あらゆるアプリの推定ダウンロード数と収益を確認する方法

推定ダウンロード数と収益は、アプリの成長を目指すマーケターやデベロッパーにとって極めて重要な指標です。これらは、競合アプリとの比較、カテゴリー動向の把握、そして特定の市場が本当に投資に値するかどうかの検証に役立ちます。

この記事では、AppTweakのデータサイエンスチームが、どのようにアプリのダウンロード数と収益を推定しているのか、そしてなぜアプリの成長戦略を支える情報としてAppTweakのインテリジェンスを信頼できるのかについて説明します。

重要なポイント

• 推定ダウンロード数とは、アプリが何回インストールされたかを示す予測値です。
• 推定ダウンロード数と収益は、競合他社とのパフォーマンス比較や、長期的なトレンドの追跡に最も役立ちます。
• AppTweakのMarket Intelligence Starterプランでは、App StoreとGoogle Playのアプリおよびパブリッシャーの推定ダウンロード数と収益に無料でアクセスできます。
• AppTweakは、匿名化されたアプリストアのパフォーマンスデータでトレーニングされた独自のディープラーニングモデルを使用し、カテゴリーランク、国、季節性などのシグナルを活用して推定値をモデリングしています。
• アプリの推定収益は、インストール数ではなく、収益化のパフォーマンスを反映する「トップセールス」のシグナルに基づいています。

あらゆるアプリの推定ダウンロード数と収益を確認する方法

AppleとGoogleはダウンロード数や収益を公表していないため、競合アプリのこれらのデータにアクセスする唯一の方法は、AppTweakのようなアプリ市場インテリジェンスプラットフォームを利用することです。

これらのプラットフォームは、オプトインされたアプリからの匿名化・集計されたパフォーマンスデータと、カテゴリーランキング、市場動向、季節性などの公開されているアプリストアのシグナルを組み合わせてパフォーマンスをモデリングし、推定ダウンロード数と収益を提供します。

課題は、アプリ市場インテリジェンスプラットフォームが高価であることが多く、特に数社の競合をベンチマークしたいだけの場合、競合のダウンロード数や収益データへのアクセスが困難であることです。

AppTweakで無料のアプリ推定収益とダウンロード数にアクセスする

そのため、AppTweakはMarket Intelligence Starterプランを通じて、推定ダウンロード数と収益への無料アクセスを提供しています。Starterプランでは、App StoreとGoogle Playの両方で、アプリとパブリッシャーの推定ダウンロード数と収益を無料で確認できます。

AppTweakの無料Starterプランでは、以下のことも可能です。

• 世界中のトップチャートを調査し、特定のカテゴリーや国でトレンドとなっているアプリを特定する
• パブリッシャーレベルで総ダウンロード数と収益を表示し、それらの推定値をポートフォリオ内のアプリごとに分解して、パブリッシャーのポートフォリオを分析する

AppTweakの有料プランでは、より高度なフィルタリング、競合セグメンテーション、より詳細な市場および季節性分析を含む、さらに高度なデータと分析を利用できます。

StarterプランとMarket Intelligenceの次世代アップデートについての詳細はこちらをご覧ください。

アプリの推定ダウンロード数と収益はどの程度正確ですか？

正直な回答をすれば、App StoreやGoogle Playが生のダウンロード数や収益額を公開していない以上、完璧な正確さを提供できるサードパーティプラットフォームは存在しません。とはいえ、一貫した方法論、強力なデータカバレッジ、そして実際の市場動向を考慮したモデルに基づいている場合、推定ダウンロード数と収益は意思決定において非常に信頼できるものとなります。

実際には、推定値は正確な数値として扱うよりも、ベンチマークやトレンドの追跡に使用する場合に最も信頼性が高まります。例えば、競合他社同士の比較、長期的な成長の追跡、市場の変化（カテゴリーの急増または減少など）の特定、国やカテゴリーを越えたパフォーマンスのベンチマークに特に有用です。

