概要：AppsFlyerは、SKAdNetworkの基本的なレポートでは取得できない集計データを、モデリングによって推定します。
概要
SKAdNetwork（SKAN）のレポートには、以下の制限があります。
- SKANは6ビットのCVを使用するため、使用できる値は0〜63の64種類に限られます。
- Appleは、ユーザーのプライバシーを保護するため、実際のCVを開示せず、nullとして返す場合があります。
- 取得できるデータは12〜72時間のアクティビティ期間内に限られ、ライフタイムバリュー（LTV）の全体像は分かりません。
SKANのモデリングによる推定データは、これらの課題を解消します。
- AppsFlyerは、機械学習、ベイズ統計、AppsFlyerが報告するデータ、SKANデータを組み合わせ、開示されていない情報を推定します。
- 広告主は、アプリやキャンペーンのLTVの全体像を、より詳しく把握できます。
注意：CVスキーマを変更すると、モデリングによる推定データが利用可能になるまで2日かかります。
推定データの種類と提供先
| データの種類 | 提供先 | 補足 |
|---|---|---|
| nullのコンバージョン値 |
|
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| 収益LTV | Overview dashboardのSSOTビュー | SSOTのData Lockerレポートでは最大30日分。ダッシュボードには引き続きD7を表示 |
| アプリ内イベントLTV | Overview dashboardのSSOTビュー | アプリ内イベントLTVのモデリングは、現在7日間までです。 |
| 地域 | Overview dashboardのSSOTビュー |
nullのコンバージョン値
Appleがプライバシー保護のために実際のCVを開示せず、CVがnullになる場合があります。 AppsFlyerでは、CVがnullの場合もインストールとしてカウントします。以下の点に注意してください。
- nullと0は、意味が異なります。
- 0：ユーザーはアプリをインストールしましたが、アクティビティ期間中に計測対象の行動を実行していません。この場合、指標は正確であり、モデリングは行いません。
- null：AppleがCVを開示していないため、ユーザーが何をしたか分かりません。
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CVがnullのインストールがあると、成果指標に偏りが生じる可能性があります。この偏りを補正し、アプリの成果をより正確に捉えるため、nullのCVに相当する0〜63の値を、モデリングによって推定します。
- nullのモデリングには、過去14日間のうち少なくとも2日分のデータが必要です。
モデリングによるCVの推定：
-
CVを取得できたSKANインストールの分布を基に、CVがnullのインストールをモデリングします。推定に使用するアルゴリズムは、複数の変数を考慮しながら動的に変化します。以下は、その仕組みの一例です。
- 100件のインストールのうち、60件がnull、10件がCV=1、5件がCV=3、25件がCV=5だったとします。
- CVがある40件の内訳は、CV=1が25%、CV=3が12.5%、CV=5が62.5%です。
- nullの60件にも同じ分布を適用し、15件をCV=1、7件をCV=3、38件をCV=5と推定します。
- SKANダッシュボードとAPIの指標に含まれます。推定データを含まない元の指標も併せて提供され、モデリングなしと表示されます。
- アプリ、メディアソース、キャンペーン、広告セットの粒度のデータを使用します。これらの粒度で推定データを利用できない場合は、N/Aと表示されます。
CVに基づいて利用できる推定指標：
- 収益
- イベント発生回数
- eCPA
- ARPU
- ROI
- ROAS
収益LTV
SKANレポートだけで取得できる収益は、SKANの計測期間とConversion Studioの収益用CV設定で計測できる範囲に限られます。 SKANモデリングでは、インストール後30日目までの収益を推定できます。
メリット：
SKAN 3以前では、アクティビティ期間が終了した後のデータも推定できます。
SKAN 4以降では、以下のメリットがあります。
- データの即時性：2件目のSKANポストバックが届く前に、収益LTVを利用できます。ポストバックの遅延は24〜144時間です。
- 計測対象の拡大：2件目・3件目のポストバックの粗いCVをイベントやリテンションなどの計測に使いながら、収益LTVはモデリングで取得できます。
