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应用营销的自然安装提升:分离事实与虚假

Avatar Shani Rosenfelder Jun 10, 2019

自然安装乘数是应用营销人员的一个关键数据点,但仍让人难以捉摸。几年前,我们探索了大量的数据,以了解是否可以为这神秘的基准线确定一个数字。在深入研究数据之后(你无法想象!),我们的结论是,由于极端的差异,发布一个在统计上有效的数字并不可能。 

基于与市场营销人员的多次对话,我们写道,“自然安装乘数在过去几年显著下降。”自那以来,我们认为,这一趋势在很大程度上仍在继续,甚至在加速。

对于这个行业来说,这意味着什么?如何提升因子以改进营销活动?为了获得这方面的知识,我们采访了两位在顶级非游戏和游戏应用领域拥有领导UA的丰富经验的移动专家:Thomas Petit@thomasbcn)和Matej LancaricSuperscale)。

 

自然安装乘数:它是什么,为什么会发生,以及为什么它很重要

“自然安装乘数”或“自然安装提升”是一个数值,表示在自然安装和非自然安装之间观察到的相关性。这是用户获取(UA)的一个基本概念,用来衡量有多少自然安装用户会因付费活动而安装应用。有时,这一概念被理解为病毒式营销(K 因子)的全面反映,你接下来会看到,其概念部分重叠,但并不完全相同。

例如,自然安装基线的增加(以下绿色部分)可归因于非自然安装活动(以下蓝色部分):

导致这一结果的原因有很多,包括:

  • “隐藏的”病毒式营销,或口碑营销。并不是所有的应用程序都有推荐程序,也不是所有用户都会参与其中。相反,他们会直接跟朋友提起你的应用程序,但也意味着缺乏评估(这是你通过 K 因子评估得来的!)
  • 推动付费流量将驱使你的应用程序在应用商店的排行榜上飙升,同时可能影响搜索排名和类似应用程序之间的定位。有人可能会说,应用商店优化(ASO)的影响不仅取决于你的 ASO 操作,还取决于自然安装提升,他们可能是对的:这两者都有一点影响,使得“自然安装基线”和提升之间的界线变得更加模糊。

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  • 评估不完整?
    • 并不是所有的付费活动都可以直接评估。移动链接跟踪仍然无法在电视或 OOH(户外广告牌、地铁广告等)等频道上使用。一些在线渠道会隐藏或禁止链接,让用户自行研究提到的应用程序。虽然这种行为会产生广告支出,但其影响部分或完全隐藏在自然安装行为中,不过我们需要考虑该支出,才能充分了解 UA 绩效。有关此话题的更多信息,请参见下面的提示部分。
    • 用户行为不一定遵循设计好的路径…

下面是移动的含义:

你的付费营销活动的影响包括通过链接或浏览归因而评估的内容,以及更难评估的自然安装组件。因此,了解你的广告支出的直接回报(ROAS)仅仅基于前者提供了 UA 效率的部分观点。

考虑自然安装提升,并将付费 ROI(实际收入/广告支出)与混合 ROI(包括所有自然安装/广告支出在内的总收入)进行比较,可以更全面地了解广告支出的真实效果和 UA 绩效。在模拟预测时考虑乘数、设定对业务有意义的目标以及制定增长计划,以获得最佳影响,这是非常重要的。

最后,关于增量与自然安装提升的区别也有点模糊。这实际上是一样的:增量让你了解营销活动和产品的总增长之间的联系——就像自然安装提升一样。更准确地说,增量高于 100% = 自然安装提升。有关这一话题的更多信息,请观看我们的 MAMA Board 视频“用户获取中的增量和侵蚀效应”

 

随着时间的推移,自然安装乘数在下降:自 2016 年以来,自然安装在应用程序中的安装比例平均下降了 20%

如上所述,多年来,自然安装乘数效应有所放缓。在 2010 年代初,整个行业都以此为基础 — 想想突发的营销活动,你可以“购买激励流量,获得真正的用户!”提升的显著下降使这项业务变得无利可图。

“您是否怀念曾经的美好时光?那时候,如果希望大幅增加自然流量,您可以开展 UA 营销活动,因为您知道可以依靠自然安装乘数,运气好一天就可以将受众数量提高 1.5 倍甚至是 2 倍?遗憾的是,那样幸福的黄金时代已经一去不复返了。”非自然流量的演变AppsFlyer Blog)

根据 AppsFlyer 的最新数据(见下表),这种下降即使没有加速,也基本上还在继续。由于竞争加剧,以及更多的空间给予了广告和特色内容的植入,而牺牲了自然安装植入,Google Play 和 App Store 的自然安装应用程序发现变得更加糟糕。 

我们可以看到,自然安装的下降同样表现在游戏和非游戏类应用程序,尽管非游戏类应用程序的自然安装比例较 2019 年的游戏类应用程序高出约 10%。

有趣的是,Android 的降幅尤其大,2019 年其自然安装市场份额比 iOS 系统低 25%。为什么这两种操作系统之间有着如此显著的差异?

来自移动营销咨询公司IncipiaGabe Kwakyi 解释说,这种差距很大程度上是 Google 推动移动货币化的结果。正如其最初的 Google.com 搜索产品一样,Google 一直在逐步为自然安装发现环境填充越来越多的广告。

据 Kwakyi 称,2015 年,Google 宣布任何想要投放应用广告的广告主只能通过其全球应用程序营销活动产品购买。这开始为广告主在其广告算法投入更多资金奠定基础,增加对移动广告展示位置的需求。这是一场博弈,促使一些广告主为了从黑匣子里购买而牺牲他们的预算,但这是一场有回报的博弈。看看最近的 AppsFlyer 绩效指数就知道了。 

正如 Thomas 在 2019 年 5 月 22 ASO 柏林会议的“ASO 历史”主题演讲中指出的那样,Google 开始通过在搜索结果页面中放置第二个广告单元来提高货币化。

随后,在 Play Store 应用程序中散布的广告数量出现了大幅增长,这些广告与自然安装建议的应用程序集合一起被植入到建议的应用程序集合中。这是一个重大的进步,它将 Google 的应用广告库存从关键字搜索(Apple 搜索广告的限制仍然存在)扩展到了 Play Store UX 的其他领域。Google 甚至开始在 Play Store 测试视频广告的位置。

随着这些变化的出现,Android 广告主越来越被吸引(甚至不得不)通过应用程序广告支出来推动他们的增长。此外,随着 Google 的机器学习算法改善了目标定位,更多的 Play Store 空间被用于广告,Android 和 iOS 之间的自然安装贡献差距似乎只会扩大。

 

如何评估应用程序的自然安装提升

评估自然安装提升不一定是直接的,而且很可能在应用程序、类别和操作系统之间存在很大差异。

自然安装提升的一般公式:

自然安装 = “基线” + 自然安装提升 * 已测安装

转化为:

