インクリメンタリティ分析：ASOと有料ユーザー獲得の真の影響を測定

アプリストアマーケティングを担当している場合—オーガニック成長の最適化、ユーザーエンゲージメントの向上、または有料ユーザー獲得の拡大—最も難しい課題の1つは、何が本当に結果をもたらしているのかを証明することです。

ほとんどのアナリティクスツールはインストール数や収益が増加したことを示すことができますが、なぜそうなったのかを教えてくれません。それは最新のメタデータ更新によるものか、それとも単なる季節的な急増か？リブランドが実際に新しいユーザーを引き付けたのか、それともインストールする予定だったユーザーだったのか？

影響を報告する際、アプリマーケティングチームはしばしば同じ質問に直面します：これが単なる季節性ではないと確信できますか？この成長が自然に起こったものではないとどうやって判断できますか？外部の影響から実際の影響を分離する方法がないと、意思決定はしばしば推測に頼ります。

そこでAppTweakのReporting Studioにおけるインクリメンタリティ分析が登場します—唯一のソリューションで、統計的な精度でオーガニックおよび有料アプリマーケティングの影響を測定することができます。

インクリメンタリティとは何を意味しますか？

インクリメンタリティとは、季節性、市場動向、オーガニック成長などの外部の影響を超えたマーケティング活動の真の、測定可能な影響を指します。特定のイベントとKPIの変化との相関を仮定する代わりに、インクリメンタリティは実際の因果関係を分離します。

👉 インクリメンタリティとは何かとそのASOにおける重要性について詳しく学びましょう

予測モデリングを使用して、イベントがなかった場合に何が起こったかを示すベースラインシナリオを確立し、それを実際のパフォーマンスと比較します。これにより、ASOの取り組み、有料キャンペーン、外部マーケティング活動の実際の影響を高い統計的信頼性で定量化することができます。

インクリメンタリティ測定の価値を理解する

インクリメンタリティ測定は、イベント後にパフォーマンスが変化したかどうかを見るだけでなく、自信を持ってあなたの取り組みがその変化の理由であることを証明することです。

インクリメンタリティ測定は、以下を含む主要なアプリマーケティング活動の影響を理解するために不可欠です：

• メタデータ更新：メタデータの新しいキーワードが検索可視性に与える影響を証明します。
• ASOクリエイティブ更新：新しいアイコン、スクリーンショット、ビデオがインストールに与える影響を理解します。
• アプリストアの特集：App StoreやGoogle Playでのプロモーションがダウンロード数に与える影響を測定します。
• プロモーションコンテンツ：アプリ内イベントの短期および長期の影響を理解します。
• Apple Search Adsキャンペーン：予想されるトレンドを超えた有料キャンペーンのインクリメンタルな上昇を分析します。
• そしてさらに多く。

インクリメンタリティ分析を実践で見るためには、異なるタイプのイベントを分析するための2つの異なるモデルを理解することが重要です：

外挿モデル：長期的な影響の分析

私たちのデフォルトの外挿モデルは、イベントが発生する前のデータのみを使用して予想されるパフォーマンスを予測します。

外挿はほとんどのユースケースに最適なアプローチであり、イベントがなかった場合に何が起こったかを明確かつ偏りのない予測を提供します。これは、メタデータ更新、ストアクリエイティブの変更、大規模なキャンペーン、またはローカル市場の変化の長期的な影響を測定するのに適しています。

たとえば、2024年米国大統領選挙の際に、Bitcoin.com Walletはダウンロード数の急増を見ました。外挿モデルを使用して、イベント中およびその後の予想ダウンロード数のベースライン予測を確立するために3年間の履歴データを分析します。

このインクリメンタリティ分析は、選挙週に関連するBitcoin.comのダウンロード数の統計的に有意な上昇（+79%）を明らかにし、さらにその後の31日間で160%のインクリメンタルな上昇を示しました。

外挿モデルは、ダウンロード数が数週間にわたって高いままであることを確認し、影響が一時的なスパイクではなく、選挙が行われなかった場合のベースライン予測（通常の年末トレンドのような）を超えた真の市場シフトであることを証明しました。

👉 AppTweakのダウンロード推定値をデータサイエンティストが説明する詳細な分析

この分析をさらに進めるために、米国での大統領就任式（2025年1月20日）が「crypto」というキーワードに与えるインクリメンタルな影響を測定しました。AppTweakを使用して、「crypto」に直接関連する最大リーチ（推定インプレッション）の大幅な上昇を確認しました。

