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データフィードを使用した一般的な指標の計算

データフィードを使用して一般的な指標を計算する方法について説明します。
通常、Adobe Analytics から除外されたヒットは、データフィードに含まれます。除外されたヒットを、生データに関するクエリから削除する場合には、 exclude_hit > 0 を使用します。データフィードには、データソースのデータも含まれます。データソースを除外する場合は、 hit_source = 5,7,8,9 を使用してすべての行を除外します。

ページビュー

  1. 値が post_pagename または post_page_url に含まれる行の数をカウントします。

訪問数

  1. post_visid_high post_visid_low visit_num 、および visit_start_time_gmt を連結します。
  2. 一意の値の数をカウントします。
インターネットの不規則性やシステムの不規則性、またはカスタム訪問者 ID の使用によって、別の訪問時に同じ visit_num 値を使用することはほとんどありません。訪問をカウントする際には visit_start_time_gmt を使用して、これらの訪問が確実にカウントされるようにします。

訪問者

個別訪問者(カスタム訪問者 ID、Experience Cloud ID サービスなど)を識別するためにアドビが使用するすべての方法はすべて最終的に、 post_visid_high post_visid_low の値として計算されます。これらの 2 つの列を連結することで、どのようにして個別訪問者として識別されたかに関係なく、個別訪問者を識別する際の標準として使用できます。アドビが個別訪問者を識別するために使用した方法を理解するには、列 post_visid_type を使用します。
  1. post_visid_high post_visid_low を連結します。
  2. 一意の値の数をカウントします。

カスタムリンク、ダウンロードリンクまたは出口リンク

  1. 次の行数をカウントします。
    • post_page_event = 100 (カスタムリンクの場合)
    • post_page_event = 101 (ダウンロードリンクの場合)
    • post_page_event = 102 (出口リンクの場合)

カスタムイベント

すべての指標は、 post_event_list でコンマ区切りの整数としてカウントされます。 event.tsv を使用して、数値を目的のイベントと照合します。例えば、 post_event_list = 1,200 は、ヒットに購入イベントとカスタムイベント 1 が含まれていることを示します。
  1. post_event_list 内にイベント参照の値が出現する回数をカウントします。

滞在時間

ヒットは、最初に訪問ごとにグループ化してから、訪問内でのヒット数に従って並べ替える必要があります。
  1. post_visid_high post_visid_low visit_num 、および visit_start_time_gmt を連結します。
  2. この連結された値で並べ替えてから、2 番目の並べ替え条件 visit_page_num を適用します。
  3. ヒットが 1 回の訪問で最後のヒットでない場合は、後続の post_cust_hit_time の値から post_cust_hit_time の値を引きます。
  4. この数は、ヒットに費やした時間(秒)です。フィルターを適用して、ディメンションの値やイベントに焦点を当てることができます。

注文件数、数量、売上高

currency の値がレポートスイートの通貨と一致しない場合は、その日のコンバージョン率を使用して換算されます。 post_product_list 列では換算後の通貨値が使用されるので、この列の通貨はすべてのヒットで同じになります。
  1. duplicate_purchase = 1 の行をすべて排除します。
  2. event_list に購入イベントが含まれる行のみを含めます。
  3. post_product_list 列を解析してすべての価格データを抽出します。 post_product_list 列の形式は s.products 変数と同じになります。
  4. 目的の指標を計算します。
    • 行数をカウントして注文数を計算する
    • 製品文字列の quantity の数を合計して数量を計算する
    • 製品文字列の price の数を合計して売上高を計算する