# Admin 广告收益报表

> 所属:Admin 组(前缀 `/admin/api/ad-revenue-report`) | 鉴权:Admin Bearer(任意已登录 admin,只读) | [← 返回 API 索引](../../README.md)

按 **用户 × 日期 × 广告类型 × 我们的应用 × 我们的代码位** 聚合,回答「每个用户某天、每类广告(激励视频 / 信息流 / 历史 Draw)分别**看了多少条**、**收益多少**、按现算法**发了多少金币**、广告来自**哪个应用的哪个代码位**」。**纯只读**,不发币、不改数据,也**不改发奖逻辑**。

相关表:[ad_ecpm_record](../database/ad_ecpm_record.md)、[ad_reward_record](../database/ad_reward_record.md)、[ad_feed_reward_record](../database/ad_feed_reward_record.md)。

## 数据来源(三流合并,聚合键 = user × ad_type × app_env × our_code_id)

| 指标 | 来源表 | 口径 |
|---|---|---|
| 展示条数 `impressions` | `ad_ecpm_record` | 每行 = 客户端一次广告展示。激励视频每次展示上报一条;**信息流轮播每条展示各上报一条**(每条独立 `ad_session_id`) |
| 收益 `revenue_yuan` | `ad_ecpm_record` | `Σ(eCPM元 ÷ 1000)`,即每条展示预估收益累加(eCPM 原值是分,÷100 转元;÷1000 是每千次→单次)。**预估口径,非结算;测试应用多为 0** |
| 应发/实发金币 `expected_coin`/`actual_coin` | `ad_reward_record`(reward_video)+ `ad_feed_reward_record`(feed) | **复用金币审计逐条复算**(`ad_audit.audit_rows`,与正式发奖同一公式口径,不另写公式),按同维度求和;`matched = 应发==实发`。**只读复算,不改发奖** |
| 来源应用/代码位 `app_env`/`our_code_id` | 上述各表回填 | `prod`(傻瓜比价)/`test`(测试);代码位是**我们后台配的 104xxx**,非底层 rit |
| 底层渠道 `adns` | `ad_ecpm_record` | 实际填充的 ADN 子渠道集合(pangle/gdt/...),附加参考 |

展示与金币来自不同表,做**并集**:有展示无金币(用户中途关、未达发奖)、有金币无展示(未上报 eCPM)各自成行。

## GET /admin/api/ad-revenue-report — 聚合报表

- 入参(均 query,可选):
  | 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |
  |---|---|---|---|
  | `date_from` | string | 今天 | 起始日 北京时间 `YYYY-MM-DD` |
  | `date_to` | string | =`date_from` | 结束日 北京时间 `YYYY-MM-DD`,**闭区间**;单日时与 `date_from` 相同 |
  | `user_id` | int | 全部 | 只看某用户;不传=所有用户 |
  | `ad_type` | string | 全部 | `reward_video` / `feed` / `draw`;不传=全部类型 |
  | `feed_scene` | string | 全部 | `comparison`(比价)/ `coupon`(领券)/ `welfare`(福利);**全局筛选**,同时作用于明细 / 合计 / `daily`·`hourly` 趋势;不传=全部场景 |
  | `app_env` | string | 全部 | `prod`=正式应用 / `test`=测试应用;同时过滤客户端预估与穿山甲汇总 |
  | `revenue_scope` | string | `all` | `business`=仅业务代码位,用于同口径对账 / `all`=应用全部代码位,包含广告测试等非业务曝光 |
  | `granularity` | string | `day` | `day`=按天 / `hour`=按小时(聚合键再加北京时间小时 0–23);**区间>1 天建议用 day** |
  | `limit` | int(1~1000) | 500 | **每页条数**(分页大小);`total`/`total_*`/`daily`/`hourly` 按全量统计不受分页影响 |
  | `offset` | int(≥0) | 0 | 分页偏移(已跳过条数)=(页码−1)×`limit` |
  | `sort` | string | `time` | 明细排序:`time`=按时间倒序(新→旧) / `ecpm`=按 eCPM 数值倒序 |

