KARTE Signals ダッシュボードでは、ダッシュボードで表示しているデータをエクスポートして、より詳細な分析や他システムでの利用に役立てることができます。
本記事では、Signalsダッシュボードからのデータエクスポート方法についてご説明します。

現在対応しているエクスポート方法

Signalsダッシュボードのデータは、用途に応じて以下の3つの方法でエクスポートが可能です。

分析画面のCSVファイル出力
中間テーブルのCSVファイル出力（期間指定、最大7日間）
中間テーブルのDatahubデータセットへの出力（全期間、オプション契約必須）

1. 分析画面のCSVファイル出力

ダッシュボードで現在表示している集計結果を、そのままCSVファイルとしてダウンロードします。

出力方法

ダッシュボードの分析画面右上の三点リーダーボタンをクリックします。
メニューから「CSVダウンロード」をクリックすると、csvファイルがダウンロードされます。

出力フォーマット

分析レポート（signals_anlaytics_xxx.csv）が1種類出力されます。
基本的に、分析画面上に表示されている集計結果と同じデータが出力されます。

2. 中間テーブルのCSVファイル出力（期間指定: 最大7日間）

広告媒体のデータとKARTEイベントのデータをそれぞれの中間テーブルから出力します。最大7日間までの期間を指定してダウンロードできます。

出力方法

ダッシュボードのTOP画面右上の三点リーダーボタンをクリックします。
メニューから「エクスポート」をクリックします。
エクスポート画面で「CSVダウンロード」をクリックします。
カレンダーで期間を選択し、「ダウンロード」をクリックすると、csvファイルがダウンロードされます。
- 重要: 選択可能な期間は最大7日間です。
ダウンロードが完了すると、「広告媒体レポート」と「KARTEイベントレポート」の2種類のファイルが出力されます。

出力されるレポートとフォーマット

広告媒体レポートとKARTEイベントレポートのkrt_idをキーとして結合することで、ダッシュボード上の指標を再現し、より詳細な分析が可能です。

広告媒体レポート（signals_export_media_YYYYMMDD_YYYYMMDD.csv）
KARTEイベントレポート（signals_export_karte_YYYYMMDD_YYYYMMDD_<コンバージョン名>.csv）
- コンバージョン設定した数だけファイルが出力されます。

広告媒体レポートとKARTEイベントレポートは、date と krt_id をキーとして結合できます。

注意:

KARTEイベントレポートは、同じ日付・同じ krt_id でも UTM やユーザー属性の組み合わせで複数行になります。
この状態で広告媒体レポートと結合し、impressions / clicks / cost などを SUM すると、媒体指標が行数分だけ複製されます。
媒体指標は広告媒体レポート側で date × krt_id に集約してから結合するか、KARTE側のCV指標だけを集計してください。

広告媒体レポート

広告媒体から取得したデータが出力されます。

カラム	説明	データ例
date	日付	2024-02-25
service_id	広告媒体の識別子	facebook_ads
service_account_id	広告媒体のアカウントID	999999
ad_id	広告ID	11111111
ad_group_id	広告グループID	22222222
campaign_id	キャンペーンID	33333333
impressions	インプレッション数	100
clicks	クリック数	50
conversions	コンバージョン数	30
cost	広告費	150
krt_id	krt_id（結合キー）	11111111

