How can we help?

Поиск

Экспорт данных Web Performance Measurement из Data Locker

  • Обновлено

Краткий обзор: Экспортируйте данные Web Performance Measurement из Data Locker в двух типах отчетов, чтобы анализировать эффективность сайта с нужным уровнем детализации. Используйте События конечных пользователей для анализа всех посещений и событий, а Конверсии – для подсчета и атрибуции уникальных конверсионных событий (первых посещений, повторных посещений и событий привлечения пользователей).

Важно!

Для доступа к отчетам Web Performance Measurement в Data Locker необходима подписка на Data Locker.

Об отчетах Web Performance Measurement

Data Locker предоставляет два отчета для Web Performance Measurement: «События конечных пользователей» и «Конверсии», каждый из которых предназначен для решения различных аналитических задач.

  • Отчет «Веб-события конечных пользователей» является основным источником для анализа активности пользователей:
    • Включает все веб-события и посещения.
    • Регистрирует каждое посещение как атрибутированноеSESSION
    • Идеально подходит для отчетности на уровне посещения и события.
  • Отчет Конверсии лучше всего подходит для анализа на уровне конверсий. Конверсия – это опорная точка атрибуции, то есть точка взаимодействия, которая определяет, когда и как следует засчитать результат маркетинговому источнику. Это включает:
    • Первые посещения (когда пользователь впервые заходит на ваш сайт),
    • повторные посещения (когда пользователь возвращается после неорганического взаимодействия с рекламой), и
    • события привлечения пользователей (события пользователя, такие как регистрация или первый депозит), которые показывают, что пользователь был привлечен.
  • Все события пользователя впоследствии связываются с этими конверсиями и наследуют данные соответствующих кампаний.

Поля отчета

Чтобы узнать, какие поля содержатся в отчетах, загрузите образец каждого отчета:

Пример отчета включает все поля отчета и их значения. Определения полей смотрите в справочнике полей.

Сроки формирования отчётов и актуальность данных

Используйте эту информацию, чтобы понимать, когда добавляются новые данные и когда последние события становятся доступны в отчете.

  • Периодичность отчетов: Новые данные добавляются каждый час.
  • Актуальность данных: Как правило, события появляются в отчете в течение 2-3 часов после их совершения.

Вот как формируется каждый пакет данных:

  • Каждая пакет данных обрабатывает события в течение 1,5-часового окна.
  • В рамках этого окнаучитывается только первый час событий.
  • Оставшиеся 30 минут используются исключительно для обогащения атрибутированных событий с идентификаторами пользователя (CUID).
  • События последних 30 минут пока не атрибутированы — они будут включены в следующий пакет данных.

Когда эти события будут отражены в отчете?

События записываются в отчеты после завершения обработки . Так, например, события с 08:00 до 09:00, атрибутированные к пакету данных за 10:00, появятся в отчете за 11:00 .

Пример: Что делает пакет данных в 10:00 утра

Дата Отчет доступен в Атрибутурованные веб-события (время события) Веб-события обрабатываются для дополнения ранее зарегистрированных событий данными CUID.
2026-01-28 11:00 08:00-09:00 09:00-09:30
2026-01-28 12:00 09:00-10:00 10:00-10:30
2026-01-28 13:00 10:00-11:00 10:00-11:30

Как получить доступ к данным отчета в облачном хранилище

Для получения дополнительной информации, как получить доступ к отчету по данным в вашем облачном хранилище, см. Cтруктура папок Data Locker .

Информация для разработчиков систем бизнес-аналитики

Ключевые отличия: Веб против мобайла

Веб-атрибуция отличается от мобильной атрибуции как идентификаторами, так и логикой обработки данных. Для повышения точности данных применяйте следующие фильтры и рекомендации в своих запросах.

Аспект Мобайл Веб
Фильтр платформы platform = 'IOS'Илиplatform = 'ANDROID’ platform = 'WEBSITE'
Идентификатор пользователя (значение) appsflyer_id (на основе устройства) appsflyer_id_value (на основе файлов cookie)
Тип идентификатора Зависит от устройства. appsflyer_id_type всегда web_id
Событие привлечения Установка По умолчанию используется параметр «Первый визит», но событие привлечения пользователей может быть настроено индивидуально.
Повторное вовлечение RE-ENGAGEMENT REVISIT
Повторная атрибуция Поддерживается Не поддерживается — веб-версия содержит только информацию о привлечении пользователь и повторных посещениях.
ID приложения Идентификатор приложения (напримерid123456789) Домен с префиксом (например,website-www.example.com )

В какую таблицу использоваеть для запроса?

Отчет «События конечного пользователя» подходит для большинства видов анализа. Он включает любое событие на веб-сайте и посещения. Каждое посещение веб-сайта также регистрируется как атрибутированное событиеSESSION в этом отчете, что делает его основным источником отчетности о посещениях и событиях.

