AppsFlyerのインクリメンタリティでは、リフトを算出するために2つの方法を採用しています：

• Intent-to-treat
• Reach-based（リーチベース）

キャンペーンのパフォーマンスを評価する目的では、実際にユーザーが広告に接触したかどうかの「リーチベース」の手法が望ましいのですが、その計算には、すべてのアドネットワークが提供しているわけではないデータポイントを測定する必要があります。 それらのネットワークについては、代わりにintent-to-treat（ITT解析）の手法が用いられます。 For these networks, intent-to-treat methodology is used instead.

ITTベースのリフト

Intent-to-treat (ITT) experimental methodology has its foundations in medical science. ITT（intent-to-treat） 検証のメソッドは、医学の世界にその基礎があります。 ITTを使用して、研究者は母集団を治療を行わないコントロールグループと、研究者が治療を行う意図を持つテストグループにランダムに分割します。 研究者は、グループの結果を比較することによって、与えられた治療の有効性を測定します。 テストグループのメンバーが実際に治療を受けたかどうかは考慮されません。 Researchers measure the efficacy of a given treatment by comparing the results of the groups. Whether or not a test group member actually received treatment is not taken into account.

Similarly, in remarketing, the lift metric measures campaign efficacy. 同様に、リマーケティングでは、増分率の指標でキャンペーンの有効性を測定します。 このメソッドでは、テストグループのユーザーが 実際に キャンペーンに接触した（治療を受けた）かどうかは加味されません ー なぜなら、純増値を計算する際に関係するのはインテンション（意図）だからです。 つまり、テストグループのメンバー全員が実際にキャンペーンに接触したものとして結果が算出されます。 In other words, results are calculated as if every member of the test group actually engaged with the campaign.

どんな時に使うのですか？

AppsFlyerのIncrementalityは、SRN媒体にITTベースのリフト計算を採用しています。

Although it is not the preferred method for measuring lift in our context, ITT remains a scientifically sound experimental method, and it provides valid results when reach-based calculation is not possible.

結果の解釈

テストグループのメンバー全員が実際にキャンペーンに接触したという前提があるため、コンバージョン率が低くなり、その結果、リフト量も少なくなることがよくあります。

リーチベースのリフト

As its name implies, reach-based lift calculation takes into account whether or not a member of the test group was actually reached (served a campaign ad) prior to converting. In addition to requiring additional data, reach-based lift calculation is also more complex in that it requires certain mathematical adjustments to the control group in order to be statistically valid. These adjustments are cumulatively known as the creation of a "counterfactual" control group.

どんな時に使うのですか？

AppsFlyerのIncrementalityでは、非SRN媒体（計測リンク使用媒体）に対してリーチベースのリフト計算を行います。

リフトを計算する上で好ましい方法ですが、リーチベースの計算では、アドネットワークが以下のデータをAppsFlyerにレポートする必要があります：

• インプレッションデータ
• キャンペーンID（計測リンク経由）

このデータがレポートされていない場合、インクリメンタル測定は利用できません（インクリメンタルダッシュボードでは結果がN/Aと表示されます）。

結果の解釈

リーチベースのリフト計算は、キャンペーンによって実際にリーチしたテストグループのメンバーのみを考慮するため、リーチベースの純増によって測定されたネットワークは通常、結果が増幅されます（ポジティブリフトはより高くなり、ネガティブリフトはより低くなります）。

ベストプラクティス

2つの異なるリフト計算方法によって結果が大きく異なることがあるため、解釈をより有意義なものにするために、以下のベストプラクティスを推奨します。

• 検証を行う際には、コントロールグループと1つ以上の同じタイプのネットワーク、どちらかだけに分かれたオーディエンスを選択します。
  • リーチベース計算の非SRN媒体（計測リンク使用媒体）、または
  • SRNs for ITT-based calculation
• 最初の検証では、オーディエンスを1つのネットワークとコントロールグループにのみ分割して使用することを検討してください。これにより、異なるリフト計算を行った2つ以上のネットワーク間で比較することが少なくなります。

Incrementality検証の有効性を評価する場合、健全な科学的方法論では、 統計的有意性（リフト結果がランダムな事象や偶然によるものではないという信頼度のレベル）を考慮することが必要です。 

Incrementalityダッシュボードでは、各メディアソースにおいて、有意性がパーセンテージで表示されます。

• The percentage indicates the likelihood that the results for that media source would repeat themselves if the experiment were performed again under similar circumstances.
• 統計的有意性が60％以下と判断された場合、ダッシュボードにはパーセンテージではなく、結果：信頼性のないデータとして表示されます。
• Significance is affected by audience size, experiment duration, and media source performance.

テストグループレベルの指標（ユーザー単位の指標とは対照的）については、スケールコントロールグループに基づいてリフトが計算されます。 つまり、各メディアソースのコントロールグループの大きさに合わせて、コントロールグループの大きさを調整します。 In other words, the size of the control group is adjusted to match the control group size for each media source.

