Geo Analytics レポート

  • [アーティクル]

Geo Analytics レポートを使用すると、キャンペーンの配信とパフォーマンスを地理的領域別に分割できます。 このレポートのサンプル ユース ケースは次のとおりです。

  • キャンペーンを最適化したい購入者
  • キャンペーン配信に関してクライアント広告主または代理店に報告する必要がある購入者

このレポートは、次の地理的境界に沿ってキャンペーンのパフォーマンスを分解できます。

使用可能なデータ フィールドとその定義の詳細については、以下の 「ディメンション と メトリック」 を参照してください。

このレポートを実行する手順については、「 例」を参照してください。

注:

IP アドレスによるユーザーの地域の決定の精度について

地理的データの精度には制限があります。特に外部供給パートナーから購入したインプレッションには制限があります。 一部の外部供給パートナー (Google アド マネージャーなど) はユーザーの IP の最後のオクテットを切り捨てるので、IP geo ルックアップを実行するときに使用する IP の精度が低くなります。 その結果、これらの供給元から購入したインプレッションについて、地域データが細かいレベル (リージョンや DMA など) で常に完全に正確であるとは限りません。

時間枠

要求のフィールドは report_interval 、次のいずれかに設定できます。

  • 今日
  • yesterday
  • last_7_days

データ保持期間

このレポートのデータ保持期間は 45 日間です。

注:

カスタム時間枠のレポートを実行するには、レポート要求の フィールド start_date と end_date フィールドを設定します。 これらのフィールドの詳細については、「 Report Service」を参照してください。

Dimensions

Column 種類 フィルター。 説明
month date はい オークションが行われた年と月。
day date はい オークションが行われた年、月、日。
hourly date はい オークションが行われた時間。
member_id int はい メンバーの ID。
advertiser_currency string はい 広告主が使用する通貨の種類。
insertion_order_id int はい 挿入順序 ID。
campaign_id int はい キャンペーン ID。
campaign_name 文字列 いいえ オークションに関連付けられているキャンペーンの名前。
campaign 文字列 いいえ 非推奨。
advertiser_id int はい 広告主 ID。 値が の場合は 0、インプレッションが外部購入者によって購入されたか、既定値または PSA が表示されました。
line_item_id int はい 行項目 ID。
advertiser_name 文字列 いいえ 広告主の名前。
advertiser 文字列 いいえ 非推奨。
split_id int はい このデータ セット内のインプレッションを購入した分割の ID。 分割は、拡張された明細にのみ適用されます。 キャンペーンを含むレポートの場合、 split_id (含まれている場合) は になります null。
split_name string はい このデータ セット内のインプレッションを購入した分割の名前。 分割は、拡張された明細にのみ適用されます。 キャンペーンを含むレポートの場合、 split_name (含まれている場合) は になります null。
campaign_code 文字列 いいえ キャンペーンを識別するために使用されるユーザー割り当てコード。
advertiser_code 文字列 いいえ 広告主に関連付けられているユーザー割り当てコード。
geo_country_code string はい Country Service によって定義されたユーザーの場所の国コード。
geo_country_id int はい Country Service によって定義されたユーザーの場所の国 ID。 250 は、国がわからない場合、または国がデータベース内の場所に正しくマップされていない場合に表示されます。
geo_region_code 文字列 いいえ リージョン サービスによって定義されたユーザーの場所のリージョン コード。
geo_region_id int はい リージョン サービスによって定義されたユーザーの場所のリージョン ID。 4291 は、リージョンがわからない場合、またはリージョンがデータベース内の場所に正しくマップされていない場合に表示されます。
geo_dma_id int はい 指定されたマーケット エリア サービスによって定義された、ユーザーの 指定された市場エリアの場所の ID。

