La CLI de Adapty lee los datos de Atribución de Adapty desde el terminal, bajo el tema adapty attribution. Devuelve los mismos números que el dashboard de Atribución: gasto, instalaciones, ingresos, ROAS, valores de cohorte y predicciones, agrupados por canal, campaña, grupo de anuncios, anuncio, palabra clave, país, store o fecha.

Úsala para dar a un agente de IA acceso en tiempo real a tus datos de adquisición, extraer un informe en un script o responder una pregunta concreta sin necesidad de crear una vista en el dashboard.

Cada comando attribution es de solo lectura. Nada de lo que ejecutes modifica una campaña, un enlace de seguimiento ni una integración.

Antes de empezar

El tema attribution usa la misma instalación e inicio de sesión que el resto de la CLI. Si todavía no lo has configurado, sigue los pasos 1 y 2 de la guía de inicio rápido. El tema requiere la versión 0.8.8 o posterior de la CLI. Para ver tu versión, ejecuta adapty --version.

Se aplican dos condiciones más:

• Acceso a Attribution: Sin él, report y values fallan con 402 attribution_access_required. Volver a iniciar sesión no cambia nada. metrics y dimensions funcionan sin acceso, así que una llamada a metrics que funcione demuestra que tu sesión es válida, no que tengas acceso.
• Una app configurada en Attribution: report y values reciben el UUID de la app a través de adapty apps list. Una app que no esté configurada en Attribution, o que tu usuario de Adapty no pueda leer, falla con 404 attribution_app_not_found.

Crear un informe

Crea cada informe en el mismo orden: elige nombres de los catálogos, busca los valores de los filtros y ejecuta el informe.

1. Lista las métricas. Cada métrica incluye su unidad y, en el caso de los ratios, las métricas por las que se divide:

   adapty attribution metrics

   Algunos nombres son plantillas, como d{N}_roas. El día debes completarlo tú mismo: d7_roas, d30_roas. Un cero a la izquierda, como en d07_roas, no se acepta.

2. Lista las dimensiones por las que puedes agrupar o filtrar:

   adapty attribution dimensions

--group-by acepta date, campaign, adset, ad, keyword, channel, country y store. Las campañas, los conjuntos de anuncios y los anuncios se filtran por ID, nunca por nombre.

3. Busca los valores de los filtros. Omite este paso si no vas a filtrar. Para campañas, devuelve el ID, el nombre y el canal de cada campaña durante el período:

   adapty attribution values --app <app-id> --date-from 2026-08-01 --date-to 2026-08-31 --dimension campaign

4. Ejecuta el informe:

   adapty attribution report --app <app-id> --date-from 2026-08-01 --date-to 2026-08-31 \
     --metrics spend,installs,cpi,roas,d7_roas --group-by campaign --sort roas:desc

Un informe devuelve una fila por cada combinación de dimensiones de --group-by, más totals. Lee los totales desde totals, no sumando filas: los ratios y los conteos únicos no se pueden sumar entre filas.

Ejemplos

Una tendencia semanal para dos países en una campaña:

adapty attribution report --app <app-id> --date-from 2026-07-01 --date-to 2026-08-31 \
  --metrics spend,installs,cost_per_trial,d7_roas --group-by date,channel --granularity week \
  --filter campaign=<campaign-id> --filter country=US,GB

Calidad de pruebas por campaña, sobre ingresos netos de comisión del store:

adapty attribution report --app <app-id> --date-from 2026-07-01 --date-to 2026-08-15 \
  --metrics spend,count_trial_started,d14_count_trial_converted,cost_per_trial,d30_roas \
  --group-by campaign --revenue-basis proceeds

Retorno de inversión previsto por día de instalaciones:

adapty attribution report --app <app-id> --date-from 2026-09-01 --date-to 2026-09-29 \
  --metrics spend,d7_revenue,d90_predict_roas,d365_predict_roas --group-by date,campaign --granularity day

Para obtener la respuesta en bruto para un script o un agente, añade --json a cualquier comando.

Lee los resultados

• Moneda: El dinero está en USD. Los ingresos siguen --revenue-basis: gross (el valor por defecto, y el del dashboard), proceeds (después de la comisión del store) o net (después de comisión e impuestos). El campo meta.query de la respuesta indica la base en uso.
• Porcentajes: El ROAS y las tasas se expresan en una escala de 0–100. Un roas de 150 equivale al 150%, o 1,5x.
• Valores vacíos: Un valor vacío significa que no se puede calcular, nunca que es cero. Una proporción queda vacía cuando no hay nada por lo que dividir, una predicción queda vacía cuando el modelo no tiene valor para ese día, y toda métrica basada en gasto queda vacía para los canales en los que la Atribución no tiene datos de gasto. En la salida --json estos valores son null; la vista de tabla muestra —.
• Métricas de cohorte: Una métrica de cohorte solo cuenta lo que la cohorte ha hecho hasta el momento. d30_roas para instalaciones de la semana pasada cubre solo una semana de ingresos y seguirá aumentando. Compara campañas únicamente en un día que todas las cohortes del período hayan alcanzado.
• Fechas: Las fechas son días en la zona horaria de informes de tu app. No hay ningún indicador de zona horaria. La zona horaria aparece como meta.query.timezone en la salida --json de report y values.

Gasto en Apple Search Ads

La atribución recopila el gasto publicitario de Meta, TikTok y Google Ads. Las filas de Apple Search Ads incluyen instalaciones e ingresos, pero el gasto, el CPI, el ROAS y cualquier otra métrica basada en gasto aparecen vacíos. Conectar Apple Ads no añade ese gasto a la atribución: el gasto en Apple Search Ads y el ROAS están en Ads Manager, bajo adapty asa metrics.

