A
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 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
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。
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
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
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
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】
G
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。
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。
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
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
H
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)
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)
R
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
日活用户(DAU)全部游戏均值
全部游戏类应用日活用户均值
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]
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
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
S
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
使用时段分布
时段占比=各个时段的启动次数/总启动次数
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
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
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。
X
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%
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
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
Y
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
月总使用时长(年)
所选日期内,全部活跃用户的总使用时长
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
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%。
Z
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
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
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