自然安装提升 =(总计安装 – 自然安装基线 – 已测安装)/已测安装           =(自然安装 – 基线)/已测安装

自然安装提升方法:数据分析

尝试提取大量的非自然与自然安装的数据集,同时确保按操作系统和国家对数据进行切片,并移除异常值(有关此方面的更多信息,请参阅提示部分)。使用已知数据(总计安装、自然安装、非自然安装)进行数学分析,以确定两个缺失的值:基线和自然安装提升。

虽然不同的游戏/应用程序之间的数值差异很大,但计算自然安装提升的方法对于游戏和非游戏应用程序很类似。

下面是用于表示目的的一个简单案例:

关于自然安装“基线”的另一点…你可以在互联网上看到,自然安装乘数与 K 因子相同,其公式简化为:

自然安装 = f(已测安装)

有些工具甚至允许你随着时间的推移可视化这一效果,这是很有帮助的:

来源

然而,整体去看自然安装时应格外仔细。即使去掉了无关的日期,如果没有基线,仍然存在 ASO、病毒式营销以及许多其他因子的混合。Thomas 和 Matej 都认为,移除基线很重要。你的整体品牌意识和大部分的 ASO 流量(包括搜索和浏览)并不完全是付费 UA 营销活动的直接结果。

若要了解更多关于自然安装的复杂性,请观看我们的 MAMA Board 视频 “揭开自然安装增长的面纱”。

 

更多提示

替代方法

    • 关闭付费行为并在一段时间后评估自然安装。对于许多人来说,这可能是有问题的,无论是出于战略原因(增长目标)还是由于渠道机制(在事件或价值优化上运行的 Google 或 Facebook 营销活动都会因暂停而受到惩罚,并导致重启成本)。为避免暂停付费 UA,你可以:
    • 找一个每日自然安装下载量为零的国家或地区,并购买一定数量的用户 – 假设你购买了 1,000 个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。
    • 查找一个没有付费 UA 营销活动的国家/地区,仅使用自然安装下载作为基线。然后,购买一定数量的用户 – 比如 1,000个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。

不要忘记移除异常值。通过驱动与广告支出和 UA 行为无关的其他自然安装,商店还可以进行数据倾斜。此外,在运行分析之前,你应该删除安装量较大的日子,以避免在自然安装提升计算中增加偏差。

独立的非绩效渠道。要知道,就其本质而言,某些渠道偏离了这一规则:任何不允许浏览、链接或进行 API 评估的付费媒体,或者在链接被隐藏的情况下,将仅被一小部分用户点击(例如,在 Instagram 和 Youtube 上)。

此类实例可能发生在:

    • 大部分没有链接的品牌营销活动
    • 离线渠道:电视、OOH、收音机
    • 许多离线渠道,如 Spotify、Podcasts
    • PR
    • 影响营销活动

从不同的部分比较提升同一应用程序的不同部分(OS、国家、领域、渠道)的自然安装提升可能存在很大差异。

2017 年,Thomas 在巴塞罗那的 Organic Party 分享了这一讯息:iOS 上 8fit 的提升比 Android 高出 4 倍。

自然安装乘数也可能因渠道而异,来自不同来源的流量“质量”与病毒性营销的程度不同。某些曝光 产生的间接影响比其他更高。

特别是,通过将非自然安装分类为源级别,以尝试比较具有极高 IPM 和 CPM(例如:搜索)与低较低 IPM 的渠道。具有较低 IPM 的渠道可能更有可能产生较高的自然安装提升。

同时监控直接 ROAS 和混合 ROI。 有许多方法可以将自然安装提升考虑在内,但可以肯定的一点是:这是一个移动的目标(根据国家、操作系统、时间、规模等)。因此,将其集成到你的 UA 并仅评估预测的 ROAS(付费 UA ROAS = 已测 ROAS * 自然安装提升)可能会导致错误的出现。

相反,你可能想要在绩效营销中确定两个层级的目标:直接 ROAS 和混合 ROI,并随时并行地监控这两个值。

 

简而言之,自然安装乘数是一个需要关注的重要指标。即使这一数值在过去几年有所下降,但即使只有一小部分自然安装用户,对于应用营销人员来说也是至关重要的,因为他们降低了有效成本,并提高了盈利能力。

自然安装乘数是应用营销人员的一个关键数据点,但仍让人难以捉摸。几年前,我们探索了大量的数据,以了解是否可以为这神秘的基准线确定一个数字。在深入研究数据之后(你无法想象!),我们的结论是,由于极端的差异,发布一个在统计上有效的数字并不可能。 

基于与市场营销人员的多次对话,我们写道,“自然安装乘数在过去几年显著下降。”自那以来,我们认为,这一趋势在很大程度上仍在继续,甚至在加速。

对于这个行业来说,这意味着什么?如何提升因子以改进营销活动?为了获得这方面的知识,我们采访了两位在顶级非游戏和游戏应用领域拥有领导UA的丰富经验的移动专家:Thomas Petit@thomasbcn)和Matej LancaricSuperscale)。

 

自然安装乘数:它是什么,为什么会发生,以及为什么它很重要

“自然安装乘数”或“自然安装提升”是一个数值,表示在自然安装和非自然安装之间观察到的相关性。这是用户获取(UA)的一个基本概念,用来衡量有多少自然安装用户会因付费活动而安装应用。有时,这一概念被理解为病毒式营销(K 因子)的全面反映,你接下来会看到,其概念部分重叠,但并不完全相同。

例如,自然安装基线的增加(以下绿色部分)可归因于非自然安装活动(以下蓝色部分):

导致这一结果的原因有很多,包括:

  • “隐藏的”病毒式营销,或口碑营销。并不是所有的应用程序都有推荐程序,也不是所有用户都会参与其中。相反,他们会直接跟朋友提起你的应用程序,但也意味着缺乏评估(这是你通过 K 因子评估得来的!)
  • 推动付费流量将驱使你的应用程序在应用商店的排行榜上飙升,同时可能影响搜索排名和类似应用程序之间的定位。有人可能会说,应用商店优化(ASO)的影响不仅取决于你的 ASO 操作,还取决于自然安装提升,他们可能是对的:这两者都有一点影响,使得“自然安装基线”和提升之间的界线变得更加模糊。

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    • 用户行为不一定遵循设计好的路径…

下面是移动的含义:

你的付费营销活动的影响包括通过链接或浏览归因而评估的内容,以及更难评估的自然安装组件。因此,了解你的广告支出的直接回报(ROAS)仅仅基于前者提供了 UA 效率的部分观点。

考虑自然安装提升,并将付费 ROI(实际收入/广告支出)与混合 ROI(包括所有自然安装/广告支出在内的总收入)进行比较,可以更全面地了解广告支出的真实效果和 UA 绩效。在模拟预测时考虑乘数、设定对业务有意义的目标以及制定增长计划,以获得最佳影响,这是非常重要的。

