-- cap the number of rows
```
Ein minimales Beispiel — täglicher Upsell-Umsatz und Annahmerate für die letzten 30 Tage:
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
SELECT revenue, accept_rate
GROUP BY date
SINCE last_30d
GRAIN day
```
Bei Schlüsselwörtern spielt die Groß-/Kleinschreibung keine Rolle (`SELECT` und `select` funktionieren beide), und Anweisungen enden nicht mit einem Semikolon. String-Werte werden in doppelte Anführungszeichen gesetzt; Zahlen und Listen nicht.
### Auswählen, was gemessen und wie es aufgeschlüsselt wird
* **`SELECT`** listet die zu messenden Metriken auf, getrennt durch Kommas — zum Beispiel `SELECT revenue, impressions, accept_rate`.
* **`GROUP BY`** schlüsselt diese Metriken nach einer oder mehreren Dimensionen auf, etwa `date`, `device`, `surface` oder `funnel`. Ohne `GROUP BY` erhältst du eine einzelne Gesamtsumme für den gesamten Zeitraum.
Die vollständige Liste der verfügbaren Metriken und Dimensionen — und welche Kombinationen erlaubt sind — findest du oben unter [Verfügbare Metriken](#available-metrics) und [Verfügbare Dimensionen](#available-dimensions). Der Explorer verhindert inkompatible Kombinationen aus Metrik und Dimension automatisch.
#### Filtern mit `WHERE`
`WHERE` grenzt die Daten ein, bevor sie gemessen werden. Kombiniere Bedingungen mit `AND`.
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
SELECT revenue
WHERE device = "mobile"
GROUP BY date
SINCE last_month
GRAIN day
```
`impressions`, `accept_rate` und `rpv` können **nicht** nach Gerät, Funnel, Platzierung oder Produkt gefiltert oder gruppiert werden — ihr Quell-Rollup hat keine solche Spalte. Wenn du `WHERE device = "mobile"` zu einer Abfrage hinzufügst, die eine davon auswählt, wird sie mit `metric "impressions" cannot be filtered by "device"` abgelehnt.
Unterstützte Vergleiche sind `=`, `!=`, `IN`, `NOT IN`, `>`, `<`, `>=` und `<=`. Verwende eine Liste mit `IN`, um mehrere Werte abzugleichen:
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
WHERE surface IN ["PPU", "Checkout"]
```
`experiment` ist **kein** filterbares Feld — es hat keine Rollup-Quelle, daher wird `WHERE experiment IN [...]` mit `filters on "experiment" are not supported.` abgelehnt. (Es ist aus demselben Grund unten unter **Nicht verfügbare Dimensionen** aufgeführt.)
#### Nach mehreren Funnels filtern
Der **Funnel**-Filter unterstützt Mehrfachauswahl-Operatoren, sodass du eine Abfrage auf eine Teilmenge deiner Funnels eingrenzen kannst:
* **is one of** — schließt nur die ausgewählten Funnels ein (`IN`).
* **is not one of** — schließt die ausgewählten Funnels aus (`NOT IN`).
Wenn du **is one of** oder **is not one of** wählst, verwandelt sich das Werte-Eingabefeld in eine scrollbare Checkbox-Liste mit allen deinen Funnel-Namen. Wähle so viele Funnels aus, wie du brauchst.
Wenn du Ergebnisse nach **Funnel** gruppierst und einen **is one of**-Filter anwendest, zeigt das Liniendiagramm eine Linie pro ausgewähltem Funnel — auch wenn du mehr als die Standardanzahl an Serien auswählst. Kein ausgewählter Funnel wird in eine „Other“-Kategorie zusammengefasst.