他のモデルと同様に、推定の正確さは環境にも左右されます。カテゴリーランキングの挙動が一貫しており、アプリのパフォーマンスが予測可能なパターンに従っている場合、推定値はより信頼できる傾向があります。短期間の有料キャンペーンによる急増、異例のダウンロードラッシュを引き起こすバイラルな瞬間、あるいは公開されているストアシグナルが限られている市場やカテゴリーでは、正確さを保つことが難しくなる場合があります。

ダウンロード数を推定する際、どのような要因が考慮されますか？

アプリの推定ダウンロード数は、主にアプリのカテゴリーランク（および1日あたりのダウンロード数との相関関係）、季節性、および国レベルの市場動向に基づいています。

カテゴリーランクと1日あたりのダウンロード数との相関関係

アプリのカテゴリーランクと、1日あたりのダウンロード数との間には、強力で確立された相関関係があります。 通常、インストール数が増えるとアプリはカテゴリーチャートを上昇し、インストール数が減少するとランキングは下がる傾向にあります。この関係性により、推定モデルはランキングの挙動を予測されるダウンロード数に変換することができます。

カテゴリーの競争力

同じカテゴリーランクであっても、カテゴリーの競争力によってダウンロード数は大きく異なる場合があります。例えば、「ゲーム」カテゴリーで10位にランクインするには、「ツール」や「仕事効率化」カテゴリーで10位になるよりも、はるかに多くの1日あたりのダウンロード数が必要です。ゲーム、ソーシャル、エンターテイメントなどの高ボリュームカテゴリーで上位に入るには、小規模なカテゴリーやニッチなカテゴリーよりも指数関数的に多くのインストール数が必要となります。

国レベルの市場動向

カテゴリーランキングの挙動は国によっても異なります。 米国のような競争の激しい市場で1位を獲得するには、通常、規模が小さい、あるいは競争がそれほど激しくない市場で同じランクを獲得するよりも、はるかに多くのダウンロード数が必要になります。したがって、推定モデルは国固有の競争力やユーザー行動を考慮しなければなりません。

季節性

ランキングが変わらなくても、季節性はアプリのダウンロード数に大きく影響します。ブラックフライデー、主要なスポーツイベント、旅行のピークシーズンなどに1位を獲得しているアプリは、閑散期に同じランクを維持しているアプリよりも大幅に多くのダウンロードを獲得します。正確な推定モデルは、これら予測可能な季節パターンを考慮し、一時的な急増または減少を構造的な成長や衰退と誤認しないようにしています。
季節性の例をいくつか見てみましょう。

スポーツアプリと季節性

スポーツアプリは通常、各国の人気スポーツイベントの時期にダウンロード数が増加します。例えば、米国では9月にフットボールシーズンが始まり、この期間にダウンロード数が最大51%増加することが観察されています。対照的に、インドのスポーツアプリは、4月のインディアン・プレミアリーグ期間中にダウンロード数が最大50%のピークに達します。

旅行アプリと季節性

予想通り、旅行カテゴリーのアプリのダウンロード数は半球によって異なります。米国や英国では、6月から9月の夏季に旅行アプリのダウンロード数が増加しますが、ブラジルでは10月から1月の夏季に同様の増加が見られます。

ゲームアプリとビジネスアプリの季節性の比較

季節性は月単位だけでなく、週単位のアプリダウンロードデータを見て、平日と週末のようなトレンドがあるかどうかを確認することもできます。当然ながら、モバイルゲームアプリは平日よりも週末にダウンロード数が増える傾向にあり、ビジネスアプリは平日にダウンロード数が増える傾向にあります。 これもモデルにおいて考慮される必要があります。

スポーツアプリとヘルスケア／フィットネスアプリの季節性の比較

週単位のトレンドが見られる他のカテゴリーには、スポーツアプリとヘルスケア／フィットネスアプリがありますが、これらは全く逆のトレンドを示します。スポーツアプリのダウンロード数は、ほとんどのスポーツイベントが開催される週末に急増します。一方、ヘルスケア／フィットネスアプリは、人々がフィットネスやウェルネスの目標をリセットする週の初めに最も多くダウンロードされます。

