Sensor Tower 與 Mobile Index 的營收及用戶數估算方式

隨著行動 App 市場競爭日益激烈，開發商與投資者為了掌握市場趨勢並做出戰略決策，高度依賴數據分析平台。Sensor Tower、Data.ai 等平台所提供的用戶數與營收估算值，已被通稱為產業標準指標。本文旨在分析這些平台估算用戶數與營收這類核心指標的方法論，並探討其信賴度的依據與內在限制。

用戶估算的數據基礎

平台的用戶數估算是基於可識別裝置或用戶的數據。

• ADID (Android Advertising ID)：Android 裝置上使用的 36 位數獨特識別碼
• IDFA (Identifier for Advertisers)：iOS 裝置上使用的獨特識別碼

除了這些識別碼之外，平台還會透過用戶未察覺的管道獲取數據，以增加分析的深度。免費 VPN 服務、針對使用特定 App 提供獎勵的回饋 App，或是由數據收集企業直接發行的工具類 App 等皆為典型例子。這些 App 以提供免費服務為代價收集用戶數據，這也是分析平台數據池的重要組成部分。

營收估算的方法論與建模

營收估算是透過對 App 市集上公開的營收排行數據進行統計建模的方式來進行。部分 App 開發商會付費將自家專案的檢視者權限提供給數據分析平台（Data barter），讓平台能夠存取記錄在 Google Play Console 或 App Store Connect 中的實際營收數據。平台會基於這樣取得的數據，建立特定營收排行對應特定營收規模的相關性模型，例如透過學習大量 App 的數據，確立「第 1 名為 100 萬美元」、「第 1 名為 10 萬美元」等標準。隨後，將此模型擴大應用至整個 App 生態系中，僅憑排名就能反推各個 App 營收的方式。

估算模型的限制與解讀時的注意事項

這種估算方式雖然能簡便地預估營收，但具有結構上的限制，在解讀數據時需要具備批判性的視角。由於大部分的分析都集中在 Google Play 與 Apple App Store，因此 Galaxy Store 等特定 App 市集，或是 Steam、PlayStation 等其他平台的營收並未納入分析範圍，這可能會扭曲整體的市場樣貌。此外，由於模型賦予排名本身的權重高於個別 App 的表現，導致最頂尖 App 的營收曲線看起來比實際波動還要平穩許多，或者當新的第 1 名 App 出現時，其營收往往會被估算得與前一個第 1 名 App 幾乎完全相同。再者，由於模型僅將應用程式內購納入估算對象，因此遊戲公司透過自家網站銷售虛擬貨幣、外部支付系統、透過 PC 客戶端連動產生的跨平台營收等皆無法被追蹤，這會導致實際營收與估算值之間產生落差。

儘管有明顯限制，為什麼還要使用平台？

核心在於將自家的實測數據作為校正係數來利用。首先計算自家遊戲實際營收與平台估算值之間的誤差倍率，然後將此倍率套用至競爭對手的估算值來反推營收。

縱使平台數據的估算準確度僅有 60% 左右，企業仍可透過以內部數據為基準來校正誤差，在合理的範圍內推論競爭對手的表現，並客觀評估自身的市場地位。這將為擬定行銷預算、設定新專案目標、吸引投資等核心決策提供強而有力的依據。