Visão geral: Os relatórios agregados avançados no Data Locker oferecem dados agregados atualizados, precisos, granulares e com um volume ilimitado.
Relatórios agregados avançados no Data Locker
Relatórios agregados avançados no Data Locker:
- Uma forma eficiente e segura de criar sistemas de BI internos com base em dados agregados: Dados de atribuição, eventos e receita, com todas as dimensões e métricas possíveis.
- Você pode carregar os dados em seus sistemas de BI e usá-los como parte de seus processos de otimização de campanhas e performance.
- A melhor precisão e atualização de dados: Os dados são enviados várias vezes ao dia e são atualizados a cada nova versão de com todos os dados disponíveis para um dia em específico.
- Esse recurso oferece mais dados brutos, que podem ser limitados e restritos por políticas de compartilhamento de dados ou políticas de proteção à privacidade. As restrições afetam campos relacionados à atribuição, como campanha e adset.
Configuração
Para obter relatórios agregados avançados, siga um dos procedimentos a seguir.
Você usa o Data Locker? | Procedimento |
---|---|
Sim |
|
Não |
|
Relatórios disponíveis
Agregado avançado (cohort versioned)
Informações do relatório
Visão geral |
O relatório versionado de cohort contém todos os seus dados agregados, em cohort, com toda a granularidade de dimensões da campanha. O relatório é atualizado no intervalo de algumas horas para maximizar a atualização e a precisão dos dados. |
Relatórios disponíveis | Os relatórios a seguir estão disponíveis para download. Os tipos de relatório estão descritos com mais detalhes no dashboard Cohort.
|
Período coberto pelo relatório | Usuários que converteram durante os 1.095 dias anteriores. Em outras palavras, a cada dia, os relatórios incluem eventos de usuários que converteram durante os 1.095 dias anteriores. |
Estrutura do relatório | O esquema do relatório (as dimensões e métricas incluídas) é fixo e não pode ser editado. |
Atualização dos dados |
|
Fuso horário | UTC |
Diretório e estrutura de nomes de arquivos | Saiba mais |
Impacto das políticas de retenção de parceiros |
Considere que alguns parceiros implementam políticas de retenção de dados. Neste caso, os eventos ocorridos após o término do período de retenção são considerados orgânicos nos relatórios de coorte. Exemplo: A SRN A possui uma política de retenção de dados de 180 dias. Os eventos do usuário até o dia 180 são atribuídos à SRN "A". Eventos que ocorrem após 180 dias são considerados orgânicos. |
Estrutura do relatório
O relatório é composto por dimensões e métricas.
O formato dos campos é o seguinte:
- Dimensões: Texto. O comprimento máximo da string é dinâmico e, na maioria dos casos, depende de como se preenchem os elementos da hierarquia publicitária.
-
Métricas: Número. Nota: O formato de campo selected_currency é uma string.
As métricas disponíveis são a receita, os usuários que executam um evento e o número de ocorrências do evento. Para calcular métricas relacionadas a custos, como ROI e ROAS, são necessárias métricas de receita e custo. As métricas de receita são encontradas no cohort, enquanto as métricas de custo são fornecidas pelo Cost ETL do ROI360.
Dimensões
Nome do campo | Descrição | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
app_id | |||||||||||
media_source | |||||||||||
conversion_type | Valores possíveis: install, install_unified (representando instalações no relatório unificado), re-engagement, reatribuição | ||||||||||
tipo_de_toque_atribuído | Valores possíveis: clique, impressões, pré-instalação, desconhecido, tv, nulo | ||||||||||
dias_após_atribuição |
|
||||||||||
data_do_evento |
|
||||||||||
data_da_conversão |
|
||||||||||
nome_do_evento | Identifica o evento. Alguns nomes de eventos têm um significado específico, enquanto outros estão relacionados com eventos definidos pelo anunciante na app.
