苹果头推能让应用提升超500%下载量
日前，App Annie利用5个国家3000多个iOS App Store推荐期实例构建了统计模型来分析推出了《应用商店首页推荐的价值》报告，结果显示，所考察的推荐期所带来的下载量增长的中位值约为80%，但许多应用的下载量增长了500%，甚至更多。
在iOS App Store首页中获得推荐，不但是应用取得的重大成就，更是获取新用户的绝佳机会。商店首页推荐可以将您的应用展现在无数用户面前：既包括常刷应用商店的狂热用户、不断寻求新体验的游戏玩家，又包括新近购置新设备并第一次安装各种应用的新用户。
然而，推荐流程通常十分复杂。Apple 对 App Store 上的推荐应用具有最终决定权，通常在考虑推荐之前会要求发行商对应用做出一些重大改动。究竟值得投入多少精力和资源去争取 App Store 的版面空间，这需要发行商们根据自身情况来决定。而最终的决定主要取决于如何回答这个问题：“我们的应用能够从推荐中受益多少?”
以下是报告原文：
游戏从推荐中获益最多
根据 App Annie Intelligence 提供的数据，我们利用 5 个国家 3000 多个 iOS App Store 推荐期实例构建了统计模型来分析该问题。结果显示，所考察的推荐期所带来的下载量增长的中位值约为 80%，但许多应用的下载量增长了 500%，甚至更多。
游戏类应用的下载量受应用推荐的影响远大于非游戏类应用。这在所分析的 5 个国家中都得到印证。
这种影响上的巨大差距表明，用户浏览应用商店的目的通常是为了发掘游戏而非应用。
另外，游戏类应用可以满足相对广泛的用户需求(娱乐)，而非游戏类应用通常只能满足用户的特殊需求。这能够帮助解释这种影响力上的差异。
推荐的影响不断下滑
推荐对 iPhone 下载量的影响总体呈下滑趋势，而非游戏类应用的下降速度更快。虽然个别国家推荐对游戏的影响依然存在，但在 5 个国家的应用影响均显现出下滑趋势。
非游戏类应用的推荐影响力下滑更快，原因很可能是游戏和应用典型生命周期的差异。通常情况下，用户使用应用的频率远不及游戏，久而久之，用户主动浏览商店查找应用的情形就会变得较少。
对非游戏类应用的发行商而言，应用商店推荐显然并不是改善用户获取的最佳途径。这突出了 ASO、智能营销以及用户留存的重要性。
下载量通常在推荐第3天达到峰值
在样本的 7 天推荐期内，我们发现，推荐第 1 天的下载量中值比前一天高出 50% 左右。分析中的所有国家均呈现出这种基本趋势。
下载量继续攀升，在第 3 天达到峰值，这表明除了推荐广告位本身，还存在其他影响因素，例如，应用在 应用商店排行榜上名次的提升也有助于增加应用的可见度。
在推荐期过后，下载量中值开始回归推荐之前的水平。然而，这并不表示推荐没有任何残留影响，样本中大约四分之一的观测值显示，推荐期结束后第 3 天的下载量依然比推荐前 1 天多 50% 或以上。
韩国和日本非游戏类应用的推荐影响最大
分析显示，与其他国家相比，iPhone 应用在韩国和日本受推荐的影响更为显著。
美国非游戏类应用受推荐的影响中值最低，大约为 30%。
正如 App Annie 在第 1 季度市场指数中指出，美国 iOS 应用下载量位居世界第二(紧随中国之后)，所以应该注意的是，美国市场 30% 的应用下载量增幅仍然相当显著。
iPhone 推荐是韩国游戏的金矿
韩国 iPhone 游戏由推荐获益颇丰，下载量预计有近 500% 的涨幅。
韩国市场应用与游戏的双丰收，很可能是因为 iPhone 6 上市之后 iPhone 市场占有率的大幅提升。App Annie 曾指出，平台的新用户往往会比老用户下载更多应用，这可能也是连带结果之一。
不同于非游戏类应用，在巴西，推荐对于游戏的影响要超过日本和英国。这很可能是由于巴西是主要新兴市场。(游戏往往是新兴市场下载量增长的重头戏。)
其他国家/地区的影响也很显著。即便是影响最小的国家/地区——美国和英国，其游戏在推荐期内的下载量中值也呈现出客观的提升。
公司排行榜
在 2015 年首页推荐数量国家/地区排行榜中，名列前茅的大都是游戏公司。Electronic Arts 获首页推荐次数最多，位居除日本外所有地区排行榜榜首。
App Store 首页有一系列不断更新的推荐组，可供应用推荐使用。其中，页面顶部的主要 Banner 可能是 App Store 最抢手的位置。主要 Banner 广告位的公司排名与此前的排名类似，但有一处明显不同，那就是 Apple 在大多数国家/地区的排名都比较高。
方法和模型
为估算首页推荐的影响力，App Annie 每次都将 App Store 推荐的某款应用作为单独实例进行处理。针对每一个实例，将该国家/地区该应用的推荐前下载量窗口，拟合到一个时间顺序的 ARIMA 模型中。该模型有助于预测应用在未获推荐情况下可能实现的下载量。
之后，再将上述预测结果与推荐期内观测到的下载量进行对比，得出推荐赋予应用的估算提升幅度。对比情形如本页图中的箭头所示。
每个模型还都加入了 Google Play 应用下载量，帮助控制外部因素可能会引起的推荐影响力夸大情形(例如应用推荐期内的营销活动，或者与应用下载量和被推荐机会正相关的季节性活动)。
分析仅限于 2013 年 6 月至 2016 年 3 月获得推荐的 iPhone 应用。
App Annie 对 5 个国家进行了研究，了解代表不同地区和州的应用市场成熟度：巴西、日本、韩国、英国和美国。
只要在 iPhone 的 App Store 首页出现过，即将其视为推荐应用。但不计入用户需要手动浏览才能看到的次级推荐(比如仅在娱乐类页面推荐的应用)。
发布之后 60 日内获得推荐的应用实例未包含在内，因为它们的下载量还不稳定，不能实现可靠的模型拟合。
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