注: DMA ID が表示されるの1はなぜですか?
レポートは、オークションのためにログに記録された都市から DMA を派生させます。 ただし 、DMA が 決定された場合でも、地域プロバイダーがインプレッションに関連付けられている IP アドレスから都市を特定できない場合があります。 そのため、特定の DMA をターゲットとするキャンペーンの場合、DMA を示すレポートにインプレッションが表示 1される場合があります。
geo_dma_name 文字列 いいえ 指定されたマーケットエリアサービスによって定義された、ユーザーの 指定された市場エリアの場所の名前。
geo_postal_code string はい ユーザーの場所の郵便番号。 郵便番号については、「 郵便番号サービス」を参照してください。
geo_city_id int はい ユーザーの市区町村の場所の ID。 市区町村 ID については、「 City Service」を参照してください。
geo_city_name string はい ユーザーの市区町村の場所の名前。 市区町村名については、「 City Service」を参照してください。
insertion_order_name 文字列 いいえ 挿入順序の名前。
insertion_order_code 文字列 いいえ 挿入順序に関連付けられているユーザー定義コード。
line_item_name 文字列 いいえ 行項目の名前。
line_item_code 文字列 いいえ 行項目に関連付けられているユーザー定義コード。
geo_country_name 文字列 いいえ Country Service によって定義された、ユーザーの国の名前。
geo_region_name 文字列 いいえ リージョン サービスによって定義されたユーザーの場所のリージョンの名前。
insertion_order 文字列 いいえ 非推奨。
line_item 文字列 いいえ 非推奨。
geo_country 文字列 いいえ 非推奨。
geo_region 文字列 いいえ 非推奨。
geo_dma 文字列 いいえ 非推奨。
pixel_id int はい 変換ピクセルの一意の識別番号。

注: このディメンションは、最大 10 ピクセルの変換ピクセルを返します。 また、10 ピクセル以下の変換ピクセルでフィルター処理できます。 グループ化は可能ですが pixel_id 、このディメンションを使用してグループ化することはお勧めしません。そうすると、コンバージョン イベントがインプレッション イベントやクリック イベントとは別の行に表示されるためです。 一般に、これらのイベントをすべて 1 行で表示して、コンバージョン率とコンバージョン単価計算の正確で集計された値を取得できるようにする必要があると想定しています。 その結果、最も関連性の高いピクセル ID のコンバージョン数と関連メトリックを取得できるように、 で pixel_id フィルター処理することをお勧めします。
buying_currency string はい 購入者がこのインプレッションを購入するために使用する取引通貨。
uk_constituent_country 文字列 いいえ ユーザーの構成国。 これは英国に適用されます。 次の値を指定できます。
- England
- Scotland
- Wales
- Northern Ireland
congressional_district_id int はい 議会選挙区の ID
congressional_district_name 文字列 いいえ 議会選挙区の名前
state_house_district_id int はい ステート ハウス地区の ID
state_senate_district_id int はい 州上院地区の ID
state_house_district_name 文字列 いいえ 州議会の地区の名前
state_senate_district_name 文字列 いいえ 州上院地区の ID

指標

Column 型 例 式 説明
imps int Imps 合計インプレッション数 (配信数と再販回数)。
clicks int クリック すべてのインプレッションに対するクリックの合計数。
cost お 金 コスト 購入した在庫の合計コスト。
booked_revenue お 金 booked_revenue 直接広告主 (広告申込情報) を通じて予約された合計収益。
cpm お 金 インプレッション 単価 1,000 インプレッションあたりのコスト。
total_convs int total_convs ポストビューとクリック後のコンバージョンの合計数。
convs_rate double total_convs/imps インプレッションに対するコンバージョンの比率。
post_view_convs int post_view_convs 記録されたポストビューコンバージョンの合計数。
post_click_convs int post_click_convs クリック後に記録されたコンバージョンの合計数。
profit お 金 booked_revenue - total_cost 予約済み収益から合計コストを差し引いた金額。
click_thru_pct double (クリック/インプ) x 100 インプレッションに対するクリック率(パーセンテージで表されます)。
external_imps int external_imps 外部 (ネットワーク以外) インプレッションの数。
external_clicks int external_clicks 外部 (ネットワーク以外) のクリック数。
booked_revenue_adv_curr お 金 booked_revenue_adv_curr 直接広告主を通じて予約された合計収益。その広告主の通貨で表されます。
total_cost お 金 123.45 total_cost = media_cost + data_costs + partner_fees + 手数料 + serving_fees + publisher_revenue 報告された期間に発生したコストの合計金額。 これには一般に、プラットフォームでパブリッシャーの支払いを追跡する場合、予算コスト (メディア コスト、データ コスト、パートナー手数料、サービス手数料、手数料) の 2 種類のコストとパブリッシャー収益が含まれます。