|
||||||||||
campanha |
Hierarquia da campanha Considere: As alterações no nome da campanha não são suportadas. Consequentemente, podem ser associados vários nomes a um determinado ID de campanha. |
||||||||||
id_da_campanha | Hierarquia da campanha | ||||||||||
conjunto_de_anúncios | Hierarquia da campanha | ||||||||||
id_conjunto_de_anúncios | Hierarquia da campanha | ||||||||||
anúncio | Hierarquia da campanha | ||||||||||
id_anúncio | Hierarquia da campanha | ||||||||||
canal |
Hierarquia da campanha. [Atualização de 27 de outubro de 2021] Atualmente, os anúncios Meta não preenchem o canal nos dados fornecidos através do Google Install Referrer. |
||||||||||
id_do_site | Hierarquia da campanha | ||||||||||
é_atribuição_primária | Use para identificar e desduplicar dados de retargeting. | ||||||||||
geo | O código ISO do país derivado do endereço IP do utilizador. | ||||||||||
agência |
|
||||||||||
instalar_app_store | Apenas para aplicações Android: A loja Android de onde a app foi descarregada. Preenchido por anunciantes que implementam atribuição Android para várias lojas. Se estiver em branco, significa que é a Google Play Store. | ||||||||||
palavras-chave | Palavra(s) usada(s) na pesquisa online do usuário. Conforme relatado pela ad network | ||||||||||
keyword_id | Keyword ID retornada pela ad network. |
Métricas
Nome do campo | Descrição | Formato |
---|---|---|
utilizadores_únicos | Número de utilizadores únicos no dia em que realizam o evento. | Número |
receita_usd |
|
Número |
contagem_de_eventos | Número de ocorrências de eventos. | Número |
moeda_selecionada | Código de moeda de três letras (USD, EUR) definido por si nas definições da app. Formato ISO-4217. É a mesma moeda utilizada para exibir a receita na Coorte na interface do utilizador. | String |
receita_moeda_selecionada |
|
Número |
first_inapp |
|
Número |
Diretório e estrutura de nomes de arquivos
O caminho (path) para o relatório consiste na seguinte hierarquia de pastas:
Com o seguinte formato:
Hierarquia de pastas de relatório
Um exemplo da hierarquia de pastas do relatório versionado de cohort no bucket do anunciante:
bucket | └── t=cohort_unified_versioned | ├── dt=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 | | . . . .
Legenda:
- dt: Data em que ocorreram os eventos incluídos no relatório.
- t: tipo de relatório.
- versão: Carimbo de data/hora do Unix quando a versão foi criada.
Versões de relatório e atualização de dados
- Intradiária. Os relatórios são enviados no intervalo de algumas horas.
- Os relatórios são para todos os dados disponíveis em um dia específico. Ou seja, em 18 de abril, cada versão do relatório contém todos os dados de 18 de abril.
- Use apenas a última versão disponível do relatório.
Versão | O relatório inclui dados que a AppsFlyer recebeu por (hora em UTC) | Caso de uso | O relatório de tempo está disponível (hora em UTC) |
---|---|---|---|
1 | Dia 0 às 4h | Dados parciais do Dia 0 | Dia 0 às 8h |
2 | Dia 0 às 8h | Dados parciais do Dia 0 | Dia 0 às 13h |
3 | Dia 0 às 12h | Dados parciais do Dia 0 | Dia 0 às 18h |
4 | Dia 0 às 16h | Dados parciais do Dia 0 | Dia 0 às 21h |
5 | Dia 0 às 20h | Dados parciais do Dia 0 | Dia 0 às 23:59 |
6 | Dia 0 às 23:59 | Conversão completa e dados de eventos in-app para o Dia 0 (excluindo eventos S2S que a AppsFlyer recebe entre o Dia 0 às 23h59 e o Dia 1 às 2h) | Dia 1 às 4h |
7 | Dia 1 às 3h | Dados completos de conversão e eventos in-app para o Dia 0 e todos os dados de receita de anúncios disponíveis enviados via S2S | Dia 1 às 8h |
8 | Dia 1 às 11h | Dados completos de conversão e eventos in-app para o Dia 0 e todos os dados de receita de anúncios disponíveis enviados via S2S | Dia 1 às 18h |
9 | Dia 1 às 17h | Dados completos de conversão e eventos in-app para o Dia 0 e todos os dados de receita de anúncios disponíveis enviados via S2S | Dia 1 às 23:59 |
10 | Dia 8 às 7h | Dados completos de conversão e eventos in-app para o Dia 0 e dados completos de receita de anúncios enviados via S2S, contabilizando quaisquer problemas que possam ter ocorrido no lado da ad revenue network. | Dia 8 às 13h |
Relatórios agregados avançados (versão do fuso horário do cohort)
Informações do relatório
Visão geral |
O relatório versionado de fuso horário de cohort contém todos os seus dados agregados, em cohorts, com toda a granularidade de dimensão da campanha, de acordo com fusos horários identificados. O relatório é atualizado no intervalo de algumas horas para maximizar a atualização e a precisão dos dados. |
Relatórios disponíveis | Os seguintes relatórios estão disponíveis para descarregar. Os tipos de relatórios são descritos com mais detalhes no Painel de coorte.
