キャンペーンのコストデータは次のように書き込まれます：

• To your cloud service or bucket for viewing, transferring, and loading cost data into your systems.
• コストETLに含めることを選択したすべてのアプリにおいて、1日あたり、1バージョンあたり
• 1日4回まで（データ鮮度：日中）
• 当日と過去6日間（本記事では7日間と表記）のほか、14日目、29日目、88日目も同様に配信できます。データロードプロセスでは、この点を考慮に入れてください。
  • 例：2024年10月14日の場合、ファイルには10月14日（当日）、10月13日（1日遡り）、10月12日（2日遡り）、10月11日（3日遡り）、10月10日（4日遡り）、10月9日（5日遡り）、10月8日（6日遡り）、9月30日（14日遡り）、9月15日（29日遡り）、7月18日（88日遡り）のデータが含まれています。
  • 過去にさかのぼったデータにより、コストデータレポートの更新や訂正が可能になります。
• For cost matched with an attribution, click, or impression.
  Note:
  • 過去7日分のデータは、メディアソースから新たに取得したものです。 14日目、29日目、88日目のデータは再処理しています。
  • コストデータのみ遡及して更新され、アトリビューションデータは更新されません。

Data written to the cloud service or bucket has the directory and file structure described:

• コストETLがディレクトリへの書き込みを完了すると、成功ファイルを作成してフラグが設定されます。これが、常にディレクトリ内の最新のタイムスタンプになります。
• フォルダ／ファイル数は、次のとおりです：
  • 概要：1日4バージョンまで。
    • 各バッチフォルダには、7日間のデータを含むParquetファイルが含まれています。
  • 地域（国）またはチャネル別のレポート：各レポートには、1日あたり最大4つのバージョンフォルダが含まれます。
    • 各バッチフォルダには、番号付けが1から始まるデータを含むParquetファイルが含まれています。
  •  All cost: Based on the geo dimension, contains up to 4 files per day.

Data Locker接続ディレクトリ構造

///t=/dt=/v=<1/2/3/4>/

コストETL接続ディレクトリ構造

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

例：2020年6月23日の最初のデータ抽出では、ディレクトリとファイル名の構造は次のようになります：/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

この設定手順は、アドミン（管理者）ユーザが行う必要があります。

アトリビューション、クリック、インプレッションと一致したコスト
注意：

ETLセットアップの前提条件：

• AppsFlyerがデータの書き込みを許可するように設定されたクラウドサービス。つまり、以下のクラウドサービスのいずれか1つ以上をセットアップする必要があります：
  • AWSバケット
  • GCSバケット
  • [Beta] Azure Blob
  • [Beta] 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の設定を完了するには、 AppsFlyerの管理者権限とAppsFlyer管理画面へのアクセス権限が付与されている必要があります。

コストETLを設定する： 

1. AppsFlyer管理画面 左メニュー エクスポート > コストETLへ移動します。
2. データ接続を選択または設定します：
   • すでにデータ接続が設定されている場合は、接続ドロップダウンでコストETLに必要な接続を選択します。
     
   • まだデータ接続をお持ちでない場合は、Data Lockerの ＋新規接続をクリックし、そこで接続を作成してください：
     
     1. 接続に名前を付けます。
        
     2. クラウドサービスのデータ保存先の選択してください。次のいずれかを実行してください：
        • S3を選択します。
          
          1. AWS S3バケット名を入力します。プレフィックス af- は必須であり、手動で入力する必要があります。
          2. 接続テストをするをクリックしてください。
          3. バケットパスが無効であることを示すエラーメッセージなどが表示されないことを確認します。
          4. この接続をAdobe Experience Platformと互換性を持たせるかどうかを選択します。
          5. 保存をクリックしてください。
          6. コストETLセットアップで、接続ドロップダウンで、作成したクラウドサービスを選択します。
        • GCSを選択します。
          