最后,关于增量与自然安装提升的区别也有点模糊。这实际上是一样的:增量让你了解营销活动和产品的总增长之间的联系——就像自然安装提升一样。更准确地说,增量高于 100% = 自然安装提升。有关这一话题的更多信息,请观看我们的 MAMA Board 视频“用户获取中的增量和侵蚀效应”

 

随着时间的推移,自然安装乘数在下降:自 2016 年以来,自然安装在应用程序中的安装比例平均下降了 20%

如上所述,多年来,自然安装乘数效应有所放缓。在 2010 年代初,整个行业都以此为基础 — 想想突发的营销活动,你可以“购买激励流量,获得真正的用户!”提升的显著下降使这项业务变得无利可图。

“您是否怀念曾经的美好时光?那时候,如果希望大幅增加自然流量,您可以开展 UA 营销活动,因为您知道可以依靠自然安装乘数,运气好一天就可以将受众数量提高 1.5 倍甚至是 2 倍?遗憾的是,那样幸福的黄金时代已经一去不复返了。”非自然流量的演变AppsFlyer Blog)

根据 AppsFlyer 的最新数据(见下表),这种下降即使没有加速,也基本上还在继续。由于竞争加剧,以及更多的空间给予了广告和特色内容的植入,而牺牲了自然安装植入,Google Play 和 App Store 的自然安装应用程序发现变得更加糟糕。 

我们可以看到,自然安装的下降同样表现在游戏和非游戏类应用程序,尽管非游戏类应用程序的自然安装比例较 2019 年的游戏类应用程序高出约 10%。

有趣的是,Android 的降幅尤其大,2019 年其自然安装市场份额比 iOS 系统低 25%。为什么这两种操作系统之间有着如此显著的差异?

来自移动营销咨询公司IncipiaGabe Kwakyi 解释说,这种差距很大程度上是 Google 推动移动货币化的结果。正如其最初的 Google.com 搜索产品一样,Google 一直在逐步为自然安装发现环境填充越来越多的广告。

据 Kwakyi 称,2015 年,Google 宣布任何想要投放应用广告的广告主只能通过其全球应用程序营销活动产品购买。这开始为广告主在其广告算法投入更多资金奠定基础,增加对移动广告展示位置的需求。这是一场博弈,促使一些广告主为了从黑匣子里购买而牺牲他们的预算,但这是一场有回报的博弈。看看最近的 AppsFlyer 绩效指数就知道了。 

正如 Thomas 在 2019 年 5 月 22 ASO 柏林会议的“ASO 历史”主题演讲中指出的那样,Google 开始通过在搜索结果页面中放置第二个广告单元来提高货币化。

随后,在 Play Store 应用程序中散布的广告数量出现了大幅增长,这些广告与自然安装建议的应用程序集合一起被植入到建议的应用程序集合中。这是一个重大的进步,它将 Google 的应用广告库存从关键字搜索(Apple 搜索广告的限制仍然存在)扩展到了 Play Store UX 的其他领域。Google 甚至开始在 Play Store 测试视频广告的位置。

随着这些变化的出现,Android 广告主越来越被吸引(甚至不得不)通过应用程序广告支出来推动他们的增长。此外,随着 Google 的机器学习算法改善了目标定位,更多的 Play Store 空间被用于广告,Android 和 iOS 之间的自然安装贡献差距似乎只会扩大。

 

如何评估应用程序的自然安装提升

评估自然安装提升不一定是直接的,而且很可能在应用程序、类别和操作系统之间存在很大差异。

自然安装提升的一般公式:

自然安装 = “基线” + 自然安装提升 * 已测安装

转化为:

自然安装提升 =(总计安装 – 自然安装基线 – 已测安装)/已测安装           =(自然安装 – 基线)/已测安装

自然安装提升方法:数据分析

尝试提取大量的非自然与自然安装的数据集,同时确保按操作系统和国家对数据进行切片,并移除异常值(有关此方面的更多信息,请参阅提示部分)。使用已知数据(总计安装、自然安装、非自然安装)进行数学分析,以确定两个缺失的值:基线和自然安装提升。

虽然不同的游戏/应用程序之间的数值差异很大,但计算自然安装提升的方法对于游戏和非游戏应用程序很类似。

下面是用于表示目的的一个简单案例:

关于自然安装“基线”的另一点…你可以在互联网上看到,自然安装乘数与 K 因子相同,其公式简化为:

自然安装 = f(已测安装)

有些工具甚至允许你随着时间的推移可视化这一效果,这是很有帮助的:

来源

然而,整体去看自然安装时应格外仔细。即使去掉了无关的日期,如果没有基线,仍然存在 ASO、病毒式营销以及许多其他因子的混合。Thomas 和 Matej 都认为,移除基线很重要。你的整体品牌意识和大部分的 ASO 流量(包括搜索和浏览)并不完全是付费 UA 营销活动的直接结果。

若要了解更多关于自然安装的复杂性,请观看我们的 MAMA Board 视频 “揭开自然安装增长的面纱”。

 

更多提示

替代方法

    • 关闭付费行为并在一段时间后评估自然安装。对于许多人来说,这可能是有问题的,无论是出于战略原因(增长目标)还是由于渠道机制(在事件或价值优化上运行的 Google 或 Facebook 营销活动都会因暂停而受到惩罚,并导致重启成本)。为避免暂停付费 UA,你可以:
    • 找一个每日自然安装下载量为零的国家或地区,并购买一定数量的用户 – 假设你购买了 1,000 个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。
    • 查找一个没有付费 UA 营销活动的国家/地区,仅使用自然安装下载作为基线。然后,购买一定数量的用户 – 比如 1,000个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。

不要忘记移除异常值。通过驱动与广告支出和 UA 行为无关的其他自然安装,商店还可以进行数据倾斜。此外,在运行分析之前,你应该删除安装量较大的日子,以避免在自然安装提升计算中增加偏差。

独立的非绩效渠道。要知道,就其本质而言,某些渠道偏离了这一规则:任何不允许浏览、链接或进行 API 评估的付费媒体,或者在链接被隐藏的情况下,将仅被一小部分用户点击(例如,在 Instagram 和 Youtube 上)。

此类实例可能发生在:

    • 大部分没有链接的品牌营销活动
    • 离线渠道:电视、OOH、收音机
    • 许多离线渠道,如 Spotify、Podcasts
    • PR
    • 影响营销活动

从不同的部分比较提升同一应用程序的不同部分(OS、国家、领域、渠道)的自然安装提升可能存在很大差异。

2017 年,Thomas 在巴塞罗那的 Organic Party 分享了这一讯息:iOS 上 8fit 的提升比 Android 高出 4 倍。

自然安装乘数也可能因渠道而异,来自不同来源的流量“质量”与病毒性营销的程度不同。某些曝光 产生的间接影响比其他更高。

特别是,通过将非自然安装分类为源级别,以尝试比较具有极高 IPM 和 CPM(例如:搜索)与低较低 IPM 的渠道。具有较低 IPM 的渠道可能更有可能产生较高的自然安装提升。

