AppLovin Cohort API 통합 계획
서드파티 데이터 통합으로 생성된 데이터는 클러스터의 소비 데이터양에 포함됩니다
개요
인터페이스 소개
| 인터페이스명 | 타입 | 세분화 | 어트리뷰션 | 비용 | 수익 | 노출 | 클릭 | 전환 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cohort API | API | 집계 데이터 | ✅ | ✅ |
AppLovin의 Cohort API는 리텐션 분석 모델과 유사한 신규 유입 후 N일 데이터를 반환할 수 있으며, 여기에는 신규 유입 후 N일의 수익화, 노출 등의 데이터가 포함됩니다. 자세한 내용은 Cohort API 문서를 참고하십시오.
통합 절차
- AppLovin 백엔드에 로그인하여 Report Key를 가져옵니다
- AE 백엔드에 로그인하여 서드파티 통합 모듈로 이동한 후 AppLovin Cohort API 계획을 추가하고 관련 설정을 완료합니다
- AE 시스템이 데이터를 정상적으로 수신했는지 확인하고 리포트를 구축합니다
1. Report Key 가져오기
AppLovin Cohort API 데이터를 연동하려면 먼저 Report Key를 가져와야 합니다. AppLovin 백엔드에 로그인하여 Account - Key에서 Report Key를 가져오고, 이 Key를 안전하게 보관하십시오
2. 계획 설정
Report Key를 가져온 후 AE 시스템에 로그인하여 서드파티 통합 모듈에서 새 계획을 설정할 수 있습니다. 다음은 AppLovin Cohort API의 설정 화면입니다. 이 장의 내용에 따라 계획을 생성하십시오:
2.1 인증 정보 설정
인증 정보 아래의 인증 정보 설정 버튼을 클릭하고, 팝업 창에 인증 작업에서 가져온 정보를 입력합니다
API Key는 방금 가져온 Report Key입니다. 팝업 창의 API Key는 기본적으로 바로 입력할 수 없으므로, 먼저 오른쪽의 편집 아이콘을 클릭한 후 입력하십시오.
2.2 동기화
동기화 모듈에서 AE 시스템이 AppLovin Cohort API 데이터를 정기적으로 수집하는 전략을 설정할 수 있으며, 매일 특정 시각 또는 매시간 일정 기간의 데이터를 수집하도록 선택할 수 있습니다.
2.3 이벤트 테이블 저장 설정
이벤트 테이블 저장 설정 스위치를 켜면 콜백 데이터가 모두 이벤트 테이블에 기록됩니다. 이벤트 데이터 저장을 활성화할 것을 권장합니다.
2.4 통합 설정
통합 설정 모듈에서 데이터 수집의 세부 설정을 제어할 수 있습니다. 여기에는 데이터의 시간 집계 단위, 수집할 지표 필드와 차원, 저장 후 이벤트 이름 등이 포함됩니다.
통합 설정의 내용은 JSON이며, 다음 내용에 따라 커스텀 설정할 수 있습니다:
| 모듈 | 이름 | 의미 |
|---|---|---|
| sink_event | event_mapping | 저장 후 이벤트 이름, 커스텀 가능 |
| source | report_types | 수집할 데이터의 리포트 유형. 리포트 유형마다 데이터 차이가 너무 크므로 리포트 유형은 하나만 입력할 수 있으며, 여러 개를 입력하면 리스트의 첫 번째 리포트 유형만 수집됩니다 |
| metrics | 데이터의 지표, 리스트 타입. 리포트 타입마다 지원하는 metrics가 다르므로 입력 시 주의 필요 | |
| group_by | 데이터의 그룹 차원, 리스트 타입. 리포트 타입마다 지원하는 group_by가 다르므로 입력 시 주의 필요 |
2.4.1 revenue 리포트
- 템플릿
다음은 revenue 리포트의 템플릿입니다. revenue 리포트를 수집하려면 다음 JSON을 복사하여 통합 설정에 붙여 넣고 필요에 맞게 조정하십시오:
{
"sink_event": {
"event_mapping": {
"revenue": "applovin_revenue_cohort_data",
"session": "applovin_session_cohort_data",
"imp": "applovin_imp_cohort_data"
}
},
"source": {
"group_by": [
"day",
"application",
"package_name",
"platform",
"country"
],
"report_types": [
"revenue"
],
"metrics": [
"pub_revenue_0",
"iap_pub_revenue_0",
"ads_pub_revenue_0",
"reward_pub_revenue_0",
"inter_pub_revenue_0",
"banner_pub_revenue_0",
"mrec_pub_revenue_0",
"rpi_0",
"iap_rpi_0",
"ads_rpi_0",
"reward_rpi_0",
"inter_rpi_0",
"banner_rpi_0",
"mrec_rpi_0"
]
}
}
- 그룹 차원
다음은 지원되는 그룹 차원입니다. 조정이 필요하면 source.group_by를 수정하십시오
| 필드 | 설명 | 값 예시 |
|---|---|---|