### Zeiträume und Vergleiche
Jede Abfrage braucht einen Zeitraum, den du mit `SINCE` festlegst. Verwende ein Preset oder ein benutzerdefiniertes Zeitfenster.
| Form | Beispiel | Bedeutung |
| ------------------------------- | ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Preset | `SINCE last_30d` | Ein rollierendes Zeitfenster, das **gestern** (UTC) endet. Der laufende aktuelle Tag ist bewusst ausgeschlossen — `last_1d` bedeutet also nur gestern, und `this_month` läuft vom 1. bis gestern. |
| Benutzerdefiniertes Zeitfenster | `SINCE 2026-07-02 UNTIL 2026-07-05` | Ein fester Zeitraum mit ISO-Daten (`YYYY-MM-DD`). |
Verfügbare Presets: `last_1d`, `last_7d`, `last_30d`, `last_90d`, `this_month`, `last_month` und `this_year`.
* **`GRAIN`** legt die Intervallgröße für Zeitreihen fest — `day`, `week` oder `month`. (`hour` wird geparst, aber kein Rollup liefert stündliche Daten, daher wird eine solche Abfrage mit `group_by / time_grain combination is not supported.` abgelehnt.)
* **`COMPARE`** legt einen zweiten Zeitraum darüber, damit du Veränderungen auf einen Blick siehst. Verwende `previous_period` — das gleich lange Zeitfenster unmittelbar davor. `previous_year` wird bewusst in der Compare-Auswahl ausgeblendet, weil das Warehouse keine Daten von vor Februar 2026 enthält; es bleibt nur in AQL eintippbar, damit zuvor gespeicherte Abfragen weiterhin geparst werden können.
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
-- A four-day sale vs the four days immediately before it
SELECT revenue, impressions, accept_rate
GROUP BY date
SINCE 2026-07-02 UNTIL 2026-07-05
GRAIN day
COMPARE previous_period
```
Die Berichtsdaten beginnen im **Februar 2026**, daher liefert ein Zeitfenster davor für beide Zeiträume leere Ergebnisse. Aus demselben Grund werden Jahresvergleiche noch nicht angeboten.
### Diagramm und Zeitzone auswählen
Diese optionalen Klauseln werden normalerweise von den visuellen Bedienelementen des Explorers für dich gesetzt, du kannst sie aber auch direkt schreiben:
* **`CHART`** legt fest, wie das Ergebnis angezeigt wird: `scorecard`, `line_chart`, `bar_chart`, `area_chart`, `funnel_chart` oder `table`.
* **`TIMEZONE`** legt die Zeitzone für die Datumsintervalle fest, als IANA-Name in Anführungszeichen — zum Beispiel `TIMEZONE "America/New_York"`. Standard ist UTC.
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
SELECT revenue
GROUP BY date
SINCE last_30d
GRAIN day
CHART line_chart
TIMEZONE "America/New_York"
```
Der Typ `funnel_chart` hat besondere Anforderungen:
* **Platzierungsmodus** — Gruppiere nach `placement` und wähle eine Metrik. Die Stufen werden nach der kanonischen Platzierungsreihenfolge geordnet (Upsell-Standard → Downsell → weitere Upsells). Nur die erste Metrik wird dargestellt; weitere ausgewählte Metriken werden in einer Fußnote vermerkt.
* **Metrikmodus** — Wähle zwei oder mehr Metriken ohne `GROUP BY`. Jede Metrik wird in Abfragereihenfolge zu einer Funnel-Stufe (zum Beispiel zeigt `SELECT impressions, conversions` den Abfall von Impressions → Conversions). Alle Metriken müssen dieselbe Einheit haben (du kannst zum Beispiel keine Währungs- und Prozentmetriken mischen).
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
-- Placement funnel: conversion drop-off across placements
SELECT conversions
GROUP BY placement
SINCE last_30d
CHART funnel_chart
```
Der Platzierungsmodus braucht eine Metrik, die sich tatsächlich nach Platzierung aufschlüsseln lässt. `impressions`, `accept_rate` und `rpv` können das nicht — das Funnel-Diagramm zeigt für diese „These metrics can't be grouped by placement“ an.
