買量越多、自然新增越多？想當然的你怕是有什麼誤會

手遊市場可以說是競爭最激烈的遊戲市場，無論是App Store還是Google Play，都有數十萬甚至上百萬的遊戲數量，這就不可避免地帶來了曝光率問題。隨著人口紅利的消失，買量成為了很多同行們快速獲取使用者的選擇。

在很多人的印象裡，通過早期或者特定時間段的買量，你的遊戲可以迅速提高商店排名，而這個名詞可以被更多人看到，繼而帶來持續的自然新增量。比如Glu曾透露，該公司的休閒遊戲《Design Home》在2017Q2買量帶來的下載是370萬次，而自然增長帶來了340萬次下載，買量使用者佔比為52%，換言之，接近一半的使用者是自然新增量，這也是買量行為在業內被大多數人認可的原因。


不過，實際情況真的是這樣嗎？ASO機構Lab Cave最近給出的調研結果顯示，買量很可能並不是自然新增量的直接推手：

應用商店怎麼界定買量？

當我們談買量的時候，主要是從非自然新增付費渠道獲得的iOS和Google Play使用者量，每個商店對於這種非自然新增量都有不同的說法，比如：蘋果把非自然新增量分為第三方來源（比如Facebook、Instagram、Chrome或者遊戲應用）和瀏覽器來源（Safari瀏覽器）。

Google Play主機控制檯把這種非自然新增分為Google Ads Campaigns（谷歌自己的廣告平臺）、第三方來源和追蹤渠道（UTM）。

儘管兩個商店的叫法不同，但卻有著一個共同的稱呼，這些渠道只追蹤非自然新增的量。當然，需要釐清的一個問題是，我們不認為所有的非自然新增都是買量帶來的安裝。所以，瞭解外部因素對自然新增的影響，對於買量帶來的拉新作用可以有更好認知。

在手遊行業，一個比較普遍的認知是，買量和自然新增之間的關係是正向的。換句話說，一款遊戲買量越多，得到的自然新增量就會越高。

雖然這在很多案例中都是正確的，但也有些情況下，並不總是如此。

傳統來說，我們用K-Factor用來衡量買量對自然新增帶來的影響，因此該指數可以作為兩者關係的基本參照。按照這個理論，你可以獲得並且量化評估買量對自然新增的關係。然而，在此之前，我們首先要搞清楚，自然新增與買量之間到底是否存在這樣的聯絡。

三個案例：買量並不一定能夠帶動自然新增

首先要說的是，這些資料是Lab Cave資料團隊根據三款在多個渠道流量來源都比較高的遊戲連續七個月的資料分析結果。此外，該公司還做了交叉關聯分析並且根據皮爾遜相關係數-1到1的數值來判定兩者之間的關係，低於0.5的關聯絡數都被認為是弱相關的。

結果顯示，雖然一款手遊的買量和自然新增在iOS平臺有一定的資料關聯，但另外兩款卻顯示買量和自然新增之間並沒有必然的聯絡。

案例1：正相關

對於iOS平臺的案例1，我們發現瀏覽器新增量和買量之間有比較明顯的關係（很多買量廣告都是通過瀏覽器頁面跳轉至應用商店下載）。

下圖顯示的是從買量和商店頁面瀏覽帶來的安裝量變化，雖然只是通過這張圖不能直接給出結論，但交叉相關分析顯示，自然新增和買量之間的關聯較大，其皮爾遜相關係數達到了0.7。


有趣的是，買量的增長和通過搜尋帶來的自然新增之間並沒有直接的關係，甚至在2018年11月期間還呈負相關，由於搜尋和瀏覽器流量都被定義為自然新增，因此還有一個比較大的可能是，ASO優化帶來的自然新增。


案例2：無關聯


在第二個案例和第三個案例中，結果顯示買量和自然新增量之間的關係很弱，比如圖3顯示，案例2在安卓平臺的買量增長（藍色曲線）和自然新增量（橙色線）之間並沒有關聯，甚至有時候是此消彼長的過程。交叉相關分析顯示，兩者之間的皮爾遜相關係數是0.16，因此關聯性非常小。


結論：除了買量，ASO也可以帶來自然新增量的增長

由於樣本資料較小，因此並不能說明所有的買量都和自然新增沒有關係，而且想要清晰界定兩者之間的關聯並不容易。但通過交叉相關分析可以看出的是，ASO優化帶來的搜尋安裝量也是值得手遊公司注意的。


Sensor Tower曾在2018年5月份的報告中提到，2017年5月至2018年4月期間，iOS應用下載量56%來自搜尋，而在遊戲品類，這個比例達到了65%，而瀏覽器（跳轉）帶來的下載量只佔了13%。

當然，Lab Cave也透露，在多年從事ASO過程中，他們發現每一個應用和遊戲的資料表現都是不同的，所以並非所有的應用都符合特定的資料規律。


來源：gamelook
原地址：http://www.gamelook.com.cn/2019/06/360161