买量越多、自然新增越多？想当然的你怕是有什么误会

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Gamelook报道/手游市场可以说是竞争最激烈的游戏市场，无论是App Store还是Google Play，都有数十万甚至上百万的游戏数量，这就不可避免地带来了曝光率问题。随着人口红利的消失，买量成为了很多同行们快速获取用户的选择。

在很多人的印象里，通过早期或者特定时间段的买量，你的游戏可以迅速提高商店排名，而这个名词可以被更多人看到，继而带来持续的自然新增量。比如Glu曾透露，该公司的休闲游戏《Design Home》在2017Q2买量带来的下载是370万次，而自然增长带来了340万次下载，买量用户占比为52%，换言之，接近一半的用户是自然新增量，这也是买量行为在业内被大多数人认可的原因。

不过，实际情况真的是这样吗？ASO机构Lab Cave最近给出的调研结果显示，买量很可能并不是自然新增量的直接推手：

应用商店怎么界定买量？

当我们谈买量的时候，主要是从非自然新增付费渠道获得的iOS和Google Play用户量，每个商店对于这种非自然新增量都有不同的说法，比如：苹果把非自然新增量分为第三方来源（比如Facebook、Instagram、Chrome或者游戏应用）和浏览器来源（Safari浏览器）。

Google Play主机控制台把这种非自然新增分为Google Ads Campaigns（谷歌自己的广告平台）、第三方来源和追踪渠道（UTM）。

尽管两个商店的叫法不同，但却有着一个共同的称呼，这些渠道只追踪非自然新增的量。当然，需要厘清的一个问题是，我们不认为所有的非自然新增都是买量带来的安装。所以，了解外部因素对自然新增的影响，对于买量带来的拉新作用可以有更好认知。

在手游行业，一个比较普遍的认知是，买量和自然新增之间的关系是正向的。换句话说，一款游戏买量越多，得到的自然新增量就会越高。

虽然这在很多案例中都是正确的，但也有些情况下，并不总是如此。

传统来说，我们用K-Factor用来衡量买量对自然新增带来的影响，因此该指数可以作为两者关系的基本参照。按照这个理论，你可以获得并且量化评估买量对自然新增的关系。然而，在此之前，我们首先要搞清楚，自然新增与买量之间到底是否存在这样的联系。

三个案例：买量并不一定能够带动自然新增

首先要说的是，这些数据是Lab Cave数据团队根据三款在多个渠道流量来源都比较高的游戏连续七个月的数据分析结果。此外，该公司还做了交叉关联分析并且根据皮尔逊相关系数-1到1的数值来判定两者之间的关系，低于0.5的关联系数都被认为是弱相关的。

结果显示，虽然一款手游的买量和自然新增在iOS平台有一定的数据关联，但另外两款却显示买量和自然新增之间并没有必然的联系。

案例1：正相关

对于iOS平台的案例1，我们发现浏览器新增量和买量之间有比较明显的关系（很多买量广告都是通过浏览器页面跳转至应用商店下载）。

下图显示的是从买量和商店页面浏览带来的安装量变化，虽然只是通过这张图不能直接给出结论，但交叉相关分析显示，自然新增和买量之间的关联较大，其皮尔逊相关系数达到了0.7。

图1：买量与浏览器安装量之间的对比（iOS平台的案例1）

有趣的是，买量的增长和通过搜索带来的自然新增之间并没有直接的关系，甚至在2018年11月期间还呈负相关，由于搜索和浏览器流量都被定义为自然新增，因此还有一个比较大的可能是，ASO优化带来的自然新增。

图2：买量与搜索带来的安装量对比（iOS平台的案例1）

案例2：无关联

图3：案例2在安卓平台的买量与自然新增之间的关系

在第二个案例和第三个案例中，结果显示买量和自然新增量之间的关系很弱，比如图3显示，案例2在安卓平台的买量增长（蓝色曲线）和自然新增量（橙色线）之间并没有关联，甚至有时候是此消彼长的过程。交叉相关分析显示，两者之间的皮尔逊相关系数是0.16，因此关联性非常小。

图4显示的是案例3在iOS平台的买量（橙色线）和来自搜索新增量之间的关系，从图表数据来看，明显可以看到两者关系不大。

结论：除了买量，ASO也可以带来自然新增量的增长

由于样本数据较小，因此并不能说明所有的买量都和自然新增没有关系，而且想要清晰界定两者之间的关联并不容易。但通过交叉相关分析可以看出的是，ASO优化带来的搜索安装量也是值得手游公司注意的。

Sensor Tower曾在2018年5月份的报告中提到，2017年5月至2018年4月期间，iOS应用下载量56%来自搜索，而在游戏品类，这个比例达到了65%，而浏览器（跳转）带来的下载量只占了13%。

当然，Lab Cave也透露，在多年从事ASO过程中，他们发现每一个应用和游戏的数据表现都是不同的，所以并非所有的应用都符合特定的数据规律。