Apple стала показывать разработчикам количество переходов на страницы приложений из различных источников Статьи редакции

​App Analytics в iTunes Connect теперь даёт представление о том, где пользователи узнали о вашем приложении, включая обзор и поиск в App Store, другие приложения и различные сайты. Вместе с ключевыми метриками, основанными на видах источников, вы также увидите топ реферальных приложений и сайтов, что позволит оптимизировать ваши маркетинговые кампании.

— сообщение в блоге Apple для разработчиков

Эта функция полезна тем, что можно отделить платный трафик от органики, а значит, разработчики теперь будут меньше нуждаться в платных инструментах отслеживания установок.

Возможно, Apple теперь будет развивать свои инструменты мобильного маркетинга, что вероятно ставит под удар сторонние платформы мобильного маркетинга.

— Диана Седунова, ASO-консультант RaiseMetrics

​Это крутая история для анализа органики — пользователей, которые пришли в Store по прямым ссылкам. До появления App Analytics этих данных вообще не было. Но основным инструментом для оценки каналов трафика по-прежнему остаются трекинг-системы, такие как AppsFlyer, Adjust, Appmetrica. Надо понимать, что App Analytics их не заменит, и похоже, что пока и не пытается.

Интересно было бы связать данные App Analytics и трекеров, передавая данные об источнике в трекинговую систему, но мне кажется, этого ожидать в ближайшее время не нужно. Судя по тому, как Apple медленно развивает свою аналитику, вряд ли в скором времени там появится возможность интеграции со сторонними системами.

— Алексей Писаревский, сооснователь агентства по продвижению мобильных приложений Mobio

Мы давно уже активно пользуемся данными из App Analytics для анализа эффективности от изменений по ASO-оптимизации, а именно — следим за тем, как рост позиций по поисковым запросам влияет на показы, просмотры, установки и конверсию. Но это всегда боль, особенно если у приложения в момент оптимизации была другая активность — выход в топ, постоянные рекламные кампании, или внезапный «фичиринг». Поэтому нам приходилось фильтровать трафик по кампаниям и источникам или фиксировать допущения «при прочих равных». Так, например, отделить «фичиринг« от поискового трафика было невозможно до сегодняшнего дня.

Спасибо, Apple, что сделали разделение всех метрик (показы, просмотры, установки, покупки, сессии, активные устройства) на App Store Browse (трафик из «фичиринга» и топа категорий), App Store Search (трафик из поиска), App Referrers (трафик из приложений, например, из Facebook, Instagram, приложений-браузеров) и Web Referrers (трафик с сайта или Google). Теперь многое стало на свои места, отчёты станут точней, управлять органикой будет проще.

Без «но» не обошлось, как это обычно бывает с Apple.

1. До сих пор нет разделения поискового трафика на платный (Search Ads) и органический. Для меня это очень странно, почему до сих пор нет связи между App Analytics и Search Ads.

2. Данные только с 15 апреля, нет исторических данных.

3. По-прежнему сессии и активные устройства считаются только по тем пользователям, кто разрешил передачу данных в Apple, поэтому App Analytics невозможно полноценно использовать в качестве аналитики, считать DAU (дневная аудитория — vc.ru), MAU (месячная аудитория — vc.ru) и так далее.

4. В мобильном приложении iTunes Connect нет раздела App Analytics.

5. Нет API ко всем этим данным.

Хочу верить, что Apple услышит и исправит эти «но», все от этого выиграют.

— Анатолий Шарифулин, генеральный директор AppFollow.io

​Этого не хватало очень давно. Огромные объёмы органического трафика были не индексированы, что не позволяло в полной степени понимать всю картину, откуда приходит тот или иной пользователь, если он не пришёл по прямой трекинг-ссылке.

На мой взгляд, данная информация позволит коренным образом пересмотреть все процессы как в рамках ASO, так и в рамках всего маркетинга. Мы сможем более точно понимать экономику тех или иных кампаний, более качественно распределять бюджет и строить стратегию. Нас ждут более продвинутые сервисы-помощники, способные с помощью обработки этих данных позволять нам быстро и качественно принимать правильные или хотя бы потенциально эффективные решения.

— Сергей Шаров, глава аналитического сервиса ASOdesk