Analytics API

分析 API 提供游戏运营所需的全方位数据分析能力，包括收入、广告、会话、性能和社交分析。

基础 URL

http://localhost:8085/api/analytics

认证

所有端点需要 Bearer Token 认证：

http

Authorization: Bearer {token}

一、收入分析

1.1 收入概览

端点: GET /revenue/{gameId}/overview

参数:

参数	类型	必填	说明
`gameId`	string	是	游戏 ID
`startDate`	date	是	开始日期 (YYYY-MM-DD)
`endDate`	date	是	结束日期 (YYYY-MM-DD)

响应字段:

字段	类型	说明
`totalRevenue`	number	总收入
`iapRevenue`	number	应用内购买收入
`adRevenue`	number	广告收入
`subscriptionRevenue`	number	订阅收入
`days`	number	统计天数

示例:

http

GET /api/analytics/revenue/game_123/overview?startDate=2024-01-01&endDate=2024-01-31

响应:

json

{
  "totalRevenue": 125000.50,
  "iapRevenue": 100000.00,
  "adRevenue": 20000.50,
  "subscriptionRevenue": 5000.00,
  "days": 31
}

分析价值:

了解收入构成（IAP vs 广告 vs 订阅）
识别收入趋势
评估商业化策略效果

1.2 ARPU/ARPPU 趋势

端点: GET /revenue/{gameId}/arpu

响应字段:

字段	类型	说明
`date`	date	日期
`arpu`	number	每用户平均收入 (Average Revenue Per User)
`arppu`	number	每付费用户平均收入 (Average Revenue Per Paying User)
`payingUsers`	number	付费用户数
`totalUsers`	number	总用户数

指标含义:

ARPU = 总收入 / 总用户数
- 反映整体变现能力
- 健康值：因游戏类型而异
ARPPU = 总收入 / 付费用户数
- 反映付费用户消费能力
- 通常 ARPPU > ARPU * 10

分析价值:

评估用户付费意愿
监控付费用户价值
优化定价策略

1.3 按平台收入分布

端点: GET /revenue/{gameId}/by-platform

响应字段:

字段	类型	说明
`platform`	string	平台 (ANDROID/IOS/WEB)
`revenue`	number	该平台收入
`arpu`	number	该平台 ARPU
`arppu`	number	该平台 ARPPU

分析价值:

识别高价值平台
优化平台资源分配
制定平台差异化策略

二、广告分析

2.1 广告性能概览

端点: GET /ads/{gameId}/overview

响应字段:

字段	类型	说明
`totalRevenue`	number	广告总收入
`totalImpressions`	number	总展示次数
`avgEcpm`	number	平均 eCPM (每千次展示收入)
`avgFillRate`	number	平均填充率
`networkCount`	number	广告网络数量

指标含义:

eCPM = (广告收入 / 展示次数) * 1000
- 反映广告变现效率
- 健康值：$10-$50 (因地区和广告类型而异)
填充率 = 填充次数 / 请求次数
- 反映广告可用性
- 健康值：> 90%

分析价值:

评估广告变现效率
识别高价值广告类型
优化广告策略

2.2 按广告网络性能

端点: GET /ads/{gameId}/by-network

响应字段:

字段	类型	说明
`network`	string	广告网络 (ADMOB/UNITY_ADS/...)
`revenue`	number	该网络收入
`impressions`	number	该网络展示次数
`ecpm`	number	该网络 eCPM
`fillRate`	number	该网络填充率

分析价值:

对比不同广告网络表现
优化网络配置
识别最佳广告合作伙伴

三、会话分析

3.1 会话概览

端点: GET /sessions/{gameId}/overview

响应字段:

字段	类型	说明
`avgSessionDuration`	number	平均会话时长 (毫秒)
`avgEventsPerSession`	number	平均每会话事件数
`avgBounceRate`	number	平均跳出率
`days`	number	统计天数

指标含义:

会话时长 - 用户单次游戏时长
- 健康值：> 5 分钟 (休闲游戏), > 30 分钟 (重度游戏)
会话深度 - 每会话事件数
- 反映用户参与度
- 健康值：> 10 个事件
跳出率 - 只有 1 个事件的会话占比
- 反映用户首次体验质量
- 健康值：< 30%

分析价值:

评估用户参与度
识别用户体验问题
优化游戏流程

3.2 会话趋势

端点: GET /sessions/{gameId}/trends

响应字段:

