データの重複を除外するロジックを実装する必要があります。これを行うには、conversion_type=install、install-unified、re-engagement、またはre-attributionを使用します。詳細はリターゲティングイベントの重複計測を参照してください。継続率の指標を簡単に計算するには、days_post_attributionのカラムを活用しましょう。ユニークカウントを合計すれば指標は正確です。キャンペーン階層の項目を使用することでデータを集計可能です。イベント発生日の為替レートを使用して計算されます。一般的な考慮事項すべてのアプリのデータは設定可能です。単一のファイルで提供することも、アプリごとに個別のファイルで提供することもできます。Lockerを介して抽出できるコホートデータの一般的で実用的なアプリケーションの例です。ビジュアルで示されています。次の例では、次のことを行います:1日目と7日目のリテンション、およびキャンペーンと広告ごとのインストールの合計数を計算します。コンバージョンイベントごとのイベント数を合計します。なるようにデータをフィルターして、ユーザー獲得キャンペーンを分析します。12%2.複数のアプリ内イベントのARPUを計算する次の例では、次のことを行います:キャンペーンごとに複数のアプリ内イベントのARPUを計算します。conversion_type=re-attributionでデータをフィルターしてリターゲティングキャンペーンのみの集計も可能です。コンバージョンイベントごとのイベント数を合計します。必要最小限(この場合は7)に設定します。アプリ内イベントのコンバージョン率を計算します。フィルターし、統合データ(UAキャンペーンとリターゲティングキャンペーンの両方)で分析します。コンバージョンイベントごとのイベント数を合計します。必要最小限(この場合は7)に設定します。日別のインストール数を計算する次の例では、次のことを行います:アプリID、コンバージョン日、メディアソース、イベント名、コンバージョンタイプごとのインストール数を計算します。フィルターして、データをフィルターして、ユーザー獲得インストール(リターゲティングを含まない)を集計します。設定してインストール数を合計します。次の例では、次のことを行います:Facebookからの3日目の収益をコンバージョン日とアプリIDで計算します。