同时监控直接 ROAS 和混合 ROI。 有许多方法可以将自然安装提升考虑在内,但可以肯定的一点是:这是一个移动的目标(根据国家、操作系统、时间、规模等)。因此,将其集成到你的 UA 并仅评估预测的 ROAS(付费 UA ROAS = 已测 ROAS * 自然安装提升)可能会导致错误的出现。

相反,你可能想要在绩效营销中确定两个层级的目标:直接 ROAS 和混合 ROI,并随时并行地监控这两个值。

 

简而言之,自然安装乘数是一个需要关注的重要指标。即使这一数值在过去几年有所下降,但即使只有一小部分自然安装用户,对于应用营销人员来说也是至关重要的,因为他们降低了有效成本,并提高了盈利能力。

自然安装乘数是应用营销人员的一个关键数据点,但仍让人难以捉摸。几年前,我们探索了大量的数据,以了解是否可以为这神秘的基准线确定一个数字。在深入研究数据之后(你无法想象!),我们的结论是,由于极端的差异,发布一个在统计上有效的数字并不可能。 

基于与市场营销人员的多次对话,我们写道,“自然安装乘数在过去几年显著下降。”自那以来,我们认为,这一趋势在很大程度上仍在继续,甚至在加速。

对于这个行业来说,这意味着什么?如何提升因子以改进营销活动?为了获得这方面的知识,我们采访了两位在顶级非游戏和游戏应用领域拥有领导UA的丰富经验的移动专家:Thomas Petit@thomasbcn)和Matej LancaricSuperscale)。

 

自然安装乘数:它是什么,为什么会发生,以及为什么它很重要

“自然安装乘数”或“自然安装提升”是一个数值,表示在自然安装和非自然安装之间观察到的相关性。这是用户获取(UA)的一个基本概念,用来衡量有多少自然安装用户会因付费活动而安装应用。有时,这一概念被理解为病毒式营销(K 因子)的全面反映,你接下来会看到,其概念部分重叠,但并不完全相同。

例如,自然安装基线的增加(以下绿色部分)可归因于非自然安装活动(以下蓝色部分):

导致这一结果的原因有很多,包括:

  • “隐藏的”病毒式营销,或口碑营销。并不是所有的应用程序都有推荐程序,也不是所有用户都会参与其中。相反,他们会直接跟朋友提起你的应用程序,但也意味着缺乏评估(这是你通过 K 因子评估得来的!)
  • 推动付费流量将驱使你的应用程序在应用商店的排行榜上飙升,同时可能影响搜索排名和类似应用程序之间的定位。有人可能会说,应用商店优化(ASO)的影响不仅取决于你的 ASO 操作,还取决于自然安装提升,他们可能是对的:这两者都有一点影响,使得“自然安装基线”和提升之间的界线变得更加模糊。

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  • 评估不完整?
    • 并不是所有的付费活动都可以直接评估。移动链接跟踪仍然无法在电视或 OOH(户外广告牌、地铁广告等)等频道上使用。一些在线渠道会隐藏或禁止链接,让用户自行研究提到的应用程序。虽然这种行为会产生广告支出,但其影响部分或完全隐藏在自然安装行为中,不过我们需要考虑该支出,才能充分了解 UA 绩效。有关此话题的更多信息,请参见下面的提示部分。
    • 用户行为不一定遵循设计好的路径…

下面是移动的含义:

你的付费营销活动的影响包括通过链接或浏览归因而评估的内容,以及更难评估的自然安装组件。因此,了解你的广告支出的直接回报(ROAS)仅仅基于前者提供了 UA 效率的部分观点。

考虑自然安装提升,并将付费 ROI(实际收入/广告支出)与混合 ROI(包括所有自然安装/广告支出在内的总收入)进行比较,可以更全面地了解广告支出的真实效果和 UA 绩效。在模拟预测时考虑乘数、设定对业务有意义的目标以及制定增长计划,以获得最佳影响,这是非常重要的。

最后,关于增量与自然安装提升的区别也有点模糊。这实际上是一样的:增量让你了解营销活动和产品的总增长之间的联系——就像自然安装提升一样。更准确地说,增量高于 100% = 自然安装提升。有关这一话题的更多信息,请观看我们的 MAMA Board 视频“用户获取中的增量和侵蚀效应”

 

随着时间的推移,自然安装乘数在下降:自 2016 年以来,自然安装在应用程序中的安装比例平均下降了 20%

如上所述,多年来,自然安装乘数效应有所放缓。在 2010 年代初,整个行业都以此为基础 — 想想突发的营销活动,你可以“购买激励流量,获得真正的用户!”提升的显著下降使这项业务变得无利可图。

“您是否怀念曾经的美好时光?那时候,如果希望大幅增加自然流量,您可以开展 UA 营销活动,因为您知道可以依靠自然安装乘数,运气好一天就可以将受众数量提高 1.5 倍甚至是 2 倍?遗憾的是,那样幸福的黄金时代已经一去不复返了。”非自然流量的演变AppsFlyer Blog)

根据 AppsFlyer 的最新数据(见下表),这种下降即使没有加速,也基本上还在继续。由于竞争加剧,以及更多的空间给予了广告和特色内容的植入,而牺牲了自然安装植入,Google Play 和 App Store 的自然安装应用程序发现变得更加糟糕。 

我们可以看到,自然安装的下降同样表现在游戏和非游戏类应用程序,尽管非游戏类应用程序的自然安装比例较 2019 年的游戏类应用程序高出约 10%。

有趣的是,Android 的降幅尤其大,2019 年其自然安装市场份额比 iOS 系统低 25%。为什么这两种操作系统之间有着如此显著的差异?