字段	类型	说明
`date`	date	日期
`avgDuration`	number	当日平均会话时长
`avgEvents`	number	当日平均事件数
`bounceRate`	number	当日跳出率

分析价值:

监控用户参与度变化
识别版本更新影响
发现异常波动

四、性能监控

4.1 性能概览

端点: GET /performance/{gameId}/overview

参数:

参数	类型	必填	说明
`gameId`	string	是	游戏 ID
`startDate`	datetime	是	开始时间 (ISO 8601)
`endDate`	datetime	是	结束时间 (ISO 8601)

响应字段:

字段	类型	说明
`FPS`	object	帧率统计
`LAG`	object	卡顿统计
`CRASH`	object	崩溃统计
`MEMORY`	object	内存统计
`LOAD_TIME`	object	加载时间统计

每个指标包含:

avgValue - 平均值 count - 事件数量

指标含义:

FPS (帧率) - 游戏流畅度
- 健康值：> 30 FPS (移动端), > 60 FPS (PC)
- 警告值：< 20 FPS
LAG (卡顿) - 画面停顿时长 (毫秒)
- 健康值：< 100ms
- 警告值：> 500ms
CRASH (崩溃) - 应用崩溃次数
- 健康值：< 0.1% 会话
- 警告值：> 1% 会话
MEMORY (内存) - 内存使用量 (MB)
- 健康值：< 500MB (移动端)
- 警告值：> 1GB

分析价值:

监控游戏性能
识别性能瓶颈
优化用户体验

4.2 崩溃分组

端点: GET /performance/{gameId}/crashes

响应字段:

字段	类型	说明
`crashHash`	string	崩溃哈希 (用于分组)
`count`	number	崩溃次数
`firstSeen`	datetime	首次出现时间
`lastSeen`	datetime	最后出现时间

分析价值:

识别高频崩溃
优先修复关键问题
监控崩溃趋势

五、社交分析

5.1 社交概览

端点: GET /social/{gameId}/overview

响应字段:

字段	类型	说明
`totalFriendships`	number	总好友关系数
`totalGuilds`	number	总公会数
`avgViralCoefficient`	number	平均病毒系数
`days`	number	统计天数

指标含义:

病毒系数 - 每个用户平均邀请的新用户数
- 1 表示用户自发增长
- 健康值：> 0.5

分析价值:

评估社交功能使用情况
优化社交推荐策略
监控用户增长潜力

5.2 社交对留存的影响

端点: GET /social/{gameId}/retention-impact

响应字段:

字段	类型	说明
`socialUsersD7Retention`	number	社交用户 7 日留存率
`nonSocialUsersD7Retention`	number	非社交用户 7 日留存率
`retentionLift`	number	社交带来的留存提升

分析价值:

量化社交功能对留存的影响
优化社交功能设计
证明社交功能 ROI

最佳实践

1. 数据采集

确保事件正确上报
使用标准事件类型
包含必要的维度信息

2. 分析周期

每日查看关键指标
每周分析趋势
每月深度分析

3. 告警设置

设置关键指标阈值
监控异常波动
及时响应问题

4. 行动建议

基于数据做决策
A/B 测试验证假设
持续优化迭代

Analytics API ​

基础 URL ​

认证 ​

一、收入分析 ​

1.1 收入概览 ​

1.2 ARPU/ARPPU 趋势 ​

1.3 按平台收入分布 ​

二、广告分析 ​

2.1 广告性能概览 ​

2.2 按广告网络性能 ​

三、会话分析 ​

3.1 会话概览 ​

3.2 会话趋势 ​

四、性能监控 ​

4.1 性能概览 ​

4.2 崩溃分组 ​

五、社交分析 ​

5.1 社交概览 ​

5.2 社交对留存的影响 ​

最佳实践 ​

1. 数据采集 ​

2. 分析周期 ​

3. 告警设置 ​

4. 行动建议 ​

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基础 URL

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一、收入分析

1.1 收入概览

1.2 ARPU/ARPPU 趋势

1.3 按平台收入分布

二、广告分析

2.1 广告性能概览

2.2 按广告网络性能

三、会话分析

3.1 会话概览

3.2 会话趋势

四、性能监控

4.1 性能概览

4.2 崩溃分组

五、社交分析

5.1 社交概览

5.2 社交对留存的影响

最佳实践

1. 数据采集

2. 分析周期

3. 告警设置

4. 行动建议