測定の実装ガイド

1. 始める前に

次のタイプの顧客とユースケースに基づいて、ビジネスにとって最も重要なことを検討し、それらの優先事項が統合とテストに反映されていることを確認してください。そのような基準には次のようなものがあります。

• 顧客タイプ: 大規模と小規模の広告主、代理店、業種、地域フットプリント
• キャンペーン目標とコンバージョンの種類: ユーザー獲得、顧客維持、購入、収益
• ユースケース: レポート、ROI 分析、入札単価の最適化

2. 使用例

レポートに使用されるサマリー レポートや最適化に使用されるイベントレベル レポート（場合によっては補助データとしてレポートに使用されるもの）もよく見られます。測定機能を最大限に活用するには、Google 広告の手法やプライバシー サンドボックスの最適化に関する調査などに基づいて、イベント単位と集計単位を組み合わせて使用します。

3.全般

	Baseline	最適
レポート	サマリー レポートをレポートのユースケースに使用する PA + ARA 統合を使用	レポートでサマリー レポートとイベントレベル レポートを併用する方法を理解する
最適化	何を最適化すべきかについての明確な説明 最適化モデルを推進するレポートを明確に把握する 最適化のユースケースにイベントレベル レポートを使用する PA + ARA PA + ARA 統合を使用 PA の最適化には モデリングシグナルが関与する場合がある	特に広告費用対効果の最適化に向けて、サマリー レポートとイベントレベル レポートを併用する方法を理解する
アプリとウェブにわたるアトリビューション	Chrome と Android のクロスアプリとウェブ アトリビューションの使用方法を理解する（ウェブの解説、Android の解説）	ARA によるクロスアプリ / ウェブ アトリビューションと、現在のクロスアプリとウェブ カバレッジを比較する 現在クロスアプリとウェブ アトリビューションを測定していない場合は、こちらのメリットをご検討ください

4. 構成のセットアップ

	Baseline	最適
イベントレベル レポート	あらゆるフロー（PA、非 PA など）に対するソース / トリガー登録呼び出しの適切な設定 クリックスルー コンバージョン（CTC）またはビュースルー コンバージョン（VTC）のいずれかを使用 デフォルト設定の使用 優先度、有効期限、event_report_window、deduplicate_key、フィルタ、_lookback_window の完全な理解	すべてのフロー（PA、PA 以外、すべての広告タイプなど）でソース / トリガーの登録呼び出しを適切に設定する CTC と VTC の両方を使用 Lite Flexible Event-Level を使った設定（特にレポートの損失を最小限に抑えるため） さまざまなレポート期間をテストしてレポート損失を最適化し、ユースケースに最適な設定を特定する アトリビューション フローの仕組みを完全に理解 移行デバッグ レポートとの統合により、アトリビューション成功デバッグ レポートと詳細なデバッグ レポートの両方を含む、3PC ベースの測定との比較を改善 過去のデータに基づく ARA のテストに使用できるツール、Sim lib との統合
概要レポート	あらゆるフロー（PA、非 PA など）に対するソース / トリガー登録呼び出しの適切な設定 クリックスルー コンバージョンかビュースルー コンバージョンのいずれかを使用 集計レポートの設定（filters、aggregatable_report_window、schedule_report_time、source_registration_time、reporting_origin）に関する完全な理解 集計サービスの適切な設定	すべてのフロー（PA、PA 以外、すべての広告タイプなど）でソース / トリガーの登録呼び出しを適切に設定する CTC と VTC の両方を使用 アトリビューション フローの仕組みを完全に理解する L1 の予算を最適化する方法と、ソースごとに複数のコンバージョンを最適化する方法を検討する 移行デバッグ レポートとの統合により、アトリビューション成功デバッグ レポートと詳細なデバッグ レポートの両方を含む、3PC ベースの測定との比較を改善 SimLib との統合と Noise Lab シミュレーションのテストさまざまな API 構成のテストに使用できる SIM ライブラリで試すバッチ処理戦略の例

5. 実装戦略

	Baseline	最適
サードパーティ以外のデータ		ARA のパフォーマンスを検証または改善するために、サードパーティ Cookie（使用可能な場合）と 3PCD の影響を受けないデータを使用する方法を検討する
ノイズ	サマリー レポートにノイズを追加する方法と、ノイズの影響を変更するために実施できるさまざまな設計上の決定に関する完全な理解	SimLib との統合と Noise Lab シミュレーションによるノイズの影響を評価するテスト データのノイズ除去のためのさまざまなメカニズムを実装してテストする
集計サービス	集計サービスのテスト フレームワークに関する完全な理解: 集計サービスのテストのガイダンス 使用を予定しているソース側とトリガー側のキーがユースケースに適していることを確認します。 キー構造の例としてまず、トラッキングするすべてのディメンションを含むキー構造が挙げられます。出力に基づいて、さまざまな鍵構造をテストできます。 共有 ID と寄付予算に関する完全な理解 集計サービスでノイズを追加する方法に関する完全な理解	ユースケースに合わせて最適化するための階層的なキーなど、複数の異なるキー構造をテストする 階層的な鍵構造の使用例 集計サービス内でさまざまな Epsilon 値をテストして、全体像を把握できるようにする
バッチ処理戦略	さまざまなバッチ処理頻度（1 時間ごと、1 日ごと、1 週間ごとなど）の影響と、レポートのバッチ処理方法（広告主 X スケジュール設定されたレポート時間など）を完全に理解する。詳しくは、デベロッパー向けドキュメントと Aggregation Service の負荷テストのガイダンスをご覧ください。 少なくとも 1 つのバッチ処理頻度と 1 つの広告主を使用してテストする	バッチ処理頻度とレポート ディメンションのさまざまな組み合わせをテストし、ユースケースに最適な設定を特定する 広告主または広告主のグループ（小、中、大など）ごとにさまざまな戦略を使用することも考えられます。MTG Agg Service 負荷テストのガイダンスをご覧ください。 集計可能レポートの遅延を考慮してバッチ戦略を調整して、レポートの損失を最小限に抑える
デバッグ	アトリビューション成功デバッグ レポート、詳細デバッグ レポート、集計サービスのデバッグモードと統合する	テストと評価の一環としてあらゆる種類のデバッグ レポートを使用する