APP推广怎样做才好

国内安卓的App推广渠道有很多，比如一些主流的App推广渠道：应用商店推广、广告投放、社会化传播、地推、换量等等。

那么我们该怎么做才能有效的进行App推广呢？其实对于大多数的产品来说，App推广方法其实都是大同小异：产品定位，竞品调研，铺渠道，做品牌。

一、产品定位

1、产品定位

产品定义是App推广工作中经常会提到的内容，当我们拿到一个App产品时，首先应该了解这个App是干嘛的，通过一句简单清晰的话，描述出我们的产品，得出我们的产品满足了用户什么的样的需求和优势。例如：作业帮，拍照答题决解中小学生作业辅导难题等。

如果一款App产品无论是从名称、功能、体验等方面，了解了半天你都不明白它的核心功能是什么的话，那就说明这款App产品完全没有发展前途可言。

2、产品核心目标

产品核心目标是产品未来发展遵循的一个核心标指，产品在后期的任何更新迭代都要围绕着这个核心目标。这个问题研究的越透彻，产品的核心目标就会越准确。如：今日头条“你关心的，才是头条”清晰的描述了它的文章推荐机制是个性化推荐机制。

3、目标用户定位

当我们知道了App产品的核心功能之后，我们才能知道App产品的目标用户群体是谁，知道产品的目标用户是谁，就方便我们制定符合目标用户群体特征的推广方案，有针对性的进行推广，同时你还需要根据目标用户群体的特征，找到目标用户经常出现的地方或者平台，知道了目标用户在哪里，我们才能有的放矢。

4、用户使用场景

在产品的“主要功能”的基础上进行延展，比如产品的主要功能是即时通讯，那即时通讯会分为很多使用场景，比如上下班的路上、睡觉前，起床后等等。

注重用户的使用场景，从用户的角度出发，更好的设计产品功能，以确保产品功能真正落实到用户。

二、竞品调研

对市面上同类的App进行研究分析，不需要深入了解到什么商业模式，但是至少要知道哪些产品和自己的产品形成竞争关系，这样作为一名App运营推广人员，你就能有方向的去了解竞品在推广运营上的策略，取其精华，去其糟粕。可以从推广、产品功能等方面上看竞争产品是否有那些是可以借鉴的地方，比如说竞品本身有没有什么好的推广资源，功能上有什么好的优化等方面去进行产品调研。

然后选择合适的分析方法对竞品进行科学的分析，根据分析的内容得出相应的结论。那么比较科学全面的分析一般从以下几个方面进行分析：市场状况、用户分析，产品功能设计、产品运营推广策略等。具体维度如下：

发展趋势、市场现状

竞品的企业愿景、产品定位

目标用户画像

市场运营数据

主要功能

UI设计

产品优缺点

运营及推广策略

以上为较为全面的分析维度，对于企业的不同部门可以有删有选的进行了解分析，例如市场部门可以忽略掉功能、设计。反之技术部门则可以忽略市场部分。通过以上维度，我们便可以分析出一个相对科学的、有商业价值的结论，然后根据结论制定一个科学合理的App推广方案。

三、铺渠道，让用户可以更好的找到产品

一款产品刚出来的时候，在渠道上是一片空白的，我们要把一些基础的东西做好，至少在用户搜索相关内容时能找到产品，方便用户寻找。

理论上来说，推广渠道当然是铺得越多越好，多一个渠道就多一个覆盖用户的地方以及下载入口，但是渠道真的是越多越好吗？我仔细想了想，以下两点还是应该要注意的：

一是做好资料的梳理工作，App推广有着大量的细节工作要做，我们要事先将要做的事情列出了，进行梳理，比如要铺的渠道有哪些、每个渠道的推广方式、有哪些渠道是要找相关联系人等等，都要罗列出来，分出一个优先级。

二是做好数据监控和分析工作，在App推广的过程中铺渠道的时候，我们大体的思路是：广铺渠道——数据监测——根据数据来调整优化推广策略。但是想要做好这项工作的前提是拿到的数据是必须是真实的、有效的、精准的，可以接入一些第三方渠道数据统计工具来解决，比如openinstall，其在App渠道统计领域是做的比较专业的，其是专门做App安装来源追踪技术的，提供了免填邀请码安装服务，能够实现灵活的用户邀请功能。

