ドキュメントAnalytics書き出しガイド

データフィードを使用した一般的な指標の計算

Last update: Fri Jun 06 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

作成対象：

  • ユーザー
  • 管理者

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。

NOTE
通常はAnalysis Workspaceから除外されるヒットが、データフィードに含まれます。 次の条件を関連するクエリに追加することを検討してください。
  • exclude_hit:Analysis Workspaceには、exclude_hit = 0 の場所にあるデータのみが含まれます。
  • customer_perspective：モバイルバックグラウンドヒットを含む仮想レポートスイートを使用しない限り、Analysis Workspaceには customer_perspective = 0 のデータのみが含まれます。
  • hit_source：データソースのデータには、生データとAnalysis Workspaceの違いが含まれている場合があります。 データソースからのヒットを除外する場合は、hit_source = 5,7,8,9 の条件を満たすすべての行を除外します。

ページビュー数

  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。

発生件数

  1. 合計行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。
TIP
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。オプションですが、訪問をカウントする際には visit_start_time_gmt を使用して、その訪問がカウントされるようにします。

訪問者数

Adobeがユニーク訪問者の特定に使用するすべての手段（カスタム訪問者 ID、Experience Cloud ID サービスなど）は、最終的に post_visid_high と 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、どのようにしてユニーク訪問者として識別されたかに関係なく、ユニーク訪問者を識別する際の標準として使用できます。アドビがユニーク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 と 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離脱リンク

  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（離脱リンクの場合）

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、ディメンション項目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
recommendation-more-help
6b7d49d5-f5fe-4b7f-91ae-5b0745755ed2