如何获取任何应用的下载和收入估算

应用下载和收入估算是营销人员和开发者提升应用增长的关键指标。它们可帮助您对竞争对手进行基准测试，了解类别动态，并验证市场是否真正值得投资。

在本文中，我们的数据科学团队将分享 AppTweak 如何估算应用下载量和收入，以及为何您可以放心地依赖 AppTweak 的智能数据来支持您的应用增长策略。

主要要点

• 应用下载量估算是指示 应用 安装次数的预测数据。
• 下载和收入估算对于与竞争对手进行绩效基准测试以及跟踪长期趋势最有用。
• AppTweak 的 Market Intelligence Starter 计划提供免费访问 App Store 和 Google Play 上应用和发行商的下载和收入估算。
• AppTweak 使用专有的深度学习模型对估算进行建模，该模型基于匿名应用商店绩效数据进行训练，并利用类别排名、国家/地区和季节性等信号。
• 收入估算依赖于“总额”信号，这些信号反映的是变现绩效而非安装量。

如何获取任何应用的下载和收入估算

由于 Apple 和 Google 不公开下载量或收入数据，因此获取竞争对手应用此数据的唯一方法是通过 AppTweak 等应用市场情报平台。

这些平台通过结合匿名、聚合的应用绩效数据（来自选择加入的应用）和公开的应用商店信号（如类别排名、市场动态和季节性）来建模绩效，从而提供下载和收入估算。

挑战在于，应用市场情报平台通常价格昂贵，这使得竞争性下载和收入数据难以获取，特别是当您只是想对少数竞争对手进行基准测试时。

在 AppTweak 免费获取应用收入和下载估算

这就是 AppTweak 通过其 Market Intelligence Starter 计划提供免费下载和收入估算的原因。通过 Starter 计划，您可以免费访问 App Store 和 Google Play 上应用和发行商的下载和收入估算。

AppTweak 的免费 Starter 计划还允许您：

• 探索全球热门排行榜，以发现您所在类别和国家/地区的热门应用
• 通过查看发行商级别的总下载量和收入，并将其估算细分到其产品组合中的每个应用，来分析发行商的产品组合

AppTweak 的付费应用市场情报计划可解锁更高级的数据和分析，包括更深入的筛选、竞争对手细分以及更精细的市场和季节性分析。

阅读更多关于我们的 Starter 计划以及 Market Intelligence 的下一代更新。

应用下载和收入估算的准确性如何？

坦率地说，没有第三方平台可以提供完美的准确性，因为 App Store 和 Google Play 不会公开原始下载量或收入数据。尽管如此，当下载和收入估算基于一致的方法、强大的数据覆盖范围以及考虑真实市场动态的模型时，它们对于决策仍然具有高度可靠性。

在实践中，当您使用估算进行基准测试和跟踪趋势，而不是将其视为确切数字时，它们最为可靠。例如，它们对于比较竞争对手、跟踪长期增长、识别市场变化（如类别激增或下降）以及跨国家/地区和类别进行绩效基准测试特别有用。

与任何模型一样，估算准确性也取决于环境。当类别排名行为一致且应用的绩效遵循可预测模式时，估算往往更可靠。在短期付费活动、导致异常下载量激增的病毒式传播时刻，或在公共商店信号有限的市场和类别中，准确性可能更难实现。

估算下载量时会考虑哪些因素？

应用下载估算主要基于应用的类别排名（及其与每日下载量的相关性）、季节性以及国家/地区层面的市场动态。

类别排名及其与每日下载量的相关性

应用的类别排名与其每日下载量之间存在着强烈且公认的相关性。 随着安装量的增加，应用通常会在类别排行榜中攀升；当安装量下降时，排名往往会下降。这种关系使得估算模型能够将排名行为转化为预测的下载量。

类别竞争力

相同的类别排名可能代表截然不同的下载量，具体取决于类别的竞争力。例如，在“游戏”类别中排名第 10 需要比在“工具”或“效率”类别中排名第 10 显著更多的每日下载量。游戏、社交和娱乐等高流量类别需要指数级更多的安装量才能达到靠前位置，而小型或小众类别则不然。