市場の季節性機能の詳細はこちら

カテゴリー、国、競争力、季節性といったこれらすべての要因は、推定値をランクだけで構築することはできないということを意味しています。

カテゴリーや国を越えた季節性の影響を考慮するようにトレーニングされたモデルが必要であり、それによって予測可能な季節的な急増が、予期せぬ成長（または減少）として誤解されないようにする必要があります。

AppTweakの推定ダウンロード数へのアプローチは、国やカテゴリーを越えて機能するように設計された独自のディープラーニングモデルを使用することでこれを考慮しており、異なるアプリ、地域、または垂直市場を分析する際にも、推定値の比較可能性と一貫性が保たれます。

推定収益はダウンロードシグナルではなく、収益化シグナルを使用します

推定収益は、ダウンロード数ではなく、収益化のパフォーマンスを反映するストアシグナル（主にトップセールスチャートの挙動）を使用して算出されます。

ダウンロード数はカテゴリーランキングと強く結びついていますが、収益は収益化のパフォーマンスによって左右されます。あるアプリは比較的少ないインストール数で大きな収益を上げることができ、別のアプリは膨大なダウンロード数を記録しても収益化がほとんど進まないこともあります。

そのため、推定収益を推定ダウンロード数と同じシグナルを使用してモデリングすることはできません。

実際には、収益の推定はトップセールスチャートの挙動に基づいています。これはインストール数ではなく収益化のパフォーマンスを反映するものです。トップセールスランキングにおけるアプリの経時的な動きを分析することで、推定モデルは収益トレンドを推測し、異なるアプリが需要をどれだけうまく収益に変換しているかをベンチマークできます。

この文脈における「推定収益」が何を表しているかを明確にすることが重要です。これらの推定値は、トップセールスランキング（アプリ内課金やアプリ内サブスクリプションを含む）によって示されるストア収益のパフォーマンスを反映するように設計されています。アプリストア以外で発生する可能性のあるあらゆる収益源を表すものではありません。

AppTweakがアプリのダウンロード数を算出する方法

AppTweakは、アプリのダウンロード数を推定するためのディープラーニングモデルを開発しました。AppTweakの推定ダウンロード数を支えるデータサイエンスを深く掘り下げるため、データサイエンス責任者のJonathan Frischeに、私たちのチームが使用している方法論とアルゴリズムについて説明を求めました。

AppTweakは、プラットフォームに接続された数千のアプリから収集された匿名化データと、10年分以上の過去のアプリストアデータを使用して、ディープラーニングモデルをトレーニングしています。

モデルは毎日、データベース内の各アプリについて、以下を含む一貫したシグナルセットを処理します。

• アプリのカテゴリー
• アプリのカテゴリーランク
• 国
• 日付（季節性）

これらのシグナルを1日あたりのダウンロードパフォーマンスにマッピングすることで、モデルはランキングの挙動、市場の背景、タイミング、およびダウンロード数の間の最も関連性の高い関係を学習します。この手法により、AppTweakは、カテゴリーや国を越えた季節的イベントの影響や、どの市場がダウンロード数の面で同程度の競争力を持っているかといったパターンを明らかにすることができます。

モデルがこれらの関係を学習すると、AppTweakが直接データを持っていないアプリについても、あらゆるカテゴリー、あらゆる国、そして過去のあらゆる時点におけるダウンロード数を推定できるようになります。学習プロセス中に追跡される多くの指標のおかげで、AppTweakはこのモデルが極めて高い精度でアプリのダウンロード数を推定できると確信しています。

AppTweakがアプリの推定収益を算出する方法

AppTweakは、トップセールスチャートの挙動に基づいてトレーニングされた機械学習モデルに、カテゴリー、国、時間ベースのシグナルを組み合わせてアプリの収益を推定します。AppTweakのモデルは、App StoreとGoogle Playのトップセールスランキングに表れる収益パフォーマンスを推定します。国ごとのトップセールスカテゴリーにおけるアプリのランクとその経時的な動きを分析することで、モデルは相対的な収益パフォーマンスを大規模に推定できます。

AppTweakでアプリ収益を推定するために使用される収益シグナル

AppleとGoogleはトップセールスカテゴリーのランキングを公開しており、これらはアプリ内課金やサブスクリプションを含む、アプリストア内で直接発生した収益に基づいて順位付けされています。これらのランキングは、AppTweakの収益推定モデルの中核となるシグナルを提供します。