インクリメンタリティはプレミアム機能です。 To get started, reach out to your customer success manager or write to hello@appsflyer.com. After subscribing, you'll be able to access the Incrementality dashboard.

インクリメンタリティダッシュボードへアクセス：

1. AppsFlyer管理画面 左メニュー 最適化 > Incrementality: 純増検証 へ移動します。
2. From the experiments list, click the row of the experiment for which you want to see the dashboard.

	要素	説明
	フィルターバー	計測： ダッシュボードに表示する指標を選択します： コンバージョン コンバージョン (UU) - 選択したイベントを実行したユニークユーザー数 収益 - 選択されたイベントのユーザーがコンバージョンしたことにより発生した収益 イベント - 選択したイベントのうち、コンバージョンするユーザーによって実行された回数 計測フィルタで選択すると、ダッシュボード全体に表示される計測基準が決定されます：   イベント：データを表示したいアプリ内イベントを選択します   メディアソース：検証でテストしたメディアソースによって表示するデータをフィルターします   日付範囲：選択した日付範囲に従ってオーディエンスの純増分析をフィルターします。
	Experiment summary	Sums up the whole experiment with quick, at-a-glance results.
	有意性タイル	ダッシュボードに表示されている結果の統計的有意性を表示します。
	ヘッドライン指標タイル	表示される指標は、以下のように 計測フィルター での選択によって制御されます。   計測フィルターの選択 表示されるヘッドライン指標 コンバージョン／イベント CPiA（Cost per Incremental Action：純増アクションあたりのコスト） キャンペーンコストに基づく、純増イベント毎の平均コスト 収益 広告費用対効果（iROAS）増加分 キャンペーンに費やした金額に対して発生した増収分の比率 注： ヘッドラインタイルに表示される指標の計算には、コストデータが必要です。 したがって、これらの指標は ROI360をご契約のお客様のみが使用できます。 必要なコストおよび/または収益のデータが、この理由またはその他の理由で入手できない場合、関連する指標は N/A と表示されます。 Therefore, these metrics are available only to ROI360 subscribers. If the required cost and/or revenue data is not available for this or any other reason, the relevant metric will display as N/A.
	ターゲットサイズとリーチタイル	ターゲットサイズ：検証の日付範囲内に初めてオーディエンスに加えられた、メディアソースごとのユニークユーザー数 円グラフの内側のリング（濃い色）にも表示されます。 リーチ：該当メディアソースのキャンペーンから、実際に広告に接触したターゲットユーザーの%割合 円グラフの外側のリング（明るい色 ）にも表示されます。
	テストグループレベルのリフトタイル	テストグループの合計純増指標とリフトを表示します（メディアソース別）： 合計純増リフトは、 スケールしたコントロールグループ を使用して計算されています。 表示される指標は、以下のように計測フィルターでの選択によって制御されます。   計測フィルターの選択 表示される指標 コンバージョン コンバージョンの合計純増量 イベント 合計純増イベント数 収益 合計純増収益額
	ユーザーごとのリフトタイル	ユーザー毎の純増指標とリフトを表示します（メディアソース別）： ユーザー毎の純増リフトは、テストグループとコントロールグループの実際のユーザー数を用いて計算されます。 表示される指標は、以下のように計測フィルターでの選択によって制御されます。   計測フィルターの選択 表示される指標 コンバージョン コンバージョン率の純増 イベント ユーザーごとのイベント純増 収益 ユーザー1人当たりの純増収益
	トレンドチャート	選択された ユーザー毎 の純増指標 / リフトを、検証の日付範囲に渡って表示します。 表示される指標は、計測フィルターの選択により制御され、ユーザー毎のリフトタイルで表示される指標と同じデータです。 点線（チャート表示）は、レポートされた日付のデータの一部を示します（将来のイベントがまだデータに影響を与える可能性があることを意味します）。 トレンドチャート表示コントロール を使用して、さまざまな表示およびダウンロードオプションを選択します（詳細については後述します）。
	トレンドチャート表示	表示コントロールを使用して、 トレンドチャート の表示とダウンロードのオプションを選択します： 累積値または日毎の値 チャートまたはテーブル形式 CSV出力ボタンから、データをCSV形式のレポートとしてダウンロードできます。 ダウンロードされるデータは、表示タイプで選択したものです： 累積または当日 レポート内の用語の説明 用語 説明 ロー（生）計測 コンバージョン / イベント / 収益の合計 インプレッションに関係なく、テストグループによって生成されます（分割設定によって各ユーザーに割り当てられたネットワークのみに基づきます）。 リーチ計測 テストグループによって生成されたコンバージョン数、イベント数、収益数（基になるイベントをトリガーする前に選択したキャンペーンのインプレッションが発生そたユーザーのみ）。 未リーチ計測 Raw measure minus reached measure. ロー計測からリーチ計測ユーザーのコンバージョンデータを差し引いたデータ これは、基になるイベントをトリガーする前にインプレッションが発生しなかった（広告接触しなかった）テストグループのユーザーによって生成されたコンバージョン、イベント、収益の合計量を表します。 ユーザー毎の計測 テストグループのリーチ / 生計測（選択したネットワークがリーチをサポートしているかどうかに基づく）を、テストグループのグループサイズ/リーチで割った数値。 コントロールグループのロー計測 コントロールグループによって生成されたコンバージョン / イベント / 収益の合計金額。 コントロールグループのリーチ計測 テストグループのリーチに合わせて調整された、コントロールグループグループによって生成されたコンバージョン数、イベント数、収益数（この値は反事実であり、同一条件での比較手段として機能します）。 コントロールグループの未リーチ計測 Raw measure minus counterfactual reached measure. This describes the total amount of conversions/events/revenue generated by users from the control group. コントロールグループのユーザー毎の計測 コントロールグループの反事実 リーチ / 生の測定値（選択したネットワークがリーチをサポートしているかどうかによって異なる）を、コントロールグループのグループサイズ / 反事実リーチで割った数値。 純増計測の合計 Reached test measure minus control counterfactual reached measure. ユーザーごとの純増計測 ユーザー毎の計測からコントロールグループのユーザー毎の計測を引いたもの。

