続が設定済みの場合は、［接続］ドロップダウンから、コストETLで使用する接続を選択します。
     
   • まだ設定していない場合は、［＋Data Lockerで新しい接続を作成］をクリックし、接続を作成します。その後、コストETLの設定画面に戻り、［接続］ドロップダウンから選択します。
     
3. ［変更を保存］をクリックします。

コストETL接続からData Locker接続への変更

事前の確認事項：

• Data Locker接続に切り替えると、以前のコストETL接続には戻せません。
• Data Locker接続に切り替えると、フォルダーのパス構造が以下の形式に変わります。レポートのデータには影響しません。 

  <client-bucket>/<DL-generated-partition>/<connection-name>/t=<report-name>/dt=<YYYY-MM-DD>/v=<1/2/3/4>/

非推奨のコストETL接続からData Locker接続に切り替えるには：

1. AppsFlyerのサイドメニューから［エクスポート］＞［コストETL］に移動します。
2. ［データ接続］セクションで、［Data Locker接続］をクリックします。
   
3. 次のいずれかの方法で、Data Locker接続を設定します。
   • 使用するデータ接続が設定済みの場合は、［接続］ドロップダウンから、コストETLで使用する接続を選択します。
     
   • まだ設定していない場合は、［＋Data Lockerで新しい接続を作成］をクリックし、接続を作成します。その後、コストETLの設定画面に戻り、［接続］ドロップダウンから選択します。
     
4. ［変更を保存］をクリックします。

AWSでは、AppsFlyerがバケットに書き込んだオブジェクトの所有者は、デフォルトでAppsFlyerになります。データの読み込み処理によっては、所有者をバケット所有者であるお客様に変更する必要があります。  

バケット内のオブジェクトの所有権を変更するには：

1. AWS Management Consoleにログインし、https://console.aws.amazon.com/s3/からAmazon S3コンソールを開きます。
2. ［バケット］一覧で、S3 Object Ownershipを有効にするバケットの名前を選択します。
3. ［アクセス許可］タブを開きます。
4. ［オブジェクト所有者］で、［編集］をクリックします。
5. ［希望するバケット所有者］を選択します。
6. ［保存］をクリックします。

配信スケジュールを設定すると、必要なタイミングで最新のデータを取得できます。 

レポート配信スケジュールを決める際は、以下を考慮してください。 

• BIシステムでのデータ処理を開始する時刻に、できるだけ近い受信時刻を選択します。
• 他の媒体より前日分のデータの提供が遅いアドネットワークがある場合は、そのデータが利用可能になる時刻にレポートの配信を追加します。

データを取得・分析する際は、特定の日付とバッチのデータを取得するか、現在のバッチに含まれる日付の既存データをすべて上書きすることを推奨します。そうしないと、同じデータが重複して表示される場合があります。

例えば、2月20日のバッチ1には、2月14日～20日のデータが含まれます。一方、2月19日に書き込まれたバッチにも、2月14日～19日のデータが含まれています。 2月19日に受信した過去の日付のデータを、2月20日の最新バッチで受信したデータで上書きしてください。

すべてのディメンションを組み合わせたデータを提供しているとは限らず、対応状況はアドネットワークによって異なります。代表的な例が、Meta広告の地域データとチャネルデータです。このため、2つのデータセットを個別に提供しています。国別データセットには必ず地域データが含まれ、チャネル別データセットには必ずチャネルデータが含まれます。

多くのメディアソースでは、国別とチャネル別のデータセットの内容は同じになります。そのため、目的に適した方のデータセット（国別またはチャネル別）を使用してください。

メディアソースとの連携契約にチャネルが含まれず、channelが空欄の場合も、チャネルを含むデータとして扱います。 

コストETLは、アドネットワークから取得できる最も詳細な単位まで、柔軟にデータを提供します。大量になる可能性があるデータから施策に役立つ知見を得るため、ビジネスの目的に合った単位で集計することを推奨します。例えば、キャンペーン別・国別に広告費を把握したい場合は、そのディメンションで集計します。

取得できるデータの詳細度は、アドネットワークによって異なります。例えば、Meta広告はサイトID別の広告費を提供せず、X広告は地域別の広告費を提供しません。コストETLデータを集計する際は、こうした違いを考慮し、アドネットワーク間で比較するデータの条件を揃えてください。

コストETLでは、すべての広告費データを確認できます。コストETLに含まれるキャンペーンでも、一部のAppsFlyerダッシュボードには表示されないことがあります。例えば、インストールが記録されていない非アクティブなキャンペーンなどです。比較するには、Overview dashboardで特定のキャンペーンIDを探し、その広告費をコストETLのデータと比較してください。広告費データの利用条件について詳しくはこちら