|
Período coberto pelo relatório |
Usuários que converteram durante os 1.095 dias anteriores. Em outras palavras, a cada dia, os relatórios incluem eventos de usuários que converteram durante os 1.095 dias anteriores. Atenção: Se um dia ainda não tiver começado no fuso horário local, os relatórios serão enviados sem dados. |
Estrutura do relatório | O esquema do relatório (as dimensões e métricas incluídas) é fixo e não pode ser editado. |
Atualização dos dados |
|
Fuso horário | Qualquer fuso horário, exceto UTC. Ou seja, os relatórios não incluem dados para aplicativos com configurações de fuso horário UTC na AppsFlyer. |
Diretório e estrutura de nomes de arquivos | Saiba mais |
Impacto das políticas de retenção de parceiros |
Alguns parceiros possuem uma política de retenção de dados. Nesse caso, os eventos que ocorrem após o término do período de retenção não são considerados nos relatórios de cohort. Exemplo: A SRN A possui uma política de retenção de dados de 180 dias. Os eventos do usuário até o dia 180 são atribuídos à SRN "A". Eventos que ocorrem após 180 dias são desconsiderados. Atenção: Os eventos são exibidos no dashboard de Visão geral como orgânicos. |
Estrutura do relatório
O relatório é composto por dimensões e métricas.
O formato dos campos é o seguinte:
- Dimensões: Texto. O comprimento máximo da string é dinâmico e, na maioria dos casos, depende de como se preenchem os elementos da hierarquia publicitária.
-
Métricas: Número. Nota: O formato de campo selected_currency é uma string.
As métricas disponíveis são a receita, os usuários que executam um evento e o número de ocorrências do evento. Para calcular métricas relacionadas a custos, como ROI e ROAS, são necessárias métricas de receita e custo. As métricas de receita são encontradas no cohort, enquanto as métricas de custo são fornecidas pelo Cost ETL do ROI360.
Dimensões
Nome do campo | Descrição | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
app_id | |||||||||||
media_source | |||||||||||
conversion_type | Valores possíveis: install, install_unified (representando instalações no relatório unificado), re-engagement, reatribuição | ||||||||||
tipo_de_toque_atribuído | Valores possíveis: clique, impressões, pré-instalação, desconhecido, tv, nulo | ||||||||||
dias_após_atribuição |
|
||||||||||
data_do_evento |
|
||||||||||
data_da_conversão |
|
||||||||||
nome_do_evento | Identifica o evento. Alguns nomes de eventos têm um significado específico, enquanto outros estão relacionados com eventos definidos pelo anunciante na app.