レポート構成の基礎となるロジックは以下の通りです：

• テストに参加しているユーザー：First-seenレポート
  • オーディエンス機能にて、テストに含めるユーザーを特徴付けるルールが設定されます。
  • ユーザーがルールと一致していると識別されると、そのイベントは first_seen レポートに記録されます。
    • ユーザーがテスト、または is_control_group  項目で示されるコントロールグループのいずれかにランダムに割り当てられます。
    • テストグループ内のユーザーは、リターゲティング用にメディアソース（pid_destination）に割り当てられます。
• アプリ内でのユーザーエンゲージメント： 検証中のアプリとのユーザーエンゲージメントは、コンテキスト固有のレポートに記録されます：
  • エンゲージメントタイプ：セッションまたはアプリ内イベント
  • ユーザーが First-seen のユーザー属性ステータス ：オーガニック、非オーガニック、リアトリビューション。例えば、過去にユーザーがアプリをインストールし、オーガニックと計測されました。そのため、検証中は、アトリビューションステータスがオーガニックになります。
• アンインストール：検証中にアプリをアンインストールしたユーザー。アンインストール計測が有効になっている必要があります。 

使用できる項目は、次に示すように、レポートの種類によって異なります：

Incrementality固有のデータ項目（レポートタイプ別）

Field	説明	First seen	In-app events	Sessions	Uninstalls
is_control_group	trueの場合、ユーザーはコントロールグループに属します	Y	Y	Y	Y
pid_destination	ユーザーが割り当てられたメディアソース	Y	Y	Y	Y
audience_id	一意の識別子	Y	Y	Y	Y
joined_audience_date	ユーザーがオーディエンスに最初に参加した日	Y	Y	Y	Y
audience_name	オーディエンス名（一意ではない）	Y	Y	Y	Y
tm	一日の時間		Y	Y	Y
timestamp	イベントのタイムスタンプ YYYY-MM-DD HH:MM		Y	Y
app_ids	オーディエンスルールに関連するアプリID	Y

その他のIncrementalityレポート項目（レポートタイプごと）

Field	表示名*	First seen	In-app events	Sessions	Uninstalls
advertising_id	Advertising ID (GAID)	Y	Y	Y	Y
android_id	Android ID		Y	Y
app_id	App ID	Y	Y	Y	Y
app_name	App name		Y	Y
app_version	App version		Y	Y
appsflyer_id	Appsflyer ID		Y	Y	Y
revenue_alt	App-specific currency		Y
bundle_id	Bundle ID		Y	Y
country	Country code		Y	Y	Y
currency	Currency code		Y	Y	Y
customer_user_id	Customer user ID		Y	Y
brand	Device brand		Y	Y
device_category	Device category		Y	Y
model	Device model		Y	Y
device_model	Device model		Y	Y
device_type	Device type		Y	Y
event_name	Event name		Y	Y	Y
event_revenue	Event revenue		Y
event_revenue_currency	Event revenue currency		Y
event_revenue_u_s_d	Event revenue USD		Y
event_time	Event time		Y	Y	Y
event_value	Event value		Y	Y
idfa	IDFA	Y	Y	Y	Y
idfv	IDFV		Y	Y
imei	IMEI		Y	Y
is_purchase_validated	Is receipt validated		Y
os_version	OS version		Y	Y
platform	Platform		Y	Y	Y
sdk_version	SDK version		Y	Y
* ローデータの仕様に基づく