关于游戏指标

游戏指标是什么？¶

• 为每个游戏提供指标，其中包含有关游戏运行的关键数据。
• 游戏特定的指示器需要界面访问权限和游戏权限，并在 App Center 中针对所有可用游戏中的单个游戏显示。
• 关联 Hive SDK 时，默认提供实时、收入、用户等有用指标，无需单独传输日志。
  • 但是，如果在 Hive 控制台中启用了“最小化网络通信”功能，则不会发送并发访问日志，也不会显示会话和并发用户指示器。
• 通过传输游戏日志，可以检查游戏运行所需的其他分析指标。
• 实时指标每 10 分钟更新一次，而其他指标则在韩国标准时间每天早上 8 点之前更新，以反映前一天的数据。
• 如果有大量数据暴露给指示器，则实际数据将以 CSV 格式提供。
• 请参阅 [[下一个]]（./indicator-terms.md/） 以获取指标术语表。

菜单位置¶

• Hive 控制台 > Analytics > 游戏指示器

指示灯状态¶

* 详细分析指标¶

• 这是一个指标，为每个项目提供进一步的状态和分析。
• 每个指标都以 “Period Indicator Name（Aggregation Standard）” 格式命名。
  • 期间 ： 每小时、每天、每周、每月、累计、期间
    • 数据按小时、天、周和月按小时、每天、每周和每月编译。
    • 合并所有时间数据的累积结果
    • 通过汇总指定期间的所有数据来提供
  • Indicator Name ：允许使用空格时，描述每个指示器的语句
  • 聚合标准
    • 按组计数时指定，除非不存在不同的组
    • 如果一个组包含 N 个标准，则按 & 进行拆分。
      • 例如）国家是美国且市场是IOS的组：每日DAU（国家和市场）
  • 例 1） 按国家/地区提供每日 DAU 数据的指标：Daily DAU（Country）
  • 例如2）按国家和市场两组提供每日DAU数据的指标：每日DAU（国家和市场）

指标详细信息¶

总结¶

• 每天/每周/每月提供汇总指标。
• 提供 DAU、NU、游戏下载量、最高单日活跃数、销售额、PU、首次购买用户数、ARPU、ARPPU 和销售次数等指标。

实时指标¶

• 按日期/时间提供收入、PU、AU 和 NU 指标。
• 按国家/地区/市场提供销售、AU 和 NU 的分销。
• 与销售相关的指标每小时计算一次，最多显示 10 分钟的记录。
• 整点每 20 分钟更新一次，包括前一天和当天，与用户相关的指标。
• 每隔 2 分钟提供一次与同时访问相关的指示器。

用户指示器¶

• 提供每日/每周/每月 DAU、NU、游戏下载、首次游戏下载、总体/按服务器的最高和最低每日并发用户数的指标。
• 按市场提供 DAU、NU 和 DAU（不包括 NU）的每日留存指标。
  • 如果您在用户选择字段选择 NU，在市场选择字段选择 Google Play，则可以查看市场为 Google Play 的 NU 用户的留存情况。
• 此报告按国家/地区/市场提供每日/每周/每月 DAU、NU、游戏下载量和首次游戏下载量。
• 提供按应用版本（游戏应用版本信息）、设备、操作系统版本划分的每日、每周、每月 DAU 和 NU 指标。
  • 对于每个应用程序版本，它以 OS 名称 – 应用程序版本名称的形式提供。
  • 对于每个设备，它以 OS name – device name （小写字母） 的形式提供。
  • 对于每个操作系统版本，它以操作系统名称 – 操作系统版本名称的形式提供。
  • 如果 OS 名称、App 版本名称、设备名称或 OS 版本名称未知，则相应的数据在日志中记录为 null 或空。
• 我们按市场和国家/地区提供用户离开和返回的每日指标。
  • 您可以为退出和返回用户设置基准日期和基准持续时间（1 到 7 天）。（指示性术语：退出用户，返回用户备注）
• 将提供退出用户的每日指标。
• 提供 DAU 的每日用户分类和用户分类变化指标。
  • 有关用户分类指标的详细信息，请参见 [[这里]]（./game-indicator/user-classification.md/） 和用户分类移动指标 [[这里]]（./game-indicator/user-classification-movement.md/）。