来自移动营销咨询公司IncipiaGabe Kwakyi 解释说,这种差距很大程度上是 Google 推动移动货币化的结果。正如其最初的 Google.com 搜索产品一样,Google 一直在逐步为自然安装发现环境填充越来越多的广告。

据 Kwakyi 称,2015 年,Google 宣布任何想要投放应用广告的广告主只能通过其全球应用程序营销活动产品购买。这开始为广告主在其广告算法投入更多资金奠定基础,增加对移动广告展示位置的需求。这是一场博弈,促使一些广告主为了从黑匣子里购买而牺牲他们的预算,但这是一场有回报的博弈。看看最近的 AppsFlyer 绩效指数就知道了。 

正如 Thomas 在 2019 年 5 月 22 ASO 柏林会议的“ASO 历史”主题演讲中指出的那样,Google 开始通过在搜索结果页面中放置第二个广告单元来提高货币化。

随后,在 Play Store 应用程序中散布的广告数量出现了大幅增长,这些广告与自然安装建议的应用程序集合一起被植入到建议的应用程序集合中。这是一个重大的进步,它将 Google 的应用广告库存从关键字搜索(Apple 搜索广告的限制仍然存在)扩展到了 Play Store UX 的其他领域。Google 甚至开始在 Play Store 测试视频广告的位置。

随着这些变化的出现,Android 广告主越来越被吸引(甚至不得不)通过应用程序广告支出来推动他们的增长。此外,随着 Google 的机器学习算法改善了目标定位,更多的 Play Store 空间被用于广告,Android 和 iOS 之间的自然安装贡献差距似乎只会扩大。

 

如何评估应用程序的自然安装提升

评估自然安装提升不一定是直接的,而且很可能在应用程序、类别和操作系统之间存在很大差异。

自然安装提升的一般公式:

自然安装 = “基线” + 自然安装提升 * 已测安装

转化为:

自然安装提升 =(总计安装 – 自然安装基线 – 已测安装)/已测安装           =(自然安装 – 基线)/已测安装

自然安装提升方法:数据分析

尝试提取大量的非自然与自然安装的数据集,同时确保按操作系统和国家对数据进行切片,并移除异常值(有关此方面的更多信息,请参阅提示部分)。使用已知数据(总计安装、自然安装、非自然安装)进行数学分析,以确定两个缺失的值:基线和自然安装提升。

虽然不同的游戏/应用程序之间的数值差异很大,但计算自然安装提升的方法对于游戏和非游戏应用程序很类似。

下面是用于表示目的的一个简单案例:

关于自然安装“基线”的另一点…你可以在互联网上看到,自然安装乘数与 K 因子相同,其公式简化为:

自然安装 = f(已测安装)

有些工具甚至允许你随着时间的推移可视化这一效果,这是很有帮助的:

来源

然而,整体去看自然安装时应格外仔细。即使去掉了无关的日期,如果没有基线,仍然存在 ASO、病毒式营销以及许多其他因子的混合。Thomas 和 Matej 都认为,移除基线很重要。你的整体品牌意识和大部分的 ASO 流量(包括搜索和浏览)并不完全是付费 UA 营销活动的直接结果。

若要了解更多关于自然安装的复杂性,请观看我们的 MAMA Board 视频 “揭开自然安装增长的面纱”。

 

更多提示

替代方法

    • 关闭付费行为并在一段时间后评估自然安装。对于许多人来说,这可能是有问题的,无论是出于战略原因(增长目标)还是由于渠道机制(在事件或价值优化上运行的 Google 或 Facebook 营销活动都会因暂停而受到惩罚,并导致重启成本)。为避免暂停付费 UA,你可以:
    • 找一个每日自然安装下载量为零的国家或地区,并购买一定数量的用户 – 假设你购买了 1,000 个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。
    • 查找一个没有付费 UA 营销活动的国家/地区,仅使用自然安装下载作为基线。然后,购买一定数量的用户 – 比如 1,000个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。

不要忘记移除异常值。通过驱动与广告支出和 UA 行为无关的其他自然安装,商店还可以进行数据倾斜。此外,在运行分析之前,你应该删除安装量较大的日子,以避免在自然安装提升计算中增加偏差。

独立的非绩效渠道。要知道,就其本质而言,某些渠道偏离了这一规则:任何不允许浏览、链接或进行 API 评估的付费媒体,或者在链接被隐藏的情况下,将仅被一小部分用户点击(例如,在 Instagram 和 Youtube 上)。

此类实例可能发生在:

    • 大部分没有链接的品牌营销活动
    • 离线渠道:电视、OOH、收音机
    • 许多离线渠道,如 Spotify、Podcasts
    • PR
    • 影响营销活动

从不同的部分比较提升同一应用程序的不同部分(OS、国家、领域、渠道)的自然安装提升可能存在很大差异。

2017 年,Thomas 在巴塞罗那的 Organic Party 分享了这一讯息:iOS 上 8fit 的提升比 Android 高出 4 倍。

自然安装乘数也可能因渠道而异,来自不同来源的流量“质量”与病毒性营销的程度不同。某些曝光 产生的间接影响比其他更高。

特别是,通过将非自然安装分类为源级别,以尝试比较具有极高 IPM 和 CPM(例如:搜索)与低较低 IPM 的渠道。具有较低 IPM 的渠道可能更有可能产生较高的自然安装提升。

同时监控直接 ROAS 和混合 ROI。 有许多方法可以将自然安装提升考虑在内,但可以肯定的一点是:这是一个移动的目标(根据国家、操作系统、时间、规模等)。因此,将其集成到你的 UA 并仅评估预测的 ROAS(付费 UA ROAS = 已测 ROAS * 自然安装提升)可能会导致错误的出现。

相反,你可能想要在绩效营销中确定两个层级的目标:直接 ROAS 和混合 ROI,并随时并行地监控这两个值。

 

简而言之,自然安装乘数是一个需要关注的重要指标。即使这一数值在过去几年有所下降,但即使只有一小部分自然安装用户,对于应用营销人员来说也是至关重要的,因为他们降低了有效成本,并提高了盈利能力。

自然安装乘数是应用营销人员的一个关键数据点,但仍让人难以捉摸。几年前,我们探索了大量的数据,以了解是否可以为这神秘的基准线确定一个数字。在深入研究数据之后(你无法想象!),我们的结论是,由于极端的差异,发布一个在统计上有效的数字并不可能。 

基于与市场营销人员的多次对话,我们写道,“自然安装乘数在过去几年显著下降。”自那以来,我们认为,这一趋势在很大程度上仍在继续,甚至在加速。

对于这个行业来说,这意味着什么?如何提升因子以改进营销活动?为了获得这方面的知识,我们采访了两位在顶级非游戏和游戏应用领域拥有领导UA的丰富经验的移动专家:Thomas Petit@thomasbcn)和Matej LancaricSuperscale)。

 

自然安装乘数:它是什么,为什么会发生,以及为什么它很重要

“自然安装乘数”或“自然安装提升”是一个数值,表示在自然安装和非自然安装之间观察到的相关性。这是用户获取(UA)的一个基本概念,用来衡量有多少自然安装用户会因付费活动而安装应用。有时,这一概念被理解为病毒式营销(K 因子)的全面反映,你接下来会看到,其概念部分重叠,但并不完全相同。

例如,自然安装基线的增加(以下绿色部分)可归因于非自然安装活动(以下蓝色部分):

导致这一结果的原因有很多,包括:

  • “隐藏的”病毒式营销,或口碑营销。并不是所有的应用程序都有推荐程序,也不是所有用户都会参与其中。相反,他们会直接跟朋友提起你的应用程序,但也意味着缺乏评估(这是你通过 K 因子评估得来的!)
  • 推动付费流量将驱使你的应用程序在应用商店的排行榜上飙升,同时可能影响搜索排名和类似应用程序之间的定位。有人可能会说,应用商店优化(ASO)的影响不仅取决于你的 ASO 操作,还取决于自然安装提升,他们可能是对的:这两者都有一点影响,使得“自然安装基线”和提升之间的界线变得更加模糊。

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  • 评估不完整?
    • 并不是所有的付费活动都可以直接评估。移动链接跟踪仍然无法在电视或 OOH(户外广告牌、地铁广告等)等频道上使用。一些在线渠道会隐藏或禁止链接,让用户自行研究提到的应用程序。虽然这种行为会产生广告支出,但其影响部分或完全隐藏在自然安装行为中,不过我们需要考虑该支出,才能充分了解 UA 绩效。有关此话题的更多信息,请参见下面的提示部分。
    • 用户行为不一定遵循设计好的路径…

下面是移动的含义:

你的付费营销活动的影响包括通过链接或浏览归因而评估的内容,以及更难评估的自然安装组件。因此,了解你的广告支出的直接回报(ROAS)仅仅基于前者提供了 UA 效率的部分观点。

考虑自然安装提升,并将付费 ROI(实际收入/广告支出)与混合 ROI(包括所有自然安装/广告支出在内的总收入)进行比较,可以更全面地了解广告支出的真实效果和 UA 绩效。在模拟预测时考虑乘数、设定对业务有意义的目标以及制定增长计划,以获得最佳影响,这是非常重要的。

最后,关于增量与自然安装提升的区别也有点模糊。这实际上是一样的:增量让你了解营销活动和产品的总增长之间的联系——就像自然安装提升一样。更准确地说,增量高于 100% = 自然安装提升。有关这一话题的更多信息,请观看我们的 MAMA Board 视频“用户获取中的增量和侵蚀效应”

 

随着时间的推移,自然安装乘数在下降:自 2016 年以来,自然安装在应用程序中的安装比例平均下降了 20%

如上所述,多年来,自然安装乘数效应有所放缓。在 2010 年代初,整个行业都以此为基础 — 想想突发的营销活动,你可以“购买激励流量,获得真正的用户!”提升的显著下降使这项业务变得无利可图。

“您是否怀念曾经的美好时光?那时候,如果希望大幅增加自然流量,您可以开展 UA 营销活动,因为您知道可以依靠自然安装乘数,运气好一天就可以将受众数量提高 1.5 倍甚至是 2 倍?遗憾的是,那样幸福的黄金时代已经一去不复返了。”非自然流量的演变AppsFlyer Blog)

根据 AppsFlyer 的最新数据(见下表),这种下降即使没有加速,也基本上还在继续。由于竞争加剧,以及更多的空间给予了广告和特色内容的植入,而牺牲了自然安装植入,Google Play 和 App Store 的自然安装应用程序发现变得更加糟糕。 

我们可以看到,自然安装的下降同样表现在游戏和非游戏类应用程序,尽管非游戏类应用程序的自然安装比例较 2019 年的游戏类应用程序高出约 10%。

有趣的是,Android 的降幅尤其大,2019 年其自然安装市场份额比 iOS 系统低 25%。为什么这两种操作系统之间有着如此显著的差异?

来自移动营销咨询公司IncipiaGabe Kwakyi 解释说,这种差距很大程度上是 Google 推动移动货币化的结果。正如其最初的 Google.com 搜索产品一样,Google 一直在逐步为自然安装发现环境填充越来越多的广告。

据 Kwakyi 称,2015 年,Google 宣布任何想要投放应用广告的广告主只能通过其全球应用程序营销活动产品购买。这开始为广告主在其广告算法投入更多资金奠定基础,增加对移动广告展示位置的需求。这是一场博弈,促使一些广告主为了从黑匣子里购买而牺牲他们的预算,但这是一场有回报的博弈。看看最近的 AppsFlyer 绩效指数就知道了。 

正如 Thomas 在 2019 年 5 月 22 ASO 柏林会议的“ASO 历史”主题演讲中指出的那样,Google 开始通过在搜索结果页面中放置第二个广告单元来提高货币化。

随后,在 Play Store 应用程序中散布的广告数量出现了大幅增长,这些广告与自然安装建议的应用程序集合一起被植入到建议的应用程序集合中。这是一个重大的进步,它将 Google 的应用广告库存从关键字搜索(Apple 搜索广告的限制仍然存在)扩展到了 Play Store UX 的其他领域。Google 甚至开始在 Play Store 测试视频广告的位置。

随着这些变化的出现,Android 广告主越来越被吸引(甚至不得不)通过应用程序广告支出来推动他们的增长。此外,随着 Google 的机器学习算法改善了目标定位,更多的 Play Store 空间被用于广告,Android 和 iOS 之间的自然安装贡献差距似乎只会扩大。

 

如何评估应用程序的自然安装提升

评估自然安装提升不一定是直接的,而且很可能在应用程序、类别和操作系统之间存在很大差异。

自然安装提升的一般公式:

自然安装 = “基线” + 自然安装提升 * 已测安装

转化为:

自然安装提升 =(总计安装 – 自然安装基线 – 已测安装)/已测安装           =(自然安装 – 基线)/已测安装

自然安装提升方法:数据分析

尝试提取大量的非自然与自然安装的数据集,同时确保按操作系统和国家对数据进行切片,并移除异常值(有关此方面的更多信息,请参阅提示部分)。使用已知数据(总计安装、自然安装、非自然安装)进行数学分析,以确定两个缺失的值:基线和自然安装提升。

虽然不同的游戏/应用程序之间的数值差异很大,但计算自然安装提升的方法对于游戏和非游戏应用程序很类似。

下面是用于表示目的的一个简单案例:

关于自然安装“基线”的另一点…你可以在互联网上看到,自然安装乘数与 K 因子相同,其公式简化为:

自然安装 = f(已测安装)

有些工具甚至允许你随着时间的推移可视化这一效果,这是很有帮助的:

来源

然而,整体去看自然安装时应格外仔细。即使去掉了无关的日期,如果没有基线,仍然存在 ASO、病毒式营销以及许多其他因子的混合。Thomas 和 Matej 都认为,移除基线很重要。你的整体品牌意识和大部分的 ASO 流量(包括搜索和浏览)并不完全是付费 UA 营销活动的直接结果。

若要了解更多关于自然安装的复杂性,请观看我们的 MAMA Board 视频 “揭开自然安装增长的面纱”。

 

