苹果引入更好的App分析工具，开发者可要高兴了

发布时间：2023-03-06 09:29:29 所属栏目：通讯来源：

导读：在移动互联网时代,应用无疑已经成为了网络流量的绝对主角，开发App也顺势成为了大多数互联网从业者的创业选项。而作为开发者，最关心的话题自然就是如何通过APP来挣钱了。而想要实现这一点，除了APP自身的产品力之外

在移动互联网时代,应用无疑已经成为了网络流量的绝对主角，开发App也顺势成为了大多数互联网从业者的创业选项。而作为开发者，最关心的话题自然就是如何通过APP来挣钱了。而想要实现这一点，除了APP自身的产品力之外，在上线后通过获取用户的反馈，以及汲取同类产品的精华来持续改进也是必不可的。然而接下来如何稳定获得更为有效的数据资源来不断优化产品，其实一直都是无数的开发者孜孜不倦的要面对的一大难题。

只不过在“对等基准指标”工具问世前，开发者只能在“App分析”上看到自家应用的表现，对其他同类产品完全一无所知。长期以来，竞品分析其实也是产品经理最为头疼的事情，毕竟这个岗位的职责之一就是经进行竞品调研分析来获取灵感，然后再通过撰写竞品分析报告来呈现所得出的数据分析结论，供产品团队和上级领导参考。

在iOS端，过去许多产品经理主要是通过App Store的排名来估算竞品的相关数据。对于具体的赛道，业内人士是知道App Store排名前500的App有着怎样水准的日活，排名1000以内的App又有着多大规模的月活，但这种通过有限数据样本进行经验式估计的分析，其实是存在一定问题的，毕竟很难得到准确的结果。因此类似appannie、Adjust等，第三方App数据分析产品也应运而生。

在有了对等组基准指标工具后，开发者不需要appannie也能知道同类型产品在App Store的表现到底如何。根据苹果开发者支持文档中的介绍显示，其会根据三个标准将一款App分类到相应的类型。首先，App与其他应用会被列在App Store中同一个类别中，也就是抖音只能与快手对比，而看不到诸如《王者荣耀》这类App的数据。

最后，苹果会将App与下载量相似的其他App进行比较，将应用分为低、中、高不同的下载量组。

值得一提的是，对于开发者而言，他们显然都希望尽一切可能获得竞品的真实有效数据，但又会努力确保自己App的数据不被泄露、所以苹果方面向开发者保证，对等组基准指标工具使用了行业领先的差分隐私技术，可提供相关且切实可行的见解，同时确保App的私密性。

“差分隐私(Differential Privacy)”其实是密码学中的一种数学工具，它在2006年被微软科学家Cynthia Dwork提出。借助Hash算法、分段抽样和数学噪声注入等方式，差分隐私能够在给数据添加噪声的同时，一直计算隐私提升的程度，从而使得增加“噪音”的过程变得更加严谨，并会对所有数据查询和分析的过程进行约束，以尽可能减少隐私泄露的风险。

如此看来，在一众开发者中，也就只有此前以提供第三方App数据分析的开发者受伤了。毕竟在过去，开发者想要了解自家产品在App Store同类型产品中的表现，最有效的方式就是去购买appannie、七麦数据等提供的付费服务。

通过对等组基准指标工具，苹果显然再次增强了99美元/年的开发者计划的价值，而第三方App数据分析工具显然就要考虑一下未来的出路了。特别是针对七麦数据等立足于国内移动应用市场的第三方分析工具来说，由于国内安卓生态的高度碎片化，App Store几乎就成为了唯一能提供可靠且有价值数据的平台，可现在iOS开发者有了更好的选择后，七麦数据们又要如何自处呢？后，七麦数据们又要如何自处呢？在这样的背景下，七麦数据的发展前景可想而知。

（编辑：驾考网）

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