收入指标¶

• 提供每日/每周/每月销售额、PU、首次购买用户、首次购买天数、ARPU、ARPPU 和 PU RATE 指标整体/按服务器。
  • 首次购买所需的天数是用户在指数查询期间进行首次付款所需的天数的分配。首次购买的用户分为四组：1 天内、首次购买后 2 天内、第二次购买后 3 天内和第三次购买后。提供一个数字。
• 按产品、PU、首次购买者和 ARPPU 整体/服务器指标提供销售额。
• 提供特定于国家/地区的指标，包括每日/每周/每月销售额、PU、首次购买者、销售数量、ARPU、ARPPU 和 PU RATE。
• 提供每日、每周和每月的广告销售额和广告销售额占总销售额的百分比指标。
  • 广告销售是由广告产生的交易。
  • 总收入是计算广告收入与总收入比率时广告收入和应用内收入的总和。
  • 该指标不提供昨天的数据，只能访问前一天的数据。

按揭风险¶

• LTV 指标按 NU 提供。
• 最多提供 D+50，其中 D+N 表示每个引用日期之后的天数。基础日期是新用户首次访问游戏的日期。
  • 例如。2023 年 1 月 1 日的基准日期是两天后 203 年 1 月 1 日的 D+2。
• 新用户 LTV 是指在指标查询周期（D+N）内，所有新加入的用户产生的平均累计收入，计算公式如下。
  • 新用户 LTV = D+N 新用户累计销售额除以到达 D+N 的新用户数

会话指示器¶

• 如果在 Hive 控制台中启用了“最小化网络通信”功能，则不会发送并发访问日志，也不会显示指示器。
• 提供每日/每周/每月播放时间、延迟时间和会话数的总和平均指标。
• 按国家/地区/市场提供每日/每周/每月播放时间、延迟时间和会话数的指标。

对局分析指标¶

• 通过传输游戏日志，您可以查看游戏运行所需的其他分析指标。
• 要配置指标，必须通过客户端日志传输传输预定义记录。
• 有关所提供指标的详细信息，请参见 [[这里]]（./game-indicator/gameplay-analysis-indicator.md/）。

广告指示器¶

• 提供每日/每周/每月广告收入、广告收入与总收入对比、广告曝光次数、广告点击次数、广告点击次数和广告观看率等指标。
  • 广告收入是指通过广告获得的收入。
  • 以广告收入占总收入的比例表示的总收入是指广告收入和应用内收入之和。
• 您可以查看 2 天前的指标，但不能查看前一天的指标。

活动指示器¶

• 提供打开次数、点击次数、安装次数、点击率 （%）、安装率 （%）、通过促销活动进入的用户数、通过促销活动进入的用户与 NU （%） 的比率以及交叉促销的 PU。
• 对于 Hive 推送送达详细信息，您可以按活动检查送达总数、成功送达数、打开案例数、打开率 （%）、成功率 （%） 和重复状态。
  • 您可以查看 2 天前的指标，但不能查看前一天的指标。

MMP 指示符¶

• 按归因和媒体提供每日加入用户的指标。

  • 可以在 Hive SDK 中同步的归因工具分为 adjust、appsflyer 和 singular。
  • 每个吸引工具都是根据广告 ID 汇总的。
  • 由于归因工具收集的信息只能由用于设置的帐户查看，因此 Hive Analytics 需要每个归因工具的回发选项来收集日志。通过这种方式，Hive Analytics 会自动收集日志并将其作为指标提供。
    • 通过 Hive SDK 关联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）将被自动跟踪，无需单独配置即可收集日志，并且 Hive 标识符也会自动收集并作为指标提供。
    • 通过 Hive SDK 关联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）将被自动跟踪，无需单独配置即可收集日志，并且 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包含了详细指南。下面提供了您入门所需的信息。

    • 生产服务器 URL
  AppsFlyer调整单数

  HTTP method: GET
  EndPoint URL: https://analytics-log.withhive.com/recv_appsflyer_postback.php
  Event message: Check all non-organics of activated event types
  Message Fields: Choose All Possible Fields
  In-app events: Choose 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}
  

