앱 다운로드 추정치 설명: 앱 다운로드 데이터를 해석하는 방법

AppTweak의 Market Intelligence 내에서 Google Play의 미국과 인도 스포츠 카테고리 연간 계절성을 비교합니다.

여행 앱 및 계절성

예상할 수 있듯이, 여행 카테고리의 앱 다운로드은 반구마다 다릅니다. 미국과 영국에서는 여행 앱이 6월부터 9월까지의 여름철에 더 많은 다운로드을 누리는 반면, 브라질에서는 10월부터 1월까지의 여름철에 비슷한 증가를 보입니다.

게임 대 비즈니스 앱 계절성

계절성은 월별로만 검토할 수 있는 것이 아니라, 주중 대 주말과 같은 트렌드가 있는지 확인하기 위해 주별 앱 다운로드 데이터를 살펴봄으로써 검토할 수 있습니다. 놀랍지 않게도, 모바일 게임 앱은 주말에 주중보다 더 많은 다운로드을 얻는 경향이 있는 반면, 비즈니스 앱은 주중에 더 많은 다운로드을 보입니다.

스포츠 대 건강 & 피트니스 앱 계절성

이러한 주간 트렌드를 보이는 다른 카테고리에는 스포츠 및 건강 & 운동 앱이 포함되며, 이들은 상당히 대조적인 트렌드를 보입니다. 스포츠 앱 다운로드은 대부분의 스포츠 이벤트가 열리는 주말에 급증합니다. 반면에 건강 & 운동 앱은 사람들이 운동 및 웰니스 목표를 재설정하는 주 초에 가장 자주 다운로드됩니다.

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앱 다운로드 추정치는 어떻게 계산되나요?

대부분의 앱 스토어는 앱 다운로드의 정확한 수를 공개하지 않으므로, 앱 다운로드 추정치는 앱 스토어 신호, 과거 트렌드, 그리고 AppTweak와 같은 타사 앱 인텔리전스 플랫폼에 속한 독점 알고리즘의 조합을 사용하여 계산됩니다.

사용된 데이터 유형

앱이 받는 다운로드 수를 추정하기 위해 앱 스토어 인텔리전스 플랫폼은 다음 데이터 소스를 결합합니다.

공개 메타데이터: 이 데이터에는 해당 스토어에서의 앱 순위, 리뷰 수, 업데이트 빈도, 카테고리 관련성 및 기타 가시적인 신호가 포함될 수 있습니다.

패널 데이터 (사용 가능한 경우): 일부 도구는 옵트인 패널 데이터를 사용하거나 모바일 측정 파트너(MMP)와 통합하여 익명화된 설치 지표에 접근할 수 있습니다. 그런 다음, 이 데이터는 추정 모델을 훈련하고 검증하는 데 사용됩니다.

독점 머신러닝 알고리즘: 이 알고리즘은 수억 개의 데이터 포인트에서 패턴을 분석하고, 카테고리, 국가, 계절성 등을 조정합니다. 그런 다음, 앱이 매일 얼마나 많은 다운로드을 받을 가능성이 있는지에 대해 상당히 정확한 예측을 합니다.

일반적인 추정 모델

다양한 앱 인텔리전스 플랫폼은 다음 모델링 기법의 변형을 활용합니다.

회귀 모델: 이 모델은 앱 순위와 알려진 다운로드 볼륨 간의 관계를 분석합니다. 예를 들어, 5위의 순위에 오른 앱가 하루에 약 X개의 다운로드을 받는 경향이 있음을 밝혀낼 수 있습니다.

시계열 모델링: 이 유형의 모델링은 다운로드 및 순위의 과거 패턴을 조사하여 미래 성과를 예측합니다. 이 접근 방식은 시간 경과에 따른 트렌드나 계절적 이벤트를 포착하는 데 매우 유용합니다.

행동 기반 추론: 일부 도구는 참여 지표, 앱 업데이트 또는 기능 출시와 같은 사용자 행동 패턴을 분석하여 추정치를 개선합니다.