Таблица «Конверсии» подходит в основном для подсчета первых посещений, повторных посещений и привлечения пользователей, когда вам нужны уникальные конверсии без дублирующихся записей о событии.

Пример Таблица Зачем
Подсчет посещений/сессий end_user_events Каждая строка обозначает сессию или событие.
Подсчет уникальных конверсий conversions Избегает дубликатов
Анализ внутренних событий приложения: end_user_events с end_user_event_type = 'IN_APP' Только события в приложении имеют названия событий.

Реализуйте фильтры запросов.

Чтобы обеспечить точность данных в запросах к сырым данным, применяйте следующие фильтры. Если не применить эти фильтры, в данных появятся дублирующиеся записи, а метрики разных платформ будут смешаны.

  • Фильтр по платформе (обязательно): Добавьте WHERE platform = 'WEBSITE', чтобы выделить данные, полученные из веб-среды, и исключить записи из мобильных приложений, приложений для ПК и CTV.

  • Фильтрация по атрибуционному кредиту (обязательно): Одно и то же действие пользователя может отображаться дважды.end_user_events, поскольку AppsFlyer может присвоить ему два разных атрибуционных кредита в зависимости от типа отчетности.

    Это может произойти, если у пользователя есть:

    • исходный источник привлечения пользователей, а позже
    • источник повторного вовлечения .

    В этом случае AppsFlyer может создать две записи для одного и того же события:

    • Основной кредит: Приписывает событие последнему соответствующему маркетинговому взаимодействие. Используется в объединенном отчете и отчете по ретаргетингу.

      Чтобы избежать двойного учёта,end_user_events по умолчанию при запросе используйте только запись с основным атрибуционным кредитом:

      WHERE platform = 'WEBSITE'
  AND is_primary_attribution = true

    • Вторичный атрибуционный кредит: Приписывает событие исходному источнику привлечения пользователей. Используется в отчете «Привлечение пользователей» для отслеживания пожизненной ценности (LTV).

      Поскольку одно и то же действие пользователя может храниться в виде двух записей (одной с основным атрибуционным кредитом и другой со вторичным), при подсчёте событий без фильтра это действие может быть учтено дважды.

      Используйте эти запросы в качестве шаблонов для анализа данных веб-атрибуции в BigQuery или других инструментах бизнес-аналитики.

  • Фильтр по типу конверсии (необязательно): ВключатьWHERE conversion_type = 'USER_ACQUISITION' илиWHERE conversion_type = 'RETARGETING', чтобы выделить данные атрибуции на основе типа кампании.

Сводная таблица фильтров

Требования к фильтру Логика SQL Контекст внедрения
Спецификация платформы WHERE platform = 'WEBSITE' Изолирует данные, полученные через веб-браузер, от записей других платформ.
Единый отчет (без дубликатов) WHERE is_primary_attribution = true AND platform = 'WEBSITE' Отдавать приоритет атрибуционному кредиту ретаргетинговой кампании перед исходной кампанией по привлечению пользователей. Использовать для общей отчетности, чтобы избежать двойного учета.
Только отчет по ретаргетингу WHERE conversion_type = 'RETARGETING' AND platform = 'WEBSITE' Используйте этот вариант только при анализе эффективности ретаргетинговых кампаний.
Отчет только по привлечению пользователей WHERE conversion_type = 'USER_ACQUISITION' AND platform = 'WEBSITE' Используйте этот вариант только для представлений, ориентированных на привлечение пользователей, где события должны быть связаны с первоначальным посещением.

Идентификация и подсчет конечных пользователей.

В сырых данных Web Performance Measurement конечный пользователь может быть представлен двумя разными идентификаторами:

  • customer_user_id: Стабильный идентификатор, который вы задаёте самостоятельно (обычно для авторизованных пользователей).
  • appsflyer_id_value: Идентификатор на основе файлов cookie, срок действия которого со временем может истечь.

Для корректной идентификации уникальных пользователей и расчета показателей на уровне пользователя всегда используйте:

COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)

Вот, как это работает:

  • Еслиcustomer_user_id существует, AppsFlyer использует его (предпочтительный, стабильный вариант).
  • Если нет, AppsFlyer переключится наappsflyer_id_value.

ИспользуйтеCOALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value) когда необходимо.

  • Подсчет уникальных пользователей
  • Группировка по пользователю
  • Фильтрация по конкретным пользователям
  • Объединение таблиц по пользователю
  • Рассчитайте любые метрики на уровне пользователя.

