我們準備將這份文件新增至公開指南存放區，歡迎提供意見回饋。
我們建議廣告技術公司對 100% 的正式版流量執行負載測試：
- 廣告技術應使用 Attribution Reporting API 做為報表用途，存取轉換歸因評估資料。
- 廣告技術應做出設計決策，同時盡量減少干擾 (參考：設計決策模型)
- 測試期間，廣告技術供應商應追蹤每天執行的工作數量 (例如每個廣告主的工作數量)、轉換事件量的預估分配情形，以及每個處理工作輸入的匯總鍵數量 (請參閱匯總服務 API 說明文件中的 output_domain_blob_prefix 工作參數)，並預估每個輸入報表的平均轉換事件數。
- 為進行測試，廣告技術人員應根據預期工作大小 (即報表量、網域大小)，從大小調整指南表格中查閱建議的執行個體類型，並據此調整部署的匯總服務大小。參考資料：AWS 上的匯總服務大小調整指南
- 廣告技術人員應執行工作負載測試的匯總作業。
目標
本指南專門介紹匯總轉換歸因評估，並提供重要的設定和配置說明，供廣告技術人員參考，以便：
- 預估匯總轉換歸因評估的負載期望。
- 根據廣告主打算評估的維度和目標，以及廣告主的大小和區隔，針對成效和干擾最佳化主要設定和配置。
修課條件
本指南的目標對象為廣告技術人員。請先詳閱處理干擾、摘要報告設計決策和干擾實驗室相關文件，再按照下列步驟操作，以取得最佳設定。
步驟
1. 初始匯總鍵設定策略
根據業務類型和目標，決定需要多少不同的索引鍵結構 (即維度集)。請注意，最佳化金鑰結構有助於減少報表中的雜訊。
廣告主數量
舉例來說，假設您有 1,000 位廣告主。
廣告主之間的相似性
評估相似性時，應考量轉換量、相對轉換價值，以及廣告主特徵的一般涵蓋範圍。分組越相似，結果就越精確 (因為輸出值差異較小)，因此雜訊的影響也越小。詳情請參閱進階金鑰管理。舉例來說，廣告技術可以依據產業、支出和轉換量，將廣告主細分成不同區隔，如下所示：
- 產業 (例如：保險、珠寶、成長零售)
- 支出 (例如：<每季 $50,000 美元、 每季 $50,000 美元至 $150,000 美元、每季 $150,000 美元至 $250,000 美元)
- 轉換量 (低、中、高)
要建立的匯總鍵結構數量
舉例來說，
27 (3x3x3)：3 個產業、3 種支出類型，以及 3 個轉換價值分組。
2. 找出匯總鍵維度
接著，找出您要追蹤的重要曝光和轉換維度，估算來源和觸發端金鑰的數量。
針對每個匯總鍵結構，您需要追蹤曝光次數的重要維度，這有助於判斷來源端鍵的數量。維度取決於廣告主類型，例如產業、支出或轉換。以下範例有助於說明維度：
主要結構 1：(產業 = 保險，支出 = <50,000，轉換量 = 低)
- 答：4 個維度：廣告活動 (例如：50 種可能性)、廣告群組 (例如：20 種可能性)、裝置類型
(例如：5 種可能性)、地理區域 (例如：50 種可能性)
- 可能的維度組合 = 50 x 20 x 5 x 50 = 250,000。這代表鍵結構 1 的來源端鍵可能維度組合數量。
- 需要保留 18 位元 (18 位元 = 262,144 種可能的組合)
- 答：4 個維度：廣告活動 (例如：50 種可能性)、廣告群組 (例如：20 種可能性)、裝置類型
(例如：5 種可能性)、地理區域 (例如：50 種可能性)
關鍵字結構 2：(產業 = 保險、支出 = <50,000、轉換量 = 中等)
- 答：4 個維度：廣告活動 (例如：30 種可能性)、廣告群組 (例如：80 種可能性)、廣告類型 (例如：3
possibilities)、地理區域 (例如：50 種可能性)。
- 可能的尺寸組合 = 30 x 80 x 3 x 50 = 360,000。這代表索引鍵結構 2 的可能維度組合或來源端索引鍵數量。
- 需要保留 19 位元 (19 位元) = 524,288 種可能的組合)
- 答：4 個維度：廣告活動 (例如：30 種可能性)、廣告群組 (例如：80 種可能性)、廣告類型 (例如：3
possibilities)、地理區域 (例如：50 種可能性)。
金鑰結構 3：重複 (同樣為所有金鑰結構規劃)
針對每個匯總鍵結構，您需要追蹤轉換的重要維度，這有助於判斷觸發端鍵。例如：
主要結構 1：(產業 = 保險，支出 = <50,000，轉換量 = 低)
- A：2 個維度：產品類別 (例如：100 種可能性)、轉換類型 (例如：5 種可能性)
- 可能的尺寸組合 = 100 x 5 = 500