しかし、すべてのキャンペーンがインクリメンタルな上昇をもたらすわけではありません。一部の取り組みは、パフォーマンスに悪影響を与えることさえあり、市場の好みについて貴重なinsightsを明らかにします。

たとえば、米国App StoreでのTwitterのXへのリブランドの影響を分析しました（アプリの名前、説明、スクリーンショット、アイコンの変更期間中）：

インクリメンタリティ分析は、リブランド後の数週間でダウンロード数が27%減少したことを明らかにしました。これはベースライン予測と比較してのことです。

内挿モデル：短期イベント分析

一方、内挿モデルは、イベント前後のパフォーマンスを比較することで、持続的な影響を持たない短期イベントを測定するように設計されています。

外挿はイベント開始までのデータのみを見ますが、内挿はイベント終了後のデータも見て、イベント前の最後の日とイベント後の最初の日の間に何が起こったかを予測しようとします。

その結果、内挿は有料ユーザー獲得キャンペーンのオン/オフテストを分析するために外挿の代わりに使用できます。キャンペーンを停止することで、モバイル測定パートナー（MMP）によってキャンペーンに帰属されたインストール数よりも大きな総ダウンロード数（オーガニック+有料）の減少が発生した場合、これはキャンペーンが有料トラフィックだけでなく追加のオーガニックインストールを促進していたことを示唆します。

言い換えれば、有料ユーザー獲得の取り組みがオーガニック成長に測定可能なインクリメンタルな影響を与えたことを示し、AppTweakでMMPまたはApple Search Adsコンソールを接続することでマーケティングの影響を統一的に把握できます。

AppTweakがデータサイエンスでインクリメンタルな影響を分離する方法

インクリメンタリティ分析の方法論をよりよく理解するために、データサイエンティストのLucas Weinbergにアプローチを詳しく説明してもらいました：

AppTweakのインクリメンタリティ分析は、 予測モデリング を適用して、メタデータ更新やユーザー獲得キャンペーンなどの特定のイベントが主要なパフォーマンス指標に測定可能な影響を与えたかどうかを定量化します。

これを達成するために、NeuralProphetという最新の予測フレームワークを使用し、従来の時系列分析を深層学習技術で強化します。静的なデータ分析とは異なり、時系列予測は複雑なトレンド、季節性、イベント駆動の変動を捉え、外部ノイズではなくマーケティング活動に正しく上昇を帰属させます。

インクリメンタリティモデルの主要コンポーネント：

• トレンド — 柔軟なトレンドモデリングのための変化点を使用してデータの全体的な方向性を特定します。
• 季節性 — アプリのパフォーマンスに影響を与える毎週または毎年の繰り返しパターンを捉えます。
• 休日とイベント — 特定の国でのダウンロードに影響を与える可能性のある主要な日付特有のスパイク（例：大晦日、クリスマス）を考慮します。

統計的信頼性の確保：結果をどのように検証するか

予測されたベースラインが確立されると、AppTweakは統計的検証を適用してイベントが実際にパフォーマンスに影響を与えたかどうかを確認します：

• 95%信頼区間 — 期待されるパフォーマンスが収まるべき範囲を定義し、この範囲を超えた偏差が真のインクリメンタル効果であることを保証します。
• 統計的有意性のためのp値 — 低いp値（< 0.05）は、測定された影響が偶然によるものである可能性が低いことを確認し、イベントが実際にアプリのパフォーマンスに影響を与えたことを意味します。
• イベント前後の影響分析 — 影響を2つの主要な期間にわたって測定します：イベント範囲（イベントが直接KPIに影響を与える期間）とイベント後の範囲（イベント後の期間で、残存効果を捉えるため）。

予測と厳格な統計的検証を組み合わせることで、インクリメンタリティ測定が正確であるだけでなく、実行可能であることを保証します。

結論

インクリメンタリティ分析は、アプリストアマーケティングの取り組みの影響を分離、定量化、完全に理解したいチームに最適なソリューションです。

AppTweakのインクリメンタリティ分析を使用すると、

• どの取り組みが実際の成長を促進しているかを特定することで、より良い予算決定を行うことができます。
• ASOと有料キャンペーンのROIを統計的に検証されたinsightsで証明することができます。
• 定量的な影響に基づいて短期および長期の戦略を最適化することができます。

ASOと有料ユーザー獲得の影響に対するインクリメンタリティ分析を発見するために、私たちのチームからデモをリクエストしてください：