Google、Meta、TikTok（モバイルとモバイル以外）およびその他のメディアソース（モバイルのみ）の、アトリビューションに紐づく広告費データを漏れなく取得するには、以下のクエリを使用します。

with etl as (
    select *
    from etl
    where media_source = 'Facebook Ads'
      and date = '2025-07-16'
),

allcost as (
    select *
    from allcost
    where media_source = 'Facebook Ads'
      and date = '2025-07-16'
),

main as (
    select
        case when etl.date is null then 'all cost' else 'cost etl' end as report,
        coalesce(etl.date, allcost.date) as date,
        coalesce(etl.app_id, allcost.app_id) as app_id,
        etl.os,
        allcost.platform,
        coalesce(etl.media_source, allcost.media_source) as media_source,
        coalesce(etl.agency, allcost.agency) as agency,
        coalesce(etl.campaign_id, allcost.campaign_id) as campaign_id,
        coalesce(etl.campaign, allcost.campaign) as campaign,
        coalesce(etl.adset_id, allcost.adset_id) as adset_id,
        coalesce(etl.adset, allcost.adset) as adset,
        coalesce(etl.ad_id, allcost.ad_id) as ad_id,
        coalesce(etl.ad, allcost.ad) as ad,
        coalesce(etl.geo, allcost.geo) as geo,
        coalesce(etl.channel, allcost.channel) as channel,
        coalesce(etl.site_id, allcost.site_id) as site_id,
        coalesce(etl.ad_account, allcost.ad_account) as ad_account,
        coalesce(etl.keyword_id, allcost.keyword_id) as keyword_id,
        coalesce(etl.keywords, allcost.keywords) as keywords,
        coalesce(etl.campaign_objective, allcost.campaign_objective) as campaign_objective,
        coalesce(etl.af_cost_model, allcost.af_cost_model) as af_cost_model,
        coalesce(etl.bid_strategy, allcost.bid_strategy) as bid_strategy,
        coalesce(etl.af_bid_strategy, allcost.af_bid_strategy) as af_bid_strategy,
        coalesce(etl.currency, allcost.currency) as currency,
        coalesce(etl.cost, allcost.cost) as cost,
        coalesce(etl.impressions, allcost.impressions) as impressions,
        coalesce(etl.clicks, allcost.clicks) as clicks,
        coalesce(etl.installs, allcost.installs) as installs,
        coalesce(etl.re_attributions, allcost.re_attributions) as re_attributions,
        coalesce(etl.re_engagements, allcost.re_engagements) as re_engagements,
        coalesce(etl.original_cost, allcost.original_cost) as original_cost,
        coalesce(etl.reported_impressions, allcost.reported_impressions) as reported_impressions,
        coalesce(etl.reported_clicks, allcost.reported_clicks) as reported_clicks,
        coalesce(etl.reported_conversions, allcost.reported_conversions) as reported_conversions,
        coalesce(etl.ctr, allcost.ctr) as ctr,
        coalesce(etl.cvr, allcost.cvr) as cvr,
        coalesce(etl.ecpm, allcost.ecpm) as ecpm,
        coalesce(etl.cpi, allcost.cpi) as cpi,
        coalesce(etl.ccvr, allcost.ccvr) as ccvr,
        coalesce(etl.cvvr, allcost.cvvr) as cvvr,
        coalesce(etl.reported_cvr, allcost.reported_cvr) as reported_cvr,
        coalesce(etl.install_diff, allcost.install_diff) as install_diff,
        coalesce(etl.click_diff, allcost.click_diff) as click_diff,
        coalesce(etl.impression_diff, allcost.impression_diff) as impression_diff,
        coalesce(etl.ecpc, allcost.ecpc) as ecpc,
        coalesce(etl.video_25p_views, allcost.video_25p_views) as video_25p_views,
        coalesce(etl.video_50p_views, allcost.video_50p_views) as video_50p_views,
        coalesce(etl.video_75p_views, allcost.video_75p_views) as video_75p_views,
        coalesce(etl.video_completions, allcost.video_completions) as video_completions
    from etl
    full join allcost
        on etl.date = allcost.date
        and etl.app_id = allcost.app_id
        and etl.media_source = allcost.media_source
        and etl.campaign_id = allcost.campaign_id
        and etl.adset_id = allcost.adset_id
        and etl.ad_id = allcost.ad_id
        and etl.channel = allcost.channel
        and etl.geo = allcost.geo
        and etl.agency = allcost.agency
        and etl.site_id = allcost.site_id
        and etl.keyword_id = allcost.keyword_id
),

dedup as (
    select *,
           row_number() over (
               partition by date, media_source, agency, campaign_id, adset_id, ad_id, geo, channel, site_id, keyword_id
               order by report desc, cost desc
           ) as rank_for_dedup
    from main
)

select *
from dedup
where rank_for_dedup = 1;

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