|
||||||||||
event_timezone | O fuso horário para:
|
||||||||||
campaign |
Hierarquia da campanha Considere: As alterações no nome da campanha não são suportadas. Consequentemente, podem ser associados vários nomes a um determinado ID de campanha. |
||||||||||
id_da_campanha | Hierarquia da campanha | ||||||||||
conjunto_de_anúncios | Hierarquia da campanha | ||||||||||
id_conjunto_de_anúncios | Hierarquia da campanha | ||||||||||
anúncio | Hierarquia da campanha | ||||||||||
id_anúncio | Hierarquia da campanha | ||||||||||
canal |
Hierarquia da campanha. [Atualização de 27 de outubro de 2021] Atualmente, os anúncios Meta não preenchem o canal nos dados fornecidos através do Google Install Referrer. |
||||||||||
id_do_site | Hierarquia da campanha | ||||||||||
é_atribuição_primária | Use para identificar e desduplicar dados de retargeting. | ||||||||||
geo | O código ISO do país derivado do endereço IP do utilizador. | ||||||||||
agência |
|
||||||||||
instalar_app_store | Apenas para aplicações Android: A loja Android de onde a app foi descarregada. Preenchido por anunciantes que implementam atribuição Android para várias lojas. Se estiver em branco, significa que é a Google Play Store. | ||||||||||
palavras-chave | Palavra(s) usada(s) na pesquisa online do usuário. Conforme relatado pela ad network | ||||||||||
keyword_id | Keyword ID retornada pela ad network. |
Métricas
Nome do campo | Descrição | Formato |
---|---|---|
utilizadores_únicos | Número de utilizadores únicos no dia em que realizam o evento. | Número |
receita_usd |
|
Número |
contagem_de_eventos | Número de ocorrências de eventos. | Número |
moeda_selecionada | Código de moeda de três letras (USD, EUR) definido por si nas definições da app. Formato ISO-4217. É a mesma moeda utilizada para exibir a receita na Coorte na interface do utilizador. | String |
receita_moeda_selecionada |
|
Número |
first_inapp |
|
Número |
Diretório e estrutura de nomes de arquivos
O caminho (path) para o relatório consiste na seguinte hierarquia de pastas:
Com o seguinte formato:
Hierarquia de pastas de relatório
Um exemplo da hierarquia de pastas do relatório versionado de fuso horário de cohort no bucket do anunciante:
bucket | └── t=cohort_unified_timezone_versioned | ├── dt=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 | | . . . .
Legenda:
- dt: Data em que ocorreram os eventos incluídos no relatório.
- t: tipo de relatório.
- versão: Carimbo de data/hora do Unix quando a versão foi criada.
Versões de relatório e atualização de dados
- Intradiária. Os relatórios são enviados no intervalo de algumas horas.
- Os relatórios são para todos os dados disponíveis em um dia específico. Ou seja, em 18 de abril, cada versão do relatório contém todos os dados de 18 de abril.
- Os casos de uso podem ser diferentes a depender da sua região geográfica e fuso horário. Saiba mais
- Use apenas a última versão disponível do relatório.
Versão | O relatório inclui dados que a AppsFlyer recebeu por (hora em UTC) | Caso de uso | O relatório de tempo está disponível (hora em UTC) |
---|---|---|---|
1 | Dia -1 às 4h | Geos orientais - dados parciais para o Dia 0 | Dia -1 às 8h |
2 | Dia -1 às 8h | Geos orientais - dados parciais para o Dia 0 | Dia -1 às 13h |
3 | Dia -1 às 12h | Geos orientais - dados parciais para o Dia 0 | Dia -1 às 18h |
4 | Dia -1 às 16h | Geos orientais - dados parciais para o Dia 0 | Dia -1 às 21h |
5 | Dia -1 às 20h | Geos orientais - dados parciais para o Dia 0 | Dia -1 às 23:59 |
6 | Dia -1 às 23:59 | Geos Oriental e Central - dados parciais para o Dia 0 | Dia 0 às 4h |
7 | Dia 0 às 4h | Todos os geos - dados parciais para o Dia 0 | Dia 0 às 8h |
8 | Dia 0 às 8h | Todos os geos - dados parciais para o Dia 0 | Dia 0 às 13h |
9 | Dia 0 às 12h | Todos os geos - dados parciais para o Dia 0 | Dia 0 às 18h |
10 | Dia 0 às 16h | Todos os geos - dados parciais para o Dia 0 | Dia 0 às 21h |
11 | Dia 0 às 20h |
|
Dia 0 às 23:59 |
12 | Dia 0 às 23:59 | Geos Central e Ocidental - dados parciais para o Dia 0 | Dia 1 às 4h |
13 | Dia 1 às 4h |
|
Dia 1 às 8h |
