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我们建议广告技术平台对 100% 的正式版流量运行负载测试：
- 广告技术平台应将 Attribution Reporting API 用作报告用例，以便访问转化归因衡量功能。
- 广告技术平台应在尽量减少噪声的情况下做出设计决策（参考：设计决策建模）
- 在测试期间，广告技术平台应跟踪其每天运行的作业数量（例如，每个广告客户的作业数量）、转化事件量的估算分布以及每个处理作业作为输入的汇总键数量（请参阅 Aggregation Service API 文档中的 output_domain_blob_prefix 作业参数），以及每个输入报告的估算平均转化事件数。
- 对于测试，广告技术平台应根据预期的作业大小（即报告量、网域大小）从大小调整指南表中查找推荐的实例类型，并相应地调整其部署的汇总服务的大小。参考：“AWS 上的汇总服务”的大小调整指南
- 广告技术平台应针对负载测试执行汇总作业。
目标
本指南专门针对汇总转化归因衡量，其中包含要供广告技术平台使用的关键设置和配置说明，以便：
- 估算预期负载，以衡量汇总转化归因。
- 根据其要衡量的维度和目标，以及广告客户的规模和细分，优化其关键设置和配置，以便衡量效果和噪声。
前提条件
本指南面向广告技术平台受众群体。在执行以下步骤之前，您应先查看有关处理噪声和摘要报告设计决策的文档，并使用噪声实验室进行实验，以获取最佳配置。
步骤
1. 初始汇总键设置策略
根据您的业务类型和目标，确定您需要多少个不同的键结构（即一组维度）。请注意，优化键结构有助于减少报告中的噪声。
您拥有的广告客户数量
例如，假设您有 1,000 个广告客户。
广告客户之间的相似性
应根据转化量、相对转化价值和广告客户特征的一般覆盖率来评估相似性。您能够将这些数据分组得越相似，结果就越精细（因为输出值的方差越小），因此噪声的影响就越小。如需了解详情，请参阅高级密钥管理。例如，广告技术平台可以按行业、支出和转化量对广告客户进行细分，如下所示：
- 行业（例如：保险、珠宝、成长型零售）
- 支出（例如：每季度低于 5 万美元、每季度 5 万至 15 万美元、每季度 15 万至 25 万美元）
- 转化量（低、中、高）
要创建的汇总键结构的数量
例如，27（3 x 3 x 3）：3 个行业、3 种支出类型和 3 个转化价值分组。
2. 确定汇总键维度
接下来，确定您希望跟踪的展示和转化的重要维度，以估算来源端和触发器端键的数量。
对于每个汇总键结构，您需要跟踪的展示次数重要维度有助于确定来源端键的数量。维度取决于广告客户类型，例如行业、支出或转化。以下示例有助于说明维度：
键结构 1：（行业 = 保险、支出 < 5 万美元、转化量较低）
- 答：4 个维度：广告系列（例如：50 个选项），广告组（例如：20 种可能性）、设备类型（例如：5 种可能性），地理位置（例如：50 种可能性）
- 可能的尺寸组合 = 50 x 20 x 5 x 50 = 25 万。这表示键结构 1 的源端键的可能维度组合数量。
- 需要预留 18 位（18 位 = 262,144 种可能的组合）
- 答：4 个维度：广告系列（例如：50 个选项），广告组（例如：20 种可能性）、设备类型（例如：5 种可能性），地理位置（例如：50 种可能性）
键结构 2：（行业 = 保险、支出 < 5 万美元、转化量 = 中等）
- 答：4 个维度：广告系列（例如：30 个选项），广告组（例如：80 种可能性），广告类型（例如：3 种可能性）、地理位置（例如：50 种可能性）。
- 可能的尺寸组合 = 30 x 80 x 3 x 50 = 360,000。这表示键结构 2 的可能维度组合或来源端键的数量。
- 需要预留 19 位（19 位）= 524,288 个可能的组合）
- 答：4 个维度：广告系列（例如：30 个选项），广告组（例如：80 种可能性），广告类型（例如：3 种可能性）、地理位置（例如：50 种可能性）。
关键结构 3：重复（请为您拥有的所有关键结构制定类似的计划）
对于每个汇总键结构，您需要跟踪的转化重要维度有助于确定触发器端键。例如：
键结构 1：（行业 = 保险、支出 < 5 万美元、转化量较低）
- 答：2 个维度：商品类别（例如：100 种可能的值）、转化类型（例如：5 种可能性）
- 可能的尺寸组合 = 100 x 5 = 500