정확도 문제

다운로드 추정치는 매우 유익할 수 있지만, 여러 요인이 그 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.

1. 국가별 데이터 격차

일부 지역에서는 공개적으로 사용 가능한 데이터가 제한적이어서 해당 지역에 대한 다운로드을 정확하게 모델링하기 어렵습니다.

2. 플랫폼 차별화 요소
사용자 행동, 스토어 순위 알고리즘, 그리고 앱 가시성이 App Store 및 Google Play과 같은 앱 스토어 플랫폼 전반에서 크게 다를 수 있기 때문에 모델 일관성에 영향을 미칩니다.

3. 갑작스러운 트래픽 급증 및 계절적 이벤트

다운로드 추정치는 UA 캠페인이나 계절적 이벤트로 인한 단기적인 급증으로 인해 왜곡될 수 있습니다. 이러한 급증은 반드시 이상 현상은 아니지만, 일반적인 다운로드 패턴과는 다른 행동을 나타냅니다. 모델에서 제대로 고려되지 않으면 이러한 급증은 추정된 트렌드를 왜곡하거나 인지된 성능을 과장할 수도 있습니다.

AppTweak가 앱 다운로드 추정치를 측정하는 방법

AppTweak의 앱 스토어 마케팅 인텔리전스 플랫폼을 이끄는 데이터 과학에 대해 깊이 파고들기 위해, 저희는 데이터 과학 책임자인 조나단 프리셰에게 저희 팀이 사용하는 방법론과 알고리즘을 설명해달라고 요청했습니다.

앱 스토어 마케팅 분야의 선구자로서, 아이폰, 아이패드, Android의 모든 스토어와 국가에서 앱이 매일 유도하는 다운로드 수를 추정하기 위해 딥러닝을 사용하는 것이 저희의 우선순위였습니다.

딥러닝 사용의 주요 장점 중 하나는 (1) 국가 간 및 (2) 카테고리 간 모델을 생성하는 것입니다. 이는 모델이 국가와 카테고리 간의 관계를 진정으로 학습하고 이해하며, 따라서 전 세계 여러 지역의 다양한 카테고리 데이터로부터 이점을 얻어 특정 앱의 전체 다운로드을 추정할 수 있음을 의미합니다.

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AppTweak의 모델이 분석하는 것

각 기기 및 앱 유형에 대해, 저희는 AppTweak에 연결된 수천 개의 앱에서 수집된 데이터를 딥러닝 모델에 공급합니다. 저희는 이 모델의 정확도를 유지하고, 시장 변화에 적응하며, 가장 최근의 익명화된 사용자 행동 및 앱 스토어 역학을 반영하기 위해 이 모델을 지속적으로 재훈련하고 있습니다.

각 앱에 대해 매일 다음과 관련된 기능 세트를 정의합니다.

• 앱의 카테고리 순위
• 날짜 (계절성)
• 국가

그런 다음, 이 기능들을 앱이 유도하는 일일 다운로드 수에 매핑하여, 저희 모델이 다양한 기능과 그에 관련된 다운로드 간의 가장 관련성 높은 관계를 학습할 수 있도록 합니다.

이 기술은 다양한 카테고리와 국가에 걸친 크리스마스의 영향과 같이 고유한 인사이트를 식별하거나, 다운로드 측면에서 어떤 국가가 유사한 수준의 경쟁력을 가지는지 파악하는 데 도움을 줍니다.

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저희 모델이 이러한 관계를 깊이 이해하면, 데이터가 없는 모든 앱에 대해 다운로드의 수를 예측할 수 있습니다. 이는 모든 카테고리, 모든 국가, 그리고 과거의 모든 시점에 해당합니다. 학습 과정에서 추적한 수많은 지표 덕분에, 이 모델이 앱의 다운로드을 매우 높은 정확도로 추정할 수 있다고 확신합니다.

대규모 데이터 풀 기반 AppTweak의 추정치

위에서 언급했듯이, 사용자에게 정확한 다운로드 및 수익 추정치를 제공할 수 있는 저희의 능력은 수년간 확보한 방대한 모바일 앱 데이터 풀 덕분입니다.