14 | Dia 1 às 8h | Geos ocidentais - dados parciais para o Dia 0 e dados de receita de anúncios disponíveis enviados via S2S | Dia 1 às 13h |
15 | Dia 1 às 12h | Regiões ocidentais - dados parciais para o Dia 0 e quaisquer dados de receita de anúncios atualmente disponíveis enviados via S2S no momento em que o relatório é processado | Dia 1 às 18h |
16 | Dia 1 às 12h | Regiões ocidentais - dados parciais para o Dia 0 e dados de receita de anúncios atualizados enviados via S2S (o relatório é processado apenas após a conclusão do processamento dos dados de receita de anúncios) | Dia 1 às 18h |
17 | Dia 1 às 16h | Regiões ocidentais - dados parciais para o Dia 0 e dados de receita de anúncios disponíveis enviados via S2S | Dia 1 às 21h |
18 | Dia 1 às 18h | Regiões ocidentais - dados parciais para o Dia 0 e dados de receita de anúncios disponíveis enviados via S2S | Dia 1 às 23:59 |
19 | Dia 1 às 20h | Regiões ocidentais - Conversão completa, dados de eventos in-app para o Dia 0 e dados completos de receita de anúncios enviados via S2S | Dia 1 às 23:59 |
20 | Dia 1 às 23:59 | Dados completos de conversão e eventos in-app para o Dia 0 e dados completos de receita de anúncios enviados via S2S, contabilizando quaisquer problemas que possam ter ocorrido no lado da ad revenue network. | Dia 2 às 4h |
21 | Dia 8 às 00:00 | Dados completos de conversão e eventos in-app para o Dia 0 e dados completos de receita de anúncios enviados via S2S, contabilizando quaisquer problemas que possam ter ocorrido no lado da ad revenue network. | Dia 8 às 6h |
Informações adicionais
Geos de fuso horário
Os casos de uso podem ser diferentes a depender da sua região geográfica e fuso horário. Use a tabela a seguir para entender quais geos correspondem a quais fusos horários.
Geolocalização | Fuso horário |
---|---|
Oriental | UTC+12 - UTC-3 |
Central | UTC+2.5 - UTC-3 |
Ocidental | UTC-3.5 - UTC-12 |
Considerações para o desenvolvedor de BI
Âmbito dos dados no relatório
Os relatórios contêm instalações de aquisição de utilizadores, reatribuições de retargeting e reengajamentos, além dos seus eventos in-app relacionados.
Pode carregar relatórios unificados, de aquisição de utilizadores e retargeting, separadamente ou em conjunto no seu BI. Se os carregar juntos e quiser filtrar as visualizações por si:
- Para unificado, use o campo é_atribuição_primária=true ou nulo.
- Para aquisição de utilizadores, utilize tipo_de_conversão=instalação.
- Para retargeting, utilize tipo_de_conversão=re-engagement ou reatribuição.
Se apenas usar a vista unificada no seu processo de carregamento de dados, pode usar lógica para dividir os dados entre tipos de campanha, ou seja, atribuição de utilizadores (instalações) e retargeting (reengajamentos). Para isso, utilize conversion_type=install, install_unified, re-engajamento ou reatribuição. Consulte Atribuição dupla de eventos de retargeting.
Considerações ao nível do campo
- Use dias pós-atribuição para permitir o cálculo fácil das métricas de retenção.
- Cálculo de usuários únicos usando as dimensões de nome de campanha e ID de campanha: Se puder desconsiderar a granularidade do nome da campanha, você pode somar a contagem única no ID da campanha, e as métricas estarão corretas.
- Pode agregar os dados utilizando os campos da hierarquia da campanha.
- A receita está em USD e é calculada usando a taxa de câmbio no dia do evento.
Considerações gerais
Os dados de todos os aplicativos são configuráveis; eles podem ser fornecidos em um único arquivo ou em arquivos separados por aplicativo.
Casos de uso
A seguir estão exemplos de alguns usos práticos dos dados via Data Locker. Cada exemplo é ilustrado por uma instrução SQL e um exemplo de Excel.
1. Calcule a retenção
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calcular a retenção do Dia 1 e do Dia 7, bem como o número total de instalações por campanha e anúncio.
- Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando
event_name
para que sejaaf_conversion
. - Mais especificamente, analisamos as campanhas de aquisição de usuários no relatório Unificado, filtrando os dados para que
conversion_type IN (install, install_unified)
.