通过不断的分析挖掘推广数据，然后有步骤、有计划的、有策略的进行App推广，进而实现App推广战略上的胜利，做到d无虚发，让App推广策略发挥到最大化。

四、做品牌：让更多的用户知道你

1、为什么要做品牌？

（1）提高产品知名度

在流量聚集的地方，通过持续不断的品牌曝光，可以让潜在用户初步感知产品，让已有用户强化品牌印象。

（2）特定场景中产品推广

在目标用户的聚集地，结合特定的产品功能点进行品牌曝光更能带动激活转化。

（3）自身资源的充分利用

在跟第三方品牌的合作中，通过优质策划可以充分利用自身以及合作方资源，实现多维度产品宣传。

2、怎么做？

（1）产品是关键：

品牌推广，最关键的是从研究自己的产品开始，确定产品定位、完善产品质量、搭建售后体系等。产品是品牌营销的第一要义。

（2）内容策划：

品牌小故事、品牌背书、奖项、优质合作伙伴等。品牌信任力的建立，是建立在一系列的内容基础上的。

（3）品牌推广:

在网络上搜索关键字的时候，能够发现品牌相关的内容，主要包括百度百科、360百科、问答、知道、经验、知乎等等。

（4）公关新闻

公关新闻对品牌来说也是至关重要的，在主流的网站上，一定要可以找到相关的新闻，提升企业的公信力。内容同样建议以故事化为主，可以以知名人士专访、第一人称叙述等方式。

打造一个产品的品牌不是一个短时间内就能做出效果的一件事，不管怎么样，我们都要去接触产品的用户，向用户展示产品的功能，让用户了解产品，并让用户体验产品，增加用户的积极性，这是每一个产品品牌推广需要做的事。

结语

一款App最终是否能获得用户认可，跟产品本身有很大的关系，产品的功能属性、页面设计、用户体验等方面都不可少。只做推广不注重产品本身，用户一旦发现产品不好用，会果断卸载产品，而用户留存率过低的话，平均后的单个推广成本将会大幅提高。所以App产品质量的好坏直接影响App推广效果的好坏。

从技术角度来看，iOS的渠道统计，也就是在用户首次下载时不仅要获取下载来源，还要实现参数传递。

简单来说，就是不仅要知道用户是从哪个渠道下载的，还要在第一次下载后，得知后续的注册、活跃、付费等 *** 作行为。或者在此基础上，实现场景还原，帮助用户在首次打开 App 后直接跳转进指定页面，而不是首页。

方案一：苹果官方自带的统计工具 iTunes Connect

登录 iTunes Connect ，在“App 分析”中，能很方便的查看 App 的展示次数、购买量等基础数据，但无法获取更加详细的安装量、注册量等运营数据。

当然，往往 App 推广的渠道会有很多同时进行，怎么对多个渠道的来源做分析呢？同样在“App分析”的“来源”中点击“营销活动”，右上角有个“生成营销活动链接”，进入后就能自定义给每个渠道生成对应的唯一标识。

这种方法虽然可以追踪到多个渠道的来源，但存在以下几个问题：

只有当营销活动启动后超过一天时间（最长72个小时）后才能显示相关数据；

至少有 5 个 App 购买量归因于此营销活动时，营销活动才会在“App 分析”中显示；

统计的维度不完整，仅限“展示次数”、“App 购买量”、“销售额”、“App 使用次数”四个；

iOS 80 及以上版本的用户可以选择是否将自己的应用使用情况的数据发送给Apple。

只能统计数据归因，不能传递参数，无法统计后续用户行为

方案二：采用第三方 SDK 追踪，比如 openinstall

在推广渠道相当多的情况下，通过分发 h5 落地页给不同渠道，从每个渠道来的用户，没有任何感知的情况下，后台可以统计到他激活及注册时的渠道 ID （甚至其他任意参数）。实际误差是较低的，相比其他方法精准度更高。

这种方法没有 iTunes Connect 的诸多限制，也很好的补充了iOS不能统计网页下载渠道的弊端，理论上可以同时生成无上限的渠道链接进行统计，由于是国内产品，还能实时反馈数据情况。

此外，open install也对广告媒体渠道和H5投放渠道做了区分，两者皆可投放，是相对完善全渠道的投放方案。

①友盟+

友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线，是专注用户行为统计的综合性平台，主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。

在App统计方面，友盟提供了移动统计、游戏统计、移动广告监测三个细分产品，可以根据需求选择对应的产品类型，游戏统计维度齐全，除了常规渠道指标外，还自带关卡、等级、付费等特色场景分析;广告监测主要提供短链和信息流广告的数据分析，也能自主制定推广计划。接下来主要介绍其移动应用统计方面的优势。

