イベントを検出できるため、通常、大まかなキーを使用するとサマリー値が大きくなります。サマリー値が高いほど、低い値よりもノイズの影響を受けにくくなります。これらの値のノイズは、この値よりも低くなる可能性があります。粗いキーで収集された値は、粒度の細かいキーで収集された値よりもノイズが相対的に少なくなる可能性があります。他の条件をすべて同じにすると、購入額をグローバルにトラッキングするキー(すべての国で合計)は、国レベルでコンバージョンをトラッキングするキーよりも、サマリーの購入額(およびサマリーのコンバージョン数)が多くなります。そのため、特定の国の合計購入額に対する相対的なノイズは、すべての国の合計購入額に関する相対的なノイズよりも高くなります。同様に、他の条件がすべて同じであれば、靴の合計購入額は、すべてのアイテム(靴を含む)の合計購入額よりも低くなります。そのため、靴の合計購入額に対する相対的なノイズは、すべてのアイテムの合計購入額に対する相対的なノイズよりも高くなります。サマリー値(ロールアップ)を合計すると、ノイズも合計されます概要レポートの概要値を合計して上位レベルのデータにアクセスすることで、それらの概要値からのノイズも合計されます。つの異なるアプローチを見てみましょう。レベルで概要の購入値と関連付けられています。地域に関する購入の概要が直接表示されます。国別の購入額を確認する方法は次のとおりです。レベルのサマリー値を合計するため、そのノイズも合計します。レベルの購入額にノイズが追加される可能性があります。概要レポートで公開されているデータを直接確認します。ほうがノイズが多くなる可能性があります。同様に、郵便番号レベルのディメンションをキーに含めると、地域レベルのディメンションで大まかなキーを使用するよりも、ノイズの多い結果が生じる可能性があります。概要レポートをリクエストする頻度が少ないと、レポートを頻繁にリクエストした場合よりも各概要の値が大きくなる可能性があります。長い時間枠でコンバージョンが増える可能性が高い。前述のように、サマリー値が高いほど、相対的なノイズは低い可能性が高くなります。