| day | 데이터 날짜 | 2019/3/25 |
| application | 앱 이름 | My App |
| package_name | 앱 패키지명 또는 Bundle ID | com.my.test.app |
| platform | 앱 플랫폼, 값: android, fireos, ios | android |
| country | 영문 두 글자 Country Code | gb |
- 지표 필드
다음은 지원되는 지표 필드입니다. 조정이 필요하면 source.metrics를 수정하고, X를 필요한 일수로 바꾸십시오(선택 가능한 값: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 14, 18, 21, 24, 27, 30, 45)
| 필드 | 설명 | 값 예시 |
|---|---|---|
| pub_revenue_X | 설치 후 X일의 총수익 | 39.35 |
| iap_pub_revenue_X | 설치 후 X일의 인앱 구매 수익 | 21.23 |
| ads_pub_revenue_X | 설치 후 X일의 광고 수익 | 18.12 |
| reward_pub_revenue_X | 설치 후 X일의 보상형 동영상 광고 수익 | 9.12 |
| inter_pub_revenue_X | 설치 후 X일의 전면 광고 수익 | 6.1 |
| banner_pub_revenue_X | 설치 후 X일의 Banner 광고 수익 | 2.54 |
| mrec_pub_revenue_X | 설치 후 X일의 MREC(중형 직사각형) 광고 수익 | 0.48 |
| rpi_X | 설치 후 X일의 설치당 총수익 | 0.15 |
| iap_rpi_X | 설치 후 X일의 설치당 인앱 구매 수익 | 0.08 |
| ads_rpi_X | 설치 후 X일의 설치당 광고 수익 | 0.07 |
| reward_rpi_X | 설치 후 X일의 설치당 보상형 동영상 광고 수익 | 0.05 |
| inter_rpi_X | 설치 후 X일의 설치당 전면 광고 수익 | 0.04 |
| banner_rpi_X | 설치 후 X일의 설치당 Banner 광고 수익 | 0.03 |
| mrec_rpi_X | 설치 후 X일의 설치당 MREC(중형 직사각형) 광고 수익 | 0.02 |
2.4.2 imp 리포트
- 템플릿
다음은 imp 리포트의 템플릿입니다. imp 리포트를 수집하려면 다음 JSON을 복사하여 통합 설정에 붙여 넣고 필요에 맞게 조정하십시오:
{
"sink_event": {
"event_mapping": {
"revenue": "applovin_revenue_cohort_data",
"session": "applovin_session_cohort_data",
"imp": "applovin_imp_cohort_data"
}
},
"source": {
"group_by": [
"day",
"application",
"package_name",
"platform",
"country"
],
"report_types": [
"imp"
],
"metrics": [
"installs",
"user_count_0",
"imp_0",
"imp_per_user_0",
"inter_imp_0",
"inter_imp_per_user_0",
"reward_imp_0",
"reward_imp_per_user_0",
"banner_imp_0",
"banner_imp_per_user_0",
"mrec_imp_0",
"mrec_imp_per_user_0"
]
}
}
- 그룹 차원
다음은 지원되는 그룹 차원입니다. 조정이 필요하면 source.group_by를 수정하십시오
| 필드 | 설명 | 값 예시 |
|---|---|---|
| day | 데이터 날짜 | 2019/3/25 |
| application | 앱 이름 | My App |
| package_name | 앱 패키지명 또는 Bundle ID | com.my.test.app |
| platform | 앱 플랫폼, 값: android, fireos, ios | android |
| country | 영문 두 글자 Country Code | gb |
- 지표 필드
다음은 지원되는 지표 필드입니다. 조정이 필요하면 source.metrics를 수정하고, X를 필요한 일수로 바꾸십시오(선택 가능한 값: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 14, 18, 21, 24, 27, 30, 45)
| 필드 | 설명 | 값 예시 |
|---|---|---|
| installs | 신규 설치 수 | 2842 |
| user_count_X | 설치 후 X일의 총 활성 유저 수 | 612 |
| imp_X | 설치 후 X일의 광고 총 노출 수 | 6120 |
| imp_per_user_X | 설치 후 X일의 유저당 평균 광고 노출 수: imp_X / user_count_X | 10 |
| inter_imp_X | 설치 후 X일의 전면 광고 노출 수 | 1224 |