Instrução SQL
select campaign_id, ad_id, sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as installs, sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 1, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day1, sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 7, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day7 from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08' and app_id = YOUR_APP group by 1,2
Exemplo Excel
ID da campanha | ID do anúncio | Instalações | Retenção Dia 1 | Retenção Dia 7 |
---|---|---|---|---|
12345678 | 987654 | 100 | 30% | 10% |
98765432 | 123456 | 200 | 25% | 15% |
07315466 | 613770 | 300 | 20% | 12% |
2. Calcule o ARPU de múltiplos eventos no aplicativo
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calcular o ARPU de múltiplos eventos na aplicação por campanha.
- Analisar especificamente as campanhas de retargeting, filtrando os dados de modo a que
conversion_type=re-engagement
econversion_type=re-attribution
. - Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando
event_name
para que sejaaf_conversion
. - Somar a receita de múltiplos eventos, neste caso
af_purchase
eaf_coins
. - Definir
days_post_attribution
como o mínimo necessário (neste caso, 7) para minimizar a carga de processamento de dados.
Instrução SQL
select campaign_id, sum(if(days_post_attribution <= 1 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day1, sum(if(days_post_attribution <= 3 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day3, sum(if(days_post_attribution <= 7 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7 from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08' and days_post_attribution <= 7 and conversion_type in ('re-engagement', 're-attribution') and app_id = YOUR_APP group by 1
Exemplo Excel
ID da campanha | Tipo de conversão |
ARPU Dia 1 |
ARPU Dia 3 |
ARPU Dia 7 |
---|---|---|---|---|
12345678 | re-engajamento | 6,23 | 5,11 | 2,34 |
98765432 | re-engajamento | 3,57 | 1,34 | 4,86 |
07315466 | reatribuição | 7,41 | 6,79 | 5,29 |
3. Calculando a taxa de conversão de eventos in-app para um dia de cohort específico
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calcular a taxa de conversão de eventos na aplicação no Dia 0 para várias dimensões (neste caso, data de conversão, localização geográfica, campanha, anúncio e ID do site).
- Analisar dados unificados (campanhas de UA e de retargeting) filtrando-os para que
is_primary_attribution=true
. - Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando
event_name
para que sejaaf_conversion
. - Definir
days_post_attribution
como o mínimo necessário (neste caso, 7) para minimizar a carga de processamento de dados.
Instrução SQL
select conversion_date, geo, campaign_id, ad_id, site_id, sum(if(days_post_attribution = 0 and event_name = 'af_complete_tutorial', unique_users, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as day0_af_tutorial_conversion from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08' and is_primary_attribution = true and app_id = YOUR_APP group by 1,2,3,4,5
Exemplo Excel
Data de conversão | Geografia | ID da campanha | ID do anúncio | ID do site | Dia 0 af_complete_tutorial |
---|---|---|---|---|---|
2022-11-07 | EUA | 12345678 | 123456 | site_123 | 45% |
2022-11-05 | Reino Unido | 98765432 | nulo | site_654 | 70% |
2022-10-31 | KR | 07315466 | nulo | nulo | 63% |
4. Calcule as instalações diárias
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calcular o número de instalações por ID da aplicação, data de conversão, fonte de mídia, nome do evento e tipo de conversão.
- No relatório unificado, filtre os dados para mostrar instalações de UA (não retargeting) configurando
conversion_type
parainstall
ouinstall_unified
. - Some as instalações definindo
event_name
para que sejaaf_conversion
.
Instrução SQL
select app_id, conversion_date, media_source, event_name, conversion_type, sum(events_count) as total from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08' // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified') and conversion_type = 'install' and event_name = 'af_conversion' and app_id = YOUR_APP group by 1,2,3,4,5
Exemplo Excel
ID da aplicação | Data de conversão | Fonte de mídia | Nome do evento | Total |
---|---|---|---|---|
id123456789 | 2022-11-07 | adnet1_int | af_conversion | 105 |
id123456789 | 2022-11-05 | adnet2_int | af_conversion | 216 |
id123456789 | 2022-10-31 | adnet3_int | af_conversion | 327 |
5. Calcule a receita de anúncios do Facebook Ads
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calcular a receita do Dia 3 de anúncios do Facebook, com base na data de conversão e ID da aplicação.
