コホートレポート

1. Dashboard Overview

Cohort Reportは、広告主がcampaign/offerのパフォーマンスをより深く把握するのに役立ちます。ROAS、Conversions、CPI、Spendなどの主要指標を活用することで、広告主はキャンペーン戦略を最適化し、長期的な収益性を向上させることができます。このレポートにより、広告主はパフォーマンスを監視し、予算を適切に調整して全体のreturn on investment（ROI）を最大化できます。

目的はPerformance Monitor Reportと似ていますが、Cohort Reportでは複数の強化されたディメンションが追加されています。これには、Report Type、Target Goal Window、Target Goal Type、Postback Typeによるbreakdownのサポートが含まれます。同時に、impressionsやclicksなどROASとの関連性が低い指標を削除し、Devnum、IAA+IAP Rev,、IAA+IAP ROASなど関連性の高い指標を追加しています。

🪄 Summary of Differences: Added Dimensions in the Cohort Report:  Report Type Target Goal Window Target Goal Type Postback Type IAA+IAP Rev IAA+IAP ROAS Devnum (IAA, IAP, IAA+IAP) Removed Dimensions in the Cohort Report:  App Name (Sub-source) Impressions, Clicks, eCPM, CPC, CTR, CVR, IVR

🪄Summary of $ReportType$ Differences in Cohort Report:  Calendar Day  たとえば、D0はユーザーがインストールした自然暦日内に生成されたデータを指します。ユーザーが7月1日午後11時にアプリをインストールした場合、そのD0 ROASは7月2日午前0時（暦日としての7月1日の終了時点）に成熟したとみなされます。 Appsflyerを使用している広告主への推奨: データ分析にはCalendar Dayを選択してください。 Cohorts  たとえば、D0はインストール時点から始まる完全な24時間を指します。ユーザーが7月1日午後11時にアプリをインストールした場合、そのD0 ROASは7月2日午後11時まで成熟しません。 Adjust、Singularなどを使用している広告主への推奨: データ分析にはCohortsを選択してください。

 

2. Key Features

このレポートでは、広告主は以下を行えます。

✅ Filter Data: date/week、country/region、target goal window、package name、app ID、offer nameなどでフィルタリングできます。

✅ View Data: 選択した期間に基づいて集計されたデータを、日別または週別で確認できます。

✅ Compare Data: 異なる日付間でキャンペーンパフォーマンスを比較し、時間の経過に伴うROAS trendを評価できます。

✅ Export Data: さらに詳細な分析のため、レポートデータをエクスポートできます。

 

3. Key Metrics Explanation

📌 IAA (In-App Ads Revenue): アプリ内広告から発生した収益を指します。

📌 IAP (In-App Purchase Revenue): アプリ内購入から発生した収益を指します。

📌 ROAS (Return on Ad Spend): 広告費用対効果（ROAS）を測定し、広告投資から生み出された収益を示します。

 

4. Common Use Cases

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I. Viewing Data by Day

広告主は日付範囲をカスタマイズしてデータを照会し、詳細な日次パフォーマンス指標を確認できます。これにより、日々のキャンペーンパフォーマンスと変動をより深く把握し、問題をタイムリーに特定して広告戦略を最適化でき、最終的にキャンペーン全体の効果を継続的に改善できます。

• Metric Selection

  • D7 Purchase TCPEを例に、D7のunique paying users数を確認するには、**D7_Devnum (IAP)**を直接参照できます。この指標を使用して、以下を計算できます。

    • Actual D7 TCPE Bid = Spend / D7_Devnum (IAP)
    • D7 Unique User Purchase Rate = D7_Devnum (IAP) / Conversions
    • D7 Average Revenue per Paying User = D7 IAP Rev / D7_Devnum (IAP) 

• Data Explanation

  • 上記のチャートに基づくと、選択・表示されているデータは、installs、spend、D7 ROAS、D7_Devnum (IAP)など、特定のad unitの品質指標を表しています。

II. Viewing Data by Ad Type

キャンペーンデータをAd Type別に分解することは、各広告フォーマット間のパフォーマンス差を包括的に把握するのに役立つ、効率的で実用的な分析方法です。この方法により、各ad typeの効果をより正確に評価し、最も成果の高いad typeを特定して全体戦略を最適化し、return on investment（ROI）を向上させることができます。

• Metric Selection
  • 希望する期間とAd Typeディメンションを選択します。分析ニーズに応じて、Offer nameやAd typeなど、より細かなディメンションを選択することもできます。
• Data Explanation
  • 上記のチャートに基づくと、選択・表示されているデータは、ad type別のconversions、spend、ROASパフォーマンスを表しています。

III. Viewing Data by APP ID

sub-source levelでデータを確認することで、さまざまなトラフィックソース間のパフォーマンス差をより深く把握でき、キャンペーン戦略を最適化するための確かな基盤を得られます。レポートでは、該当するOffer Nameを選択し、Location、Supply Package Name、APP IDを確認するだけで、各sub-sourceのパフォーマンスを表示できます。このデータに基づき、低品質なsub-sourceのブロックやその他の最適化施策を適用することで、キャンペーン全体のパフォーマンスをさらに向上させることができます。

• Metric Selection
  • 期間を選択し、$Location$、$SupplyPackageName$、**$APPID$ディメンションを選択します。必要に応じて、$OfferName$や$AdType$**など、より細かなディメンションを含めることもできます。 
• Data Explanation
  • 上記チャートで選択されたディメンションに基づき、表示されるデータは、異なるsub-sourceにおけるconversions、spend、ROASパフォーマンス、およびD7 unique paying user devices数を表しています。