注: 破壊的変更期間中にサードパーティの料金を二重にカウントしないようにロジックを追加しました。
total_cost_ecpm お 金 123.45 (total_cost/imps) * 1,000 1,000 imps あたりの合計コスト。
total_cost_ecpc お 金 123.45 total_cost/クリック数 クリックあたりの合計コスト。
total_cost_ecpa お 金 123.45 total_cost/変換 コンバージョンあたりの合計コスト。
profit_ecpm お 金 123.45 ((booked_revenue - total_cost)/imps) * 1,000 1,000 imps あたりの利益。
profit_ecpc お 金 123.45 (booked_revenue - total_cost)/クリック クリックあたりの利益。
profit_ecpa お 金 123.45 (booked_revenue - total_cost)/conversions コンバージョンあたりの利益。
profit_margin お 金 123.45 (booked_revenue - total_cost)/booked_revenue 買い手の利益マージン。
video_skips int 10 ユーザーがビデオをスキップした回数の合計。 スキップ可能な在庫を購入する際のレポートには、このメトリックを使用します。
video_starts int 11 ビデオ クリエイティブの最初のセグメントがダウンロードされ、開始された合計回数。
video_25_pcts int 10 ビデオ クリエイティブが再生時間全体の 25% を完了した合計回数。
video_50_pcts int 10 ビデオ クリエイティブが再生時間全体の 50% を完了した合計回数。
video_75_pcts int 10 ビデオ クリエイティブが再生時間全体の 75% を完了した合計回数。
video_completions int 12 ビデオ クリエイティブの再生時間全体の合計回数。
video_served int 10 プレイヤーに提供されたビデオ応答の合計数。VAST ドキュメント (XML) が要求に応答して配信されると、広告応答が発生します。広告応答は、必ずしも成功した印象を示すわけではありません。 インプレッションの場合は、ビデオの最初のフレームを提供する必要があります。
video_errors int 2 ビデオ エラーが発生した合計回数。
revenue_per_video_complete お 金 25.76 ビデオ完了あたりの収益。
cost_per_video_complete お 金 22.76 ビデオの完了あたりのコスト。
video_completion_rate double 1.12359550561797% (ビデオ入力候補/合計インプレッション数) x 100 ビデオの完了とインプレッションの比率。割合で表されます。
video_start_rate double 1.12359550561797% ビデオ クリエイティブの最初のセグメントがダウンロードされて開始された時間の割合。
video_skip_rate double 1.12359550561797% ユーザーがビデオをスキップすることを選択した時間の割合。
booked_revenue_buying_currency お 金 このインプレッションを購入するために購入者が予約した収益。
cost_buying_currency お 金 直接発行元のメディア コストと、購入者が在庫を購入するために使用した通貨でリアルタイム インベントリを購入した金額。

注: 為替レートはレポートではまだ使用できません。
cpm_buying_currency お 金 購入者が在庫を購入するために使用した通貨での 1,000 インプレッションあたりのコスト。

注: 為替レートはレポートではまだ使用できません。
cost_ecpa_buying_currency お 金 買い手が在庫を購入するために使用した通貨での取得/換算あたりのコスト。
cost_ecpc_buying_currency お 金 購入者が在庫を購入するために使用した通貨でのクリックあたりのコスト。
revenue_ecpm_buying_currency お 金 購入通貨での 1,000 インプレッションあたりの収益。
revenue_ecpc_buying_currency お 金 購入通貨でのクリックあたりの収益。
revenue_ecpa_buying_currency お 金 購買通貨での換算あたりの収益。
total_cost_buying_currency お 金 購入 (広告主) 通貨におけるメディア コスト、データ コスト、パートナー料金の合計

