关于游戏指标

什麼是遊戲指標？¶

• 每個遊戲都提供指標，包含有關遊戲運作的重要數據。
• 遊戲特定的指標需要介面訪問和遊戲許可，並且僅顯示App Center中所有可用遊戲中的一個遊戲。
• 有用的指標，如實時、收入和用戶，通過鏈接Hive SDK時默認提供，而不需要單獨傳輸日誌。
  • 但是，如果在Hive控制台中啟用了“最小化網絡通信”功能，則不會發送並發訪問日誌，並且不會顯示會話和並發用戶指標。
• 通過傳輸遊戲日誌，可以檢查遊戲運作所需的其他分析指標。
• 實時指標每10分鐘更新一次，而其他指標則在每天早上8點之前更新，以反映前一天的數據。
• 如果指標暴露了大量數據，則實際數據將以CSV格式提供。
• 有關指標術語的詞彙表，請參考[Next]。

菜單位置¶

• Hive 控制台 > 分析 > 遊戲指標

指標狀態¶

* 詳細分析指標¶

• 這是一個指標，提供每個項目的進一步狀態和分析。
• 每個指標的命名格式為“期間指標名稱（聚合標準）”。
  • 期間：每小時、每日、每週、每月、累計、期間
    • 數據按小時、天、週和月進行編制，基於每小時、每日、每週和每月。
    • 累計結果來自於所有時間的數據合併
    • 通過聚合指定期間的所有數據提供
  • 指標名稱：允許有空格的描述每個指標的陳述
  • 聚合標準
    • 在按組計算時指定，除非沒有明確的組存在
    • 如果一組包含N個標準，則按&分割。
      • 例如）國家為美國且市場為IOS的組：每日DAU（國家&市場）
  • 例如1）提供每日按國家計算的DAU數據的指標：每日DAU（國家）
  • 例如2）提供每日按兩組（國家和市場）計算的DAU數據的指標：每日DAU（國家&市場）

指標詳細¶

摘要¶

• 摘要指標每日/每週/每月提供。
• 提供DAU、NU、遊戲下載、最高同時在線用戶、銷售、PU、首次購買用戶、ARPU、ARPPU和銷售數量的指標。

實時指標¶

• 提供按日期/时间的收入、PU、AU和NU指标。
• 提供按国家/市场的销售、AU和NU分布。
• 销售相关指标每小时的整点计算，每五分钟更新一次，最多显示十分钟的记录。
• 每小时整点更新用户相关指标，包括前一天和当天的数据。
• 每2分钟提供与同时访问相关的指标。

使用者指標¶

• 提供每日/每週/每月的DAU、NU、遊戲下載、首次遊戲下載、整體/按伺服器的最高和最低每日同時使用者指標。
• 提供按市場的DAU、NU和DAU（不包括NU）的每日留存指標。
  • 如果您在用戶選擇欄中選擇NU，並在市場選擇欄中選擇Google Play，您可以檢查市場為Google Play的NU用戶的留存情況。
• 本報告提供按國家/市場的每日/每週/每月DAU、NU、遊戲下載和首次遊戲下載。
• 提供按應用版本（遊戲應用版本信息）、設備和操作系統版本的每日、每週和每月DAU和NU指標。
  • 每個應用版本以操作系統名稱 – 應用版本名稱提供。
  • 每個設備以操作系統名稱 – 設備名稱（小寫字母）提供。
  • 每個操作系統版本以操作系統名稱 – 操作系統版本名稱提供。
  • 如果操作系統名稱、應用版本名稱、設備名稱或操作系統版本名稱未知，則相應數據記錄在日誌中為null或空。
• 我們提供按市場和國家的每日用戶離開和返回指標。
  • 您可以設置基準日期，以及退出和返回用戶的基準持續時間（1到7天）。 （指示性術語：退出用戶、返回用戶註釋）
• 將提供退出用戶的每日指標。
• 提供DAU的每日用戶分類和用戶分類變化指標。
  • 有關用戶分類指標的詳細信息，請參見[這裡]，用戶分類移動指標[這裡]。