저희 모델은 전 세계 앱의 데이터를 사용하여 각 특정 국가의 추정치를 예측합니다. 일반적으로 베트남에서 금융 앱이 벌어들이는 다운로드의 수를 예측하기 위해, 모델은 베트남에서 접근 가능한 모든 데이터뿐만 아니라 전 세계 모든 금융 앱에 대한 데이터로부터도 이점을 얻습니다.

점점 더 많은 사용자가 데이터를 AppTweak에 연결하면서 데이터 풀이 수년에 걸쳐 크게 성장함에 따라, 이 데이터는 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되는 저희 알고리즘에 공급됩니다.

마케터가 앱 다운로드 데이터를 사용하는 구체적인 예시

다음은 브랜드가 앱 다운로드 데이터를 활용하여 앱 마케팅 전략을 수립하는 세 가지 실제 사례입니다.

마케팅 활동 효과 평가: Binance

다운로드 추정치는 사용자 확보 캠페인부터 앱 스토어 최적화(ASO) 업데이트에 이르기까지 거의 모든 마케팅 노력의 영향을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 변경 전후의 추정 다운로드을 비교함으로써 마케터는 어떤 조치가 성장에 기여했고 어떤 조치가 개선이 필요한지 파악할 수 있습니다.

다시 한번, 세계 최대 암호화폐 거래소 앱인 Binance를 예로 들어보겠습니다. 우선순위가 높은 암호화폐 관련 키워드에서 전환율를 개선하기 위해 Binance 팀은 맞춤형 제품 페이지를 구현하고 앱 다운로드 추정치를 사용하여 그 영향을 측정했습니다.

45개 시장에서 기준 설치 수와 출시 후 성능을 비교함으로써, Binance는 현지화된 크리에이티브가 다운로드에서 의미 있는 상승을 가져왔음을 확인했습니다. 이는 연간 95,000건 이상의 설치를 추가하고 해당 브랜드가 타겟 키워드에서 1위를 차지하는 데 기여했습니다. 다운로드 추정치는 ASO 전략의 효과를 검증하고 향후 노력을 최적화하는 데 도움이 되었습니다. 자세한 내용은 성공 사례를 읽어보세요.

경쟁사 대비 성능 벤치마킹: Park+

다운로드 추정치를 분석함으로써 마케터는 자신의 앱이 경쟁사와 비교하여 어떤 위치에 있는지 측정할 수 있습니다. 이러한 비교는 시장 점유율을 이해하고, 성장 기회를 식별하며, 현실적인 성과 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다.

한 가지 예로, 인도의 자동차 서비스 앱인 Park+는 AppTweak의 경쟁 인사이트 및 앱 경쟁 모니터링 도구를 사용하여 팬데믹 기간 동안 급격한 카테고리 순위 하락에서 회복했습니다. 경쟁 앱 전략을 분석하고 “FASTag” 및 “RTO” 와 같은 인기 키워드를 식별함으로써 Park+ 팀은 메타데이터를 개선하고 앱 경험을 향상시켰습니다. 이러한 최적화는 주로 유기적 성장에 힘입어 앱이 Google Play의 “자동차 및 차량” 카테고리에서 1위를 차지하는 데 도움이 되었습니다. 여기에서 Park+ 성공 사례를 읽어보세요.

시장 변화 발견 및 적응: Bitcoin.com

마케터는 주요 캠페인이나 메타데이터 또는 크리에이티브 변경 사항, 그리고 지역 시장 변화의 영향을 파악할 수 있어야 합니다. 이를 위해 증분 분석을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 저희는 Bitcoin.com의 앱 다운로드 데이터를 분석하여 3년간의 과거 데이터를 통해 2024년 미국 대통령 선거라는 이벤트 전후의 예상 다운로드에 대한 기준 예측을 생성했습니다. 저희의 외삽 모델은 도널드 트럼프의 미국 대통령 당선이 일시적인 급증이 아니라 진정한 시장 변화였음을 확인했습니다.