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

  • 沙箱服务器 URL
  AppsFlyer调整单数

  HTTP method: GET
  EndPoint URL: https://sandbox-analytics-log.withhive.com/recv_appsflyer_postback.php
  Event message: Check all non-organics of activated event types
  Message Fields: Choose All Possible Fields
  In-app events: Choose appsfyler_id
  

  EndPoint 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}
  

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

  • 媒体分为 “有机” 和 “非有机” 两种。
    • 自然：未通过媒体广告加入的用户
    • 非自然：通过媒体广告（Facebook、Google 等）加入的用户

• PlayerID 是用户标识值，通过 Hive SDK 同步 Adjust 和 Appsflyer 时提供。

  • 用户识别值 playerID 仅适用于使用 Hive SDK v1 的游戏通过“登录中心”登录的用户，而用户识别值 playerID 对于使用 Hive SDK v4 的游戏，则提供给所有用户。
    • 除上述情况外，对于非上述 SDK 版本，必须通过实现游戏区提供用户标识值 playerID，才能将 uid 值设置为用户标识值。
  • 您可以通过 PlayerID（用户标识值）匹配分析的基本日志，从而获得有意义的结果。
    • 在 Adjust 的情况下，如果您在一台设备上创建多个账户并进行游戏，则只会导入最初创建账户的玩家 ID，其他玩家 ID 可能会丢失，因此您必须在创建事件时删除唯一设置。
      • 参考资料 ： https://help.adjust.com/ko/article/add-events
    • 如果 Adjust 的 ActivityKind 为 Session，则仅在满足 session_time 条件时发送日志。
      • 如果 session_time 设置为 30 分钟，则当用户处于活动状态的时间超过 30 分钟时，将发送会话日志。

  • 使用下面的查询，您可以通过将 Adjust 和 Appsflyer 日志中的 PlayerID 与 Hive 登录日志中的 PlayerID 用户进行匹配来检查每个用户的流入量。

    • 通过匹配 Adjust 日志中的 PlayerID 和 Hive 登录日志中的 PlayerID 来检查流入媒介的查询。

  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
                          -- Period changes according to client needs
                          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,
                          networkName
          ) A
  INNER JOIN
          (
                  SELECT
                          playerId
                  FROM
                          `fluted-airline-109810.analytics_{Company Code}_live.t_hive_login_log`
                  WHERE
                          -- Period changes according to client needs
                          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;
  

  • 通过匹配 Appsflyer 日志中的 PlayerID 和 Hive 登录日志中的 PlayerID 来检查流入媒介的查询。

  -- Query to check the inflow medium by matching the PlayerID in the Appsflyer log and the PlayerID in the Hive login log.
  
  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
                          -- Period changes according to client needs
                          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
                          -- Period changes according to client needs
                          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;
  

  指标数值分析¶

  

• 如果您选择左上角的通知图标，您可以使用 STL 查看过去三天偏离先前模式和趋势的指标的结果 分解（使用黄土的季节性和趋势分解）和移动平均线。

• 此时将显示检测日期、指标名称和指标值，您可以通过单击表格的每一行在图表中查看以前的数字。
• 如果您单击 [转到 Metrics 页面]，您将被带到特定于游戏的指标页面，您可以在其中查看每个指标。
• 实时指标
  • 反映查询时间前最多两小时的数据。
  • 如果在同一天发现了两个或多个时间范围，则使用最新的时间范围以及指示名称和检测到的病例数来暴露它们。
  • 该图表在检测日期前 72 小时内可用，您可以使用每隔 24 小时显示的辅助线按时间范围查看增加/减少模式和趋势。
  • 指标包括 AU、NU 和 In-app Revenue （USD）。
• 每日指标
  • 反映查询时间前一天的数据。
  • 该图表在检测日期前 21 天内可用，您可以使用每隔 7 天显示的辅助线按天查看增加/减少模式和趋势。
  • 指标包括 AU、NU、应用内收入（美元）、总游戏时间、平均游戏时间、内容用户、社交用户、升级用户、商店点击用户、Mate 用户和资产用户。