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近半安装 30 天内会卸载,AI 可以如何重构移动广告的增长逻辑? | Mintegral 思想领导力
思想领导力 本期速览：
01
安装不再是增长终点
02
AI 走向广告工作流前端
03
AI 贯穿创意生成到效果分析全链路
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很多 App 开发者的增长目标还停留在「安装」。
根据 AppsFlyer 年度营销数据的监测，2025 年全球 App 用户获取广告支出约 780 亿美元，同比保持两位数增长。预算持续加码，离不开算法主导的投放优化。
尽管安装依然重要，却越来越难支撑增长故事。
从用户端来看，升级手机时会偶然发现，某个不知何时安装的 App 已经几百天没打开过。而有一些 App，比如多邻国，却每天都会被使用。多邻国披露的数据显示，日活用户中，约 4300 万人保持 7 天以上连续打卡，约 1500 万人连续使用超过 365 天。
应用安装之后，找到用户留下和流失的原因、被再次触达的时机，是当下更紧迫的问题。
从这个角度看，AI 在广告行业的深层价值除了投放优化，更是让「用户理解」第一次进入广告工作流。
01 重写广告工作流，
AI 从后台走向前端
过去，AI 更像基础设施，程序化广告依赖算法完成受众匹配与出价决策。今天，AI 进入完整工作流，参与「创意生成 - A/B 测试 - 预算判断 - 效果分析与活动管理」前后端的各个环节。
以一线实践为例，借助 AI，UA 团队一天内可生成几千条创意变体，自动完成大规模测试并快速锁定有效素材。原本需要整个团队来完成的工作，现在只要少数人来协调即可。
这个变化是"广告更自动了"吗？如果答案是肯定，那么我们只是借助 AI 更快地理解"哪条素材点击率更高"、"哪个渠道安装成本更低"。
实际上，重写工作流的本质是理解用户在 App 内的行为轨迹，这些行为如何转化为长期价值。
02 读懂用户，
广告的核心转移至行为模型
AppsFlyer 的另一份报告《App Uninstall Benchmarks Report》指出，Android 端接近一半的装机在 30 天内会被卸载。
避免"安装即失联"，开发者需要一套使用行为模型，来判断用户的真实质量。
模型的核心是四个行为信号：
早期事件：安装后立即判断留存倾向
包括用户是否走完核心流程、完成首次关键动作等。开发者不必等到月报才发现下滑，可以提前采取分层运营。
流程顺畅的用户被引导至下一环节
受阻的用户在流失前获得干预
流失拐点：还原卸载前的路径
体验单一、响应迟缓、功能故障，通常能形成一条清晰的流失链。在关键节点埋点监测，才能看清用户决定卸载之前的动因，这是投放视角无法提供的信息。
沉默天数：不能忽略的信号
用户未活跃的天数就是倒计时。对沉默做分层响应，才能及时触达但又避免过度打扰。
多邻国的做法值得参考：
用户停止学习数日后，会收到一条学习进度的个性化提醒。这个提醒之所以有效，是因为它理解了用户的使用节奏，而非单纯发通知轰炸。
参与信号：哪些用户正在靠近
连续打卡、主动探索新功能、完成里程碑后分享成绩，这些行为暗示用户具备长期价值。游戏行业在这一层面的数据经验最深，例如徽章、连胜记录、可分享的成就数据。
当一款旅行预订 App 发现用户对季节性出行反应敏感，即可在合适时机推送预订提醒与节日折扣。这种触达是基于历史数据与行为模式的预测，将模型落地到实际获客过程。
App 产品建立这个模型具有天然优势，网页往往数据分散，而 App 内的行为轨迹从打开、浏览到转化连续完整，更适合建模。
03 AI 在广告链路中的正确位置
AI 最值得投入的位置是连接原本割裂的研究、分析、创意、投放与运营。
业内不少平台，包括 Mintegral，已有具体实践。
对内，多智能体系统取代单个大模型。生成、校验、质控由不同智能体分工，复杂任务由规划层拆解调度。
对外，平台体验同步进化。过去客户需翻阅帮助中心文档，自学建广告；如今对话式 AI 助手可实时解答创建、受众、素材问题。期望未来，平台还能直接分析投放表现、给出优化建议并代为执行。
研究和分析的增强层，也是 AI 在广告中最值得重视的角色。AI 可以将研究能力常态化，加快从海量行为数据中识别信号、验证假设，预判贡献长期价值的用户路径。
过去团队的研究常以周为单位、以报告为终点。AI 则把分析以天甚至小时的速度反哺决策，「用户理解」得以成为连续能力。
反欺诈是 AI 分析能力的另一个应用。欺诈检测是一场猫鼠游戏，作弊方也在用 AI，没有系统能"看懂"所有欺诈。
有效路径是从安装后行为数据中识别异常模式，将已确认的欺诈案例反哺模型，训练系统更早发现预警信号。
总的来说，相比起一个自动化程度更高的投放系统，AI 在广告中的价值是提供理解用户的增长机制，与团队协作，更持续、更精细地经营用户关系。
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