[Beta] Relatórios do Predict

Para:

Profissionais de marketing

Última atualização: 8 de Dezembro de 2022 13:28

Visão geral: obtenha relatórios Predict usando o Predict Pull API e/ou Data Locker. Os relatórios estão disponíveis com base na atribuição da SKAdNetwork (SKAN) ou na atribuição da AppsFlyer (modelo AF).

Leitura relacionada

Para informações adicionais sobre os métodos de acesso aos relatórios Predict, não deixe de ler estes artigos:

Relatórios Predict (este artigo)
Predict Pull API
Data Locker—para anunciantes

Visão geral

Os relatórios do Predict incluem atribuições de instalação, dados de custo e métricas previstas para grupos de usuários recém-adquiridos (ou cohorts). Diferentes tipos de relatório estão disponíveis com base:

No método de atribuição selecionado para o relatório:
- Atribuição da SKAdNetwork (SKAN); ou
- Atribuição da AppsFlyer (modelo AF)
O nível de dados reportados:
- Relatórios agregados: os dados são agregados usando a data de chegada do postback (para atribuição SKAN) ou a data de instalação (para atribuição do modelo AF).
- Relatórios de dados brutos: os dados são reportados no nível do usuário.

Acesso aos relatórios Predict

Os relatórios Predict são gerados como arquivos CSV e podem ser acessados através da Predict Pull API e/ou do Data Locker da AppsFlyer.

Com a Predict Pull API, é possível gerar relatórios sob demanda usando chamadas de API.
Com o Data Locker, os dados do seu relatório são escritos direta e automaticamente no armazenamento em nuvem, permitindo o carregamento direto em seus sistemas internos (tais como sistemas de BI ou CRM).

Os métodos pelos quais os relatórios podem ser acessados variam de acordo com o tipo de relatório:

Relatório	Agregado	Dados brutos
Instalações da SKAN	Predict Pull API [relatório de exemplo] Data Locker	Data Locker
Redownloads da SKAN	Predict Pull API Data Locker	Data Locker
Instalações do modelo AF	Predict Pull API [relatório de exemplo] Data Locker	Data Locker

Detalhes adicionais e instruções para acessar relatórios através destes métodos estão incluídos nas seguintes abas:

Predict Pull API

O administrador da sua conta pode obter o token V2.0 (token portador) necessário para o acesso da API no dashboard da AppsFlyer.

Saiba mais sobre a Predict Pull API e como recuperar o relatório.

Data Locker

Para permitir o acesso aos relatórios do Predict através do Data Locker:

Se você ainda não recebe relatórios por meio do Data Locker (para qualquer recurso da AppsFlyer), complete a primeira configuração do Data Locker (se você atualmente recebe relatórios do Data Locker, pule para a etapa 2).
Adicione relatórios do Predict ao Data Locker:
1. Na AppsFlyer, vá para Integração > Data Locker.
2. Selecione todos os relatórios na seção Predict.
3. Clique em Salvar configuração.
  - Os relatórios estarão disponíveis no dia seguinte às 10:00 UTC.

Estrutura do relatório do Predict

As seguintes abas listam os campos de dados incluídos nos relatórios do Predict:

Relatórios agregados

Nome da coluna	Dimensão/métrica	Formato
Data de instalação	Dimensão	String
App ID	Dimensão	String
Ad ID	Dimensão	String
Nome do anúncio	Dimensão	String
Adset ID	Dimensão	String
Nome do adset	Dimensão	String
Agência	Dimensão	String
ID da campanha	Dimensão	String
Campanha (c)	Dimensão	String
Canal	Dimensão	String
Plataforma	Dimensão	String
Localização	Dimensão	String
Canal de mídia (pid)	Dimensão	String
Região	Dimensão	String
Site ID	Dimensão	String
Total de usuários	Métrica	Inteiro
Usuários sem valor de conversão	Métrica	Inteiro
Usuários sem dados suficientes	Métrica	Inteiro
Receita prevista	Métrica	Número
pARPU	Métrica	Número
Taxa de usuários pagantes previstos	Métrica	Número
Taxa de usuários Whale previstos	Métrica	Número
eCPI	Métrica	Número
pROAS	Métrica	Número
¹ Atribuição da AppsFlyer encontrada	Dimensão	Booleano
¹ Redownload da SKAN	Dimensão	Booleano
¹ ID do aplicativo de origem SKAN	Dimensão	Booleano
² dia de p-retention {x}	Métrica	Número
² dia de p-retention {y}	Métrica	Número
² dia de p-retention {z}	Métrica	Número
Observações: ¹ A coluna aparece somente nos relatórios que utilizam o método de atribuição SKAN ² {x},{y},{z} representam as 3 datas de mensuração de retenção selecionadas durante o processo de onboarding