国家/地区层面的市场动态

类别排名在不同国家/地区也表现不同。 在像美国这样竞争激烈的市场中排名第一，通常需要比在较小或竞争较不激烈的市场中获得相同排名多得多的下载量。因此，估算模型必须考虑特定国家/地区的竞争力和用户行为。

季节性

季节性显著影响应用下载量，即使排名保持不变。在黑色星期五、重大体育赛事或旅游高峰期排名第一的应用，其下载量将远高于在平静时期保持相同排名的应用。准确的估算模型会考虑这些可预测的季节性模式，以避免将暂时的激增或下降误解为结构性增长或下降。
让我们看几个季节性示例。

体育类 应用 和季节性

体育类 应用 通常在不同 国家/地区 的热门体育赛事期间看到 下载/下载量 增加。例如，在美国，橄榄球赛季从 9 月开始，在此期间我们观察到 下载/下载量 增加高达 51%。相比之下，印度体育类 应用 在 4月 的印度超级联赛期间，应用 下载/下载量 峰值可达 50%。

旅行类 应用 和季节性

正如您所预期的，旅行类别的 应用 下载/下载量 在不同半球之间有所不同。在美国和英国，旅行类 应用 在 6 月至 9 月的夏季月份享有更多 下载/下载量，而巴西则在 10 月至 1 月的夏季期间看到类似的增长。

游戏与商务类 应用 的季节性

季节性不仅可以按月查看，还可以通过查看每周的 应用 下载 数据 来观察工作日与周末的趋势。不出所料，移动游戏类 应用 在周末比工作日获得更多 下载/下载量，而商务类 应用 则在工作日获得更多 下载/下载量。 这也需要在模型中考虑。

体育与健康和 健身 类 应用 的季节性

其他类别也出现这些每周趋势，包括体育和健康与 健身 类 应用，而且趋势恰好相反。体育类 应用 下载/下载量 在周末激增，这是大多数体育赛事发生的时间。另一方面，健康与 健身 类 应用 最常在周初下载，这是人们重新设定 健身 和健康目标的时候。

更多关于我们的市场季节性功能

所有这些因素——类别、国家/地区、竞争力和季节性——意味着估算不能仅凭排名来建立。

您需要一个经过训练的模型来解释跨类别和国家/地区的季节性效应，这样可预测的季节性高峰就不会被误解为意外增长（或下降）。

AppTweak 的下载估算方法通过使用专有的深度学习模型来解决这个问题，该模型旨在跨国家/地区和类别工作，因此当您分析不同的应用、区域或垂直领域时，估算保持可比性和一致性。

收入估算使用变现信号，而非下载信号

收入估算使用反映变现绩效（主要是“总额”排行榜行为）而非下载量的商店信号进行计算。

下载量与类别排名密切相关，而收入则由变现绩效驱动。一个应用可能通过相对较少的安装量产生可观的收入，而另一个应用可能带来大量的下载量但变现很少。

这就是为什么收入估算不能使用与下载估算相同的信号进行建模。

在实践中，收入估算基于“总额”排行榜行为，这反映的是变现绩效而非安装量。通过分析应用在“总额”排名中随时间的变化，估算模型可以推断收入趋势，并衡量不同应用将需求转化为收入的效率。

重要的是要澄清在这种情况下“收入估算”代表什么。这些估算旨在反映由“总额”排名（包括应用内购买和应用内订阅）所示的商店收入绩效。它们并非旨在代表应用商店之外的所有可能收入来源。

AppTweak 如何计算应用下载量

AppTweak 开发了一个深度学习模型来估算应用下载量。为了真正深入了解驱动 AppTweak 下载估算的数据科学，我们请数据科学主管 Jonathan Frische 解释了我们团队使用的方法和算法：

AppTweak 使用从连接到平台的数千个应用收集的匿名数据，以及超过十年的历史应用商店数据来训练我们的深度学习模型。

每天，模型都会处理我们数据库中每个应用的一致信号集，包括：

• 应用的类别
• 应用的类别排名
• 国家/地区
• 日期（季节性）

通过将这些信号映射到每日下载绩效，模型学习了排名行为、市场背景、时间安排和下载量之间最相关的关系。这项技术帮助 AppTweak 发现模式，例如季节性事件对跨类别和国家/地区的影响，或者哪些市场在下载量方面具有相似的竞争力水平。

