在 iOS App Store 首页中获得推荐,不但是应用取得的重大成就,更是获取新用户的绝佳机会。商店首页推荐 可以将您的应用展现在无数用户面前:既包括常刷应用商店的狂热用户、不断寻求新体验的游戏玩家,又包括 新近购置新设备并第一次安装各种应用的新用户。

然而,推荐流程通常十分复杂。Apple 对 App Store 上的推荐应用具有最终决定权,通常在考虑推荐之前会要求 发行商对应用做出一些重大改动。究竟值得投入多少精力和资源去争取 App Store 的版面空间,这需要发行商 们根据自身情况来决定。而最终的决定主要取决于如何回答这个问题:“我们的应用能够从推荐中受益多少?”

根据 App Annie Intelligence 提供的数据,我们利用 5 个国家 3000 多个 iOS App Store 推荐期实例构建了统 计模型来分析该问题。结果显示,所考察的推荐期所带来的下载量增长的中位值约为 80%,但许多应用的下载 量增长了 500%,甚至更多。

推荐的影响

游戏从推荐中获益最多

游戏类应用的下载量受应用推荐的影响远大于非游戏类应用。这在所分析的 5 个国家中都得到印证。

另外,游戏类应用可以满足相对广泛的用户需求(娱 乐),而非游戏类应用通常只能满足用户的特殊需求。 这能够帮助解释这种影响力上的差异。

推荐的影响不断下滑

推荐对 iPhone 下载量的影响总体呈下滑趋势,而非游 戏类应用的下降速度更快。虽然个别国家推荐对游戏 的影响依然存在,但在 5 个国家的应用影响均显现出下 滑趋势。

非游戏类应用的推荐影响力下滑更快,原因很可能是 游戏和应用典型生命周期的差异。通常情况下,用户 使用应用的频率远不及游戏,久而久之,用户主动浏 览商店查找应用的情形就会变得较少。

对非游戏类应用的发行商而言,应用商店推荐显然并 不是改善用户获取的最佳途径。这突出了 ASO、智能营 销以及用户留存的重要性。

下载量通常在推荐第 3 天达到峰值

在样本的 7 天推荐期内,我们发现,推荐第 1 天的下载 量中值比前一天高出 50% 左右。分析中的所有国家均呈 现出这种基本趋势。

下载量继续攀升,在第 3 天达到峰值,这表明除了推荐 广告位本身,还存在其他影响因素,例如,应用在 应用商店排行榜上名次的提升也有助于增加应用的可 见度。

在推荐期过后,下载量中值开始回归推荐之前的水 平。然而,这并不表示推荐没有任何残留影响,样本 中大约四分之一的观测值显示,推荐期结束后第 3 天的 下载量依然比推荐前 1 天多 50% 或以上。

不同国家的推荐影响

韩国和日本非游戏类应用的推荐影响最大

分析显示,与其他国家相比,iPhone 应用在韩国和日本 受推荐的影响更为显著。

美国非游戏类应用受推荐的影响中值最低,大约为 30%。

正如 App Annie 在第 1 季度市场指数中指出,美国 iOS 应用下载量位居世界第二(紧随中国之后),所以应 该注意的是,美国市场 30% 的应用下载量增幅仍然相 当显著。

“强有力的首页推荐不一定能保证让一款游戏获得 成功,但确实对一款游戏影响深远...我们始终认为 优秀的品质和出色的品牌能够推动一款游戏获得应 用商店推荐,我们还与应用商店管理人员密切合 作,展示用户希望看到的产品和功能。”— Disney Interactive Games 高级副总裁兼总经理 Chris Heatherly

iPhone 推荐是韩国游戏的金矿

韩国 iPhone 游戏由推荐获益颇丰,下载量预计有近 500%的涨幅。

韩国市场应用与游戏的双丰收,很可能是因为 iPhone 6 上市之后 iPhone 市场占有率的大幅提升。App Annie 曾 指出,平台的新用户往往会比老用户下载更多应用,这 可能也是连带结果之一。

不同于非游戏类应用,在巴西,推荐对于游戏的影响要 超过日本和英国。这很可能是由于巴西是主要新兴市 场。(游戏往往是新兴市场下载量增长的重头戏。)

其他国家/地区的影响也很显著。即便是影响最小的国家/ 地区——美国和英国,其游戏在推荐期内的下载量中值 也呈现出客观的提升。

公司排行榜

在 2015 年首页推荐数量国家/地区排行榜中,名列前茅的大都是游戏公司。Electronic Arts 获首页推荐次数最多,位居除日本外所有地区排行榜榜首。

App Store 首页有一系列不断更新的推荐组,可供应用推荐使用。其中,页面顶部的主要 Banner 可能是 App Store 最抢手的位置。主要 Banner 广告位的公司排名与此前的排名类似,但有一处明显不同,那就是 Apple 在大多数国家/地区的排名都比较高。

方法和模型

为估算首页推荐的影响力,App Annie 每次都将 App Store 推荐的某款应用作为单独实例进行处理。针对每 一个实例,将该国家/地区该应用的推荐前下载量窗 口,拟合到一个时间顺序的 ARIMA 模型中。该模型有 助于预测应用在未获推荐情况下可能实现的下载量。

之后,再将上述预测结果与推荐期内观测到的下载量 进行对比,得出推荐赋予应用的估算提升幅度。对比 情形如本页图中的箭头所示。

每个模型还都加入了 Google Play 应用下载量,帮助控 制外部因素可能会引起的推荐影响力夸大情形(例如应 用推荐期内的营销活动,或者与应用下载量和被推荐机 会正相关的季节性活动)。

分析仅限于 2013 年 6 月至 2016 年 3 月获得推荐的 iPhone 应用。

App Annie 对 5 个国家进行了研究,了解代表不同地区和州的应用市场成熟度: 巴西、日本、韩国、英国和美国。

只要在 iPhone 的 App Store 首页出现过,即将其视为推荐应用。但不计入用户 需要手动浏览才能看到的次级推荐(比如仅在娱乐类页面推荐的应用)。

发布之后 60 日内获得推荐的应用实例未包含在内,因为它们的下载量还不稳 定,不能实现可靠的模型拟合。

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