Relatórios de dados brutos – Atribuição da SKAN

Nome do campo	¹Fonte de dados	Descrição	Formato	Está na cópia do postback?
ad_network_campaign_id	Ad network	ID da campanha reportada pela ad network à AppsFlyer	String	Não
ad_network_campaign_name	Ad network	Nome da campanha reportado pela ad network à AppsFlyer	String	Não
ad_network_timestamp	Ad network	Hora em que a ad network recebeu o postback. No caso do Google Ads, o tempo é derivado do tempo do último clique informado pelo Google.	Carimbo de data/hora	Não
app_id	AppsFlyer	ID do aplicativo (aplicativo do anunciante); inclui o prefixo id	String	Sim
cidade	AppsFlyer	A partir de 30 de agosto de 2021, sempre null	String	Não
country_code	Ad network		String	Não
dma		A partir de 30 de agosto de 2021, sempre null	String	Não
install_date	iOS	Estimado pela AppsFlyer com base na janela de conversão atualizada	String de tempo	Não
install_type	iOS	Nova instalação/redownload (corresponde a skad_redownload)	String	Não
ip		Endereço IP na mensagem HTTP do dispositivo iOS que envia o postback. Observação: esse campo é preenchido se a ad network fornecer o endereço à AppsFlyer. O SDK da AppsFlyer não é usado na obtenção do endereço IP.	String	Não
media_source	iOS	Ad network atribuída usando nomes de rede da AppsFlyer	String	Não
postal_code		A partir de 30 de agosto de 2021, sempre null	String	Não
Região	AppsFlyer	De acordo com o country_code informado	String	Não
skad_ad_network_id	SKAN 1.0+	ID da ad network para crédito. Use did_win para identificar se a ad network é a vencedora ou a contribuidora. Algumas SRNs não compartilham seus IDs (por exemplo, Twitter). Quando este é o caso, o campo é deixado em branco.	String	Sim
skad_attribution_signature	SKAN 1.0+		String	Sim
skad_campaign_id	SKAN 1.0+	ID da campanha utilizada para publicar o anúncio Intervalo: 0-100	String	Sim
skad_conversion_value	SKAN 2.0+	Valor de conversão relatado pelo iOS Intervalo: 0-63 ²O limite de privacidade da SKAN determina se o campo é preenchido	Inteiro	Sim
skad_mode	Prever	Modo de mensuração de conversão usado para decodificar o postback do iOS	String	Não
skad_redownload	SKAN 2.0+	Se TRUE, foi feito redownload do aplicativo	Booleano	Sim
skad_source_app_id	SKAN 2.0+	ID do site (o aplicativo que publica o anúncio) Este campo é idêntico ao do id_app_fonte ²O limite de privacidade da SKAN determina se este campo será preenchido	String	Sim
skad_transaction_id	SKAN 1.0+		String	Sim
skad_version	SKAN 2.0+		String	Sim
timestamp	Ad network	Horário em que o dispositivo iOS enviou o postback. No caso do Google Ads, a hora é derivada usando a hora do último clique informado pelo Google Ads.	String de tempo	Sim
source_app_id	AppsFlyer	ID do site (o aplicativo que publica o anúncio) Este campo é idêntico ao skad_source_app_id	String	Não
ad_network_adset_id	Ad network		String	Não
ad_network_adset_name	Ad network		String	Não
ad_network_ad_name	Ad network		String	Não
ad_network_ad_id	Ad network		String	Não
skad_did_win	SKAN 3.0+ (iOS 14.6+)	Utilizado para distinguir entre as campanhas que contribuem ou atribuem a instalação: Se TRUE, a campanha é atribuída por trazer a instalação. Se FALSE, a campanha é reconhecida como contribuinte para a instalação	Booleano	Sim
fidelity_type	SKAN 2.2+ (iOS 14.5+)	Diferencia entre as opções de exibição do anúncio que afetam a atribuição: 0 = anúncios de view-through 1 = anúncios renderizados pelo StoreKit Desconsidere o valor do campo se a versão da SKAN for anterior a 2.2.	Inteiro	Sim
ad_network_source_app_id	Ad network	ID do aplicativo do publisher relatado pela ad network. Usado para ajudar a conciliar os custos; relatado pela ad network. O aplicativo do publisher fornece a base para esses dados.	String	Não
ad_network_channel	Ad network		String	Não
af_prt	Ad network		String	Não
measurement_window	AppsFlyer	Duração da janela de atividade Padrão: 24 (horas)	Inteiro	Não
af_attribution_found	AppsFlyer	Atualmente null para Predict	Booleano	Não
p_revenue	Prever	Receita média prevista (Dia 30) do bucket de receita para o qual o usuário é designado	Número	Não
is_p_payer	Prever	0 = usuário NÃO será um usuário pagante a partir do dia 30 1 = usuário será um usuário pagante a partir do dia 30	Inteiro	Não
is_p_whale	Prever	0 = o usuário NÃO estará no bucket de maior receita 1 = o usuário estará no bucket de maior receita	Inteiro	Não
p_retention	Prever	A última das 3 datas de mensuração de retenção selecionadas nas quais o usuário será um usuário retido	Inteiro	Não
no_conversion_value	Prever	0 = o postback relatou um valor de conversão 1 = nenhuma previsão porque o postback não relatou um valor de conversão (devido aos limites de privacidade da SKAN)	Inteiro	Não
insufficient_data	Prever	0 = dados suficientes para a previsão 1 = nenhuma previsão como resultado de dados insuficientes	Inteiro	Não
Observações: ¹Quando a SKAN é a fonte de dados, a primeira versão da SKAN que relata esses dados é especificada. ² A SKAN determina se o campo é preenchido usando um mecanismo de privacy-threshold.

