小时报表
1.功能概述
点击【数据报表】-【分小时报表】可查看小时数据报表。支持【分天对比】和【时间趋势】两种数据图表展示模式。报表通用逻辑请见数据报表基础说明
1）分天对比 功能：对比所选的日期间，每天数据指标的对比。 限制：仅可查询近90天内，最多支持5个独立日期对比 
2）时间趋势 功能：查看所选数据周期内，数据指标随时间变动的趋势。 限制：仅可查询近90天内，时间跨度为3天的数据。 
| 表格能力描述 | 解析 |
|---|---|
| 披露数据类型 | ToBid 统计指标 |
| 数据更新时间 | 每2~3分钟更新 |
| 支持的数据维度 | 时间、操作系统、应用、聚合广告位类型、聚合广告位、广告网络、流量分组、A/B测试分组、IDFA状态、广告源竞价类型、广告源广告类型、广告源、聚合SDK版本、APP版本、渠道、子渠道 |
| 披露的数据指标 | ToBid 统计指标：预估收益(¥)、流量请求量、流量返回量、流量填充率、展示量、流量展示率、广告请求量、广告返回量、广告填充率、广告展示率、点击量、点击率、eCPM(¥) |
2.注意事项
流量层级数据指标的最细颗粒度是流量分组，所以在勾选**【广告网络/广告源类型/广告源】**中任意维度时，数据报表将自动隐藏流量层级数据的相关指标。
3.相关数据说明
3.1数据筛选项
| 维度 | 维度说明 |
|---|---|
| 时间 | 报告数据产生日期 |
| 操作系统 | Android/iOS/HarmonyOS |
| 应用 | 聚合应用 |
| 广告位类型 | 聚合广告位的广告类型 |
| 聚合广告位 | ToBid的聚合广告位 |
| 流量分组 | ToBid的流量分组 |
| A/B测试分组 | A/B测试的具体分组 |
| IDFA状态 | 有无IDFA状态 |
| 广告网络 | 广告网络：如Sigmob、穿山甲等 |
| 广告源竞价类型 | 竞价/普通广告源 |
| 广告源广告类型 | 广告源广告类型，一般等同于聚合广告位的广告类型。在使用【多广告类型优选】时，在【激励视频】聚合广告位下，可以配置【开屏】【插屏】的广告源。 |
| 广告源 | 用于请求广告的ToBid广告源 |
| 聚合SDK版本 | 聚合SDK的版本信息 |
| APP版本 | 开发者APP的版本信息 |
| 渠道 | 开发者传给SDK的自定义参数 |
| 子渠道 | 开发者传给SDK的自定义参数 |
3.2数据指标
| 属性 | 属性值 | 描述 |
|---|---|---|
| ToBid统计指标 | 预估收益(¥) | 普通广告源预估收益=SUM(瀑布流中设置的期望eCPM*ToBid统计的展示量/1000)，应用内竞价广告源预估收益=SUM(每次展示的实时价格) |
| 流量请求量 | 应用向ToBid发送请求的次数，一次流量请求可能触发多次广告请求 | |
| 流量返回量 | 应用向ToBid发送请求后，返回成功的次数 | |
| 流量填充率 | 应用向ToBid发送请求后，返回成功次数的占比，计算公式：流量返回/流量请求 | |
| 展示量 | ToBid依赖广告展示回调接口统计的广告曝光次数。由于统计口径差异、网络丢包等因素，ToBid统计的展示量与广告网络统计的展示量可能存在差异 | |
| 流量展示率 | 计算公式：展示量/流量返回量 | |
| 广告请求量 | -普通广告源：广告请求数，即ToBid向广告网络发送请求的次数。 -竞价广告源：竞价请求数，即应用内竞价广告源向第三方广告网络发起询价的次数 | |
| 广告返回量 | -普通广告源：广告返回数，即ToBid向广告网络发送请求后，返回成功的次数 -竞价广告源：竞价响应数，即应用内竞价广告源向第三方广告网络发起询价后，返回了价格的次数 | |
| 广告填充率 | -普通广告源：广告填充率，计算公式=广告返回数/广告请求数 -竞价广告源：竞价响应率，计算公式=竞价响应数/竞价请求数 | |
| 广告展示率 | -普通广告源：广告展示率，计算公式=展示量/广告返回量 -竞价广告源：广告物料展示率，计算公式=展示量/广告物料返回量 -广告物料返回量未展示在报表中，详细数据见应用内竞价分析报表 | |
| 点击量 | ToBid依赖广告点击回调接口统计的广告点击数，由于部分广告网络不提供点击回调，ToBid统计的点击数据与广告网络统计的点击数可能存在差异 | |
| 点击率 | 计算公式：点击量/展示量 | |
| eCPM(¥) | 在选择的时间范围内，每1000次广告展示所获得的预估收益。计算方法是按选定时间范围的eCPM加权平均进行计算。 例如：前7天的eCPM= (收入_Day1 + 收入_Day2 + ... 收入_Day7) / (展示_Day1 + 展示_Day_2 + ... + 展示_Day7) * 1000 |
4.常见问题
1）分小时报表使用场景
- 实时观察调整策略后的数据变化
- 实时预估每小时的收益、展示等变现情况，提供买量支撑
- 观测同比、环比下不同时间段的数据表现
2）分天对比与时间趋势区别
分天对比，小时报表独有图表展示形式，用于对比不同独立日期间，每小时的数据对比。 举例：对比今天、昨天、上周同期，当天每小时的数据。
时间趋势，用于对比长周期数据趋势。可进行指标对比、维度对比、时间对比。 举例：对比1.1-1.3和2.1-2.3的小时级数据
3）分小时报表的数据如何统计
- 底价广告源的预估收益、预估ecpm是按照开发者填写的排序价格预估的。填写的排序价格越接近实际ecpm，则ToBid的预估收益越准确。一般建议开发者排序价格设置同三方代码位所设置的底价/目标价保持一致。
- bidding广告源的预估收益是按照广告网络的竞价报价预估的。
- 除收益相关数据外，其他数据为ToBid SDK埋点统计数据。
4）为什么有时候展示数/广告返回量不等于广告展示率？
可查看是否存在bidding广告源数据，bidding广告源的广告展示率计算公式：展示量/广告物料返回量，而广告返回量指的是竞价响应数，两者并不对等。
| 指标名称 | 指标说明 |
|---|---|
| 广告返回量 | -普通广告源：广告返回数，即ToBid向广告网络发送请求后，返回成功的次数 -竞价广告源：竞价响应数，即应用内竞价广告源向第三方广告网络发起询价后，返回了价格的次数 |
| 广告展示率 | -普通广告源：广告展示率，计算公式=展示量/广告返回量 -竞价广告源：广告物料展示率，计算公式=展示量/广告物料返回量 广告物料返回量未展示在报表中，详细数据见应用内竞价分析报表 |