- データの補完：2件目のポストバックで収益を計測する場合、そのデータを収益LTVの推定に使用し、ポストバックの3段階の値より細かい粒度の収益データを提供します。
注意点：
- SKAN Conversion Studioで収益計測を設定したアプリでは、アプリ内購入と広告収益を対象に、収益LTV指標が表示されます。
- 収益LTVには、少なくとも14日分の収益データが必要です。たとえば、2022年11月1日に総収益を設定した場合、推定データの対象となる最初のインストール日は2022年11月14日です。データは、その8日後の2022年11月22日に表示されます。
- 収益LTVと派生指標は、インストール後［X］日（7、14、21、30日のいずれか）が経過した翌日に、SSOTダッシュボードのウィジェット、グラフ、表で以下のように利用できます。
- 収益D[X]
- ARPU D[X]
- 粗利益D[X]
- ROI D[X]
- ROAS D[X]
アプリ内イベントLTV
SKANフレームワーク単独で把握できる、インストール後のアプリ内イベントに関する情報は限られています。 SKANモデリングでは、アプリ内イベントの分析対象を広げ、インストール後7日目までの指標を提供します。
メリット：
SKAN 3以前では、アクティビティ期間が終了した後のデータも推定できます。
SKAN 4以降では、以下のメリットがあります。
- データの即時性：2件目のSKANポストバックが届く前に、アプリ内イベントLTVを利用できます。ポストバックの遅延は24〜144時間です。
- 計測対象の拡大：2件目・3件目のポストバックの粗いCVを収益やリテンション率などの計測に使いながら、アプリ内イベントLTVはモデリングで取得できます。
- データの補完：2件目のポストバックでアプリ内イベントを計測する場合は、そのデータを使ってイベント指標の推定精度を高めます。粗いCVのポストバックだけを使う場合より、詳しい計測結果を得られます。
注意点：
- 指標は、2024年3月7日以降に利用できます。
- ディメンションとして表示できるアプリ内イベントと、その指標の対象は、以下に限られます。
- SKAN Conversion Studioで設定したイベント。
- SKANのウィンドウ1の期間中に発生したイベント。
- アプリ内イベントのD7指標には、少なくとも14日分のアプリ内イベントデータが必要です。たとえば、2024年1月1日にSKAN Conversion Studioでアプリ内イベントを設定した場合、推定データの対象となる最初のインストール日は2024年1月14日です。データは、その8日後の2024年1月22日に表示されます。
- アプリ内イベントLTV指標（現在は7日間まで）と派生指標は、インストール後8日目に、SSOTダッシュボードのウィジェット、グラフ、表で以下のように利用できます。
- イベントのユニークユーザー数D7
- イベントのコンバージョン率D7
- イベントeCPA D7
- イベント収益D7
- 選択した期間に、インストールから7日経っていない日付が含まれる場合、D7指標に使用できるのはAppsFlyerのデータのみです。そのため、イベントのユニークユーザー数D2がD7を上回ることがあります。データを可視化するため、表に「ソース」または「アトリビューション方法」の階層を追加できます。
地域
SKANポストバックには、地域のディメンションが含まれません。そのため、SKANポストバックだけでは、SKANデータを地域別にグループ化できません。 AppsFlyerは、モデリングによってSKANインストールの地域を推定し、SKANデータを地域ディメンションで表示・グループ化できるようにします。
キャンペーン単位でAppsFlyerの従来のアトリビューションデータを利用できない場合、SSOTビューの地域別分布は推定されません。
地域の推定：
- ほかのAppsFlyerの方法でキャンペーンに帰属したインストールの地域別分布を考慮し、機械学習ツールで推定します。
-
SSOTダッシュボードの地域ディメンションで利用できます。
注意：地域とアトリビューション方法の両方でグループ化すると、各地域のデータを、AppsFlyerのモデルによるものとSKANの重複のないインストールに分けて表示できます。 SKANの重複のないインストールは、モデリングによる推定値です。
注意点：
- AppsFlyerの地域モデリングの精度は、約90%です。地域を推定できない場合、SKANインストールはNoneに分類されます。 Noneは、地域が不明であることを意味します。