결론: 앱 다운로드 추정치로 더 현명한 결정 내리기

앱 다운로드 추정치는 오늘날의 앱 마케팅 환경에서 중요한 역할을 합니다. 캠페인 효과를 평가하든, 경쟁사와 벤치마킹하든, 새로운 시장 기회를 식별하든, 이러한 추정치는 실제 데이터가 제한적인 상황에서 귀중한 맥락을 제공합니다. 올바르게 사용하면 성능을 측정하고, 전략적 선택을 검증하며, 다음 최적화 지점을 찾아내는 데 도움이 됩니다.

최대한의 가치를 얻으려면 항상 데이터 뒤에 있는 추정 모델을 고려하고 다른 ASO 및 시장 인텔리전스 지표와 함께 사용하세요. 성공적인 성장 계획을 수립하는 방법을 배우려면 효과적인 ASO 전략 구축 방법에 대한 저희 가이드를 확인하세요.

심층 학습과 실제 앱 스토어 연결을 통해 구동되는 AppTweak와 같은 신뢰할 수 있는 공급업체를 통해 다운로드 추정치를 자신감 있고 정확하게 사용할 수 있습니다.

이러한 인사이트를 행동으로 옮길 준비가 되셨나요? 지금 AppTweak 데모를 요청하시면 방법을 보여드리겠습니다!

자주 묻는 질문

아래에서는 앱 다운로드 데이터 및 추정치에 대해 가장 자주 묻는 질문을 답변합니다.

앱 다운로드 추정치란 무엇인가요?

앱 다운로드 추정치는 Apple App Store 및 Google Play과 같은 주요 앱 스토어에서 앱이 설치된 횟수를 반영하는 예상 수치입니다. 대부분의 플랫폼은 정확한 다운로드 수를 공개하지 않으므로, 이러한 추정치는 앱 순위, 카테고리 성능, 과거 추세와 같은 공개적으로 사용 가능한 신호를 분석하는 타사 도구의 모델을 사용하여 생성됩니다.

앱이 몇 개의 다운로드을 가지고 있는지 어떻게 확인할 수 있나요?

앱이 몇 개의 다운로드을 가지고 있는지 확인하려면, AppTweak 플랫폼에서 해당 앱을 선택하고 분석로 이동하여 해당 앱에 대한 다운로드 추정치와 수익 추정치를 확인할 수 있습니다.

앱 다운로드을 추정하는 도구가 있나요?

네, AppTweak는 앱 다운로드 추정치도 제공하는 최고의 ASO 도구 중 하나입니다.

국가별 앱 다운로드 통계를 어떻게 찾을 수 있나요?

국가별 앱 다운로드 통계를 보려면 AppTweak와 같은 도구가 스토어 인텔리전스 및 시장 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 추정치를 제공합니다. AppTweak에서 Market Intelligence 아래의 국가별 다운로드 인사이트에 접근할 수 있으며, 여기에서 시장 개요를 찾을 수 있습니다. 이러한 보기는 다양한 국가에서 추정 다운로드을 분석하고 비교할 수 있게 하여, 높은 기회를 가진 시장을 발굴하고 현지 경쟁력을 평가하는 데 도움이 됩니다.

AppTweak와 같은 도구는 앱 다운로드을 어떻게 추정하나요?

AppTweak와 같은 플랫폼은 플랫폼에 연결된 수천 개의 앱에서 익명화된 데이터를 사용하여 훈련된 머신러닝 모델을 사용합니다. 이는 카테고리 순위, 앱 메타데이터 및 기타 관찰 가능한 추세와 같은 공개 앱 스토어 신호와 결합하여 스토어 및 국가 전반의 다운로드을 추정합니다. 시장 및 기기 전반에 걸쳐 이러한 요소를 분석함으로써, 실제 다운로드 수가 공개적으로 제공되지 않을 때에도 알고리즘은 정확한 국가별 추정치를 생성할 수 있습니다.