| inter_imp_per_user_X | 설치 후 X일의 유저당 평균 전면 광고 노출 수: inter_imp_X / user_count_X | 2 |
| reward_imp_X | 설치 후 X일의 보상형 동영상 광고 노출 수 | 1836 |
| reward_imp_per_user_X | 설치 후 X일의 유저당 평균 보상형 동영상 광고 노출 수: reward_imp_X / user_count_X | 3 |
| banner_imp_X | 설치 후 X일의 Banner 광고 노출 수 | 2448 |
| banner_imp_per_user_X | 설치 후 X일의 유저당 평균 Banner 광고 노출 수: banner_imp_X / user_count_X | 4 |
| mrec_imp_X | 설치 후 X일의 MREC(중형 직사각형) 노출 수 | 612 |
| mrec_imp_per_user_X | 설치 후 X일의 유저당 평균 MREC(중형 직사각형) 광고 노출 수: mrec_imp_X / user_count_X | 1 |
2.4.3 session 리포트
- 템플릿
다음은 session 리포트의 템플릿입니다. session 리포트를 수집하려면 다음 JSON을 복사하여 통합 설정에 붙여 넣고 필요에 맞게 조정하십시오:
{
"sink_event": {
"event_mapping": {
"revenue": "applovin_revenue_cohort_data",
"session": "applovin_session_cohort_data",
"imp": "applovin_imp_cohort_data"
}
},
"source": {
"group_by": [
"day",
"application",
"package_name",
"platform",
"country"
],
"report_types": [
"session"
],
"metrics": [
"installs",
"daily_usage_0",
"session_count_0",
"user_count_0",
"session_length_0",
"retention_0"
]
}
}
- 그룹 차원
다음은 지원되는 그룹 차원입니다. 조정이 필요하면 source.group_by를 수정하십시오
| 필드 | 설명 | 값 예시 |
|---|---|---|
| day | 데이터 날짜 | 2019/3/25 |
| application | 앱 이름 | My App |
| package_name | 앱 패키지명 또는 Bundle ID | com.my.test.app |
| platform | 앱 플랫폼, 값: android, fireos, ios | android |
| country | 영문 두 글자 Country Code | gb |
- 지표 필드
다음은 지원되는 지표 필드입니다. 조정이 필요하면 source.metrics를 수정하고, X를 필요한 일수로 바꾸십시오(선택 가능한 값: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 14, 18, 21, 24, 27, 30, 45)
| 필드 | 설명 | 값 예시 |
|---|---|---|
| installs | 신규 설치 수 | 2842 |
| daily_usage_X | 설치 후 X일의 유저 평균 접속 시간(초) | 501 |
| session_count_X | 설치 후 X일의 총 Session 수 | 1240 |
| user_count_X | 설치 후 X일의 총 활성 유저 수 | 401 |
| session_length_X | 설치 후 X일의 유저 평균 Session 시간(초): daily_usage_X / session_count_X | 0.404 |
| retention_X | 설치 후 X일의 잔존율: user_count_X / installs | 0.141 |
2.5 데이터 저장 규칙
기본적으로 수집한 데이터는 이벤트 형태로 AE 프로젝트에 기록됩니다:
-
데이터의 day 필드, 즉 데이터의 날짜를 집계 데이터의 #event_time으로 설정합니다
-
데이터의 이벤트 이름은 다음과 같습니다:
- applovin_revenue_cohort_data
- applovin_imp_cohort_data
- applovin_session_cohort_data
-
나머지 필드는 모두 저장됩니다
2.6 표준화 필드
다음 이벤트 속성은 표준화 처리됩니다:
| 원본 필드 | 표준화 필드 | 의미 |
|---|---|---|
| package_name | te_ads_object.app_id | 앱 ID |
| application | te_ads_object.app_name | 앱 이름 |
| platform | te_ads_object.platform | 플랫폼(Android, iOS 등) |
| country | te_ads_object.country | 국가/지역 코드 |
| USD 고정값 | te_ads_object.currency | 수익화 수익의 통화 |
| installs | te_ads_object.installs | 설치 수 |