  约束:`date_to` 不早于 `date_from`、区间最长 **92 天**、日期须 `YYYY-MM-DD`,否则 `422`。

- 出参 `200`:`AdRevenueReportOut`
  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |---|---|---|
  | `date_from` / `date_to` | string | 报表起止日期(闭区间) |
  | `daily` | `AdRevenueDaily[]` | 按日期汇总序列(全量,供按天趋势图;不受分页影响) |
  | `hourly` | `AdRevenueHourly[]` | 按小时汇总序列(全量,供按小时趋势图;**仅 `granularity=hour` 时非空**;不受分页影响) |
  | `type_stats` | `{[ad_type]: AdRevenueTypeStat}` | 按广告类型(`ad_type`)小计(全量);前端取 `draw` / `reward_video` 做分类大盘 |
  | `dau` | int \| null | 今日活跃用户数(复用大盘口径 `last_login_at`,今日登录过);**仅查询=今日单天时有值**,历史/多天为 `null` |
  | `total` | int | 当前筛选下的**分页总条数**(全量,不受分页影响;= 前端分页器 total) |
  | `truncated` | bool | 当前页之后是否还有更多事件(`len(events) > offset + limit`) |
  | `total_impressions` | int | 全量展示条数合计 |
  | `total_revenue_yuan` | float | 全量**客户端预估**收益合计(元;eCPM 折算) |
  | `total_pangle_revenue_yuan` | float \| null | 全量**穿山甲后台预估**收益合计(元;GroMore `revenue`)。穿山甲无用户/类型/场景维度,**仅全量视图**(未按 `user_id`/`ad_type`/`feed_scene` 过滤)有值,否则 `null` |
  | `total_pangle_api_revenue_yuan` | float \| null | 全量**穿山甲收益Api**合计(元;GroMore `api_revenue`,各 ADN 回传更接近结算);未配 Reporting / 查当天 / 非全量视图为 `null` |
  | `pangle_revenue_available` | bool | 本次是否带穿山甲后台收益(=全量视图且对应日期已同步到 `ad_pangle_daily_revenue`) |
  | `total_expected_coin` | int | 全量应发金币合计 |
  | `total_actual_coin` | int | 全量实发金币合计 |
  | `mismatch_count` | int | 应发≠实发的组数(=0 说明全部按公式发放) |
  | `items` | `AdRevenueRow[]` | 逐条广告事件(**按时间倒序:新→旧**);`limit`/`offset` 对全量做分页切片,返回当前页 |

### AdRevenueDaily(`daily[]` — 按天趋势)
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `date` | string | 北京时间 `YYYY-MM-DD` |
| `impressions` | int | 当天展示条数合计 |
| `revenue_yuan` | float | 当天客户端预估收益合计(元;eCPM 折算) |
| `pangle_revenue_yuan` | float \| null | 当天穿山甲后台预估收益(元;GroMore `revenue`);非全量视图 / 无数据为 `null` |
| `pangle_api_revenue_yuan` | float \| null | 当天穿山甲收益Api(元;GroMore `api_revenue`);未配 / 当天 / 无数据为 `null` |
| `expected_coin` | int | 当天应发金币合计 |
| `actual_coin` | int | 当天实发金币合计 |

### AdRevenueHourly(`hourly[]` — 按小时趋势,仅 `granularity=hour` 时非空)
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `hour` | int | 北京时间小时 0–23 |
| `impressions` | int | 该小时展示条数合计 |
| `revenue_yuan` | float | 该小时预估收益合计(元) |
| `expected_coin` | int | 该小时应发金币合计 |
| `actual_coin` | int | 该小时实发金币合计 |

### AdRevenueTypeStat(`type_stats[ad_type]` — 分广告类型小计,供大盘第二行)
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `impressions` | int | 该类型展示条数合计 |
| `revenue_yuan` | float | 该类型预估收益合计(元);eCPM 由前端用 收益÷展示×1000 算 |