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
-- Metric funnel: impressions to conversions drop-off
SELECT impressions, conversions
SINCE last_30d
CHART funnel_chart
```
### Sortieren und Begrenzen
* **`ORDER BY`** sortiert Ergebnisse nach einer Metrik oder Dimension, mit `ASC` oder `DESC`.
* **`LIMIT`** begrenzt die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen — nützlich für Fragen im Stil von „Top N“.
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
-- Top 20 products by upsell revenue this month
SELECT revenue, conversions, avg_conversion_value
GROUP BY product
SINCE this_month
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 20
```
### Weitere Beispiele
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
-- Daily performance vs the previous period
SELECT revenue, impressions, conversions, accept_rate
GROUP BY date
SINCE last_30d
GRAIN day
COMPARE previous_period
```
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
-- Mobile vs desktop revenue over the last 90 days
SELECT revenue
GROUP BY device
SINCE last_90d
ORDER BY revenue DESC
```
`impressions`, `accept_rate` und `rpv` können nicht nach Gerät aufgeschlüsselt werden — ihr Rollup ist Shop × Oberfläche × Tag, ohne Gerätespalte. Verwende `revenue` (oder eine andere aus Conversions gespeiste Metrik) für Gerätevergleiche.
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
-- Which surface is driving the most revenue?
SELECT revenue, impressions, accept_rate
GROUP BY surface
SINCE last_30d
ORDER BY revenue DESC
```
Sobald du eine Abfrage hast, die dir gefällt, speichere sie und füge sie einem Bericht als Widget hinzu, damit sie sich laufend aktualisiert — siehe [Widgets verwalten](/de/aftersell/reports_widgets). Um ein Widget zu entfernen, das du nicht mehr brauchst, lade es im Explorer und klicke in der Titelleiste auf **Delete**. Das Löschen eines Widgets entfernt es aus jedem Bericht, in dem es erscheint. Die Schaltfläche **Delete** wird nur für Widgets angezeigt, die dir gehören; globale Vorlagen-Widgets sind schreibgeschützt.
***
## Ergebnisse exportieren
Der Explorer zeigt deine Abfrageergebnisse auf dem Bildschirm als Scorecard, Diagramm oder Tabelle an — er lädt keine Datei direkt aus der Abfrageansicht herunter.
Um die Ergebnisse als Datei zu erhalten, speichere die Abfrage und füge sie einem Bericht als [Widget](/de/aftersell/reports_widgets) hinzu. Jedes Widget hat eine eigene Schaltfläche **Export to CSV**, die die Daten des Widgets als `.csv`-Datei herunterlädt. Für die Standard-Exporte der Analytics-Seite (Excel und CSV) siehe [Deine Daten exportieren](/de/aftersell/analytics_in_aftersell#exporting-your-data).
***
## Zeitzonen-Unterstützung
Standardmäßig laufen Abfragen in UTC. Du kannst die Zeitzone für jede Abfrage direkt in der Explorer-Symbolleiste überschreiben, sodass nach Datum gruppierte Ergebnisse (tägliche, wöchentliche, monatliche Aufschlüsselungen) deine lokale Zeit statt UTC widerspiegeln.
Abfragen, die **Impressions**, **Accept Rate** oder **Revenue Per Visit** enthalten, gruppieren Daten immer in UTC, unabhängig von der ausgewählten Zeitzone. Diese Metriken stammen aus einem täglichen Rollup, der nur in UTC-Tagen gemeldet wird. Wenn eine Abfrage eine dieser Metriken mit anderen mischt, fällt das gesamte Ergebnis auf UTC zurück, damit die Datumsintervalle ausgerichtet bleiben.
### Eine Zeitzone für eine Abfrage festlegen
1. Öffne den Explorer in deinem Aftersell-Admin.
2. Klicke in der Symbolleiste auf die **Timezone**-Auswahl (neben **Compare**).
3. Wähle eine der verfügbaren Zeitzonen aus der Liste oder wähle **Account default**, um die in deinen Analytics-Einstellungen konfigurierte Zeitzone zu verwenden.