②Talking Data 移动统计分析

Talking Data 早期主要在游戏以及互联网金融等垂直领域耕耘，在这些方面拥有比较完整的指标和维度，同样划分游戏运营分析、应用统计分析、移动广告监测等应用统计服务。移动统计分析(App Analytics)是Talking Data 2012年2月上线的产品，目前该产品提供包括App以及小程序的相关数据统计服务。

Talking Data 的移动统计分析功能把应用分析、推送营销、开发助手、应用管理分成导航入口，并设计邀请协作功能，偏向于数据共享，能将领导、开发和运营人员纳入到一张办公桌上。

③openinstall App渠道统计

openinstall 是一种不需要制作渠道包，也不需要填写渠道识别码即可识别App安装渠道来源的渠道统计工具。因此，openinstall能够实现仅凭App安装渠道链接就能统计渠道效果的功能，摆脱了人工制作渠道包和填写渠道识别码，使用openinstall 程序化自动生成的渠道链接，可以实现(数量级为亿的)海量用户在免填邀请码的情况下开展的有奖拉新活动(本质上是视每个用户为一个渠道，并自动为每个用户生成一个渠道链接进行渠道效果统计)。

openinstall 的统计后台分三个模块：应用信息、应用集成、渠道统计。与其他综合性应用统计工具相比，openinstall 主要在渠道统计这一领域的需求进行细化深挖，集成使用上十分简单，基本沿着开发者的 *** 作顺序进行：集成开发—渠道统计—渠道管理—查看报表，基本上一眼就能看懂。另外用户自定义方面也比较方便灵活，可以通过api 获取渠道参数，用户可以根据推广需求来定制自己的推广页，数据的统计也可以对接到自己的后台。

最近和几个人聊天,大家对于活跃都有着自己的看法,此外因为一些标准的问题,不熟悉分析术语的很多人把活跃,留存等很多信息都搞混了后来发现这是一个很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问题都变成了问题了，因此在此特地说说活跃的事，帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。

究竟什么是活跃在日常与外界合作过程中，我们经常日活跃、周活跃、月活跃等等信息，貌似听起来比较简单，但是真正如果自己实施 *** 作统计数据时却发现自己又不懂这些定义，因此作为一些分析师、甚至开发人员就会发现很难去 *** 作。以下我将描述三个活跃的定义、使用方式、分析方法以及注意事项，限于篇幅今天就说说日活跃的分析使用。

日活跃

统计标准

日活跃的统计标准有很多种，在RPG中有日活跃角色数和日活跃账号数。这类游戏由于存在创建角色的问题，所以一般会分成两种统计方式。一般比较多见的是日活跃账号数，可以认为就是日活跃用户数。当然，很多游戏室不存在这样的多角色概念，因此通用日活跃账号数来作为统计的标准为最佳。

当然，还有一种统计标准就是设备的唯一标示，比如MAC，这样统计日活跃设备数量，不过价值相对不大。

定义标准

统计日登录过游戏的账号数，此处要去重。

比如某日有1000个账号登录过游戏，总计登录次数为1600次(因为存在某些账号重复登录游戏)，那么该日的日活跃账号数为1000。不要小看这个解释，在实际 *** 作中，经常会出现问题，例如我们在写SQL语句提取数据时就应该加上distinct 进行去重 *** 作：

Select count(distinct passportid) from playerlogintable

如果没有加上distinct 统计的就是所有登录玩家的总计的登录次数，这样就会出现大的问题。

日活跃能分析什么

单单一天的日活跃其实只能与前一日或者历史同期做一个环比或者同比的分析。但是日活跃的能发挥的作用远远超出你的想象。

核心用户规模

核心用户规模的衡量其实和产品周期结合起来来看，在大部分游戏中，日活跃大概的构成可以分成以下的部分。

其中，新登用户对于日活跃用户的影响是最大的，一般新登占比达到40%，而这个比例其实是可以判断游戏核心用户规模的依据之一。

从上图的构成来看，如果新登用户在后续不断转化稳定的老用户以后，那么老活跃用户的规模是在不断增长的，同时，如果新登用户的注入水平保持不变，这样来看，游戏的核心用户有规模是在增长，并且新登用户所占的日活跃百分比是在下降的;如果新登用户注入水平也在增长，且不断转化为老用户，即核心用户规模也在增长，那么新登用户所占百分比会在一个区间稳定的变化的。