No sumes los números de Ads Manager a las filas ni a los totales de atribución. Ads Manager informa en la divisa del grupo de campañas y atribuye las instalaciones de forma diferente.

Límites

El agrupamiento de fechas más fino determina el período más amplio que puede cubrir un informe:

Agrupamiento	Período máximo
--granularity day	31 días
--granularity week	180 días
--granularity month, quarter, o year	366 días
Sin agrupamiento date	92 días

Para un período más largo, usa un --granularity más grueso. Un año de datos equivale a un informe con --granularity month.

Un informe también tiene estos límites:

• Como máximo 10.000 filas. Para más, agrupa las fechas con menos granularidad, elimina el agrupamiento por keyword o ad, o filtra.
• Como máximo 25 métricas y 100 valores en un solo filtro.
• Las métricas de predicción (d{N}_predict_…) requieren --group-by date --granularity day y como máximo 2 agrupamientos adicionales, con hasta 4 horizontes distintos de 365 días como máximo.

adapty attribution metrics --json devuelve estos límites en data.limits.

Ejecuta los informes uno tras otro, no en paralelo: el servicio procesa solo unas pocas consultas por empresa a la vez.

Errores

Las solicitudes que el servicio rechaza salen con el código 4. Las entradas que la CLI rechaza antes de enviar, como una fecha con formato incorrecto o --granularity sin --group-by date, salen con el código 2. Con --json, el error incluye el error_code del servicio.

Código	HTTP	Qué hacer
auth_required	401	Inicia sesión de nuevo con adapty auth login.
attribution_access_required	402	Tu empresa no tiene acceso a Attribution. Volver a iniciar sesión no ayuda.
attribution_app_not_found	404	Busca el ID de la app en adapty apps list, que solo muestra las apps que puedes leer.
attribution_unknown_metric	422	Corrige los nombres de las métricas según adapty attribution metrics. El mensaje indica cuáles son inválidas y el resto del informe no se ejecuta.
attribution_validation_error	422	Corrige la dimensión, el filtro, el campo de ordenación o las fechas indicadas en el mensaje. Incluye todos los valores de una misma dimensión en un único --filter.
attribution_query_too_large	422	Reduce el informe como indica el mensaje. Consulta Límites.
attribution_busy	429	Tu empresa tiene demasiadas consultas en ejecución. Espera retry_after_seconds y vuelve a ejecutar el informe.
attribution_upstream_unavailable, attribution_query_unavailable	503	Espera retry_after_seconds y vuelve a intentarlo. Si attribution_query_unavailable se repite, reduce el tamaño del informe.

El CLI nunca reintenta report ni values por ti, así que un informe fallido seguirá fallido hasta que lo ejecutes de nuevo.

Referencia de comandos

attribution metrics

Lista todas las métricas que acepta un informe, con su unidad, descripción y los divisores de cada ratio, además de los límites del informe. No acepta ningún flag salvo --json.

attribution dimensions

Muestra qué acepta --group-by y --filter, si cada dimensión filtra por ID o por valor, y las granularidades de date. No acepta flags adicionales más allá de --json.

attribution values

Lista los valores que toma una dimensión para una app durante un período. Son exactamente los valores que acepta report --filter.

Flag	Requerido	Descripción
--app	Sí	UUID de la app, obtenido con adapty apps list.
--date-from	Sí	Primer día del período, inclusive, en formato YYYY-MM-DD según la zona horaria de la app.
--date-to	Sí	Último día del período, inclusive. No puede ser anterior a --date-from.
--dimension	Sí	Una dimensión filtrable de adapty attribution dimensions.
--revenue-basis	No	gross, proceeds o net.

Para campaign, adset y ad, cada valor incluye un ID, un nombre y un canal. Un valor con ID vacío corresponde a tráfico orgánico o de referencia de store, que ningún filtro puede seleccionar.

attribution report

Ejecuta un informe: métricas durante un período, agrupadas por dimensiones.

Indicador	Obligatorio	Descripción
--app	Sí	UUID de la app, obtenido con adapty apps list.
--date-from	Sí	Primer día del período, inclusive, como YYYY-MM-DD en la zona horaria de la app.
--date-to	Sí	Último día del período, inclusive.
--metrics	Sí	Nombres de métricas de adapty attribution metrics, separados por comas o repetidos. Máximo 25.
--group-by	Sí	date, campaign, adset, ad, keyword, channel, country o store, separados por comas o repetidos.
--granularity	Con --group-by date	day, week, month, quarter o year. Obligatorio al agrupar por date, y rechazado en cualquier otro caso.
--filter	No	dimension=value[,value]. Varios valores coinciden con cualquiera de ellos; los filtros en distintas dimensiones se aplican todos. Un --filter por dimensión. Escribe \, para incluir una coma dentro de un valor.
--revenue-basis	No	gross (por defecto), proceeds o net.
--sort	No	field:asc o field:desc, donde el campo es una métrica solicitada o una dimensión de --group-by. Orden ascendente si se omite la dirección. Los valores vacíos se ordenan al final.

Las filas agrupadas por campaign, adset o ad incluyen el ID, el nombre y el canal de esa entidad. El nombre de una campaña es el último nombre que tuvo dentro del período, así que para comparar campañas entre períodos usa el ID. El valor date es el primer día de su bucket.

¿Qué sigue?

• Analiza la atribución con una herramienta de codificación IA — el skill que ejecuta estos comandos por ti.
• Métricas — qué mide cada métrica en el dashboard.
• Predicciones — cómo se modela el revenue previsto.