AppTweakのモデルは、トップセールスランキングの挙動（アプリのランクとその経時的な動き）を収益パフォーマンスの主要な指標として使用します。AppTweakのデータサイエンス責任者であるJonathan Frischeが説明するように、このモデルは推定ダウンロード数に使用される「ランキングからパフォーマンスへ」のロジックに従っていますが、それをインストール数ではなく収益に結びついたセールスランキングに適用しています。

異なる市場や収益化モデルにわたってトップセールスランキングを正確に解釈するために、収益モデルは、十分なデータが利用可能な各アプリと国について、毎日追加のコンテキストシグナルを処理します。これには以下が含まれます。

• トップセールスカテゴリーランク
• 収益化の動向は垂直市場によって大きく異なるため、アプリのカテゴリーも考慮されます。
  
• 国
• 曜日、月、全体的な季節性パターンなどの時間ベースのシグナル

AppTweak独自のモデルは、単一日の順位だけでなく、ランキング履歴も考慮します。例えば、数日間連続してトップセールスチャートの上位にランクインしているアプリは、長期間の低迷の後に一時的に同じランクに現れたアプリよりも、多くの収益を上げていると推測されます。

カテゴリーと国のコンテキストの重要性

収益の挙動は、カテゴリーと市場の両方によって大きく異なります。「ビジネス」カテゴリーで7位にランクインしていることは、「ゲーム」や「スポーツベッティング」カテゴリーで7位にランクインしていることと同じ収益レベルを意味するわけではありません。

AppTweakのモデルは、カテゴリー自体をシグナルとして扱うことでこれを考慮し、単一のモデルが各カテゴリーと国の収益化特性に基づいて予測を適応させることを可能にしています。

日次、国レベルの収益予測

AppTweakは、最近のトップセールスランキングデータが十分に利用可能な場合、アプリごと、国ごとに毎日推定収益を生成します。

最近の期間にアプリに意味のあるランキングシグナルがない場合（例えば、過去数日間に該当するトップセールスランキングがない場合）、モデルは予測を生成しません。これにより、裏付けとなる情報が不十分な場合に推定値を算出することを防いでいます。

AppTweakの推定ダウンロード数と同様に、収益推定モデルも、より多くのアプリがプラットフォームに接続され、新しいデータが利用可能になるにつれて継続的な再トレーニングの恩恵を受け、市場条件や収益化戦略の進化に合わせて推定値の妥当性を維持します。

AppTweakのアプリ推定ダウンロード数と収益が業界で最も信頼されている理由

完璧な正確さを提供できるサードパーティツールは存在しません。しかし、一貫した方法論と強力なデータカバレッジで算出された推定値は、意思決定において非常に信頼できるものとなります。

推定ダウンロード数と収益への信頼が、スケールと方法論という2つの要素に集約されるのはそのためです。

1. スケール：10年間にわたる実際のアプリストアのパフォーマンスデータに基づいて構築

AppTweakが正確な推定ダウンロード数と収益を提供できるのは、長年にわたり収集してきた膨大なアプリパフォーマンスデータの結果です。AppTweakは2014年からアプリストアデータを収集しており、これにより当社のモデルは、市場やカテゴリ全体で「通常」がどのようなものか、そして何が真の成長を示すのかを理解するために必要な長期的な履歴を得ています。

推定は単一の国やカテゴリに限定されるものではないため、この規模が重要となります。アプリのパフォーマンスは、市場の競争力、カテゴリの動向、プラットフォームの挙動によって大きく異なります。

2. 手法：独自のディープラーニングに基づく

AppTweakのモデルは、国境やカテゴリを横断するように設計されており、各市場を個別に扱うのではなく、国やカテゴリ間の関係性を学習します。ランキングの挙動や競争力は国やカテゴリによって大きく異なるため、これは非常に重要です。

その結果、AppTweakは、マーケターが競合ベンチマーク、市場規模の把握、さまざまな地域や業種におけるトレンド分析に自信を持って利用できる、安定した推定ダウンロード数と収益を提供できます。

よくある質問