移动应用术语
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安装量
该关键词为该应用带来的预估安装数
App Store近30天关键词搜索结果Top10变化率
关键词搜索结果变化率是指平均每个关键词的搜索结果前十名应用变化数进行计算
App Store每日上/下架应用分类数量统计
App Store中各分类的上架/下架/在线应用数量统计
ASO难度
关键词优化难度S-A-B-C-D-E之间的指标,用于显示关键词的竞争程度。等级越高,竞争越激烈。高难度关键词综合考虑排名前十的应用实力。
安装量渗透率
所选日期内,某APP的在装设备数占市场总设备数的比例
Ad
最近7天ASA在投/最近7天在Google上投放广告
ARPWAU(周活)
周累计收入量/周活跃用户数
ASA竞价关键词
近7天投放的竞价词
ASA指数趋势
综合考虑每个竞价关键词的流行度和竞价占比,数值取【0-100】
APP指数
综合APP的商店表现,下载/收入,用户使用计算数据所得,用于衡量APP在当前国家/地区的影响力,满分100分
ARPDAU(日活)
日收入量/日活用户数
ARPMAU(月活)
月累计收入量/月活跃用户数
ASA指数
综合考虑每个竞价关键词的流行度和竞价占比,数值取【0-100】
被纠正词/纠正后的词
IOS14系统下,部分关键词的搜索结果会被自动纠正为其他词的搜索结果,例如输入“wechit",会自动纠正并显示为“wechat”的搜索结果。wechit称为被纠正词,wechat称为被纠正后的词
变更记录
App信息变更/新增
榜单类型
应用商店中的榜单类型,如免费榜,付费榜,畅销榜
榜单快照
榜单快照仅显示有效变动,单个应用下架造成的榜单变化此处不展示。完整变动数据请点击“一周榜单更新监控”选择“全部变动”按钮查看
重合独占(中国)
在统计周期内,所选应用的重合设备数与其活跃设备数的比值。以A与B的重合为例,A的重合率=A与B的重合设备数/A的活跃设备数,即 A∩B/A;A的独占率=A的活跃设备数-A与B的重合设备数/A的活跃设备数,即(A-A∩B)/A
差评
一星、两星、三星评论
单次会话时长(中国)
所选周期内,平均每一次会话的时长(支持按日、周、月维度查看,仅支持中国地区)
Google预注册
预注册可以更早地吸引并留住核心高价值用户,也会有更高的首日和首周下载量,还能够帮助游戏更快登顶商店下载榜单,在搜索排名上也会有优势。
Google Play近30天关键词搜索结果Top10变化率
关键词搜索结果变化率是指平均每个关键词的搜索结果前十名应用变化数进行计算
Google Play每日上/下架应用分类数量统计
Google Play中各分类的上架/下架/在线应用数量统计
故事关键词
包含当前应用的故事关键词覆盖统计
关键词机会
关键词机会综合了解关键词搜索指数和ASO难度,数值取【0-100】,机会得分越高,越容易获得更高的搜索排名和搜索下载。
关键词搜索结果变化率
是指平均每个关键词的搜索结果前十名应用变化数进行计算
广告展示占比
支持查看UAC广告Google Play的关键词广告展示占比
活跃沉默(中国)
所选日期内,某日活跃用户在N日后未启动该APP的用户,占当时活跃用户数的比例即为活跃沉默率。
例如:1月1日某APP的活跃用户数为100,1月8日其中50人未启动了该APP则1月1日的7日活跃沉默为50%
活跃留存(中国)
所选日期内,某日活跃用户在N日后仍然启动该APP的用户,占当时活跃用户数的比例即为活跃留存率。
例如:1月1日某APP的活跃用户数为100,1月8日其中50人仍启动了该APP则1月1日的7日活跃留存率为50%
活跃天数分布(中国)
某APP在对应月份各个累计活跃天数分布的活跃用户占总活跃用户的比例。活跃天数分段:1~3天、4~10天、≥11天(支持按月维度查看)
活跃用户数(周活)
每周启动APP的去重设备数(同一个设备自然周内的多次启动,只记录为1次)
活跃用户数据(月活)
每月启动APP的去重设备数(同一个设备自然月内的多次启动,只记录为1次)
活跃用户数据(日活)
每日启动APP的去重设备数(同一个设备当日内的多次启动,只记录为1次)
行业热度
App在移动互联网的关注度
好评
四星和五星评论
活跃用户
周期内启动APP的去重设备数(同一个设备所选周期内的多次启动,只记录为1次)
IAP
In-app Purchase,有App内购,显示符号$
iOS 16/15/14/13热搜
编注N的关键词为iOS 16额外增加热搜词
iOS11搜索结果数
此数据来源于App Store 官方数据。代表在App Store搜索该关键词时,搜索结果中的App个数。
iOS 12/11热搜
IOS 11和IOS12的热搜关键词相同,蓝色关键词为APP Store页面展示的关键词
iOS13/12搜索结果数
