Android裝置滿街跑,為何Google Play吸金力不如App Store?
Android裝置滿街跑,為何Google Play吸金力不如App Store?
2018.10.12 | 蘋果

相信你已有所耳聞,同樣是每天都得用的手機App,蘋果App Store的營收卻總是一次次超越Android的Google Play,但現在這個差距卻又拉出新高。

在2018年第3季,兩大應用程式商店收入總額達182億美元,但App Store營收卻比Google Play高出93.5%,將近一倍,市調機構Sensor Tower指出,這是自2014年以來,兩大平台差距最大的一季。

明明搭載Android系統的活躍裝置數全球達23億台、市占率超過75%,有著「以量制勝」的絕對優勢,但狀況卻為何一直無法逆轉?

明明Google Play App下載數超高,為何卻賺不了錢?

根據Sensor Tower統計指出,在2018年第3季,App Store收入所得約120億美元,而Google Play則為62億美元,相差了快一倍;但若觀察另一項數據,App的安裝下載次數情形卻完全顛倒:App Store下載數為76億次,Google Play卻整整高出2.5倍,高達195億次。

究竟是為什麼,下載次數相當高的Google Play,卻無法將此轉換成正向的營收,和App Store反而越差越遠?探究其原因,首要關鍵在於iOS和Android用戶,購買力及消費習慣的差距。

google play
Google Play營收不及App Store,已成為常態。
圖/ shutterstock

市調機構Loup Ventures指出,2018年新iPhone的售價高於預期, 總體平均售價已達745美元,反觀Andriod陣營,IDC則預估今年Android手機的平均售價將達262美元,相當於買一支iPhone就可以買3支Android手機,更別說Android手機銷量主力在於中低機款,很大一部分是財力沒那麼雄厚的東南亞市場。綜觀用戶的消費力來看,自然iOS用戶高出許多,更願意在App上花錢意願更強。

第二點,在於App運營的難易度影響App品質。

搭載iOS系統的設備只有iPhone和iPad,系統和機型種類都不多,開發者在開發時需要顧及的尺寸較少,也沒有特別規格要注意,對於App的優化和管理相對容易;而若是Android系統,則要面對五花八門的品牌、成千上萬的規格來設計運營,相對複雜很多,這讓App Store中品質高的「大作」相對更多,而越優質的App消費者當然願意花錢購買。

至於最後一點,則是系統的開放程度,讓Android盜版較為猖獗。

iOS比Android封閉很多,這讓App開發限制更多、審核更久,等待上架的時間,往往會比Android多上至少2週,但也此讓iOS的盜版App相對更少。儘管一款付費App現在普遍售價約60元,但市面上針對Andriod仍有不少破解或是複製的免費山寨版,這讓Google Play上不少應有的收入跟著流失。

Netflix幫忙賺最多,App Store想讓開發者走向訂閱制

而在Sensor Tower的報告上,有另一點值得注意,兩大平台靠著哪一款App賺進最多錢?若以非遊戲類別來講,答案是Netflix,為它們賺了2.437億美元。當以採取「訂閱付費制度」的Netflix成為當紅炸子雞,同樣是提供內容的應用程式平台,現在也紛紛效仿起此商業模式,蘋果似乎也正在鼓勵開發者往此模式轉型。

App Store 介面全面更新
蘋果現在鼓勵開發者,讓App從一次性買斷往訂閱制轉型。
圖/ Apple WWDC 2017 直播

根據Business Insider指出,去年蘋果就鼓勵開發者在App Store上的收費模式,從一次性買斷轉向長期訂閱制,也用規範制度的優惠來吸引開發者,若是採用訂閱付費的App,蘋果在第一年收取開發者所獲收入的30%,而第二年就調降為15%。總體來說,還是為開發者、也為蘋果自己帶來的更穩定的長期營收,也讓開發者更注意App的長期維護。

但對於消費者而言,針對單價不高的App,單次購買總比訂閱付費來得便宜。究竟訂閱付費會不會成為App,或是內容服務的下一個主流?還需要時間驗證。

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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
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隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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