收入指標¶

• 提供每日/每週/每月的銷售、PU、首次購買用戶、首次購買所需天數、ARPU、ARPPU 和 PU RATE 指標，按整體/伺服器分類。
  • 首次購買所需的天數是指在指數查詢期間，使用者進行首次付款所需的天數分佈。首次購買的用戶被分為四組：在1天內、在首次購買後2天內、在第二次購買後3天內，以及在第三次購買後。提供一個數字。
• 提供按產品分類的銷售、PU、首次購買者和 ARPPU 的整體/伺服器指標。
• 提供針對每日/每週/每月銷售、PU、首次購買者、銷售數量、ARPU、ARPPU 和 PU RATE 的國家/市場特定指標。
• 提供廣告銷售的每日、每週和每月指標，以及廣告銷售占總銷售的百分比。
  • 廣告銷售是由廣告產生的交易。
  • 總收入是計算廣告收入與總收入比率時，廣告收入和應用內收入的總和。
  • 此指標不提供昨日數據，僅能訪問前一天的數據。

LTV¶

• LTV 指標是根據 NU 提供的。
• 提供到 D+50，其中 D+N 代表每個參考日期之後的天數。基準日期是新用戶首次訪問遊戲的日期。
  • 例如）2023 年 1 月 1 日的基準日期是 2023 年 1 月 3 日的 D+2，即兩天後。
• 新用戶 LTV 是在指標查詢期間 (D+N) 內所有新用戶產生的平均累計收入，計算公式如下。
  • 新用戶 LTV = D+N 新用戶的累計銷售額除以在 D+N 到達的新用戶數

會話指示器¶

• 如果在 Hive 控制台中啟用了「最小化網絡通信」功能，則不會發送並發訪問日誌，指標也不會顯示。
• 提供每日/每週/每月遊玩時間的總計和平均指標、延遲時間和會話數。
• 提供按國家/市場劃分的每日/每週/每月遊玩時間、延遲時間和會話數的指標。

遊戲玩法分析索引¶

• 透過傳輸遊戲玩法日誌，您可以檢查遊戲運營所需的額外分析指標。
• 要配置指標，必須通過客戶端日誌傳輸傳輸預定義的記錄。
• 有關提供的指標的詳細信息可以在[這裡]找到。

廣告指標¶

• 提供每日/每週/每月廣告收入的指標，廣告收入與總收入的比較，廣告曝光次數，廣告點擊次數，廣告點擊率，以及廣告觀看率。
  • 廣告收入是指通過廣告獲得的收入。
  • 廣告收入與總收入的比例中的總收入是指廣告收入和應用內收入的總和。
• 您可以查看從兩天前的指標，但不能查看前一天的指標。

活動指標¶

• 提供每日加入用戶的歸因和媒體指標。

  • 可以在 Hive SDK 中同步的归因工具分为 adjust、appsflyer 和 singular。
  • 每个归因工具根据广告 ID 进行聚合。
  • 由于归因工具收集的信息只能由用于设置的帐户查看，Hive Analytics 要求每个归因工具的回传选项以收集日志。通过此方式，Hive Analytics 自动收集日志并将其作为指标提供。
    • 通过 Hive SDK 连接归因并完成回传设置后，Hive SDK 提供的四个事件（安装、打开、更新和购买）将自动跟踪，并且日志收集可以在没有单独配置的情况下进行，同时 Hive 标识符也会自动收集并作为指标提供。
    • 通过 Hive SDK 连接归因并完成回传设置后，Hive SDK 提供的四个事件（安装、打开、更新和购买）将自动跟踪，并且日志收集可以在没有单独配置的情况下进行，同时 Hive 标识符也会自动收集并作为指标提供。

  • adjust、appsflyer 和 singular 归因工具提供的文档中有详细指南。您开始所需的信息如下。

    • 生產伺服器網址
  appsflyer調整單數

          HTTP 方法: GET
          端點 URL: https://analytics-log.withhive.com/recv_appsflyer_postback.php
          事件訊息: 檢查所有啟用事件類型的非有機
          訊息欄位: 選擇所有可能的欄位
          應用內事件: 選擇 appsfyler_id
  

