Amazon Marketing Cloud、直近ではAWS Clean Roomとも呼ばれますが、アマゾンのデータクリーンルームで叩くことができるCVデータには2種類あります。
すなわち、
amazon_attributed_events_by_conversion_time
amazon_attributed_events_by_traffic_time
の2つです。
この2つ、なかなかにややこしいので解説します。
データセットの違い
amazon_attributed_events_by_conversion_timeとは
Conversionが起点となっている、CVと広告接触がペアになっているデータセットです。
データ集計期間内に発生した広告接触起因のCVイベントと、そのCVイベントに対し貢献したとされるトラフィック（インプレッション・クリック）イベントが格納されています。
amazon_attributed_events_by_traffic_time
Imp/Clickが起点となっている、CVと広告接触がペアになっているデータセットです。
データ集計期間内に発生した広告接触起因のトラフィック（インプレッション・クリック）と、そのトラフィックが貢献しているCVイベントが格納されています。
conversion_timeとtraffic_timeの違い
結局何が違うのか
CVを起点にするのかトラフィックを起点にするのか、その違いでしかありません。
クエリで集計期間を指定した際に、
その期間内のCVとCVにひもづいたトラフィックを集計するのがconversion_time
その期間内のトラフィックとトラフィックに紐づくCVを集計するのがtraffic_time
です。
ですので、例えば集計日を5/30、集計期間を4/10-5/10、アトリビューションウィンドウを5日としたとき、原理上、
4/6のトラフィックを含み、5/11以降のトラフィックを含まないのがconversion_time
5/14のCVも含まれ、4/9以前のトラフィックは含まないのがtraffic_time
です。
集計日が5/12の場合、5/14のデータは当然はいりません。
ですので、traffic_timeでは特に集計タイミングをうまく設定する必要があります。
分析目的に応じた使い分け
広告効果・キャンペーン実績を計測する場合、traffic_timeのほうが便利です。
例えば、プライムデー中に配信した広告による広告起因の購入はどの程度あったのか（プライムデーで買いそびれた人たちへの残存効果も含む）、といった類のものです。
キャンペーン効果を事後まで引っ張ることができる、特定期間に掲載した広告の効果を検証したいときに使いやすいデータセットです。
一方、ビジネス目線で評価する場合、conversion_timeのほうが便利です。
いつ打った広告で売れたのか、ではなく、売り上げはいつ立ったのか、にフォーカスした分析が可能でして、例えば、成果が著しく良かった6月の第1週に当社商品を購入した広告起因のお客様は何人いるか、といった、売上起点の評価ができます。