          1. GCSバケット名を入力します。
          2. 接続テストをするをクリックしてください。
          3. バケットパスが無効であることを示すエラーメッセージなどが表示されないことを確認します。
          4. この接続をAdobe Experience Platformと互換性を持たせるかどうかを選択します。
          5. 保存をクリックしてください。
          6. コストETLセットアップで、接続ドロップダウンで、作成したクラウドサービスを選択します。
        • 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. バケットパスが無効であることを示すエラーメッセージなどが表示されないことを確認します。
          3. この接続をAdobe Experience Platformと互換性を持たせるかどうかを選択します。
          4. 保存をクリックしてください。
          5. コストETLセットアップで、接続ドロップダウンで、作成したクラウドサービスを選択します。
        • [Beta] 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. バケットパスが無効であることを示すエラーメッセージなどが表示されないことを確認します。
          3. この接続をAdobe Experience Platformと互換性を持たせるかどうかを選択します。
          4. 保存をクリックしてください。
          5. コストETLセットアップで、接続ドロップダウンで、作成したクラウドサービスを選択します。
        • BigQueryを選択します。
          
          1. BigQueryプロジェクトIDとデータセット名を入力します。
          2. 接続テストをするをクリックしてください。
          3. バケットパスが無効であることを示すエラーメッセージなどが表示されないことを確認します。
          4. 保存をクリックしてください。
          5. コストETLセットアップで、接続ドロップダウンで、作成したクラウドサービスを選択します。
        • Snowflakeを選択してください。
          
          1. Snowflake地域とアカウントIDを入力します。
          2. 接続テストをするをクリックしてください。
          3. バケットパスが無効であることを示すエラーメッセージなどが表示されないことを確認します。
          4. 保存をクリックしてください。
          5. コストETLセットアップで、接続ドロップダウンで、作成したクラウドサービスを選択します。
3. 次へをクリックしてください。
   
4. レポートのバージョンスケジュール（UTC）を設定：
   
   1. 毎日受信するレポートの数（1、2、3、4）を選択します。
   2. レポートを受け取る時間を選択します。詳細はこちら
   3. 次へをクリックしてください。
5. レポートの詳細を設定する：
   1. ピボットに含めるアプリを1つ以上選択します。今後追加されるすべてのアプリを選択すると、自動的に今後追加するアプリも含まれるようになります。
      
   2. 分析ニーズに最も適したレポートを選択してください。レポートタイプセクションの説明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。
      • すべてのコストレポートを受け取るには、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：Geoレポートの受信を選択した場合、デフォルトでGeoディメンションが含まれます。チャネルレポートの受信を選択した場合、デフォルトでチャネルディメンジョンが含まれます。 
      
   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。

接続を編集または変更することで、データを別の（または追加の）場所に送ることができます。 

注意：既存の接続に切り替えた後、以前のコストETL接続に戻すことはできません。

接続の編集

接続の詳細を編集する：

1. AppsFlyer管理画面 左メニュー エクスポート > コストETLへ移動します。
2. データ接続セクションで：
   • Data Locker接続の場合、接続ドロップダウンで編集したい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の編集をクリックします。
     
   • コストETL接続の場合は、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. 画面の指示に従って、接続の詳細を編集します。
4. プロンプトが表示されたら、変更を保存 または 適用をクリックします。

Data Lockerの接続を変更する

Data Lockerの接続を別の接続に変更する：

1. AppsFlyer管理画面 左メニュー エクスポート > コストETLへ移動します。
2. データ接続セクションで：
   • すでにData Locker接続が設定されている場合は、接続ドロップダウンでコストETLに必要な接続を選択します。
     
   • ご希望のデータ接続がまだ設定されていない場合は、Data Lockerの +新しい接続をクリックし、そこで接続を作成します。その後、コストETL設定に戻り、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からData Locker接続への変更

はじめる前に

• Data Locker接続に切り替え後は、以前のコストETL接続に戻すことはできません。
• Data Locker接続に切り替えると、フォルダーパス構造が次の形式に変更され、レポートデータには影響しません： 

  ///t=/dt=/v=<1/2/3/4>/

非推奨のコストETL接続からData Locker接続に変更するには：

1. AppsFlyer管理画面 左メニュー エクスポート > コストETLへ移動します。
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. Data Lockerの接続を設定するには、以下のいずれかを行ってください：
   • すでに必要なデータ接続が設定されている場合は、接続ドロップダウンでコストETLに必要な接続を選択します。
     