- Analise os dados do Facebook filtrando para que
media_source='Facebook Ads'
. - Definir
days_post_attribution
como o mínimo necessário (neste caso, 3) para minimizar a carga de processamento de dados.
Instrução SQL
select conversion_date, app_id, media_source, sum(if(days_post_attribution <= 3, revenue_usd, 0)) as revenue_day3 from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31' and days_post_attribution <= 3 and media_source = 'Facebook Ads' and app_id in (APP_ID1, APP_ID2, ...) group by 1,2,3
Exemplo Excel
Data de conversão | ID da aplicação | Fonte de mídia |
Receita Dia 3 |
---|---|---|---|
2022-11-07 | id123456789 | adnet1_int | 400,45 |
2022-11-05 | id123456789 | adnet2_int | 99,23 |
2022-10-31 | id123456789 | adnet3_int | 13,34 |
6. Calcule o ARPU por ASA keyword ID até 365 dias de cohort
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calcular o ARPU dos anúncios de pesquisa da Apple por ID de palavra-chave até ao dia de coorte 365.
- Analise os dados do Apple Search Ads filtrando-os de modo a que
media_source='Apple Search Ads'
. - Somar a contagem de eventos por evento de conversão filtrando
event_name
para que sejaaf_conversion
.
Instrução SQL
select media_source, keyword_id, sum(if(days_post_attribution <= 365, revenue_usd,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day365 from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31' and media_source = 'Apple Search Ads' and app_id = YOUR_APP group by 1
Exemplo Excel
Fonte de mídia | ID da palavra-chave |
ARPU Dia 365 |
---|---|---|
adnet1_int | 123456 | 57.019,93 |
adnet2_int | 987654 | 64.867,84 |
adnet3_int | 666854 | 48.160,02 |
7. Cálculo do ARPU Dias 7 por tempo de atribuição para cada área geográfica
O exemplo seguinte ilustra como utilizar KPIs por tempo de atribuição. Neste exemplo, nós:
- Calculamos o ARPU Dias 7 por data de atribuição para cada área geográfica.
- Os resultados são classificados pelo número de conversões, exibindo as 20 principais regiões geográficas.
- Os dados são filtrados de maneira que
conversion_type='install'
. - A primeira coluna mostra a área geográfica. A segunda coluna mostra o total de conversões. As colunas seguintes mostram a receita dos 7 dias para cada dia especificado como uma linha na consulta.
Instrução SQL
select geo, sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) total_conversions, sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_11, sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_12, sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_13, sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_14, sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_15, sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_16 from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2023-07-11' and '2023-07-16' and days_post_attribution <= 7 // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified') and conversion_type = 'install' and app_id = 'YOUR_APP' group by 1 order by 2 desc limit 20
Exemplo Excel
Geografia | Total de conversões | ARPU Dia 7 para 2023-07-11 | ARPU Dia 7 para 2023-07-12 | ARPU Dia 7 para 2023-07-13 | ARPU Dia 7 para 2023-07-14 | ARPU Dia 7 para 2023-07-15 | ARPU Dia 7 para 2023-07-16 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Coreia do Sul | 120.660 | US$ 7.798,89 | US$ 6.997,37 | US$ 8.258,95 | US$ 9.050,21 | US$ 10.018,04 | US$ 13.765,73 |
Canadá | 35.099 | US$ 64.867,84 | US$ 7.050,19 | US$ 5.656,33 | US$ 9.553,75 | US$ 8.632,41 | US$ 11.308,06 |
Chile | 26.750 | US$ 48.160,02 | US$ 21.249,55 | US$ 22.584,57 | US$ 24.033,07 | US$ 31.118,91 | $41,145.22 |
8. Calculando compras D7 após a conversão
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calculamos os usuários cumulativos que concluíram eventos af_purchase 7 dias após a conversão (no modo de exibição unificado).
- Calculamos a taxa de conversão para o evento, ou seja, a parcela de conversões que levam a uma compra nos 7 dias seguintes à conversão.
