모든 앱의 앱 다운로드 및 예상 수익을 얻는 방법

앱 다운로드 및 예상 수익은 앱 성장을 목표로 하는 마케터와 개발자에게 중요한 지표입니다. 이는 경쟁 앱을 벤치마킹하고, 카테고리 역학을 이해하며, 시장에 투자할 가치가 있는지 검증하는 데 도움이 됩니다.

이 글에서 AppTweak의 데이터 과학 팀은 AppTweak이 앱 다운로드 및 수익을 추정하는 방법과 앱 성장을 위한 AppTweak의 Market Intelligence를 신뢰할 수 있는 이유를 공유합니다.

주요 내용

• 앱 다운로드 추정치는 앱이 몇 번 설치되었는지를 나타내는 예상 수치입니다.
• 다운로드 및 예상 수익은 경쟁 앱과의 성과를 벤치마킹하고 시간 경과에 따른 추세를 추적하는 데 가장 유용합니다.
• AppTweak의 Market Intelligence Starter 플랜은 App Store 및 Google Play의 앱과 퍼블리셔에 대한 다운로드 및 예상 수익에 무료로 접근할 수 있도록 합니다.
• AppTweak은 익명화된 앱 스토어 성과 데이터로 훈련된 독점적인 딥러닝 모델을 사용하여 추정치를 모델링하며, 카테고리 순위, 국가, 계절성과 같은 신호를 활용합니다.
• 수익 추정은 설치량보다는 수익화 성과를 반영하는 합산 신호에 의존합니다.

모든 앱의 앱 다운로드 및 예상 수익을 얻는 방법

Apple과 Google은 다운로드 또는 수익을 공개적으로 게시하지 않으므로, 경쟁 앱에 대한 이 데이터에 접근하는 유일한 방법은 AppTweak과 같은 앱 Market Intelligence 플랫폼을 이용하는 것입니다.

이러한 플랫폼은 옵트인된 앱의 익명화되고 집계된 앱 성과 데이터와 카테고리 순위, 시장 역학, 계절성과 같은 공개 앱 스토어 신호를 혼합하여 성과를 모델링함으로써 다운로드 및 예상 수익을 제공합니다.

문제는 앱 Market Intelligence 플랫폼이 종종 비싸다는 점인데, 이는 특히 몇몇 경쟁 앱을 벤치마킹하려는 경우 경쟁 다운로드 및 수익 데이터에 접근하기 어렵게 만듭니다.

AppTweak에서 무료 앱 예상 수익 및 다운로드 추정치에 접근하십시오.

이것이 바로 AppTweak이 Market Intelligence Starter 플랜을 통해 다운로드 및 예상 수익에 대한 무료 접근을 제공하는 이유입니다. Starter 플랜을 통해 App Store와 Google Play 모두에서 앱과 퍼블리셔에 대한 다운로드 및 예상 수익에 무료로 접근할 수 있습니다.

AppTweak의 무료 Starter 플랜은 다음을 가능하게 합니다:

• 전 세계 인기 차트를 탐색하여 귀하의 카테고리 및 국가에서 인기 있는 앱을 찾아보십시오.
• 퍼블리셔 수준에서 총 다운로드 및 수익을 확인하고, 해당 포트폴리오 내의 앱별로 이러한 추정치를 세분화하여 퍼블리셔 포트폴리오를 분석하십시오.

AppTweak의 유료 앱 Market Intelligence 플랜은 심층 필터링, 경쟁 앱 세분화, 보다 세분화된 시장 및 계절성 분석을 포함한 고급 데이터 및 분석을 제공합니다.

Starter 플랜 및 Market Intelligence의 차세대 업데이트에 대해 자세히 알아보십시오.

앱 다운로드 및 예상 수익은 얼마나 정확합니까?

솔직히 말해, App Store와 Google Play는 원시 다운로드 또는 수익 수치를 공개하지 않으므로 어떤 타사 플랫폼도 완벽한 정확도를 제공할 수 없습니다. 그러나 다운로드 및 예상 수익은 일관된 방법론, 강력한 데이터 범위, 실제 시장 역학을 설명하는 모델을 기반으로 할 때 의사 결정에 매우 신뢰할 수 있습니다.

실제로 추정치는 정확한 수치로 취급하기보다는 벤치마킹 및 추세 추적에 사용할 때 가장 신뢰할 수 있습니다. 예를 들어, 경쟁 앱을 서로 비교하고, 시간 경과에 따른 성장을 추적하며, 시장 변화(카테고리 급증 또는 감소와 같은)를 식별하고, 국가 및 카테고리 전반의 성과를 벤치마킹하는 데 특히 유용합니다.