KARTEイベントレポート

KARTEで計測されたイベント（view、コンバージョンなど）に関するデータが出力されます。

カラム	説明	データ例
date	日付	2024-02-25
utm_campaign	utm_campaign	aaaa
utm_source	utm_source	facebook
utm_medium	utm_medium	display
krt_id	krt_id（結合キー）	11111111
is_offline_goal	オフラインゴールか否か	FALSE
all_session	広告クリックしたセッション数	100
user_cnt	広告クリックしたユーザー数	80
attribution_first_cv	ファーストクリックのコンバージョン数	10
attribution_last_cv	ラストクリックのコンバージョン数	15
attribution_duplication_cv	重複ありのコンバージョン数	20
attribution_linear_cv	線形のコンバージョン数	10
attribution_position_based_cv	接点ベースのコンバージョン数	12
attribution_time_decay_cv	減衰のコンバージョン数	8
attribution_first_revenue	ファーストクリックの売上	10000
attribution_last_revenue	ラストクリックの売上	10000
attribution_duplication_revenue	重複ありの売上	10000
attribution_linear_revenue	線形の売上	10000
attribution_position_based_revenue	接点ベースの売上	10000
attribution_time_decay_revenue	減衰の売上	10000
attribution_first_user_ids	ファーストクリックのユーザーID	["11111","22222"]
attribution_last_user_ids	ラストクリックのユーザーID	["11111","22222"]
user_attr_xxxx ※xxxxには実際のIDが入ります	ユーザー属性情報	TRUE ※ディメンションの場合は該当する値が、セグメントの場合はTRUE or FALSEが出力されます
cv_items	商品内訳情報	[{"cv_item_id":"1111", "user_id":"111111", "goal_date":"2024-02-17T15:00:00Z", "price":1000, "attribution_duplication_cv_item_quantity":1, "attribution_first_cv_item_quantity":null, "attribution_last_cv_item_quantity":1, "attribution_linear_cv_item_quantity":0.5, "attribution_position_based_cv_item_quantity":0.5, "attribution_time_decay_cv_item_quantity":1, "attribution_duplication_cv_item_cv":1, "attribution_first_cv_item_cv":0, "attribution_intermediate_cv_item_cv":0, "attribution_last_cv_item_cv":1, "attribution_linear_cv_item_cv":0.5, "attribution_position_based_cv_item_cv":0.5, "attribution_time_decay_cv_item_cv":1}]

3. 中間テーブルのDatahubデータセットへの出力（全期間）

3.1 システム概要

Datahub連携オプションをご契約いただき、Signalsダッシュボードの中間テーブル出力が有効なプロジェクトでは、分析用の中間テーブルデータが日次でBigQueryに自動出力されます。

ダッシュボード契約だけでは出力されません。Datahub側で Signals ダッシュボード用プラグインテーブルの出力が有効になっている必要があります。

3.2 出力テーブル構成と使い分け

テーブル名	説明	更新頻度	データ粒度
karte_signals_dashboard_ads_summary	広告媒体の日次パフォーマンスと、紐づくKARTE CV（配列）	日次	日付 × 広告（krt_id）
karte_signals_dashboard_ads_master	広告キャンペーン・クリエイティブのマスターデータ	日次	広告単位
karte_signals_dashboard_user_attributes_summary	KARTE CVの内訳（UTM・ユーザー属性）	日次	日付 × 広告 × CV × UTM × ユーザー属性
karte_signals_dashboard_user_attributes_master	ユーザー属性・分類のマスターデータ	日次	属性定義

ads_summary の karte_cvs は、user_attributes_summary からユーザー属性を畳み、UTMつきのKARTE CVを配列に入れたものです。媒体実績（費用・imp・clickなど）は ads_summary にだけあります。

見たいもの	使うテーブル
費用・imp・click・媒体CV	`ads_summary`
休眠ユーザーなど、ユーザー属性別のKARTE CV	`user_attributes_summary`
KARTE CVを `cv_name` だけで見る	どちらでも可
GA4とUTMで結合する	どちらでも可。列として持っている `user_attributes_summary` の方が扱いやすい

2テーブルを date × krt_id で結合する場合は、先に user_attributes_summary をその粒度へ集約してください。行のまま結合すると、CV × UTM × 属性の数だけ媒体指標が複製されます。

3.3 アトリビューションモデル

ads_summary と user_attributes_summary では、以下の6種類のアトリビューションモデルによる評価を並行して提供します。ads_master と user_attributes_master にはアトリビューション指標はありません。