例

JSON 形式のレポート要求を作成する

ファイルには、 report_type"geo_analytics" と、取得する列とreport_intervalが含まれている必要があります。 ファイルに含めることができるフィールドの詳細については、 レポート サービスに関するページを参照してください。

グループ化するディメンションが多いほど、返されるデータ セットは大きくなります。 より大きなデータ セットの処理に大幅に時間がかかる場合があるため、必要なディメンションだけをグループ化してください。

$ cat geo_analytics

{
    "report":{
        "report_type":"geo_analytics",
        "timezone":"EST5EDT",
        "report_interval":"last_7_days",
        "groups":[
            "advertiser_id"
        ],
        "columns":[
            "advertiser_id",
            "imps",
            "clicks",
            "click_thru_pct",
            "total_convs",
            "convs_rate",
            "booked_revenue",
            "cost",
            "profit",
            "cpm"
        ],
        "orders":[
            "advertiser_id",
            "imps",
            "clicks",
            "click_thru_pct",
            "total_convs",
            "convs_rate",
            "booked_revenue",
            "cost",
            "profit",
            "cpm"
        ]
    }
}

POSTレポート サービスへの要求

$ curl -b cookies -X POST -d @geo_analytics 'https://api.appnexus.com/report'
{
  "response": {
    "status": "OK",
    "report_id": "58e7a1db8d0ccf222e21ffc7c3cd01fb"
  }
}

GETレポート サービスからのレポートの状態

レポート ID を GET 使用して呼び出しを行って、レポートの状態を取得します。 が "ready"になるまで、このGET呼び出しをexecution_status定期的に行い続けます。 次の手順に示すように、 レポート ダウンロード サービスを使用して、レポート データをファイルに保存します。

$ curl -b cookies "https://api.appnexus.com/report?id=58e7a1db8d0ccf222e21ffc7c3cd01fb"

{
    "response": {
        
        "execution_status": "ready",
        "report": {
            "url": "https://hb.nym1.sand-08.adnxs.net/report-download?id=58e7a1db8d0ccf222e21ffc7c3cd01fb",
            "query_time": "0",
            "finished_on": "2013-02-19 18:28:51",
            "started_on": "2013-02-19 18:28:48",
            "entity_id": "0",
            "user_id": "2027",
            "report_size": "93",
            "row_count": "0",
            "header_info": "Report ID:,58e7a1db8d0ccf222e21ffc7c3cd01fb
Run at:,2013-02-19 18:28:46
Start date:,2013-02-12 05:00:00
End date:,2013-02-19 05:00:00
Timezone:,EST5EDT
User:,Ursula Nimbus (2027)
",
            "json_request": "{"report":{"report_type":"geo_analytics","timezone":"EST5EDT","report_interval":"last_7_days","groups":["advertiser_id"],"columns":["advertiser_id","imps","clicks","click_thru_pct","total_convs","convs_rate","booked_revenue","cost","profit","cpm"],"pivot_report":false,"fixed_columns":[],"orders":["advertiser_id","imps","clicks","click_thru_pct","total_convs","convs_rate","booked_revenue","cost","profit","cpm"],"name":" Report - 02\/19\/2013","ui_columns":["advertiser_id","imps","clicks","click_thru_pct","total_convs","convs_rate","booked_revenue","cost","profit","cpm"]}}",
            "fact_cache_error": "did not find any cache table for 30,31,36,66,32,34",
            "fact_cache_hit": false,
            "cache_hit": false,
            "created_on": "2013-02-19 18:28:46",
            "name": " Report - 02/19/2013"
        },
        "status": "OK"
    }
}

GET レポート ダウンロード サービスからのレポート データ

レポート ダウンロード サービスを使用して、データをファイルにダウンロードします。 応答のフィールドからサービス名とレポート ID を url 抽出できます。

$ curl -b cookies "https://api.appnexus.com/report-download?id=58e7a1ddb80ccf222e21ffc7c3cd01fb" > /tmp/geo_analytics.csv

注:

XLSX および Excel ファイルとしてダウンロードする場合、レポートごとに 100,000 行の制限があります。