다른 모델과 마찬가지로 추정 정확도도 환경에 따라 달라집니다. 추정치는 카테고리 순위 행동이 일관되고 앱의 성과가 예측 가능한 패턴을 따를 때 더 신뢰할 수 있는 경향이 있습니다. 단기 유료 캠페인으로 인한 갑작스러운 급증, 비정상적인 다운로드 급증을 유발하는 바이럴 순간, 또는 공개 스토어 신호가 제한적인 시장 및 카테고리에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.

다운로드 추정 시 어떤 요소를 고려합니까?

앱 다운로드 추정치는 주로 앱의 카테고리 순위(및 일일 다운로드와의 상관관계), 계절성, 국가별 시장 역학을 기반으로 합니다.

카테고리 순위 및 일일 다운로드와의 상관관계

앱의 카테고리 순위와 일일 다운로드 수 사이에는 강력하고 잘 확립된 상관관계가 있습니다. 설치 수가 증가하면 앱은 일반적으로 카테고리 차트에서 상승하고, 설치 수가 감소하면 순위는 떨어지는 경향이 있습니다. 이러한 관계를 통해 추정 모델은 순위 행동을 예상 다운로드 볼륨으로 변환할 수 있습니다.

카테고리 경쟁력

동일한 카테고리 순위는 카테고리의 경쟁력에 따라 매우 다른 다운로드 볼륨을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 게임에서 10위를 차지하려면 도구 또는 생산성에서 10위를 차지하는 것보다 훨씬 더 많은 일일 다운로드가 필요합니다. 게임, 소셜, 엔터테인먼트와 같은 고볼륨 카테고리는 소규모 또는 틈새 카테고리보다 상위권에 도달하기 위해 기하급수적으로 더 많은 설치를 요구합니다.

국가별 시장 역학

카테고리 순위는 국가마다 다르게 작동합니다. 미국과 같이 경쟁이 치열한 시장에서 1위를 차지하려면 일반적으로 소규모 또는 경쟁이 덜한 시장에서 동일한 순위를 달성하는 것보다 훨씬 더 많은 다운로드가 필요합니다. 따라서 추정 모델은 국가별 경쟁력과 사용자 행동을 고려해야 합니다.

계절성

계절성은 순위가 변하지 않더라도 앱 다운로드 볼륨에 상당한 영향을 미칩니다. 블랙 프라이데이, 주요 스포츠 행사 또는 성수기 여행 기간 동안 1위를 차지한 앱은 조용한 기간 동안 동일한 순위를 유지하는 앱보다 훨씬 더 많은 다운로드를 유도할 것입니다. 정확한 추정 모델은 이러한 예측 가능한 계절적 패턴을 고려하여 일시적인 급증 또는 감소를 구조적 성장 또는 감소로 오해하지 않도록 합니다.
몇 가지 계절성 예시를 살펴보겠습니다.

스포츠 앱 및 계절성

스포츠 앱은 일반적으로 다양한 국가의 인기 스포츠 이벤트 기간에 다운로드이 증가하는 경향이 있습니다. 예를 들어, 미국에서는 9월에 미식축구 시즌이 시작되며, 이 기간 동안 다운로드이 최대 51%까지 증가하는 것을 관찰할 수 있습니다. 이와 대조적으로, 인도 스포츠 앱은 4월의 인도 프리미어 리그 기간 동안 앱 다운로드이 최대 50%까지 급증하는 것을 보입니다.

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. 또한 이것은 모델에서 고려되어야 합니다.

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.

시장 계절성 기능에 대해 더 알아보기

카테고리, 국가, 경쟁력, 계절성 등 이 모든 요소는 추정치가 순위만으로 구축될 수 없음을 의미합니다.

예측 가능한 계절적 급증이 예상치 못한 성장(또는 감소)으로 오해되지 않도록 카테고리 및 국가 전반의 계절성 효과를 설명하도록 훈련된 모델이 필요합니다.

AppTweak의 다운로드 추정 접근 방식은 국가 및 카테고리 전반에서 작동하도록 설계된 독점적인 딥러닝 모델을 사용하여 이를 설명하므로, 다양한 앱, 지역 또는 수직 시장을 분석할 때 추정치가 비교 가능하고 일관성을 유지합니다.

예상 수익은 다운로드 신호가 아닌 수익화 신호를 사용합니다.