更多提示

替代方法

    • 关闭付费行为并在一段时间后评估自然安装。对于许多人来说,这可能是有问题的,无论是出于战略原因(增长目标)还是由于渠道机制(在事件或价值优化上运行的 Google 或 Facebook 营销活动都会因暂停而受到惩罚,并导致重启成本)。为避免暂停付费 UA,你可以:
    • 找一个每日自然安装下载量为零的国家或地区,并购买一定数量的用户 – 假设你购买了 1,000 个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。
    • 查找一个没有付费 UA 营销活动的国家/地区,仅使用自然安装下载作为基线。然后,购买一定数量的用户 – 比如 1,000个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。

不要忘记移除异常值。通过驱动与广告支出和 UA 行为无关的其他自然安装,商店还可以进行数据倾斜。此外,在运行分析之前,你应该删除安装量较大的日子,以避免在自然安装提升计算中增加偏差。

独立的非绩效渠道。要知道,就其本质而言,某些渠道偏离了这一规则:任何不允许浏览、链接或进行 API 评估的付费媒体,或者在链接被隐藏的情况下,将仅被一小部分用户点击(例如,在 Instagram 和 Youtube 上)。

此类实例可能发生在:

    • 大部分没有链接的品牌营销活动
    • 离线渠道:电视、OOH、收音机
    • 许多离线渠道,如 Spotify、Podcasts
    • PR
    • 影响营销活动

从不同的部分比较提升同一应用程序的不同部分(OS、国家、领域、渠道)的自然安装提升可能存在很大差异。

2017 年,Thomas 在巴塞罗那的 Organic Party 分享了这一讯息:iOS 上 8fit 的提升比 Android 高出 4 倍。

自然安装乘数也可能因渠道而异,来自不同来源的流量“质量”与病毒性营销的程度不同。某些曝光 产生的间接影响比其他更高。

特别是,通过将非自然安装分类为源级别,以尝试比较具有极高 IPM 和 CPM(例如:搜索)与低较低 IPM 的渠道。具有较低 IPM 的渠道可能更有可能产生较高的自然安装提升。

同时监控直接 ROAS 和混合 ROI。 有许多方法可以将自然安装提升考虑在内,但可以肯定的一点是:这是一个移动的目标(根据国家、操作系统、时间、规模等)。因此,将其集成到你的 UA 并仅评估预测的 ROAS(付费 UA ROAS = 已测 ROAS * 自然安装提升)可能会导致错误的出现。

相反,你可能想要在绩效营销中确定两个层级的目标:直接 ROAS 和混合 ROI,并随时并行地监控这两个值。

 

简而言之,自然安装乘数是一个需要关注的重要指标。即使这一数值在过去几年有所下降,但即使只有一小部分自然安装用户,对于应用营销人员来说也是至关重要的,因为他们降低了有效成本,并提高了盈利能力。

自然安装乘数是应用营销人员的一个关键数据点,但仍让人难以捉摸。几年前,我们探索了大量的数据,以了解是否可以为这神秘的基准线确定一个数字。在深入研究数据之后(你无法想象!),我们的结论是,由于极端的差异,发布一个在统计上有效的数字并不可能。 

基于与市场营销人员的多次对话,我们写道,“自然安装乘数在过去几年显著下降。”自那以来,我们认为,这一趋势在很大程度上仍在继续,甚至在加速。

对于这个行业来说,这意味着什么?如何提升因子以改进营销活动?为了获得这方面的知识,我们采访了两位在顶级非游戏和游戏应用领域拥有领导UA的丰富经验的移动专家:Thomas Petit@thomasbcn)和Matej LancaricSuperscale)。

 

自然安装乘数:它是什么,为什么会发生,以及为什么它很重要

“自然安装乘数”或“自然安装提升”是一个数值,表示在自然安装和非自然安装之间观察到的相关性。这是用户获取(UA)的一个基本概念,用来衡量有多少自然安装用户会因付费活动而安装应用。有时,这一概念被理解为病毒式营销(K 因子)的全面反映,你接下来会看到,其概念部分重叠,但并不完全相同。

例如,自然安装基线的增加(以下绿色部分)可归因于非自然安装活动(以下蓝色部分):

导致这一结果的原因有很多,包括:

  • “隐藏的”病毒式营销,或口碑营销。并不是所有的应用程序都有推荐程序,也不是所有用户都会参与其中。相反,他们会直接跟朋友提起你的应用程序,但也意味着缺乏评估(这是你通过 K 因子评估得来的!)
  • 推动付费流量将驱使你的应用程序在应用商店的排行榜上飙升,同时可能影响搜索排名和类似应用程序之间的定位。有人可能会说,应用商店优化(ASO)的影响不仅取决于你的 ASO 操作,还取决于自然安装提升,他们可能是对的:这两者都有一点影响,使得“自然安装基线”和提升之间的界线变得更加模糊。

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  • 评估不完整?
    • 并不是所有的付费活动都可以直接评估。移动链接跟踪仍然无法在电视或 OOH(户外广告牌、地铁广告等)等频道上使用。一些在线渠道会隐藏或禁止链接,让用户自行研究提到的应用程序。虽然这种行为会产生广告支出,但其影响部分或完全隐藏在自然安装行为中,不过我们需要考虑该支出,才能充分了解 UA 绩效。有关此话题的更多信息,请参见下面的提示部分。
    • 用户行为不一定遵循设计好的路径…

下面是移动的含义:

你的付费营销活动的影响包括通过链接或浏览归因而评估的内容,以及更难评估的自然安装组件。因此,了解你的广告支出的直接回报(ROAS)仅仅基于前者提供了 UA 效率的部分观点。

考虑自然安装提升,并将付费 ROI(实际收入/广告支出)与混合 ROI(包括所有自然安装/广告支出在内的总收入)进行比较,可以更全面地了解广告支出的真实效果和 UA 绩效。在模拟预测时考虑乘数、设定对业务有意义的目标以及制定增长计划,以获得最佳影响,这是非常重要的。

最后,关于增量与自然安装提升的区别也有点模糊。这实际上是一样的:增量让你了解营销活动和产品的总增长之间的联系——就像自然安装提升一样。更准确地说,增量高于 100% = 自然安装提升。有关这一话题的更多信息,请观看我们的 MAMA Board 视频“用户获取中的增量和侵蚀效应”

 

随着时间的推移,自然安装乘数在下降:自 2016 年以来,自然安装在应用程序中的安装比例平均下降了 20%

如上所述,多年来,自然安装乘数效应有所放缓。在 2010 年代初,整个行业都以此为基础 — 想想突发的营销活动,你可以“购买激励流量,获得真正的用户!”提升的显著下降使这项业务变得无利可图。

“您是否怀念曾经的美好时光?那时候,如果希望大幅增加自然流量,您可以开展 UA 营销活动,因为您知道可以依靠自然安装乘数,运气好一天就可以将受众数量提高 1.5 倍甚至是 2 倍?遗憾的是,那样幸福的黄金时代已经一去不复返了。”非自然流量的演变AppsFlyer Blog)

根据 AppsFlyer 的最新数据(见下表),这种下降即使没有加速,也基本上还在继续。由于竞争加剧,以及更多的空间给予了广告和特色内容的植入,而牺牲了自然安装植入,Google Play 和 App Store 的自然安装应用程序发现变得更加糟糕。 

我们可以看到,自然安装的下降同样表现在游戏和非游戏类应用程序,尽管非游戏类应用程序的自然安装比例较 2019 年的游戏类应用程序高出约 10%。

有趣的是,Android 的降幅尤其大,2019 年其自然安装市场份额比 iOS 系统低 25%。为什么这两种操作系统之间有着如此显著的差异?