Relatórios de dados brutos – Atribuição do modelo AF

Nome do campo	Descrição	Formato
af_ad_id	Ad ID	String
platform	Plataforma do dispositivo (iOS)	String com enumeração (enum)
af_adset_id	ID do conjunto de anúncios (um grupo contendo um ou mais anúncios)	String
af_adset	Nome do conjunto de anúncios	String
media_source	Ad network atribuída (usando nomes de ad networks da AppsFlyer)	String
af_ad	Nome do anúncio	String
Região	Região geográfica, com base no endereço IP do dispositivo relatado pelo SDK	String
campanha	Nome da campanha	String
af_channel	Canal da fonte de mídia Por exemplo, YouTube é um canal do Google; Instagram é um canal do Meta, etc.	String com enumeração dinâmica
campaign_id	ID da campanha	String
País	Código do país usando ISO 3166 (alpha-2), com base no endereço IP do dispositivo relatado pelo SDK - por exemplo: US, CN O Reino Unido é mostrado como UK (não GB).	String com enumeração (enum)
site_id	ID do editor	String
attribution_type	O tipo de atribuição: Instalação Reinstalação Reengajamento Desconhecido Atualmente, o Predict suporta apenas atribuições de Instalação.	String
af_prt	Agência	String
install_time	UA: Primeira inicialização após a instalação Retargeting: primeira inicialização após reengajamento/reatribuição Atualmente, o Predict é compatível apenas com UA, portanto o install_time será sempre a primeira inicialização após a instalação.	Data Hora
app_id	ID do aplicativo atribuído pela loja de aplicativos Para o iOS, isso inclui sempre o prefixo id.	String
ip	Endereço IP na mensagem HTTP do dispositivo iOS que envia o postback, conforme informado pelo SDK	String
attributed_touch_type	Valores possíveis: UA: clique, impressão, TV, pré-instalada Retargeting: clique, impressão Atualmente, o Predict suporta apenas UA, portanto, o tipo attributed_touch_type será um dos valores possíveis para UA.	Enumeração (enum)
cidade	A localização mais granular do usuário, com base no endereço IP do dispositivo relatado pelo SDK Normalmente, o valor é um nome de cidade, mas também podem ser distritos, bairros, etc., que são mais precisos.	String
dma	Área de Mercado Designada ou área geográfica, com base no endereço IP do dispositivo reportado pelo SDK Estes valores são definidos pela empresa Nielsen.	String
postal_code	Código postal, com base no endereço IP do dispositivo informado pelo SDK	String
Estado	Estado, com base no endereço IP do dispositivo relatado pelo SDK	String
user_agent	URL agente do usuário	String
is_lat	Rastreamento limitado de anúncios (LAT): Para usuários com versões do iOS anteriores ao iOS 14, TRUE indica que o usuário optou por ativar o limit ad tracking (LAT). Para usuários que usam o iOS 14 ou versões posteriores, TURE indica que o usuário optou por não permitir o rastreamento com base no status da ATT.	Booleano
app_name	Nome do aplicativo conforme definido pelo anunciante	String
fonte	Orgânica ou não orgânica	String com enumeração (enum)
p_retention	O último dia (durante os primeiros 30 dias após a instalação) em que o usuário utilizará o aplicativo	Inteiro
p_purchase_revenue	Receita prevista a partir do 30º dia de compras/eventos in-app do usuário	String