          EndPoint URL: https://analytics-log.withhive.com/recv_adjust_postback.php?app_id={app_id}&app_name={app_name}&tracker={tracker}&tracker_name={tracker_name}&network_name={network_name}&campaign_name={campaign_name}&adgroup_name={adgroup_name}&creative_name={creative_name}&app_version={app_version}&adid={adid}&idfa={idfa}&android_id={android_id}&idfa_android_id={idfa||android_id}&idfa_gps_adid={idfa||gps_adid}&idfv={idfv}&gps_adid={gps_adid}&referrer={referrer}&created_at={created_at}&click_time={click_time}&installed_at={installed_at}&country={country}&city={city}&postal_code={postal_code}&language={language}&device_name={device_name}&os_name={os_name}&sdk_version={sdk_version}&os_version={os_version}&session_count={session_count}¤cy={currency}&environment={environment}&tracking_enabled={tracking_enabled}&timezone={timezone}&last_time_spent={last_time_spent}&fb_campaign_group_name={fb_campaign_group_name}&fb_campaign_group_id={fb_campaign_group_id}&fb_campaign_name={fb_campaign_name}&fb_campaign_id={fb_campaign_id}&fb_adgroup_name={fb_adgroup_name}&fb_adgroup_id={fb_adgroup_id}&activity_kind={activity_kind}&reporting_revenue={reporting_revenue}&reporting_currency={reporting_currency}&revenue={revenue}&first_tracker={first_tracker}&last_tracker={last_tracker}&last_tracker_name={last_tracker_name}&is_organic={is_organic}&rejection_reason={rejection_reason}&click_referer={click_referer}&time_to_uninstall={time_to_uninstall}&time_to_reinstall={time_to_reinstall}&event={event}&event_name={event_name}&is_reattributed={is_reattributed}&adwords_campaign_name={adwords_campaign_name}&adwords_campaign_id={adwords_campaign_id}&adwords_adgroup_id={adwords_adgroup_id}&adwords_creative_id={adwords_creative_id}&adwords_placement={adwords_placement}&fb_install_referrer={fb_install_referrer}&fb_install_referrer_adgroup_name={fb_install_referrer_adgroup_name}&fb_install_referrer_campaign_name={fb_install_referrer_campaign_name}&fb_install_referrer_campaign_group_name={fb_install_referrer_campaign_group_name}&fb_install_referrer_ad_objective_name={fb_install_referrer_ad_objective_name}&fb_install_referrer_ad_id={fb_install_referrer_ad_id}
  

  HTTP 方法: GET
  端點 URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_appsflyer_postback.php
  事件消息: 檢查所有已啟用事件類型的非有機
  消息字段: 選擇所有可能的字段
  應用內事件: 選擇 appsfyler_id
  

  • 沙盒伺服器網址
  appsflyer調整單數

  HTTP 方法: GET
  端點 URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_appsflyer_postback.php
  事件消息: 檢查所有啟用事件類型的非有機
  消息字段: 選擇所有可能的字段
  應用內事件: 選擇 appsflyer_id
  