モデル名	英語名	説明	貢献度配分
重複あり	Duplication	全タッチポイントをカウント	各接点100%
ファーストクリック	First Click	最初の接触点を評価	初回接点100%
ラストクリック	Last Click	最後の接触点を評価	最終接点100%
線形	Linear	全接点に均等配分	均等配分
接点ベース	Position Based	最初と最後を重視	初回40%、最終40%、中間20%
減衰	Time Decay	直近の接点を重視	時間経過で減衰

3.4 karte_signals_dashboard_ads_summary

広告キャンペーン・クリエイティブ単位の日次パフォーマンスデータと、KARTE経由のコンバージョンアトリビューション分析結果を格納します。

1行の粒度は日付 × 広告（krt_id）です。媒体指標はこの粒度です。KARTE CVは karte_cvs 配列の中に入り、UTMの組み合わせでも分かれます。

時系列フィールド

フィールド名	データ型	説明	データ例
date	DATE	データ日付（結合キー）	2025-12-08
year	INTEGER	年	2025
quarter	DATE	四半期開始日	2025-10-01
month	DATE	月初日	2025-12-01
month_of_year	STRING	月名（英語）	December
week	DATE	週開始日（媒体レポート由来）	2025-12-07
day_of_week	STRING	曜日（英語）	Monday

広告階層情報

フィールド名	データ型	説明	データ例
krt_id	STRING	KARTE内部ID（結合キー）	A12B34C5D6E
marketing_type	STRING	マーケティング種別	Ad
service_id	STRING	広告媒体の識別子	facebook_ads
service_account_id	STRING	アカウントID	ac_fb_1
service_account_name	STRING	アカウント名	FB広告アカウント_本番
campaign_id	STRING	キャンペーンID	cp_fb_1_2
campaign_name	STRING	キャンペーン名	fb_brand_1_2
campaign_status	STRING	キャンペーンステータス	PAUSED
campaign_objective	STRING	キャンペーン目的	CONVERSION
ad_group_id	STRING	広告グループID	ag_fb_1_2_2
ad_group_name	STRING	広告グループ名	fb_brand_1_2_2
ad_group_status	STRING	広告グループステータス	ENABLED
ad_id	STRING	広告ID	ad_fb_1_2_2_14
ad_name	STRING	広告名	fb_brand_1_2_2_14
ad_type	STRING	広告タイプ	IMAGE_AD
platform	STRING	配信プラットフォーム	Threads
unified_device	STRING	デバイスカテゴリ	Mobile devices with full browsers

Signals画面の「キャンペーン」は campaign_id / campaign_name です。GA4結合用の utm_campaign とは別物です。

クリエイティブ情報

フィールド名	データ型	説明	データ例
creative_image_url	STRING	クリエイティブ画像URL	https://picsum.photos/id/839/200/200
creative_destination_url	STRING	リンク先URL	https://example.com/landing/ad_fb_1_2_2_14
creative_final_urls	STRING	最終URL（JSON配列）	["https://example.com/final"]
creative_final_mobile_urls	STRING	モバイル最終URL（JSON配列）	["https://m.example.com"]
creative_final_app_urls	STRING	アプリURL（JSON配列）	["android-app://com.example/"]
creative_final_url_suffix	STRING	URLサフィックス	?utm_source=google&utm_medium=cpc
creative_tracking_url_template	STRING	トラッキングテンプレート	https://example.com/tracking?ad={lpurl}
creative_url_custom_parameters	STRING	カスタムパラメータ	param1=value1&param2=value2

メタデータ

フィールド名	データ型	説明	データ例
labels	STRING	ラベル（JSON配列）	[]
ad_label_ids_json	STRING	ラベルID（JSON配列）	[1000608915]
ad_network_type1	STRING	広告ネットワーク	SEARCH
ad_strength_info	STRING	広告品質スコア	EXCELLENT
advertising_channel_type	STRING	チャネルタイプ	DISPLAY