Пример: Подсчет уникальных пользователей

SELECT 
  COUNT(DISTINCT COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)) AS unique_users
FROM `end_user_events`
WHERE platform = 'WEBSITE'
  AND is_primary_attribution = TRUE

Органические против Неорганический трафик

Использовать полеis_organic:

Тип трафика Фильтр
Органический is_organic = true
Неорганические is_organic = false

Обработка пустых значений

Тип данных Пустые значения
Строка ''(пустая строка)
Число NULL

Примеры запросов

1. Общее количество посещений по медиаисточнику (за 7 дней)

Подсчитывает количество веб-сессий, атрибутированных каждому медиаисточнику.

SELECT media_source, COUNT(*) AS total_visits
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND end_user_event_type = 'SESSION'
GROUP BY media_source
ORDER BY total_visits DESC

2. Первые и повторные визиты по кампания

SELECT campaign_name, conversion_name, COUNT(*) AS conversion_count
FROM conversions
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND conversion_name IN ('FIRST_VISIT', 'REVISIT')
GROUP BY campaign_name, conversion_name
ORDER BY conversion_count DESC

3. Подсчет уникальных названий события (только события в приложении )

SELECT
  event_name,
  COUNT(*) AS event_count
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND end_user_event_type = 'IN_APP'
GROUP BY event_name
ORDER BY event_count DESC

4. Подсчет уникальных пользователей по медиаисточнику 

SELECT
  media_source,
  COUNT(DISTINCT COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)) AS unique_users
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
GROUP BY media_source
ORDER BY unique_users DESC

5. Коэффициент конверсии - от первого посещения до покупки (объединение таблиц)

WITH first_visits AS (
  SELECT
    COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value) AS user_id,
    media_source
  FROM conversions
  WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
    AND platform = 'WEBSITE'
    AND unified_app_id = 'website-example.com'
    AND conversion_name = 'FIRST_VISIT'
),
purchases AS (
  SELECT DISTINCT
    COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value) AS user_id
  FROM end_user_events
  WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
    AND platform = 'WEBSITE'
    AND unified_app_id = 'website-example.com'
    AND is_primary_attribution = true
    AND end_user_event_type = 'IN_APP'
    AND event_name = 'purchase'
)
SELECT
  fv.media_source,
  COUNT(DISTINCT fv.user_id) AS first_visit_users,
  COUNT(DISTINCT p.user_id) AS purchasers,
  SAFE_DIVIDE(COUNT(DISTINCT p.user_id), COUNT(DISTINCT fv.user_id)) AS conversion_rate
FROM first_visits fv
LEFT JOIN purchases p ON fv.user_id = p.user_id
GROUP BY fv.media_source
ORDER BY conversion_rate DESC

6. Доходы по кампании (за последние 7 дней)

SELECT
  campaign_name,
  media_source,
  SUM(revenue_usd) AS total_revenue_usd,
  COUNT(*) AS revenue_events
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND revenue_usd IS NOT NULL
  AND revenue_usd <> 0.0
GROUP BY campaign_name, media_source
ORDER BY total_revenue_usd DESC

7. Органические и неорганические первые посещения по дням

SELECT
  DATE(event_time) AS visit_date,
  CASE WHEN is_organic = true THEN 'Organic' ELSE 'Non-Organic' END AS traffic_type,
  COUNT(*) AS first_visits
FROM conversions
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND conversion_name = 'FIRST_VISIT'
GROUP BY visit_date, traffic_type
ORDER BY visit_date, traffic_type

8. Привлечение пользователей против анализа ретаргетинга

SELECT
  conversion_type,
  conversion_name,
  COUNT(*) AS conversions
FROM conversions
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
GROUP BY conversion_type, conversion_name
ORDER BY conversions DESC

9. Распределение идентификаторов кликов (Google, Meta, TikTok и т. д.)

SELECT
  click_id_type,
  COUNT(*) AS events_with_click_id
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
  AND click_id_type != ''
GROUP BY click_id_type
ORDER BY events_with_click_id DESC

10. Когорта пользователей по дате конверсии (эквивалентно дате установка мобильного приложения)

SELECT
  DATE(event_time__conversion) AS cohort_date,
  media_source,
  COUNT(DISTINCT COALESCE(customer_user_id, appsflyer_id_value)) AS cohort_users
FROM end_user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND platform = 'WEBSITE'
  AND unified_app_id = 'website-example.com'
  AND is_primary_attribution = true
GROUP BY cohort_date, media_source
ORDER BY cohort_date, cohort_users DESC

Характеристики и ограничения

Следующие поля не поддерживаются для веб-данных и всегда будут пустыми:

Характеристика Примечания
advertising_id_type, hardware_id_type,и т.д.) Оба
agency, site_id, ad_type Оба
platform_group конверсии
app_version__conversion end_user_events
Все __assist_* поля конверсии

This article was translated using AI and may contain errors. For the most accurate information, please refer to the English version using the language selector.

Share article: