簡介
unique_users
該字段可為客戶提供帳戶級別每天估計的唯一身份觀看者數量。 數據在稱為的字段中返回 daily_unique_viewers
。 此字段僅在帳戶級別可用。 看到 概述: Data Collection API 有關如何收集和使用用戶數據的更多信息。
請注意,唯一用戶數據僅針對 不甘心 數據。
樣品電話
這是一個使用一天的用戶報告的示例調用 day
尺寸:
https://analytics.api.brightcove.com/v1/data?accounts=789967572001&dimensions=date&from=2014-07-09&to=2014-07-22&limit=10&format=json&fields=daily_unique_viewers,date,video_view
示例輸出:
{
"item_count": 14,
"items": [
{
"daily_unique_viewers": 73,
"date": "2014-07-09",
"video_view": 454
},
{
"daily_unique_viewers": 203,
"date": "2014-07-10",
"video_view": 287
},
{
"daily_unique_viewers": 150,
"date": "2014-07-15",
"video_view": 257
},
{
"daily_unique_viewers": 170,
"date": "2014-07-12",
"video_view": 195
},
{
"daily_unique_viewers": 120,
"date": "2014-07-14",
"video_view": 166
},
{
"daily_unique_viewers": 118,
"date": "2014-07-11",
"video_view": 155
},
{
"daily_unique_viewers": 95,
"date": "2014-07-16",
"video_view": 150
},
{
"daily_unique_viewers": 89,
"date": "2014-07-17",
"video_view": 136
},
{
"daily_unique_viewers": 57,
"date": "2014-07-18",
"video_view": 132
},
{
"daily_unique_viewers": 99,
"date": "2014-07-13",
"video_view": 108
}
],
"summary": {
"video_view": 2334
},
"account": "789967572001"
}
基於該結果集,此條目...
{
"daily_unique_viewers": 73,
"date": "2014-07-09",
"video_view": 454
},
...意味著該帳戶在454年73月9日獲得了來自2014個估計的唯一身份用戶的XNUMX次瀏覽。
跨度數為平均天數
如果您的請求跨越了幾天,例如:
https://analytics.api.brightcove.com/v1/data?accounts=789967572001&dimensions=account&from=2014-07-09&to=2014-07-22&limit=10&format=json&fields=daily_unique_viewers,video_view
響應將包含該時間段內daily_unique_viewers的平均值。
{
"item_count": 1,
"items": [
{
"account": "789967572001",
"daily_unique_viewers": 99,
"video_view": 2334
}
],
"summary": {
"video_view": 2334
},
"account": "789967572001"
}
數據可用性
唯一性估算值發生在批處理系統中,這意味著daily_unique_viewers值不是實時可用的。 在經過測量的日期之後的3-5天內,daily_unique_viewers的值將不可用。 如果調用API並獲得NULL響應,則意味著該數據尚不可用。
識別用戶
Video Cloud Analytics(分析)使用由 Source IP address + the User-Agent String
作為用戶的唯一標識符。
唯一身份用戶總數
因為為所有用戶存儲唯一標識符是不可行的,所以我們使用一種算法來估算一個帳戶的總用戶數。
這意味著,如果您知道觀眾的確切人數並將其與我們的人數進行比較,就會發現一個很小的差異。 錯誤率隨著唯一查看器數量的增加而增加。