Microsoft 収益化 - ディメンション、メトリック、フィルター処理、およびグループ化

  • [アーティクル]

このページでは、次のことができるようにレポートを設計する方法について説明します。

  • 気にしないデータを削除して、データ セットのサイズを小さくする

  • 取得するデータの関連性を高める

  • 結果をより迅速に取得します。小さいデータ セットを要求すると、レポートのパフォーマンスが向上することがよくあります

    すべてのレポートは、データのコレクションを返します。 このドキュメントでは、このデータのコレクションをデータ セットと呼びます。これらのデータ セットについては、ディメンションとメトリックの観点から説明します。

    同様に、レポートを構成する場合は、データ セットのフィルター処理を選択できます。

    このドキュメントの主な推奨事項は次のとおりです。

  • 可能な限り多くのデータを除外する - データのサイズを小さくするとデータが高速になります

  • できるだけ少ないディメンションを選択します。レポートでは、選択したすべてのディメンションによって自動的にグループ化されます。 グループ化するディメンションが多いほど、データ セットは大きくなります。

用語 定義
Dimensions ディメンションは、広告主、パブリッシャー、広告申込情報、ドメインなど、データ セットが説明する内容です。 つまり、ディメンションはデータ セットの内容です。
フィルター処理 フィルター処理を行うと、気にしないディメンションが削除されます。 これにより、データ セットのサイズが縮小されます。 たとえば、フランスの特定の地域で週末に発生したインプレッションのみを表示できます。
ヒント: できるだけ関連性の低いデータを除外します。データのサイズを小さくすると、データが高速になります。
グループ化 レポートは、選択したすべてのディメンションによって自動的にグループ化されます。 グループ化すると、ディメンションが特定の順序で出力されます。 これは、ディメンション間のリレーションシップを理解するのに役立ちます。 たとえば、広告主のさまざまな広告申込情報のパフォーマンスを確認できます。
レポートはディメンションにグループ化を自動的に適用するため、多数のディメンションを選択すると、非常に大きなデータ セットが生成される可能性があります。 選択した追加ディメンションごとに、データ セットが大きくなります。
ヒント: できるだけ少ない寸法を選択してください。 選択するディメンションが多いほど、データ セットは大きくなります。
指標 メトリックは、選択したディメンションのパフォーマンスを測定する数値です。 たとえば、次のような情報が含まれます。
- このパブリッシャーを通じて受け取ったインプレッションの数はいくつですか?
- このキャンペーンのクリエイティブ全体のクリックスルー率は何ですか?

プロセスの視覚化

次の図は、受信するデータ セットを生成するプロセスの簡略化されたビューを示しています。

手順 1 では、不要なデータが削除されます。 これは、レポートを小さく関連性の高い状態に保つために重要です。 できるだけ多くの情報を除外することをお勧めします。

手順 2 では、選択したディメンションによってデータ セットが自動的にグループ化されます。 この手順では、多数のディメンションを選択した場合に大きなデータ セットを生成できます。 できるだけ少ないディメンションを選択することをお勧めします。

手順 3 では、システムによってレポートが生成されます。 レポートを表示したり、バックグラウンドで実行したり、エクスポートして電子メールで送信したりすることもできます (CSV または Excel 形式)。 これは、より小さなデータ セットでより迅速に行われます。

受信したデータ セットを生成するプロセスのスクリーンショット。

データベースの小さな例

以下のすべての例では、 広告主 と 広告申込情報の 2 つのディメンションを含む、同じ基になる "データベース" を使用します。と 2 つのメトリック: インプレッション と クリック。 ここでは全体を示します。

ID 広告 主 行項目 インプレッション クリック
1 A ACME Axe Co. 1792 21
2 A ACME Axe Co. 4355 34
3 A Bar-None アイスクリームコーン 78,231 1408
4 B キャンドル R-US 2843 65
5 B ドギーアクセサリー 9486 123
6 C 常緑合成クリスマスツリー 2238 46
7 D カエル中空アスレチックソックス 8198 214
8 D カエル中空アスレチックソックス 103 12
9 E 最高の石鹸 & キャンドル 3883 41
10 E 最高の石鹸 & キャンドル 1292 183
11 E 最高の石鹸 & キャンドル 902 81
12 E 最高の石鹸 & キャンドル 5352 212
13 F 農家の除雪 12,448 256
14 F 農家の除雪 23,984 782
15 F 農家の除雪 8,764 128
16 G グレットヘンのオーガニックチョコレート 48,996 973
17 H ハプの Go-Kart トラックとペッティング動物園 1108 87
18 H ハプの Go-Kart トラックとペッティング動物園 1872 116

CSV 形式で例を ダウンロード することもできます

フィルター処理の例

このセクションの例では、フィルター処理によってデータ セットのサイズがどのように影響を受けるかを示します。 フィルター処理は、いくつかの理由で役立ちます。

  • データ・セットをフィルター処理すると、そのサイズが小さくなります。 小さいデータ セットを使用すると、コンピューターがより迅速に処理しやすくなります。
  • データ セットをフィルター処理すると、人間が処理する必要がある無関係な情報の量が減ります。

例 1. 少なくとも 9,000 インプレッションでフィルター処理する

この例では、フィルターを使用して、指定された最小リーチ量以上の行項目を確認します。 これにより、データ セットのサイズが 18 行から 5 行に縮小されます。

ID 広告 主 行項目 インプレッション クリック
3 A Bar-None アイスクリームコーン 78231 1408
5 B ドギーアクセサリー 9486 123
13 F 農家の除雪 12448 256
14 F 農家の除雪 23984 782
16 G グレットヘンのオーガニックチョコレート 48996 973

例 2。 2 つの行項目でフィルター処理する

この例では、2 つの行項目のパフォーマンスをチェックします。 これにより、データ セットは 18 行のうち 6 行に減ります。

ID 広告 主 行項目 インプレッション クリック
1 A ACME Axe Co. 1792 21
2 A ACME Axe Co. 4355 34
9 E 最高の石鹸 & キャンドル 3883 41
10 E 最高の石鹸 & キャンドル 1292 183
11 E 最高の石鹸 & キャンドル 902 81
12 E 最高の石鹸 & キャンドル 5352 212

例 3. 広告主 B と D でフィルター処理する

この例では、2 つの広告主を含むすべての広告主を除外します。 これにより、データ セットのサイズが 18 行から 4 行に縮小されます。

ID 広告 主 行項目 インプレッション クリック
4 B キャンドル R-US 2843 65
5 B ドギーアクセサリー 9486 123
7 D カエル中空アスレチックソックス 8198 214
8 D カエル中空アスレチックソックス 103 12

グループ化とディメンションの選択に関するガイダンス

グループ化では、行 (場合によっては非常に多くの行) を追加することで、データ セットのサイズを大きくできます。 Microsoft Advertising レポート システムでは、選択したすべてのディメンションによって自動的にグループ化されるため、必要な情報だけを取得するために、できるだけ少ないディメンションを選択することをお勧めします。 フィルター処理を適用することで、このディメンションの自動グループ化の効果をさらに減らすことができます。