4. Führe deine Abfrage aus. Die Ergebnisse werden mit der ausgewählten Zeitzone gruppiert.
Die ausgewählte Zeitzone wird mit der Abfrage gespeichert. Wenn du eine Abfrage speicherst und erneut lädst, wird die Zeitzone automatisch wiederhergestellt.
### Standard-Zeitzone des Kontos
Wenn du in deinen Analytics-Einstellungen **Lock reporting timezone** aktiviert hast, verwendet die Auswahl **Account default** in der Symbolleiste diese gesperrte Zeitzone für deine Abfrage. Die Beschriftung in der Symbolleiste zeigt die aufgelöste Zone an, zum Beispiel **Timezone: Account default (Paris (CET))**.
Die Seite mit den Analytics-Einstellungen akzeptiert die vollständige IANA-Zeitzonenliste, aber Reports berücksichtigt nur die zehn Zonen oben. Wenn deine gesperrte Zone nicht dazugehört, löst **Account default** stillschweigend zu UTC auf — wähle also eine gesperrte Zone aus dieser Liste, wenn Reports ihr folgen soll.
Wenn **Lock reporting timezone** nicht aktiviert ist, fällt **Account default** auf UTC zurück.
### Eine Zeitzone in AQL angeben
Du kannst eine Zeitzone auch direkt in deiner AQL-Abfrage mit der `TIMEZONE`-Klausel angeben, die zwischen `CHART` und `ORDER BY` steht:
```aql theme={"theme":{"light":"snazzy-light","dark":"github-dark"}}
SELECT ...
CHART ...
TIMEZONE "Asia/Tokyo"
ORDER BY ...
```
Wenn die Klausel vorhanden ist, überschreibt sie die Symbolleisten-Auswahl für diese Abfrage. Die Zeitzone bleibt erhalten, wenn du die Abfrage speicherst und erneut lädst.
### Verfügbare Zeitzonen
Die Zeitzonen-Auswahl enthält die folgenden Optionen:
| Zeitzone | Beispielort |
| -------------------- | --------------------- |
| UTC | Koordinierte Weltzeit |
| America/New\_York | New York (ET) |
| America/Chicago | Chicago (CT) |
| America/Denver | Denver (MT) |
| America/Los\_Angeles | Los Angeles (PT) |
| Europe/London | London (GMT/BST) |
| Europe/Paris | Paris (CET/CEST) |
| Asia/Tokyo | Tokio (JST) |
| Asia/Singapore | Singapur (SGT) |
| Australia/Sydney | Sydney (AEST/AEDT) |
Das ist eine geschlossene Menge von zehn Zonen. Jede andere IANA-Zeitzone in einer `TIMEZONE`-Klausel wird als nicht unterstützt abgelehnt.
### Wie sich die Zeitzone auf Abfrageergebnisse auswirkt
Wenn eine Zeitzone gesetzt ist, verwendet die Datumsgruppierung in deiner Abfrage die lokale Zeit statt UTC. Zum Beispiel fällt ein Ereignis, das um `2026-03-29T01:30:00Z` (UTC) auftrat, in der Zeitzone von New York (ET) auf den 28. März, in der Zeitzone von Paris (CET) aber auf den 29. März. Die richtige Zeitzone stellt sicher, dass deine täglichen, wöchentlichen und monatlichen Aufschlüsselungen deinen geschäftlichen Reporting-Erwartungen entsprechen.
Abfragen ohne Zeitzone — einschließlich zuvor gespeicherter Abfragen — laufen weiterhin in UTC, bestehende Ergebnisse sind also nicht betroffen.
***
## Brauchst du Hilfe?
Wenn du Fragen zum Explorer hast oder den Zugriff aktivieren möchtest, kontaktiere das Aftersell-Support-Team über den In-App-Chat.