### AdRevenueRow(`items[]`)
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `report_date` | string | 该组所属日期 北京时间 `YYYY-MM-DD` |
| `user_id` | int | |
| `ad_type` | string | `reward_video` / `feed` / `draw` |
| `app_env` | string \| null | 我们的应用:`prod`(傻瓜比价)/`test`(测试);旧数据为空 |
| `our_code_id` | string \| null | 我们配置的代码位 104xxx;旧数据为空 |
| `hour` | int \| null | 北京时间小时 0–23(`granularity=hour` 时有值;按天为 null) |
| `impressions` | int | 展示条数 |
| `revenue_yuan` | float | 收益(元),预估口径 |
| `expected_coin` | int | 应发金币(公式复算,与金币审计同源) |
| `actual_coin` | int | 实发金币(实际入账) |
| `matched` | bool | 该组应发==实发(组内任一条不符则 false) |
| `adns` | string[] | 底层填充 ADN 子渠道集合 |
| `impression_records` | `AdRevenueImpression[]` | 该组**逐条展示明细**(前端展开下钻);只要有展示就非空 |
| `records` | `AdRevenueRecord[]` | 该组**逐条发奖复算明细**(前端展开下钻);纯展示无发奖的组为空 |

### AdRevenueImpression(`items[].impression_records[]` — 展开「展示明细」)
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `id` | int | ad_ecpm_record 主键 |
| `created_at` | datetime | |
| `ecpm` | string | 本次展示 eCPM 原始值(分/千次展示) |
| `revenue_yuan` | float | 本次展示预估收益(元)= eCPM元 ÷ 1000 |
| `adn` | string \| null | 实际填充 ADN 子渠道 |
| `slot_id` | string \| null | 底层 mediation rit(非我们配置的广告位 ID) |

### AdRevenueRecord(`items[].records[]` — 展开「发奖明细」)
还原金币审计的逐条列,与发奖同一复算口径。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `record_id` | int | 发奖记录主键 |
| `created_at` | datetime | |
| `status` | string | `granted` / `capped` / `ecpm_missing` |
| `ecpm` | string \| null | 本次采用的 eCPM 原始值 |
| `ecpm_factor` | float \| null | 因子1(eCPM 档);非 granted 为空 |
| `units` | int | 折算份数:激励视频恒 1;信息流 = 满 10 秒份数 |
| `lt_index_start` / `lt_index_end` | int \| null | 占用「账号累计第几份」的起止 |
| `lt_factor_start` / `lt_factor_end` | float \| null | 因子2(LT)起止值 |
| `expected_coin` | int | 应发金币 |
| `actual_coin` | int | 实发金币 |
| `matched` | bool | 该条复算与实发是否一致 |

## 说明与局限

- **展示 vs 发奖分离**:信息流轮播一会话可展示多条(都计入 `impressions`),但发奖仍按现规则(一会话发一次),`coin` 不因展示条数变化——这是有意设计(用户中途关只记展示不发奖)。
- **历史 Draw 不可拆**:迁移(Draw→普通信息流)前,Draw 发奖混在 `ad_feed_reward_record` 且无类型标记,金币侧统一记 `feed`;迁移后 Draw 不再产生新数据。展示侧 `ad_type` 由客户端上报区分,故 `draw` 桶基本为空。
- **来源字段从上线起齐全**:`app_env`/`our_code_id` 是本期新增列,历史记录为 NULL(报表来源列留空)。
- **逐条/明细的收益是预估**:`items[].revenue_yuan` 基于客户端上报的 eCPM 折算,非穿山甲后台结算值。
- **穿山甲后台收益(汇总/趋势级)**:`total_pangle_revenue_yuan`(预估 `revenue`)与 `total_pangle_api_revenue_yuan`(收益Api `api_revenue`,更接近结算)来自穿山甲 **GroMore 数据 API**(`integrations/pangle_report` + `scripts/sync_pangle_revenue` 按天 T+1 拉取入 [ad_pangle_daily_revenue](../database/ad_pangle_daily_revenue.md))。穿山甲**不提供分用户/设备/类型/场景维度**(官方明确),最细到 日期×应用×代码位,故只用于汇总与按天趋势的对照,**不挂到逐条事件行**;且仅在未按 user/类型/场景过滤时展示。`app_env` 与 `revenue_scope` 会同时过滤客户端和穿山甲数据，其中 `business` 排除广告测试等非业务代码位。配置见 `.env` 的 `PANGLE_REPORT_*`。
- **对账聚合级 + 逐条下钻**:行级 `matched` 给出该组(用户×类型×应用×代码位)应发是否==实发;**展开 `records` 即可看该组逐条明细**(eCPM/因子1/份数/LT/因子2/应发/实发/一致)定位到具体记录。独立逐条审计接口 [admin-ad-coin-audit](./admin-ad-coin-audit.md) 仍保留(同一复算口径,可全局按场景/只看不符筛选)。