- 需要预留 9 位（9 位 = 512 种可能的组合）
- 答：2 个维度：商品类别（例如：100 种可能的值）、转化类型（例如：5 种可能性）
键结构 2：（行业 = 保险、支出 < 5 万美元、转化量 = 中等）
- 答：3 个维度：商品类别（例如：50 种可能值）、商品类型（10 种可能值）、转化类型（3 种可能值）
- 可能的尺寸组合 = 50 x 10 x 3 = 1,500
- 需要预留 11 位（11 位 = 2,048 种可能组合）
- 答：3 个维度：商品类别（例如：50 种可能值）、商品类型（10 种可能值）、转化类型（3 种可能值）
关键结构 3：重复（请为您拥有的所有关键结构制定类似的计划）
汇总键的估算值
- 键结构 1：25 万个展示键 x 500 个转化键 = 1.25 亿个键
- 键结构 2：36 万次展示键 x 1,500 个转化键 = 5.4 亿个键
- 键结构 3：（请同样为您拥有的所有键结构制定计划）
- 针对每个键结构重复上述步骤
- 汇总键的数量上限 = 540,000,000 个键（涵盖所有键结构）。 需要预留 30 位（30 位 = 10.7 亿个可能的组合）
预计转化量
对于每个汇总键结构，您可以使用以下示例来解释预计的量：
- 键结构 1：（行业 = 保险、支出 < 5 万美元、转化量较低）
- 答：预计关键结构 1 在下一季度将带来约 50 万美元的广告支出，每千次展示费用平均为 8 美元。预计这将导致需要注册 62,500,000 次展示。
- 预计“关键字结构 1”在下一季度内的平均展示次数转化率为 0.08%，因此需要捕获5 万次归因转化。对于每次转化，衡量购买价值和购买次数。
- 键值对结构 2：（行业 = 保险、支出 < 5 万美元、转化量 = 中等）
- 答：预计关键字 2 在接下来的一个季度内将产生约 80 万美元的支出，平均每千次展示费用为 10 美元。预计这将导致需要注册 8,000 万次展示。
- 预计关键字 2 在接下来一个季度的平均展示次数转化率为 0.03125%，因此需要捕获25,000 次归因转化。对于每次转化，衡量购买价值和购买次数。
- 针对每个密钥结构重复上述步骤
报告投放和批处理频率（每个广告客户的批次）**
对于每个汇总键结构，您都需要定期接收转化报告。我们建议广告技术平台按广告客户进行批处理（以便更清晰地分隔每个报告的数据，并更高效地进行汇总），并使用报告的 shared_info.scheduled_report_time 字段进行批处理。
- 答：每小时
- B：每天
- C：每周
备注
- 对于按广告客户批量处理，请与广告客户确认服务等级协议 (SLA)。
批处理频率越高，每批噪声就越大。（请参阅决策：批量频次）。
为避免因批处理不正确而导致错误，请确保批处理使用
scheduled_report_time字段，而不是report arrival time。例如：如果您每小时批量处理一次，那么上午 11 点的批次应仅包含上午 10 点到 11 点之间具有scheduled_report_time的报告，而不包含上午 10 点到 11 点之间具有其他scheduled_report_time的报告（例如：上午 9 点）。
报告量估算值
- 键值结构 1：5 万次归因转化 / 2160（每小时报告，一个季度的小时数）= 每位广告客户每小时 24 份摘要报告（24 x 1,000 位广告客户 = 24, 000 份摘要报告）
- 键值结构 2：25,000 次归因转化 / 2160（按小时生成报告，一个季度有 2160 小时）= 每位广告客户每小时 12 份摘要报告（12 x 1,000 位广告客户 = 12,000 份摘要报告）
- 键结构 3：重复
- 每小时的摘要报告总数 = 键结构 1 的摘要报告 24 份 + 键结构 2 的摘要报告 12 份 + ... = 每个广告客户每小时...
反馈摘要
了解广告技术平台提供的以下估算值有助于我们规划功能和改进，以支持广告技术平台所需的规模。建议您向我们提供以下信息。如需了解详情，请参阅我们的 AWS 上的汇总服务大小调整指南：
- 每个汇总服务作业的输入网域键（要汇总的键）数量上限
- 每个作业的输入报告量上限（归因转化）
- 每个报告的估算贡献（报告中的键值对）
- 每项作业的归因转化次数估算分布
- 作业中网域键的估算分布
- 每小时/每天/每周的作业数量估算值