如何统计每篇文章带来的App安装效果

相信对于内容类App而言，尤其是资讯、旅游、教育等类型，平台所积累的每一篇文章都是不可多得的信息资产，具备随时被用户转发、传播的潜质，而用户在网页阅读过程中也随时可能点击下载App。

在此过程中，内容的转发和曝光并非关键指标，哪些文章的内容具备更强的吸引力，可以带来更高安装量和转化率，甚至形成爆款效应，这是企业和运营者应该重点关注的方向。其中主要关注以下几个方向。

一、文章的安装来源分析

搜索引擎收录、社交平台转发、用户订阅推送、图书二维码等物料，都是文章内容分发的重要流量渠道，百度、微信等平台以及读物上的二维码时刻都在帮助文章引流新用户下载App，因此线上线下每篇文章都可以作为一个引流渠道。

对于千万篇分布在各大平台渠道的文章，想要得知获客效果，就必须有效追踪每个渠道来源，实现渠道追踪通常采用openinstall技术方案，针对多种类型渠道下的百万篇文章生成独立动态参数，当用户通过该文章页面下载App，渠道参数被自动传递上报，就能得知每次安装的来源是哪种渠道下的哪篇文章。

在归因流程完成后，各种渠道对应的安装量、注册量、用户行为等全链路数据也将归属到相应渠道下。

通过openinstall解决了渠道的来源追踪、归因问题后，我们可以针对渠道类型、文章内容、用户行为做更多的分析：

评估文章质量：好的内容势必能吸引更多读者为此下载App，我们可以根据文章带来的安装量、用户留存等数据，分析爆款文章形成的原因和价值。

评估渠道效果：有了高效的追踪方案后，在搜索引擎、社交平台、图书等渠道下，可以轻易分辨出哪种渠道聚集了更多潜在用户，据此调整投放策略和平台合作方向。

分析活动效果：活动类文章或推广性质的KOL合作软文，同样可以生成携带专属参数ID的链接投放，观察相应渠道、关键词、投放入口的效果。

渠道用户画像：通过追踪各种文章渠道用户下载后的活跃、留存、付费等情况，可以有效反推渠道价值，得知哪些渠道的用户付费意愿更高、活跃更强。

二、文章多种参数的传递

既然每篇文章都是流量渠道，渠道入口自然也存在多样性，当前许多内容平台的文章页面都会布局众多推荐页面和下载标签，以确保外部流量顺利导流到App内部，形成更优的阅读体验。

想要知道用户是通过哪些坑位下载App、哪些坑位更具价值，就要对每一篇文章上的各种相关推荐都做传参追踪，本质上要解决的就是一个页面下传递多类不同动态参数的需求，以此得知用户下载来源的更多行为细节。

国内某大型博文社区和商业资讯平台，各自坐拥着数千万日均页面浏览量，即便如此庞大的流量生态，在集成openinstall后也顺利解决了上述传参需求。在面对海量渠道数据源的情况下，每个文章页面下的多种下载按钮坑位、推荐文章依然能分别获得传递动态参数的能力，此后用户在每篇文章页面上，无论点击哪个下载按钮或推荐文章，在下载跳转完成后，都能顺利关联到用户的点击来源坑位上。

获得这项能力后，页面的下载布局和文章的推荐精准度都将得到更明确的优化分析，一方面优化各个下载引导的合理性，使安装引导的设置更符合用户体验；另一方面，洞察“推荐阅读”“查看评论”等专区的价值，有利于平台分析用户下载动因，提高页面推荐的精准度。

三、安装后的用户体验优化

优化新用户冷启动推荐：实现渠道来源追踪后，可以传递文章的参数，包括内容ID、活动ID等动态信息，以及用户在文章页面上的操作轨迹，这样在用户首次启动App时就能初步判断用户的兴趣爱好，为用户打上标签，进而提高推荐算法的精准度，让用户的“信息流阅读、相关推荐”等栏目更精准、更加个性化。

安装后直达文章页面：通过网页端文章吸引用户下载App，在用户安装后启动App，可以通过传递拉起参数，拉起App内的相应文章页，帮助用户快速直达内部场景展开阅读。

渠道关系绑定：在实现渠道来源追踪的基础上，服务端还能够在用户注册后通过获取两个用户的参数信息进行关系匹配，比如邀请关系、层级关系，从而实现安装后自动进入指定页面、自动获得邀请奖励、自动关注博主等。自然而然的，我们也可以借助这种能力，在产品内开发相关的激励活动，如分享有礼、成长权益、积分商城等。

通过解决多篇内容文章的带来的App安装效果，顺便还能运用渠道来源追踪技术实现页面多种参数的自由传递、安装后的用户体验优化等方面，打造“文章质量评估-渠道效果评估-页面参数传递-用户体验优化”等一站式的解决方案。