- Os dados são filtrados de forma que
conversion_type='install'
. - Os dados são agrupados por aplicativo, data de conversão, canal de mídia, campanha e adset.
SQL
select app_id, conversion_date, media_source, campaign, adset, sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as unified_conversions, sum(if(event_name = 'af_purchase', first_inapp, 0)) as af_purchase_day_7_cumulative_unique_users, concat( cast( round( sum(if(event_name = 'af_purchase', first_inapp, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) * 100.0 ,2) as varchar), '%') as af_purchase_day_7_cumulative_unique_users_conversion_rate from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where conversion_date between '2023-12-01' and '2023-12-31' and is_primary_attribution = true and days_post_attribution <= 7 and app_id in (APP_ID1, APP_ID2, ...) group by 1,2,3,4,5
Exemplo Excel
App ID | Data de conversão | Fonte de mídia | Campanha | Adset | Conversões unificadas | D7 af_purchase cumulativo | Taxa de conversão de af_purchase D7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
id123456789 | 2024-03-05 | adnet1_int | campaign_1 | adset_1 | 100 | 20 | 20% |
id123456789 | 2024-03-07 | adnet2_int | campaign_2 | adset_2 | 200 | 10 | 5% |
id123456789 | 2024-03-31 | adnet3_int | campaign_3 | adset_3 | 150 | 15 | 10% |
9. Cálculo de DAU
No exemplo seguinte, realizamos as seguintes ações:
- Calculamos o DAU para cada dia em um intervalo de tempo escolhido, agrupado por fonte de mídia, campanha e anúncio.
- Os dados são filtrados de maneira que
event_name = 'af_session'
. - Somamos os usuários exclusivos para 1 dia de cada vez, onde cada data é sua própria dimensão (coluna).
Atenção:
- Você não pode somar vários dias (por exemplo, para obter WAU ou MAU).
- DAU é baseado na atividade de usuários que converteram nos últimos 1.095 dias. Isso difere dos dados que podem ser vistos no dashboard e relatórios de Atividades, que não têm esse limite. Veja "Dias pós-conversão" na seção de características e limitações.
Instrução SQL
select media_source,campaign_id, ad_id, sum(case when event_date = '2024-08-06' then unique_users end) as dau_2024_08_06, sum(case when event_date = '2024-08-07' then unique_users end) as dau_2024_08_07, sum(case when event_date = '2024-08-08' then unique_users end) as dau_2024_08_08 from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT where event_date between '2024-08-06' and '2024-08-08' and event_name = 'af_session' and app_id = YOUR_APP group by 1,2,3
Exemplo Excel
Fonte de mídia | Campanha | Anúncio | DAU 6 de agosto | DAU 7 de agosto | DAU 8 de agosto |
---|---|---|---|---|---|
adnet1_int | campaign_1 | adset_1 | US$ 475.250 | US$ 420.485 | US$ 463.912 |
adnet2_int | campaign_2 | adset_2 | US$ 380.987 | US$ 355.665 | US$ 401.232 |
adnet3_int | campaign_3 | adset_3 | US$ 290.042 | US$ 570.322 | US$ 489.787 |
Características e Limitações
Características | |
---|---|
Dados de custo |
|
Mudanças no nome da campanha | Não compatível. Use o ID da campanha para agrupar e filtrar se os nomes da campanha forem alterados. |
Atualização dos dados | Intradiária |
Receita de anúncios | Disponível |
Moeda | USD e moeda específica da aplicação estão disponíveis por linha. |
Fuso horário | O fuso horário específico do aplicativo está disponível com o relatório versionado de fuso horário. |
Dados orgânicos | Disponível |
Em quantos dias após a conversão (instalação, reatribuição, reengajamento) os dados estão disponíveis | 1.095 dias |
Transparência das agências |
|
Segregação de aplicações | Suportado |
Dados SKAN | Não incluso. Ou seja, os dados são fornecidos pelos postbacks do iOS, não pelos relatórios do Data Locker. |
Dados de desinstalação | As desinstalações são processadas diariamente. Assim, elas só aparecem em relatórios que contêm dados completos para um dia (não dados parciais). |
Reinstalações |
|