  端點 URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_adjust_postback.php?app_id={app_id}&app_name={app_name}&tracker={tracker}&tracker_name={tracker_name}&network_name={network_name}&campaign_name={campaign_name}&adgroup_name={adgroup_name}&creative_name={creative_name}&app_version={app_version}&adid={adid}&idfa={idfa}&android_id={android_id}&idfa_android_id={idfa||android_id}&idfa_gps_adid={idfa||gps_adid}&idfv={idfv}&gps_adid={gps_adid}&referrer={referrer}&created_at={created_at}&click_time={click_time}&installed_at={installed_at}&country={country}&city={city}&postal_code={postal_code}&language={language}&device_name={device_name}&os_name={os_name}&sdk_version={sdk_version}&os_version={os_version}&session_count={session_count}¤cy={currency}&environment={environment}&tracking_enabled={tracking_enabled}&timezone={timezone}&last_time_spent={last_time_spent}&fb_campaign_group_name={fb_campaign_group_name}&fb_campaign_group_id={fb_campaign_group_id}&fb_campaign_name={fb_campaign_name}&fb_campaign_id={fb_campaign_id}&fb_adgroup_name={fb_adgroup_name}&fb_adgroup_id={fb_adgroup_id}&activity_kind={activity_kind}&reporting_revenue={reporting_revenue}&reporting_currency={reporting_currency}&revenue={revenue}&first_tracker={first_tracker}&last_tracker={last_tracker}&last_tracker_name={last_tracker_name}&is_organic={is_organic}&rejection_reason={rejection_reason}&click_referer={click_referer}&time_to_uninstall={time_to_uninstall}&time_to_reinstall={time_to_reinstall}&event={event}&event_name={event_name}&is_reattributed={is_reattributed}&adwords_campaign_name={adwords_campaign_name}&adwords_campaign_id={adwords_campaign_id}&adwords_adgroup_id={adwords_adgroup_id}&adwords_creative_id={adwords_creative_id}&adwords_placement={adwords_placement}&fb_install_referrer={fb_install_referrer}&fb_install_referrer_adgroup_name={fb_install_referrer_adgroup_name}&fb_install_referrer_campaign_name={fb_install_referrer_campaign_name}&fb_install_referrer_campaign_group_name={fb_install_referrer_campaign_group_name}&fb_install_referrer_ad_objective_name={fb_install_referrer_ad_objective_name}&fb_install_referrer_ad_id={fb_install_referrer_ad_id}
  

  端點 URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_singular_postback.php
  

  • 媒體分為「有機」和「非有機」。
    • 有機：未通過媒體廣告加入的用戶
    • 非有機：通過媒體廣告（Facebook、Google等）加入的用戶

• PlayerID，當透過 Hive SDK 同步 Adjust 和 Appsflyer 時，會提供用戶識別值。

  • 用戶識別值 playerID 僅提供給通過“登錄中心”登錄的用戶，適用於使用 Hive SDK v1 的遊戲，而對於使用 Hive SDK v4 的遊戲，所有用戶都提供用戶識別值 playerID。
    • 用戶識別值 playerID 必須通過實現遊戲區域來提供，以將 uid 值設置為上述情況以外的 SDK 版本的用戶識別值。
  • 通過匹配 PlayerID（用戶識別值）的基本分析日誌，您可以獲得有意義的結果。
    • 在 Adjust 的情況下，如果您在一個設備上創建多個帳戶並進行遊玩，則僅會導入最初創建帳戶的 PlayerID，其他 PlayerID 可能會缺失，因此在創建事件時必須刪除唯一設置。
      • 參考 : https://help.adjust.com/ko/article/add-events
    • 如果 Adjust 的 ActivityKind 是 Session，則僅在滿足 session_time 條件時發送日誌。
      • 如果 session_time 設置為 30 分鐘，則當用戶活躍超過 30 分鐘時會發送 Session 日誌。

  • 使用以下查詢，您可以通過將 Adjust 和 Appsflyer 日誌中的 PlayerID 與 Hive 登錄日誌中的 PlayerID 用戶匹配來檢查每個用戶的流入情況。