パフォーマンス指標

フィールド名	データ型	説明	データ例
impressions	INTEGER	インプレッション数	9928
clicks	INTEGER	クリック数	67
conversions	FLOAT	コンバージョン数（媒体計測）	7.0
cost	FLOAT	広告費用（円）	3484.0
cost_gross	FLOAT	広告運用手数料を含めた広告費用（円）	3484.0
view_through_conversions	INTEGER	ビュースルーCV	4
cross_device_conversions	INTEGER	クロスデバイスCV	2
conversion_value	FLOAT	CV価値（円）	25557
all_conversions	FLOAT	全CV数	7
all_conversion_value	FLOAT	全CV価値（円）	33404
average_position	FLOAT	平均掲載順位	-

エンゲージメント指標（SNS広告向け）

フィールド名	データ型	説明	データ例
engagements	INTEGER	エンゲージメント総数	84
follows	INTEGER	フォロー数	0
post_shares	INTEGER	リツイート/シェア数	0
likes	INTEGER	いいね数	0
post_save	INTEGER	保存数	0
reach	INTEGER	リーチ（日毎）	0
imp_frequency	FLOAT	フリークエンシー（impressions / reach）	0

動画指標

フィールド名	データ型	説明	データ例
video_views	INTEGER	動画視聴回数	5000
video_views_25_rate	FLOAT	25%視聴完了数	3000
video_views_50_rate	FLOAT	50%視聴完了数	2000
video_views_75_rate	FLOAT	75%視聴完了数	1500
video_views_95_rate	FLOAT	95%視聴完了数	1000
video_views_100_rate	FLOAT	100%視聴完了数	500
average_duration_video_viewed	FLOAT	平均視聴時間（秒）	15.8
video_views_3_sec	INTEGER	3秒以上視聴数	4000

配列フィールド: ad_attributes（広告属性）

タイプ: RECORD型、REPEATED

ダッシュボードで設定した広告の分類（広告属性）です。

フィールド名	データ型	説明	データ例
ad_attribute_id	STRING	広告属性ID	gridp_z_o
field_label	STRING	広告属性名	目的
value	STRING	属性値	aw
value_label	STRING	属性値の表示名	認知目的

ネストレコード: karte_cvs（KARTEコンバージョン）

タイプ: RECORD型、REPEATED

KARTEで計測されたコンバージョンの詳細です。粒度は CV × UTMの組み合わせです。同じ日付・同じ広告・同じコンバージョン名でも、UTMが違えば配列要素が複数になります。

UNNEST(karte_cvs) した行に対して cost や impressions を SUM しないでください。媒体指標は行（日付 × krt_id）のまま使い、KARTE CVだけを配列側で集計します。

基本情報

フィールド名	データ型	説明	データ例
cv_id	STRING	コンバージョンID	684f9a5b03a3f719be8209a9
cv_name	STRING	コンバージョン名	購入
utm_source	STRING	utm_source（GA4）	google
utm_medium	STRING	utm_medium（GA4）	cpc
utm_campaign	STRING	utm_campaign（GA4）	summer_sale
utm_term	STRING	utm_term（GA4）	shoes_sale
utm_content	STRING	utm_content（GA4）	banner_a

UTMの値はGA4から取得したものではありません。KARTEの閲覧イベントURL（クエリパラメータ）です。GA4レポートと同じキー（日付 + utm_source + utm_medium + utm_campaign など）で結合できます。UTMが付いていない流入は NULL になります。

アトリビューション指標

各アトリビューションモデル×オンライン/オフライン別の指標（FLOAT型）

指標グループ	フィールド例	説明
重複あり	attribution_duplication_cv attribution_duplication_offline_cv attribution_duplication_online_cv	CV数（合計/オフライン/オンライン）
	attribution_duplication_revenue attribution_duplication_offline_revenue attribution_duplication_online_revenue	売上（合計/オフライン/オンライン）
ファーストクリック	attribution_first_cv系	同上の構造
ラストクリック	attribution_last_cv系	同上の構造
線形	attribution_linear_cv系	同上の構造
接点ベース	attribution_position_based_cv系	同上の構造
減衰	attribution_time_decay_cv系	同上の構造