   • ご希望のData Locker接続がまだ設定されていない場合は、Data Lockerの+ 新しい接続をクリックし、そこで接続を作成してください。その後、コストETL設定に戻り、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、デフォルトで、AppsFlyerがオブジェクトをバケットに書き込む場合、そのオブジェクトのオーナーはAppsFlyerです。データ取り込みプロセスによっては、デフォルトの所有権をあなた（バケット所有者）に変更する必要がある場合があります。  

自社バケットのオブジェクトの所有権を変更する方法：

1. AWS Management Consoleにサインインし、Amazon S3 console https：//console.aws.amazon.com/s3/ を開いてください。
2. Bucketsリストにて、S3 Object Ownershipを有効にしたいバケット名を選択してください。
3. 権限タブへ進んでください。
4. Object Ownership で Edit をクリックしてください。
5. Bucket owner preferred を選択してください。
6. 保存をクリックしてください。

レポートのスケジュール設定により、必要な時に新鮮なデータを入手することができます。 

レポートのスケジュールを選ぶ際には - 

• BIシステムでデータ処理を開始する時刻にできるだけ近いレポートを取得する時刻を選択します。
• 前日のデータを他より遅れて提供するアドネットワークがある場合は、そのアドネットワークのデータが準備できた時点で追加レポートを設定します。

データを取得し分析する際は、特定の日付とバッチのデータを取得するか、全ての過去のデータを現在のバッチのデータで上書きすることをお勧めします。そうしないと、同じデータが繰り返し表示される可能性があります。

例：2月20日のバッチ1には2月14-20日のデータが含まれています。しかし、2月19日に書かれたバッチにも、2月14日~2月19日のデータが含まれています。 2月19日に受信した以前のデータを、直近の2月20日のバッチで受信したデータで上書きします。

全てのネットワークが全てのディメンションのデータを一緒に提供しているわけではありません。 Meta Adsの地域データやチャネルデータは、その代表的な例です。 2つの別々のデータセットが提供されるのは、このためです。地域データセットには地域データが、チャネルデータセットにはチャネルデータが含まれることが保証されています。

多くの場合、大部分のメディアソースでは、地域とチャネルデータは同じになります。そのため、ビジネスニーズに応じて、いずれかのデータセット（地域またはチャネル）を取り込んでください。

メディアソースとの連携に関する契約にチャネルが含まれておらず、チャネルが空白の場合、そのデータにチャネルが含まれているものとして扱います。 

コストETLは、アドネットワークから抽出できる最も粒度の細かい、柔軟なデータを提供します。このような膨大な量のデータから実用的なインサイトを引き出すには、ビジネスニーズに最適な方法でデータを集約することをお勧めします。例えば、キャンペーンおよび国レベルでコストデータを理解する必要がある場合は、これらのディメンションを使用してください。

すべてのネットワークが同じ粒度のデータを提供するわけではありません。例：Meta AdsはサイトIDレベルのコストデータを提供しません。コストETLデータを集計する場合は、このようなケースに注意し、ネットワークを比較する時に同様のデータを確認します。

コストETLは、お客様のすべてのコストデータに関する情報を提供します。コストETLで提供された一部のキャンペーンは、一部の AppsFlyer 管理画面に表示されません。 例えば、非アクティブなキャンペーンのデータ、つまり、 インストールが記録されていないキャンペーン です。データを比較するためには、オーバービュー管理画面で特定のキャンペーンIDを見つけ、コストETLでのコストデータと比較してください。コストデータの入手方法について詳しくはこちら

To get complete cost data tied with attribution for Google, Meta, TikTok (mobile and non-mobile), and other media sources (mobile only), use the following query:

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;

BIシステムにおいて、コストETLレポートと集計された高度なコホートレポート（またはData Locker経由の通常のコホートレポート）を組み合わせることを検討します。クリック数、インプレッション数、コスト、収益、アプリ内イベントなど、新鮮で正確なデータにより、マーケティングパフォーマンスの全体像を把握することができます。）そして、この組み合わせたデータを使って、ROASやCPAなどを求めることができます。 詳細はこちら