예상 수익은 다운로드 볼륨이 아닌 수익화 성과(주로 합산 차트 행동)를 반영하는 스토어 신호를 사용하여 계산됩니다.

다운로드는 카테고리 순위와 밀접하게 관련되어 있지만, 수익은 수익화 성과에 의해 좌우됩니다. 어떤 앱은 상대적으로 적은 설치로 상당한 수익을 창출할 수 있는 반면, 다른 앱은 엄청난 다운로드 볼륨을 유도하지만 수익화는 거의 하지 못할 수 있습니다.

이것이 바로 예상 수익이 다운로드 추정치와 동일한 신호를 사용하여 모델링될 수 없는 이유입니다.

실제로 수익 추정은 설치량보다는 수익화 성과를 반영하는 합산 차트 행동에 기반을 둡니다. 앱이 합산 순위에서 시간 경과에 따라 어떻게 움직이는지 분석함으로써 추정 모델은 수익 추세를 추론하고 다양한 앱이 수요를 수익으로 얼마나 잘 전환하는지 벤치마킹할 수 있습니다.

이러한 맥락에서 “예상 수익”이 무엇을 나타내는지 명확히 하는 것이 중요합니다. 이러한 추정치는 합산 순위(인앱 구매 및 인앱 구독 포함)로 표시되는 스토어 수익 성과를 반영하도록 설계되었습니다. 이는 앱 스토어 외부의 모든 가능한 수익 흐름을 나타내기 위한 것이 아닙니다.

AppTweak이 앱 다운로드를 계산하는 방법

AppTweak은 앱 다운로드를 추정하기 위해 딥러닝 모델을 개발했습니다. AppTweak의 다운로드 추정치를 이끄는 데이터 과학에 대해 심층적으로 알아보기 위해 데이터 과학 책임자인 Jonathan Frische에게 우리 팀이 사용하는 방법론과 알고리즘을 설명해달라고 요청했습니다.

AppTweak은 플랫폼에 연결된 수천 개의 앱에서 수집된 익명화된 데이터와 10년 이상의 과거 앱 스토어 데이터를 사용하여 딥러닝 모델을 훈련합니다.

매일 모델은 데이터베이스에 있는 각 앱에 대해 일관된 신호 세트를 처리합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 앱의 카테고리
• 앱의 카테고리 순위
• 국가
• 날짜(계절성)

이러한 신호를 일일 다운로드 성과에 매핑함으로써 모델은 순위 행동, 시장 상황, 시기 및 다운로드 볼륨 간의 가장 관련성 높은 관계를 학습합니다. 이 기술은 AppTweak이 카테고리 및 국가 전반의 계절적 이벤트 영향 또는 어떤 시장이 다운로드 측면에서 유사한 경쟁 수준을 가지는지와 같은 패턴을 밝혀내는 데 도움이 됩니다.

모델이 이러한 관계를 학습하면 AppTweak이 직접적인 데이터를 가지고 있지 않은 앱에 대해 모든 카테고리, 모든 국가, 과거 어느 시점에서든 다운로드 수를 추정할 수 있습니다. 학습 과정에서 추적된 많은 지표 덕분에 AppTweak은 이 모델이 매우 높은 정확도로 앱 다운로드를 추정할 수 있다고 확신합니다.

AppTweak이 앱 예상 수익을 계산하는 방법

AppTweak은 합산 차트 행동과 카테고리, 국가, 시간 기반 신호를 결합하여 훈련된 머신러닝 모델을 사용하여 앱 수익을 추정합니다. AppTweak의 모델은 App Store 및 Google Play 합산 순위로 표시되는 수익 성과를 추정합니다. 앱이 국가별 합산 카테고리에서 시간 경과에 따라 어떻게 순위를 매기고 움직이는지 분석함으로써 모델은 대규모로 상대적인 수익 성과를 추정할 수 있습니다.

AppTweak에서 앱 수익을 추정하는 데 사용되는 수익 신호

Apple과 Google은 인앱 구매 및 구독을 포함하여 앱 스토어 내에서 직접 생성된 수익을 기반으로 순위가 매겨지는 합산 카테고리 순위를 게시합니다. 이러한 순위는 AppTweak의 수익 추정 모델에 대한 핵심 신호를 제공합니다.