来自移动营销咨询公司IncipiaGabe Kwakyi 解释说,这种差距很大程度上是 Google 推动移动货币化的结果。正如其最初的 Google.com 搜索产品一样,Google 一直在逐步为自然安装发现环境填充越来越多的广告。

据 Kwakyi 称,2015 年,Google 宣布任何想要投放应用广告的广告主只能通过其全球应用程序营销活动产品购买。这开始为广告主在其广告算法投入更多资金奠定基础,增加对移动广告展示位置的需求。这是一场博弈,促使一些广告主为了从黑匣子里购买而牺牲他们的预算,但这是一场有回报的博弈。看看最近的 AppsFlyer 绩效指数就知道了。 

正如 Thomas 在 2019 年 5 月 22 ASO 柏林会议的“ASO 历史”主题演讲中指出的那样,Google 开始通过在搜索结果页面中放置第二个广告单元来提高货币化。

随后,在 Play Store 应用程序中散布的广告数量出现了大幅增长,这些广告与自然安装建议的应用程序集合一起被植入到建议的应用程序集合中。这是一个重大的进步,它将 Google 的应用广告库存从关键字搜索(Apple 搜索广告的限制仍然存在)扩展到了 Play Store UX 的其他领域。Google 甚至开始在 Play Store 测试视频广告的位置。

随着这些变化的出现,Android 广告主越来越被吸引(甚至不得不)通过应用程序广告支出来推动他们的增长。此外,随着 Google 的机器学习算法改善了目标定位,更多的 Play Store 空间被用于广告,Android 和 iOS 之间的自然安装贡献差距似乎只会扩大。

 

如何评估应用程序的自然安装提升

评估自然安装提升不一定是直接的,而且很可能在应用程序、类别和操作系统之间存在很大差异。

自然安装提升的一般公式:

自然安装 = “基线” + 自然安装提升 * 已测安装

转化为:

自然安装提升 =(总计安装 – 自然安装基线 – 已测安装)/已测安装           =(自然安装 – 基线)/已测安装

自然安装提升方法:数据分析

尝试提取大量的非自然与自然安装的数据集,同时确保按操作系统和国家对数据进行切片,并移除异常值(有关此方面的更多信息,请参阅提示部分)。使用已知数据(总计安装、自然安装、非自然安装)进行数学分析,以确定两个缺失的值:基线和自然安装提升。

虽然不同的游戏/应用程序之间的数值差异很大,但计算自然安装提升的方法对于游戏和非游戏应用程序很类似。

下面是用于表示目的的一个简单案例:

关于自然安装“基线”的另一点…你可以在互联网上看到,自然安装乘数与 K 因子相同,其公式简化为:

自然安装 = f(已测安装)

有些工具甚至允许你随着时间的推移可视化这一效果,这是很有帮助的:

来源

然而,整体去看自然安装时应格外仔细。即使去掉了无关的日期,如果没有基线,仍然存在 ASO、病毒式营销以及许多其他因子的混合。Thomas 和 Matej 都认为,移除基线很重要。你的整体品牌意识和大部分的 ASO 流量(包括搜索和浏览)并不完全是付费 UA 营销活动的直接结果。

若要了解更多关于自然安装的复杂性,请观看我们的 MAMA Board 视频 “揭开自然安装增长的面纱”。

 

更多提示

替代方法

    • 关闭付费行为并在一段时间后评估自然安装。对于许多人来说,这可能是有问题的,无论是出于战略原因(增长目标)还是由于渠道机制(在事件或价值优化上运行的 Google 或 Facebook 营销活动都会因暂停而受到惩罚,并导致重启成本)。为避免暂停付费 UA,你可以:
    • 找一个每日自然安装下载量为零的国家或地区,并购买一定数量的用户 – 假设你购买了 1,000 个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。
    • 查找一个没有付费 UA 营销活动的国家/地区,仅使用自然安装下载作为基线。然后,购买一定数量的用户 – 比如 1,000个用户。如果你在一段时间内注意到有 1,200 个用户,那么你就知道有 200 个用户在自然条件下安装了你的应用程序,这是你付费的 UA 营销活动所产生的间接结果。

不要忘记移除异常值。通过驱动与广告支出和 UA 行为无关的其他自然安装,商店还可以进行数据倾斜。此外,在运行分析之前,你应该删除安装量较大的日子,以避免在自然安装提升计算中增加偏差。

独立的非绩效渠道。要知道,就其本质而言,某些渠道偏离了这一规则:任何不允许浏览、链接或进行 API 评估的付费媒体,或者在链接被隐藏的情况下,将仅被一小部分用户点击(例如,在 Instagram 和 Youtube 上)。

此类实例可能发生在:

    • 大部分没有链接的品牌营销活动
    • 离线渠道:电视、OOH、收音机
    • 许多离线渠道,如 Spotify、Podcasts
    • PR
    • 影响营销活动

从不同的部分比较提升同一应用程序的不同部分(OS、国家、领域、渠道)的自然安装提升可能存在很大差异。

2017 年,Thomas 在巴塞罗那的 Organic Party 分享了这一讯息:iOS 上 8fit 的提升比 Android 高出 4 倍。

自然安装乘数也可能因渠道而异,来自不同来源的流量“质量”与病毒性营销的程度不同。某些曝光 产生的间接影响比其他更高。

特别是,通过将非自然安装分类为源级别,以尝试比较具有极高 IPM 和 CPM(例如:搜索)与低较低 IPM 的渠道。具有较低 IPM 的渠道可能更有可能产生较高的自然安装提升。

同时监控直接 ROAS 和混合 ROI。 有许多方法可以将自然安装提升考虑在内,但可以肯定的一点是:这是一个移动的目标(根据国家、操作系统、时间、规模等)。因此,将其集成到你的 UA 并仅评估预测的 ROAS(付费 UA ROAS = 已测 ROAS * 自然安装提升)可能会导致错误的出现。

相反,你可能想要在绩效营销中确定两个层级的目标:直接 ROAS 和混合 ROI,并随时并行地监控这两个值。

 

简而言之,自然安装乘数是一个需要关注的重要指标。即使这一数值在过去几年有所下降,但即使只有一小部分自然安装用户,对于应用营销人员来说也是至关重要的,因为他们降低了有效成本,并提高了盈利能力。