AppsFlyer 行业基准指标：常见问题解答

基准指标使用的是先经过完全匿名处理和聚合，再由 AppsFlyer 通过平台进行处理的特定数据。为保证统计结果的有效性，我们遵循严格的数据采样基准与统计方法论。

数据每月更新一次，通常是在每月 7 号前更新，涵盖的是上上个月的激活数据，而非上个月的激活数据。例如，我们会在 6 月 7 日前将整个 4 月的数据传到网站上（有关采用此更新频率的详细原因，请参考我们对下一个问题的解答）。

对 App 营销人员来说，激活后数据才有意义。因此，我们展示的是群组数据，提供了至少 30 天的激活后用户行为洞察。例如，5 月第一周更新的数据涵盖了整个 3 月。如果您选择最近的月份，我们只能显示第 4 周的留存数据。不过，如果您在下拉菜单中选择更早的月份，则网站最多可以显示第 12 周的数据（当然，我们假设，未显示此类数据是因为它们在统计学上没有显著差异）。

它们代表该指标与前一个月相比的百分比变化。红色表示减少，绿色表示增加。

我们的基准设定方法遵循严格的统计阈值，包括达到最低激活量的 App 最低数目等，并且将统计异常值排除在外。如果相关下拉菜单中不包含您要查找的国家/地区、平台或激活月，则表示该筛选条件组合对应的数据在统计上无效。

我们的基准设定方法遵循严格的统计阈值，包括达到最低激活量的 App 最低数目等，并且将统计异常值排除在外。相关指标如果达不到所请求数据组合的阈值，则不会显示。

我们每个月都会运行数据并更新工具。如果达到严格阈值的数据量很充足，那么之前缺失的指标可能会显示出来。

平均值代表样本中涵盖的所有 App 的平均值，但不包括统计异常值。最佳值是第 90 个百分位数，也就是达到前 10% 的数据值。

我们使用 App Store 和 Google Play 上 App 自行界定的品类，但有两种例外情况： 1) 金融：为了更深入地研究一般性金融 App 和高度细分的金融 App 各自的情况，我们将金融 App 分为以下子类别：数字银行：几乎无线下活动。传统银行：有线下银行，在数字时代之前就存在。金融服务：移动支付、转账汇款、预算管理、信用报告、信用积分、信用卡及其他金融工具 贷款：专门提供借款的 App。投资：金融贸易、密码货币、股市期权及其他投资工具 2）购物：我们将电商（涵盖大部分购物品类，包括一般零售、时尚和电子产品）App 与购物垂类下所有其他类型（主要是杂货和市场类）的 App 分开统计。

自 Apple 推出应用追踪透明度框架 (ATT) 后，随着该公司的聚合确定性归因解决方案 SKAdnetwork (SKAN) 得到广泛普及，移动成效衡量合作伙伴 (MMP) 没法再准确计算国家/地区层级的非自然激活和自然激活总数。 这是因为 SKAN 以及作为 MMP 的 AppsFlyer 都会衡量非自然和自然激活量，但由于 Apple 的 SKAN 目前不提供任何国家/地区数据（只提供广告系列数据，而这类数据可以通过 AppsFlyer 的 单一可信数据源 (SSOT)等解决方案进行剔重），所以无法在国家/地区层面进行数据剔重。 因此，与 Android 端不同，iOS 端显示的数据仅涵盖与 SKAN 无关的总体激活量。目前，平台不支持在国家/地区粒度层面区分自然激活和非自然激活。同样，每激活成本 (CPI) 也基于非自然激活量，因而也无法按国家/地区层面显示。 选择“iOS - SKAN & ATT”下拉菜单选项后，国家/地区只有“全球”这一种选择，这也是因为 Apple 的 SKAN 不提供国家/地区层级的数据。

选择“iOS - SKAN & ATT”下拉菜单选项后，国家/地区只有“全球”这一种选择，这是因为 Apple 的 SKAN 不提供国家/地区层级的数据。