一旦模型学习了这些关系，它就可以估算 AppTweak 没有直接数据的应用在任何类别、任何国家/地区以及过去任何时间点的下载量。由于在学习过程中跟踪了许多指标，AppTweak 相信该模型可以以极高的准确性估算应用下载量。

AppTweak 如何计算应用收入估算

AppTweak 使用一个机器学习模型来估算应用收入，该模型基于“总额”排行榜行为，并结合类别、国家/地区和基于时间的信号进行训练。AppTweak 的模型估算由 App Store 和 Google Play “总额”排名所代表的收入绩效。通过分析应用在“总额”类别中跨国家/地区随时间的变化和排名，该模型可以大规模估算相对收入绩效。

用于估算 AppTweak 应用收入的收入信号

Apple 和 Google 发布“总额”类别排名，这些排名根据应用商店内直接产生的收入（包括应用内购买和订阅）进行排序。这些排名为 AppTweak 的收入估算模型提供了核心信号。

AppTweak 的模型使用“总额”排名行为（应用如何随时间排名和变化）作为收入绩效的主要指标。正如 AppTweak 数据科学主管 Jonathan Frische 所解释的，该模型遵循与下载估算相同的排名到绩效逻辑，但将其应用于与收入而非安装量相关的总额排名。

为了准确解释不同市场和变现模型中的“总额”排名，收入模型每天都会处理每个应用和每个国家/地区的额外上下文信号，只要有足够的数据可用，包括：

• “总额”类别排名
• 应用类别，因为变现动态在不同垂直领域差异很大
  
• 国家/地区
• 基于时间的信号，例如星期几、月份和整体季节性模式

AppTweak 的专有模型还考虑了排名历史，而不仅仅是某一天的位置。例如，一个连续多天在“总额”排行榜中排名靠前的应用，其收入被推断为高于在长期表现不佳后短暂出现在相同排名的应用。

类别和国家/地区背景很重要

收入行为因类别和市场而异。在“商业”类别中排名第 7 并不意味着与在“游戏”或“体育博彩”类别中排名第 7 具有相同的收入水平。

AppTweak 的模型通过将类别本身作为信号来解决这个问题，允许单个模型根据每个类别和国家/地区的变现特征调整其预测。

每日、国家/地区层面的收入预测

当有足够的近期“总额”排名数据可用时，AppTweak 会每天为每个应用和每个国家/地区生成收入估算。

如果一个应用在近期没有有意义的排名信号（例如，在过去几天没有相关的“总额”排名），模型就不会生成预测。这可以防止在没有足够信息支持的情况下生成估算。

与 AppTweak 的下载估算一样，收入估算模型受益于随着更多应用连接到平台和新数据可用而进行的持续再训练，确保估算在市场条件和变现策略演变时保持相关性。

为什么 AppTweak 的应用下载和收入估算在行业中备受信任

没有第三方工具可以提供完美的准确性。但是，当估算采用一致的方法和强大的数据覆盖范围时，它们对于决策仍然具有高度可靠性。

这就是为什么对下载和收入估算的信任归结为两点：规模和方法。

1. 规模：基于十年真实应用商店绩效数据

AppTweak 提供准确下载和收入估算的能力，源于我们多年来积累的大量应用绩效数据。AppTweak 自 2014 年以来一直在收集应用商店数据，这为我们的模型提供了理解跨市场和类别“正常”情况以及真正预示增长所需的长期历史数据。

这种规模很重要，因为估算不仅仅涉及一个国家或一个类别。应用绩效因市场竞争力、类别动态和平台行为而异。

2. 方法：基于专有深度学习

AppTweak 的模型旨在跨国家/地区和跨类别，这意味着它学习国家/地区和类别之间的关系，而不是孤立地对待每个市场。这至关重要，因为排名行为和竞争力因国家/地区和类别而异。

因此，AppTweak 可以提供稳定的下载和收入估算，营销人员可以放心地将其用于跨不同区域和垂直领域的竞争基准测试、市场规模分析和趋势分析。

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