- 需要保留 9 位元 (9 位元 = 512 種可能的組合)
- A：2 個維度：產品類別 (例如：100 種可能性)、轉換類型 (例如：5 種可能性)
關鍵字結構 2：(產業 = 保險、支出 = <50,000、轉換量 = 中等)
- 答：3 個維度：產品類別 (例如：50 種可能性)、產品類型 (10 種可能性)、轉換類型 (3 種可能性)
- 可能的尺寸組合 = 50 x 10 x 3 = 1,500
- 需要保留 11 個位元 (11 個位元 = 2,048 種可能的組合)
- 答：3 個維度：產品類別 (例如：50 種可能性)、產品類型 (10 種可能性)、轉換類型 (3 種可能性)
主要結構 3：重複 (同樣為所有主要結構規劃)
匯總鍵的預估值
- 金鑰結構 1：250,000 個曝光金鑰 x 500 個轉換金鑰 = 125,000,000 個金鑰
- 金鑰結構 2：360,000 個曝光金鑰 x 1,500 個轉換金鑰 = 540,000,000 個金鑰
- 主要結構 3：(同樣為所有主要結構規劃)
- 針對每個金鑰結構重複執行上述步驟
- 匯總鍵上限 = 540,000,000 個鍵 (所有鍵結構)。需要保留 30 位元 (30 位元 = 10.7 億種可能的組合)
預期轉換量
針對每個匯總索引鍵結構，預期量可透過下列範例說明：
- 主要結構 1：(產業 = 保險，支出 =
<50,000，轉換量 = 低)
- 答：預計在下個季度，主要結構 1 的廣告主支出約為 $500,000 美元，平均千次曝光出價為 $8 美元。預期這會產生 6,250 萬次曝光，需要註冊。
- 預期主要結構 1 在下個季度的平均曝光到轉換率為 0.08%，因此需要擷取 50,000 次歸因轉換。針對每次轉換， 評估購買價值和購買次數。
- 主要結構 2：(產業 = 保險，支出 =
<50,000，轉換量 = 中)
- 答：預計在下個季度，主要關鍵字 2 的支出約為 $800,000 美元，平均千次曝光出價為 $10 美元。預期這會產生 80,000,000 次曝光，需要註冊。
- 預期 Key 2 在下個季度的平均曝光至轉換率為 0.03125%，因此需要擷取 25,000 次歸因轉換。針對每次轉換， 評估購買價值和購買次數。
- 針對每個金鑰結構重複執行上述步驟
報表傳送和批次處理頻率 (每個廣告主一個批次)**
您需要定期傳送每個匯總鍵結構的轉換報表。建議廣告技術依廣告主分批處理 (以便更清楚地區分每份報表的資料，並提高匯總效率)，並使用報表的 shared_info.scheduled_report_time 欄位進行分批處理。
- A：每小時
- B：每日
- C：每週
附註
- 如要依廣告主分批處理，請與廣告主確認服務水準協議。
批次處理頻率越高，每個批次包含的雜訊就越多。(請參閱「決策：批次頻率」)。
為避免因批次處理錯誤而發生錯誤，請確保批次使用
scheduled_report_time欄位，而非report arrival time。舉例來說，如果您每小時批次處理一次，上午 11 點的批次應只包含scheduled_report_time介於上午 10 點到上午 11 點的報表，不應包含scheduled_report_time不同 (例如：上午 9 點)。
報表量預估
- 主要結構 1：50,000 個已歸因轉換 / 2160 (每小時報表，每季的小時數) = 每位廣告主每小時 24 份摘要報表 (24 x 1000 位廣告主 = 24, 000 份摘要報表)
- 主要結構 2：25,000 個歸因轉換 / 2160 (每小時報表，每季的小時數) = 每位廣告主每小時 12 份摘要報表 (12 x 1000 位廣告主 = 12, 000 份摘要報表)
- 按鍵結構 3：重複
- 每小時的摘要報表總數 = 結構 1 的 24 份摘要報表 + 結構 2 的 12 份摘要報表 + ... = 每個廣告主每小時...
意見回饋摘要
瞭解廣告技術的下列預估值，有助於我們規劃功能和改善項目，以支援廣告技術所需的規模。建議您提供下列資訊給我們。詳情請參閱我們的 AWS 匯總服務大小調整指南：
- 每個匯總服務工作的輸入網域鍵 (要匯總的鍵) 數量上限
- 每項工作可輸入的報表數量上限 (歸因轉換)
- 每份報表的預估貢獻度 (報表中的鍵/值組合)
- 預估每個職位歸因轉換次數的分布情形
- 作業中網域金鑰的預估分布情形
- 預估每小時/每天/每週的工作數量