刚才所提到的核心用户规模，之所以使用日活跃用户来衡量，原因在于，以每日作为一个衡量的单位比较客观反映用户的游戏积极性，以日作为统计长度，恰好符合用户游戏的最短的周期性循环。

那么在日常的分析中，我们可以简单计算一个周期内，每日新登用户和活跃用户的关系比例，看一个长期趋势，一定程度上反映了目前核心用户的规模增长情况。

那这里有人会问，怎么看待回流用户的作用呢

实际上，回流用户对于日活跃用户的贡献比例是极低的，但是该部分的贡献却不能够忽略，因为在重大节日、渠道推广等各种营销手段上线以后，会对于游戏日活跃产生一个很大的贡献值。但是一般而言，该部分的贡献比例比较低。

说了这么多，那么老用户和回流用户的定义究竟是怎样的这里只给出参考的标准：

回流用户：统计日登录游戏，但是之前7天未登录过游戏的历史用户(所谓历史用户就是非新登用户，历史上登录过游戏的用户)

老活跃用户：如果粗略的计算，可以如下计算：

•日活跃用户数-日新登用户数-日回流用户

当然如果要精确衡量老用户规模，可以给予老用户定义，例如：

统计日登录游戏的用户，在此之前7日内再次登录过游戏(注意此处没有严格区分新登用户的情况，即也把新登用户的次日登录的部分计算为老用户，可按照实际需要提出此部分对于老用户的影响)。

下面我们通过几个曲线来简单说明一下怎么利用DAU分析问题。

首先我们要得到划定时间区段的DAU和DNU的曲线图，如下图：

在该图中，我们DAU和DNU的走势基本上是一致的，DNU对于DAU的影响还是比较大的，但是随着后期波动的减小，我们发现从106天到280 天，两条曲线是呈现缓慢的下滑趋势的，但是这不足以说明问题，仔细观察，我们发现夹在两条曲线之间的面积是逐渐缩小的，而这部分面积就是DAU中除去 DNU的部分，即我们可以认定是老用户的部分，这个面积的缩小，意味着用户的流失加剧，活跃用户的控制不得当，此外，也可能是新用户在短期内留存率不高引起的，那就需要结合留存率来看问题了，这里不讨论。

在发现上述的情况后，我们可以使用DAU-DNU的差值做一条曲线来进行分析这个问题。如下图所示：

可以很明显的看到，这个差值在逐渐走低，也就是说用户的活跃度是在下滑的，这个下滑可以认定是后期渠道导入用户质量不高造成的，也可以是产品本身的用户周期问题造成的。但是断定一点的是，这个时期，需要紧急的拉动用户规模增长，因此，可以看到，随后进行了两次相应的拉动，其规模有所提升。

此外，我们还要看一下新用户所占的比例曲线，如上文所述，基本维持在40%的水平上，但是有一个值得关注的是，当处于一个相对的稳定期时，即使有大范围的推广和拉动新登增长，那么这个比值的变化也不会太剧烈，唯一剧烈的原因就在于，原本游戏的老活跃用户规模就在下滑，流失较多。

当然了，用户的流失、产品的粘性等等都可以通过对DAU不同角度的解析获得相应的信息，这点也是要和其他数据结合来分析的，比如次日留存率，用户流失率、启动次数、登录时长分布等数据，找出来DAU中的虚假用户，例如1-3s用户非常多，那么在正常的网络和设计情况下，这种数据就可能是很多假用户造成的，也就是作弊行为。

再比如的情况，我们可以通过事件管理，区分推广和非推广时期的用户增长对DAU的影响，比如自然增长时期的新登用户对DAU的影响，判断DAU的质量，渠道的质量;或者推广时期的新登用户对DAU的影响情况分析。

如果需要的也可以结合用户的登录习惯，比如登录次数，登录天数等等数据进行忠诚活跃用户的阈值确定，以此来保证DAU的质量。

其实在DAU的背后，隐藏的问题和分析的要素很多，这个也是需要结合自己的业务需要来进行的，这里只是给大家提供一个分析的思路和方式。至于具体的问题，还要结合具体需求进行分析。不过话说回来，DAU的解析离不开细分数据和其他数据的支持，但是也是不一定一直细分进行数据的分析。因为有一些因素不是靠细分数据就一定能够得到的，还要经验积累，有关这部分的分析参见这里。

文章来源：博客园

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