蘋果首度公開App Store的部分審核原則,快為你的App做檢查!
蘋果首度公開App Store的部分審核原則,快為你的App做檢查!
2014.09.02 | 蘋果

近日,蘋果發布了一份報告,揭秘了App Store這個龐大的應用商店是如何運作的,尤其披露了求上架的應用們遭到拒絕的可能原因。這看起來不像蘋果的作風對吧?對於App Store,蘋果一直是三緘其口,不願意透露更多背後的故事。例如,蘋果從沒有公開過它在編制應用統計圖表時使用的標準。即使是蘋果自己的員工也覺得App Store像一片「隱秘的森林 」。

關於App Store,我們了解到的訊息幾乎都是關於其基礎運營數據的。本月早些時候,蘋果向CNBC 透露,其7月份的收入再次創下紀錄。行動應用數據分析公司Distimo預估,App Store的收入已經達到了每月8.7億美元,並占到整個應用銷售市場的62%。而在應用數量方面,截至2014年6月,App Store上的應用數量已經超過120萬個。

如今,蘋果首度公開披露App Store的審核原則,也是希望新加入iOS生態的應用開發商能更了解這個平台,從而為OS貢獻更多高質量的應用。下面讓我們來看看造成應用審核未通過的概率最高的原因都有哪些:

  1. 當掉次數和Bug數量。蘋果要求開發者在將應用提交給App Store之前徹查自己的應用,以盡量避免Bug的存在。
  2. 錯誤的連結。應用中所有的連結必須是真實且有效的。
  3. 佔位符內容。有版面位置卻沒有填入內容的應用將無法審核通過。
  4. 提交的訊息不完整。蘋果要求開發者提供所有必須在iTunes Connect的應用審查資訊區(App Review Information Section)中提交審查時所需要用到的所有完整信息。這是應用審核未通過最常見的原因,占到了14%的比例。
  5. 不合標準的用戶介面。用戶介面不僅要友好,還需要有好的設計。
  6. 同時重複提交了多個應用。同時提交多個應用會大大降低審核的速度,甚至有可能導致其他應用被拒。
  7. 應用缺乏持續使用的價值。蘋果比較看重一個應用是否能吸引到足夠多的用戶,並且持續為用戶提供他們所需要的功能和內容。
  8. 描述不準確。開發者必須準確、清晰的描述應用的功能及開發目的,否則也會遭拒。
  9. 應用仍處在測試階段。任何beta、demo、trial、test版本的應用都無法上架。
  10. 開發者**沒有遵循開發程序許可協議(Developer Program License Agreement )**中相關的術語要求。

看看,蘋果拒絕一款應用的理由還真不少,而且上述羅列的原因大概只占到「可能被拒絕」概率的50% 左右。所以,開發者們,好好對著蘋果的表單給自己的App做個檢查吧!

本文出自36氪

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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