AppTweak의 모델은 합산 순위 행동(앱이 시간 경과에 따라 어떻게 순위를 매기고 움직이는지)을 수익 성과의 주요 지표로 사용합니다. AppTweak의 데이터 과학 책임자인 Jonathan Frische가 설명하듯이, 이 모델은 다운로드 추정치에 사용된 것과 동일한 순위-성과 논리를 따르지만, 설치량보다는 수익과 관련된 합산 순위에 적용합니다.

다양한 시장 및 수익화 모델에서 합산 순위를 정확하게 해석하기 위해 수익 모델은 충분한 데이터가 있는 각 앱 및 국가에 대해 매일 추가적인 상황별 신호를 처리합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 합산 카테고리 순위
• 수익화 역학이 수직 시장마다 크게 다르므로 앱 카테고리
  
• 국가
• 요일, 월, 전반적인 계절성 패턴과 같은 시간 기반 신호

AppTweak의 독점 모델은 단일 날짜의 위치뿐만 아니라 순위 기록도 고려합니다. 예를 들어, 합산 차트에서 며칠 연속으로 높은 순위를 차지한 앱은 낮은 성과를 오랫동안 보인 후 잠시 동일한 순위에 나타난 앱보다 더 많은 수익을 창출하는 것으로 추론됩니다.

카테고리 및 국가 상황이 중요합니다.

수익 행동은 카테고리와 시장 모두에 따라 크게 다릅니다. 비즈니스 카테고리에서 7위를 차지하는 것이 게임 또는 스포츠 베팅 카테고리에서 7위를 차지하는 것과 동일한 수익 수준을 의미하지는 않습니다.

AppTweak의 모델은 카테고리 자체를 신호로 취급하여 이를 설명하며, 단일 모델이 각 카테고리 및 국가의 수익화 특성을 기반으로 예측을 조정할 수 있도록 합니다.

일일, 국가별 예상 수익

AppTweak은 최근 합산 순위 데이터가 충분할 경우 앱별, 국가별로 매일 예상 수익을 생성합니다.

앱이 최근 기간 동안 의미 있는 순위 신호가 없는 경우(예: 지난 며칠 동안 관련 합산 순위가 없는 경우) 모델은 예측을 생성하지 않습니다. 이는 이를 뒷받침할 정보가 불충분할 때 추정치를 생성하는 것을 방지합니다.

AppTweak의 다운로드 추정치와 마찬가지로, 수익 추정 모델은 더 많은 앱이 플랫폼에 연결되고 새로운 데이터가 제공됨에 따라 지속적인 재훈련을 통해 시장 상황 및 수익화 전략이 진화함에 따라 추정치가 관련성을 유지하도록 합니다.

AppTweak의 앱 다운로드 및 예상 수익이 업계에서 가장 신뢰받는 이유

어떤 타사 도구도 완벽한 정확도를 제공할 수는 없습니다. 그러나 추정치는 일관된 방법론과 강력한 데이터 범위로 생성될 때 의사 결정에 여전히 매우 신뢰할 수 있습니다.

이것이 바로 다운로드 및 예상 수익에 대한 신뢰가 규모와 방법론이라는 두 가지로 귀결되는 이유입니다.

1. 규모: 10년간의 실제 앱 스토어 성과 데이터를 기반으로 구축

AppTweak이 정확한 다운로드 및 예상 수익을 제공할 수 있는 능력은 수년간 수집해 온 방대한 앱 성과 데이터 풀의 결과입니다. AppTweak은 2014년부터 앱 스토어 데이터를 수집해 왔으며, 이는 우리 모델이 시장과 카테고리 전반에서 “정상”이 무엇인지, 그리고 무엇이 진정으로 성장을 나타내는지 이해하는 데 필요한 장기적인 기록을 제공합니다.

이러한 규모는 추정이 한 국가 또는 한 카테고리에만 국한되지 않기 때문에 중요합니다. 앱 성과는 시장 경쟁력, 카테고리 역학, 플랫폼 행동에 따라 크게 달라집니다.

2. 방법론: 독점적인 딥러닝을 기반으로 구축

AppTweak의 모델은 각 시장을 개별적으로 취급하기보다는 국가 간 및 카테고리 간 관계를 학습하도록 설계되었습니다. 이는 순위 행동과 경쟁력이 국가 및 카테고리에 따라 크게 다르기 때문에 중요합니다.

결과적으로 AppTweak은 마케터가 다양한 지역 및 수직 시장에서 경쟁 벤치마킹, 시장 규모 측정 및 추세 분석에 자신 있게 사용할 수 있는 안정적인 다운로드 및 예상 수익을 제공할 수 있습니다.

자주 묻는 질문