    • 查詢通過匹配 Adjust 日誌中的 PlayerID 和 Hive 登錄日誌中的 PlayerID 來檢查流入媒介。

  SELECT
          A.playerId AS Adjust_playerId,
          B.playerId AS Hive_playerId,
          A.networkName
  FROM
          (
                  SELECT
                          playerId,
                          networkName
                  FROM
                          `fluted-airline-109810.analytics_{Company Code}_live.t_hive_adjust_fix_log`
                  WHERE
                          -- 期間根據客戶需求變更
                          datetime >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"
                          AND appIdGroup = '{您想檢查的遊戲的 AppIdGroup}'
                          AND eventName = "{客戶確定的登錄事件名稱}"
                  GROUP BY
                          playerId,
                          networkName
          ) A
  INNER JOIN
          (
                  SELECT
                          playerId
                  FROM
                          `fluted-airline-109810.analytics_{Company Code}_live.t_hive_login_log`
                  WHERE
                          -- 期間根據客戶需求變更
                          datetime >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"
                          AND appIdGroup = '{您想檢查的遊戲的 AppIdGroup}'
                  GROUP BY
                          playerId
          ) B
  ON
          A.playerId = B.playerId;
  

  • 查詢通過匹配Appsflyer日誌中的PlayerID和Hive登錄日誌中的PlayerID來檢查流入媒介。

  -- 查詢通過匹配Appsflyer日誌中的PlayerID和Hive登錄日誌中的PlayerID來檢查流入媒介。
  
  SELECT
          A.playerId AS Appsflyer_playerId,
          B.playerId AS Hive_playerId,
          A.mediaSource
  FROM
          (
                  SELECT
                          playerId,
                          mediaSource
                  FROM
                          `fluted-airline-109810.analytics_{Company Code}_live.t_hive_appsflyer_log`
                  WHERE
                          -- 期間根據客戶需求變更
                          datetime >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"
                          AND appIdGroup = '{AppIdGroup of the game you want to check}'
                          AND eventName = "{Login event name determined by client}"
                  GROUP BY
                          playerId,
                          mediaSource
          ) A
  INNER JOIN
          (
                  SELECT
                          playerId
                  FROM
                          `fluted-airline-109810.analytics_{Company Code}_live.t_hive_login_log`
                  WHERE
                          -- 期間根據客戶需求變更
                          datetime >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst >= "2024-01-01 00:00:00"
                          AND datetimeKst <= "2024-03-31 23:59:59"
                          AND appIdGroup = '{AppIdGroup of the game you want to check}'
                  GROUP BY
                          playerId
          ) B
  ON
          A.playerId = B.playerId;
  

• 提供開啟次數、點擊次數、安裝次數、點擊率（%）、安裝率（%）、透過促銷進入的用戶數、透過促銷進入的用戶數與NU的比率（%）以及PU的交叉促銷。

• 有關Hive推送交付的詳細資訊，您可以查看每個活動的總交付次數、成功交付次數、開啟案例數、開啟率（%）、成功率（%）和重複狀態。
  • 您可以查看從兩天前開始的指標，但無法查看前一天的指標。

指標數值分析¶

• 如果您選擇左上角的通知圖示，您可以使用 STL 分解（季節性與趨勢分解使用 Loess）和移動平均法查看過去三天的指標結果，這些指標偏離了先前的模式和趨勢。
• 偵測日期、指標名稱和指標值會顯示出來，您可以通過點擊表格的每一行來查看圖表中的先前數據。
• 如果您點擊 [前往指標頁面]，將帶您進入特定遊戲的指標頁面，您可以查看每個指標。
• 實時指標
  • 數據反映至查詢時間前兩小時。
  • 如果在同一天發現兩個或更多的時間框架，將使用最新的時間框架顯示，並顯示指標名稱和檢測到的案例數量。
  • 圖表可顯示至偵測日期前72小時，您可以通過顯示在24小時間隔的輔助線查看按時間框架的增減模式和趨勢。
  • 指標包括按時間框架的 AU、按時間框架的 NU 和按時間框架的銷售額（美元）。
• 每日指標
  • 數據反映至查詢時間前一天。
  • 圖表可顯示至偵測日期前21天，您可以通過顯示在7天間隔的輔助線查看按天的增減模式和趨勢。
  • 指標包括 DAU、NU、銷售額（美元）、現有用戶銷售額（美元）、NU 銷售額（美元）、遊玩時間（總計）、用戶遊玩時間（平均）、參與內容的用戶數、參與社交活動的用戶數、參與商店點擊的用戶數、夥伴和產品修改的用戶數。