此数据来源于App Store 官方数据。代表在App Store搜索该关键词时,搜索结果中的App个数。
竞价占比
7天内关键词搜索结果中出现一下应用的概率
可见度指数趋势
综合考虑每个展示关键词的流行度和展示占比,数值取【0-100】
流行度
应用商店里关键词的“流行度”来源于App Store官方商店,并直接反映了该关键词在App Store中的搜索热度。以下是关于关键词流行度的详细解释:
一、定义与来源:
流行度数据由App Store官方提供,代表了某个关键词在特定时间段内的搜索热度。
流行度的高低直接反映了用户对该关键词的搜索频率和关注度。
二、流行度分级:
根据参考文章1的信息,流行度通常从0到100进行分布,其中0表示最低,100表示最高。
当流行度在0~5之间时,该关键词在App Store中几乎难以被用户搜索到,因此几乎可以忽略。
流行度在6~29之间的关键词偶尔会被部分有需求的用户搜索到,但量不大。若与产品高度匹配,可以适时选取。
流行度在30~69之间的关键词在App Store中时常会被用户搜索到,这个区间内的关键词值得关注。
流行度在70~100之间的关键词被认为是热门的,会频繁地被用户搜索到。但其中大部分关键词的竞争强度也相对较高。
三、与搜索量的关系:
一般来说,关键词的流行度越高,该词每天在App Store中被搜索的次数也越多。
高流行度的关键词往往意味着更高的曝光率和更多的潜在用户。
累计下载量渠道分布
注:下载量来源各应用市场公开数据,不同应用商店更新周期不同且存在下载量减少的情况,部分应用商店下载量数据为模糊数据,因此该统计数据仅供参考
联想词智查
所选日期范围,当前关键词在App Store搜索下拉的联想词
落榜应用
所选日期范围,当前关键词落榜应用榜单
描述关键词
统计应用描述中出现2次及其以上的关键词
描述关键词出现次数
统计应用描述中出现2次极其以上的关键词
N天RPD
最近N天(含当日)的累计收入/累计下载量,例如:7天RPD/30天RPD/60天RPD/90天RPD/180天RPD/365天RPD
排名TOP3关键词
相比昨日排名TOP3关键词增加/减少
排名上升榜
所选日期范围,当前关键词排名上升最快的应用榜单
排名TOP10关键词
相比昨日排名TOP10关键词增加/减少
排名下降榜
所选日期范围,当前关键词排名下降最快的应用榜单
平均总安装量
所选日期内,某APP的在装设备数占APP总设备数的比例
排名关键词
过去3个月中至少一次进入到前100名的关键词
启动间隔分布(中国)
某APP在对应月份各个启动间隔分布的活跃用户数占总活跃用户的比例。启动间隔分段:首次启动、0~24小时、1天、2天、3天、4天、5天、6天、7~14天、≥15天(支持按月维度查看)
启动次数分布(中国)
所选日期内,某APP在各个启动次数分布的活跃用户数占总活跃用户数的比例,启动次数分段:1~3次、4~6次、7~9次、10~14次、≥15次(支持按日、周、月维度查看)
全部关键词覆盖数
相比昨日全部关键词覆盖数增加/减少
人均启动次数(日)
所选日期内,平均每一个活跃用户每日启动APP的次数
人均启动次数(月)
所选日期内,平均每一个活跃用户每月启动APP的次数
人均启动次数(周)
所选日期内,平均每一个活跃用户每周启动APP的次数
RPD
最近N天(含当日)的累计收入/累计下载量,例如:7天RPD/30天RPD/60天RPD/90天RPD/180天RPD/365天RPD
热门关键词
搜索指数大于4605的关键词
人均启动次数
所选日期内,平均每个活跃用户启动该APP的次数。例如:日人均启动次数/周人均启动次数/月人均启动次数
日活用户(DAU)
所筛选日期内,启动过某APP的去重设备数;[该日内,同一个设备多次启动,只记录为一个活跃用户]
日活用户(DAU)全部游戏均值
全部游戏类应用日活用户均值
热玩榜
TapTap官方于2023年03月22日起下架 “热玩榜”,点点数据最后更新时间为03月21日 22:45)
人均使用时长
所选日期内,平均每一个活跃用户使用APP的使用时长
设备分布(中国)
所选日期内,使用过该APP的用户设备特征,包括网络运营商、操作系统、品牌、分配率、价格、上市时间等指标
搜索流量
该关键词被搜索的预估次数
搜索指数
应用商店的“搜索指数”是一个量化指标,用于衡量特定关键词或应用在应用商店搜索功能中的受欢迎程度或搜索频率。这个指数可以帮助开发者、市场营销人员和其他相关人员了解用户如何发现和寻找应用,以及哪些关键词或短语可能更有效地吸引目标用户。
在2020年2月6日之前,App Store官方提供了关键词的搜索指数,这些数据通常是由App Store直接收集和计算的,具有较高的权威性。然而,从那一天起,App Store不再提供此类数据,这可能是由于隐私政策、市场竞争或其他原因。
此后,第三方数据提供商(如“点点数据”)开始通过其他方式计算搜索指数。这些计算通常基于网络流量、下载量、联想词等多维度数据。
