增量分析：衡量 ASO 和付费用户获取的真实影响

如果您负责应用商店营销——无论是优化自然增长、提高用户参与度，还是扩大付费用户获取规模——最严峻的挑战之一就是 证明真正推动成果的因素。

大多数分析工具可以显示安装量或收入有所增加，但 它们不会告诉您原因。是您最新的元数据更新，还是仅仅是季节性激增？您的品牌重塑真的吸引了新用户，还是这些用户无论如何都会安装？

在报告影响时，应用营销团队经常面临同样的问题：我们确定这不仅仅是季节性因素吗？我们如何判断这种增长无论如何都不会发生？如果没有办法 将真实影响与外部因素区分开来，决策往往依赖于猜测。

这正是 AppTweak 在 Reporting Studio 中的增量分析发挥作用的地方——这是 唯一解决方案，能够以统计精确性衡量您的自然和付费应用营销影响。

增量是什么意思？

增量是指营销工作 真实、可衡量的影响，超越季节性、市场趋势或自然增长等外部因素。增量分析并非假设特定事件与 KPI 变化之间存在相关性，而是分离出 实际的因果关系。

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通过使用预测建模，我们建立了一个 基线情景——即如果没有该事件会发生什么——然后将其与实际表现进行比较。这使我们能够以高度统计置信度量化 ASO 工作、付费活动和外部营销举措的 真实影响。

理解增量衡量的价值

衡量增量不仅仅是查看事件后表现是否发生变化，而是要 自信地证明 您的举措是导致该变化的原因。

增量衡量对于理解关键应用营销工作的影响至关重要，包括：

• 元数据更新：证明元数据中新关键词对搜索可见性的影响。
• ASO 创意更新：了解新图标、截图和视频如何影响安装量。
• 应用商店推荐：衡量获得 App Store 或 Google Play 推广如何影响下载量。
• 推广内容：了解运行应用内事件的短期和长期影响。
• Apple Search Ads 活动：分析付费活动超出预期趋势的增量提升。
• 还有更多。

要了解增量分析的实际应用，重要的是要理解我们用于分析不同类型事件的 两种不同模型：

外推模型：分析长期影响

我们的默认外推模型仅使用 事件发生前 的数据来预测预期表现。

外推法是大多数用例的最佳方法，因为它提供了清晰、无偏的预测，说明如果没有事件会发生什么。它非常适用于衡量元数据更新、商店创意更改、主要活动或本地市场变化的 长期影响。

例如，在 2024 年美国总统大选 期间，Bitcoin.com Wallet 的下载量激增。使用外推模型，我们分析了三年的历史数据，以建立事件期间和之后预期下载量的基线预测。

这项增量分析显示，Bitcoin.com 在选举周的下载量出现了 统计学上显著的提升 (+79%)，以及随后 31 天内 160% 的增量提升：

外推模型证实，下载量持续数周保持高位，证明这种影响不仅仅是暂时的飙升，而是超越基线预测（如果未举行选举，预期下载量将与典型的年末趋势相似）的真正市场转变。

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为了进一步深入分析，我们衡量了总统就职典礼（2025 年 1 月 20 日）对美国关键词“crypto”的增量影响。借助 AppTweak，我们发现“crypto”的 最大覆盖范围（估算展示量）显著提升，这直接与该事件相关。

但并非所有活动都能带来增量提升。有些举措甚至可能 对表现产生负面影响，从而揭示有关市场偏好的宝贵 insights。

例如，我们分析了 Twitter 品牌重塑为 X 对美国 App Store 的影响（在应用名称、描述、截图和图标更改期间）：

一项 增量分析显示，在品牌重塑后的几周内，下载量显著下降 27%，与基线预测相比。

内插模型：短期事件分析

另一方面，内插模型 旨在通过比较事件前后的表现来衡量 没有持久影响的短期事件。

外推法只查看事件开始之前的数据，而内插法也查看 事件结束后 的数据，以试图预测事件前最后一天和事件后第一天之间发生了什么。

因此，可以使用内插法而不是外推法来 分析付费用户获取活动的开启/关闭测试。如果关闭某个活动导致总下载量（自然 + 付费）下降，且下降幅度大于您的移动衡量合作伙伴 (MMP) 归因于该活动的安装量，这表明该活动除了付费流量外，还在推动额外的自然安装量。

换句话说，这将表明付费用户获取工作对自然增长产生了可衡量的增量影响，您现在可以通过在 AppTweak 中连接您的 MMP 或 Apple Search Ads 管理中心来跟踪这一点，以获得营销影响的统一视图。

AppTweak 如何通过数据科学分离增量影响

为了更好地理解增量分析背后的方法论，我们请我们的数据科学家 Lucas Weinberg 更详细地解释该方法：

AppTweak 的增量分析应用 预测建模 量化特定事件（例如元数据更新或用户获取活动）是否对您的关键绩效指标产生了可衡量的影响。

我们使用 NeuralProphet 实现这一点，这是一个现代预测框架，通过深度学习技术增强了传统时间序列分析。与静态数据分析不同，时间序列预测捕捉 复杂的趋势、季节性和事件驱动的波动，确保提升正确归因于营销行动而非外部噪音。

我们的增量模型的主要组成部分：

• 趋势 — 使用变化点识别数据的总体方向，以实现灵活的趋势建模。
• 季节性 — 捕捉影响应用表现的周期性每周或每年模式。
• 节假日和事件 — 考虑可能影响特定国家/地区下载量的主要日期特定高峰（例如，除夕、圣诞节）。

确保统计置信度：我们如何验证结果

一旦建立预测基线，AppTweak 将应用 统计验证，以确认事件是否真正影响了表现：

• 95% 置信区间 — 定义预期表现应落入的范围，确保超出此范围的偏差是真正的增量效应。
• 统计显著性 P 值 — 较低的 P 值（< 0.05）证实所衡量的影响不太可能是偶然的，这意味着该事件确实影响了应用表现。
• 事件前和事件后影响分析 — 衡量两个关键时期的影响：事件范围（事件直接影响 KPI 的时期）和事件后范围（事件发生后捕捉任何持续影响的时期）。

通过将预测与严格的统计验证相结合，我们确保增量衡量不仅精确，而且具有可操作性。

结论

增量分析是寻求 分离、量化并全面理解 其应用商店营销工作影响的团队的完美解决方案。

借助 AppTweak 的增量分析，您可以：

• 做出更好的预算决策，通过识别哪些工作推动了实际增长。
• 证明 ASO 和付费活动的投资回报率，借助经过统计验证的 insights。
• 优化短期和长期策略，基于可量化的影响。

向我们的团队请求演示，了解您的 ASO 和付费用户获取影响的增量分析：