p_ad_revenue	Receita prevista a partir do 30º dia a partir de impressões de anúncios	String
bucket_revenue_0	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de receita 0 1 = o usuário ESTARÁ no bucket de receita 0	Inteiro
bucket_revenue_1	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de receita 1 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de receita 1	Inteiro
bucket_revenue_2	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de receita 2 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de receita 2	Inteiro
bucket_revenue_3	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de receita 3 1 = o usuário ESTARÁ no bucket de receita 3	Inteiro
bucket_revenue_4	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de receita 4 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de receita 4	Inteiro
bucket_revenue_5	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de receita 5 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de receita 5	Inteiro
bucket_revenue_6	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de receita 6 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de receita 6	Inteiro
bucket_retention_0	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de retenção 0 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de retenção 0	Inteiro
bucket_retention_1	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de retenção 1 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de retenção 1	Inteiro
bucket_retention_2	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de retenção 2 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de retenção 2	Inteiro
bucket_retention_3	0 = o usuário NÃO estará em um bucket de retenção 3 1 = o usuário ESTARÁ em um bucket de retenção 3	Inteiro
is_p_whale	0 = o usuário NÃO estará no bucket de maior receita 1 = o usuário ESTARÁ no bucket de maior receita	Inteiro
is_p_payer	0 = usuário NÃO será um usuário pagante a partir do dia 30 1 = usuário SERÁ um usuário pagante a partir do dia 30	Inteiro
insufficient_data	0 = dados suficientes para a previsão 1 = nenhuma previsão como resultado de dados insuficientes	Inteiro
install_date	Data da primeira inicialização após a instalação com base no fuso horário UTC Reportado no formato MM/DD/AAAAA	String de data
install_date_tz	Data da primeira inicialização após a instalação, ajustada com base no fuso horário específico do aplicativo Reportado no formato MM/DD/AAAAA	String de data

Especificações dos recursos

Acesso à ad network: as ad networks são fornecidas com postbacks
Acesso à agência: não disponível
Transparência da agência: N/A
Moeda: USD
Fuso horário: UTC
Atualização dos dados: diariamente
- Para relatórios baseados no método de atribuição da SKAN, a hora da SKAN significa que o iOS relata uma instalação de 48 a 72 horas após a abertura do primeiro aplicativo.
Dados históricos: os dados estão disponíveis a partir da data em que o Predict foi ativado na sua conta AppsFlyer.
Canal (orgânico/não orgânico): os relatórios baseados no método de atribuição da SKAN incluem apenas dados não orgânicos, calculados utilizando os postbacks da SKAN recebidos pela AppsFlyer.

Predict aggregated SKAN attribution.csv
(1 KB)
Predict aggregated AF attribution.csv
(1 KB)