ユーザーID（REPEATED）

attribution_first_user_ids: ファーストクリックユーザーID配列
attribution_last_user_ids: ラストクリックユーザーID配列

ネスト: cv_items（購入商品詳細）

RECORD型、REPEATED

フィールド名	データ型	説明	データ例
cv_item_id	STRING	商品ID	sku_289
user_id	STRING	購入ユーザーID	user-551
cv_date	TIMESTAMP	購入日時（UTC）	2025-12-01 06:56:41.000000 UTC
price	INTEGER	商品価格（円）	765

各アトリビューションモデル別の数量・金額も保持（詳細省略）。

ネスト: funnel（ファネル分析）

RECORD型、REPEATED

フィールド名	データ型	説明	データ例
step_num	INTEGER	ステップ番号	1
step_name	STRING	ステップ名	リード

各アトリビューションモデル別のカウント・売上も保持します。

ネスト: ltv（顧客生涯価値）

RECORD型、REPEATED

フィールド名	データ型	説明	データ例
ltv_duration_days	INTEGER	LTV計測期間（日）	30
attribution_first_ltv_revenue	INTEGER	ファーストクリックLTV（円）	18840812
attribution_last_ltv_revenue	INTEGER	ラストクリックLTV（円）	19597250

中間テーブルのLTV期間は 365日固定です。ダッシュボード分析画面の期間設定とは連動しません。

ネスト: frequency（リピート分析）

RECORD型、REPEATED

フィールド名	データ型	説明	データ例
f2_duration_days	INTEGER	F2判定期間（日）	30
f3_duration_days	INTEGER	F3判定期間（日）	60
f4_plus_duration_days	INTEGER	F4+判定期間（日）	90
attribution_first_f2_count	INTEGER	ファーストクリックF2達成数	12
attribution_first_f2_revenue	INTEGER	ファーストクリックF2売上（円）	111281

F3、F4、F4+およびラストクリックの指標も同様に保持。

中間テーブルの判定期間は F2=30日 / F3=60日 / F4+=90日で固定です。ダッシュボード分析画面の期間設定とは連動しません。

3.5 karte_signals_dashboard_ads_master

広告キャンペーン、広告グループ、クリエイティブのマスター情報を格納します。ads_summary のディメンション情報として利用します。

ads_summary の広告階層情報、クリエイティブ情報、メタデータ、ad_attributes と同一構造です。パフォーマンス指標と karte_cvs は含みません。

3.6 karte_signals_dashboard_user_attributes_summary

ユーザー属性別・UTM別のKARTEコンバージョン実績を集計します。

1行の粒度は日付 × 広告（krt_id） × CV × UTM × ユーザー属性です。

このテーブルに媒体実績（impressions / clicks / cost / 媒体conversions など）は含まれません。広告のキャンペーン名などは広告マスタ由来で持ちますが、費用と一緒にSUMする用途には ads_summary を使ってください。

GA4とUTMで結合する場合は、このテーブルを使う方が扱いやすいです。

基本情報

フィールド名	データ型	説明	データ例
date	DATE	データ日付（結合キー）	2025-12-08
krt_id	STRING	KARTE内部ID（結合キー）	A12B34C5D6E
cv_id	STRING	コンバージョンID	CV_ID_1001
cv_name	STRING	コンバージョン名	Purchase
utm_source	STRING	utm_source（GA4）	google
utm_medium	STRING	utm_medium（GA4）	cpc
utm_campaign	STRING	utm_campaign（GA4）	summer_sale
utm_term	STRING	utm_term（GA4）	shoes_sale
utm_content	STRING	utm_content（GA4）	banner_a