具体来说,第三方计算的搜索指数可能考虑了以下因素:
网络流量:通过分析用户在应用商店中的搜索行为,如搜索关键词的点击量、浏览量等,可以估算出该关键词的搜索热度。
下载量:观察与特定关键词相关的应用的下载量,可以间接反映该关键词的搜索效果。如果某个关键词与大量下载量相关,那么该关键词的搜索指数可能会相应较高。
联想词:应用商店通常会根据用户的搜索历史和习惯,提供相关的联想词。
收入预估
对App Store中App的销售额的估算值,点点数据通过数据模型运算的结果,仅供参考。
时段分布
所选日期内,某App在1天24小时中的各个小时时段的启动次数的占比均值,时段占比=各个时段的启动次数/总启动次数
实时排名
APP在当前实时榜单排名
搜索排名变动
对比前一天的排名变动
使用时段分布
时段占比=各个时段的启动次数/总启动次数
上线至今RPD
上线至今的累计收入/累计下载量
使用时长分布
所选日期内,某APP在各个使用时长的分布的活跃用户数占该日总活跃活跃用户数的比例使用时长分段:0-3s、4-10s、11-30s、30-60s、1-3min、3-10min、10-30min、>30min
收入波动
最近X日下载波动表示环比相同天数的总下载量变化。例如:最近7日(T-3)下载波动,表示2023-08-08~2023-08-14总下载相较于2023-08-01~2023-08-07的总下载变化
收入量
APP在应用商店中内购的净收入量
搜索结果数
此数据来源于App Store 官方数据。代表在App Store搜索该关键词时,搜索结果中的App个数。
图表模式
您可根据自身的使用需求,切换图表模式、列表模式、出海模式.
TOP10监控
所选日期范围,当前关键词TOP10应用排名变化趋势监控
消费水平(中国)
使用该APP用户的消费水平分布;通过对APP的安装和活跃、设备品牌机型等数据,常驻位置等数据进行建模训练并评分,80分以上为高消费水平,40-80分为中消费水平,40分以下为低消费水平
新安装流失(中国)
所选日期内,某日新安装的用户在安装日未启动该APP和卸载APP的用户数,占当时新安装用户的比例即为新安装流失率。
新安装卸载(中国)
所选日期内,某日新安装的用户在N日后卸载该APP的用户数,占当时新安装用户的比例即为新安装卸载率。
例如:1月1日某APP的新安装用户数为100,1月8日其中共50个用户已卸载该APP,则1月1日的7日新安装卸载率为50%
新安装沉默(中国)
所选日期内,某日新安装的用户在N日后未启动该APP的用户数,占当时新安装用户的比例即为新安装沉默率。
例如:1月1日某APP的新安装用户数为100,1月8日其中共50个用户未启动过该APP,则1月1日的7日新安装沉默率为50%
下载量
首次下载APP的设备数,不包含更新和重新下载
新增活跃留存
所选日期内,某日新增用户在其后N日仍启动该APP的用户数,占所选日期新增用户数的比例。例如:1日留存/7日留存/14日留存/30日留存等
新品榜
TapTap官方于2023年03月22日起下架 “新品榜”,点点数据最后更新时间为03月21日 03:29)
下载波动
最近X日收入波动表示环比相同天数的总下载量变化。例如:最近7日(T-3)收入波动,表示2023-08-08~2023-08-14总收入相较于2023-08-01~2023-08-07的总下载变化
新进应用
所选日期范围,当前关键词新进应用榜单
用户流转(中国)
在统计周期内,沉默/卸载用户在统计周期内新安装了其它APP的设备数占全网安装APP设备的比例
盈利模式
盈利模式有应用内购买、广告等
应用状态
应用在线、下架、预定等状态
用户画像
选定月份内,某APP活跃设备中,性别、地域(城市等级、省份、地区)、年龄段、等分布。
用户留存
所选日期内,某日新增用户在N日后仍然启动该APP的用户,占当时新增用户数的比例即为留存率例:1月1日首次安装某APP的新增用户数为100,1月8日其中50人仍启动了该APP则1月1日的7日留存率为50%。
已安装天数
只统计实际安装的天数,卸载后重新安装,卸载期间不计算在内
月总使用时长(年)
所选日期内,全部活跃用户的总使用时长
总启动次数(周)
所选日期内,全部活跃用户每周总启动App的次数
总启动次数(日)
所选日期内,全部活跃用户每日总启动App的次数
总启动次数(月)
所选日期内,全部活跃用户每月总启动APP的次数
展现量
该关键词为该应用带来的预估展现次数
总安装量
App的在装设备数「注:不包含APP已卸载的设备」
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展示占比
7天内关键词搜索结果中出现一下应用的概率
总启动次数
所选日期内,启动该APP的总次数。例如:日启动次数/周启动次数/月启动次数
总使用时长
所选日期内,全部活跃用户的总使用时长。例如:日使用时长/周使用时长/月使用时长