UTMの意味は ads_summary.karte_cvs と同じです。GA4と同じキーで結合できます。

広告階層情報、クリエイティブ情報、メタデータ

ads_master と同じディメンションを持ちます。媒体のパフォーマンス指標は持ちません。

アトリビューション指標（attribution_position_based_online_cv など）は、karte_cvs ではなく行の列として持ちます。構造は ads_summary.karte_cvs 内のアトリビューション指標と同じです。

ad_attributes（広告属性）

タイプ: RECORD型、REPEATED

フィールド名	データ型	説明	データ例
ad_attribute_id	STRING	広告属性ID	gridp_z_o
field_label	STRING	広告属性名	目的
value	STRING	属性値	aw
value_label	STRING	属性値の表示名	認知目的

user_attributes（ユーザー属性）

タイプ: RECORD型、REPEATED

フィールド名	データ型	説明	データ例
user_attribute_id	STRING	ユーザー属性ID	segment_15MK
field_label	STRING	属性フィールドラベル	会員ランク
value	STRING	属性値	gold
value_label	STRING	属性値ラベル	ゴールド会員

休眠ユーザーなどの属性別CVは、この配列を条件に使います。ads_summary.karte_cvs にはユーザー属性は入っていません。

ネストレコード

cv_items: 購入商品詳細（ads_summary.karte_cvs と同一）
funnel: ファネル分析（ads_summary.karte_cvs と同一）
ltv: 顧客生涯価値（期間は365日固定。画面設定とは連動しません）
frequency: リピート分析（F2=30 / F3=60 / F4+=90で固定。画面設定とは連動しません）

3.7 karte_signals_dashboard_user_attributes_master

ユーザー属性定義マスタです。

フィールド名	データ型	説明	データ例
field_name	STRING	フィールド識別子（内部用）	user_segment
field_name_label	STRING	フィールド表示名	ユーザーセグメント
value	STRING	値（コード）	premium_001
value_label	STRING	値の表示名	プレミアム会員

3.8 データ更新

全テーブルは日次で更新されます
完了時刻は処理状況により変動します

3.9 データ型について

INTEGER: 整数値（カウント系指標）
FLOAT: 小数値（割合、平均値、アトリビューション配分値、媒体の一部指標）
STRING: 文字列（ID、名称、JSON形式データ）
DATE: 日付（YYYY-MM-DD形式）
TIMESTAMP: タイムスタンプ（UTC）
RECORD: 構造化データ（ネストされたオブジェクト）
REPEATED: 配列型（複数値を持つフィールド）

3.10 service_id と画面上の広告媒体名の対応

エクスポートデータおよび Datahub 中間テーブルの service_id は、ダッシュボード画面に表示される広告媒体名ではなく、媒体を識別するためのコードです。画面上の媒体名は service_id をもとに KARTE Signals 側で変換して表示しています。

自動連携の主な対応は以下です。このほか、手動アップロード媒体や内部施策（メール、LINE、アプリプッシュ、SMSなど）の service_id もあります。

service_id	画面上の表示名
`google_ads`	Google広告
`facebook_ads`	Meta広告
`line_ads`	LINE広告
`criteo`	Criteo
`tiktok_ads`	TikTok広告
`twitter_ads`	X広告
`yahoo_sponsored_search`	LINEヤフー広告検索広告
`yahoo_display_network`	LINEヤフー広告ディスプレイ広告
`yahoo_shopping_search`	LINEヤフー広告ショッピング検索広告
`accesstrade`	ACCESSTRADE
`rtb_house`	RTB House
`link_share`	Rakuten LinkShare
`traffic_gate`	Rakuten TrafficGate
`smartnews_ads`	SmartNews
`a8_net`	A8.net
`microsoft_ads`	Microsoft広告
`pinterest_ads`	Pinterest広告
`logicad`	Logicad
`amazon_ads`	Amazon広告
`red`	Red

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