Как выбрать платформу аналитики мобильных приложений — сравнение сервисов

Ведущие платформы App Intelligence ошибаются в числе установок приложений от 1,5 до 4,7 раза. Специалист по мобильному маркетингу EMP (часть E-Promo Group) Святослав Румаков рассказывает ppc.world, как с этим работать.  

Делимся результатами сравнения Sensor Tower и Apptica с фактическими данными приложения из AppsFlyer. А еще рассказываем, где данные App Intelligence работают, где вводят в заблуждение и какую платформу лучше выбрать под конкретную задачу:

1. Что такое App Intelligence и в чем отличие от MMP
2. Какие данные нужны mobile-маркетологу
3. Sensor Tower vs. Apptica: отличие платформ по функциональности и глубине
4. Где расходятся данные
5. Какой сервис выбрать агентству, рекламодателю и команде продукта

Что такое App Intelligence и в чем отличие от MMP

Первое и важное отличие: App Intelligence — это не Mobile Measurement Partner. В чем разница:

1. MMP-системы вроде AppsFlyer анализируют эффективность рекламных кампаний и поведение пользователей внутри конкретного приложения — эти данные видит только владелец продукта;
2. App Intelligence работает иначе: сервисы этого класса (Sensor Tower, Apptica, AppMagic, Data.ai и другие) агрегируют публичные и моделируемые данные, чтобы дать представление о рынке в целом:сколько пользователей у конкурента;как росла аудитория;какие баннеры он крутит в рекламных сетях.
3. сколько пользователей у конкурента;
4. как росла аудитория;
5. какие баннеры он крутит в рекламных сетях.

Для чего нужны платформы App Intelligence

Большинство платформ App Intelligence строятся вокруг четырех направлений:

1. Аналитика приложений: установки, выручка, DAU/WAU/MAU, Retention, Time Spent и другие продуктовые метрики. Они помогают оценивать:масштаб приложения;рост аудитории;уровень вовлеченности пользователей.
2. масштаб приложения;
3. рост аудитории;
4. уровень вовлеченности пользователей.
5. Аналитика рекламы и креативов: каталог баннеров, видео и playable-рекламы. На практике часть объявлений может ошибочно классифицироваться как playable из-за ограничений алгоритмов.

Для креативов обычно доступны данные по Share of Voice — доле показов конкретного объявления среди всех обнаруженных креативов по выбранным фильтрам. Но использовать этот показатель следует осторожно: методология расчета отличается между платформами, а полнота сбора рекламы ограничена доступными источниками данных. Поэтому наибольшую ценность чаще представляют сами креативы, их сообщения, визуальные приемы и офферы.

1. Аналитика рынка: лидеры по установкам и выручке в разрезе категорий и стран. Такой функционал полезен при выходе в новые категории или географии, когда необходимо понять конкурентную ситуацию до запуска продукта или рекламной кампании.
2. Аналитика стора — позиции:в чартах;в рейтингах;в отзывах пользователей;в фичеринге;в поисковой выдаче;в рекламных размещениях внутри магазинов приложений.
3. в чартах;
4. в рейтингах;
5. в отзывах пользователей;
6. в фичеринге;
7. в поисковой выдаче;
8. в рекламных размещениях внутри магазинов приложений.

Этот блок помогает оценивать ASO-стратегии конкурентов, находить новые поисковые запросы и отслеживать изменения видимости приложений в сторах.

Какие данные нужны mobile-маркетологу

На практике команды чаще всего работают с тремя типами данных:

1. установки;
2. креативы;
3. активность аудитории.

Установки

Благодаря данным по установкам можно:

1. отслеживать динамику роста и снижения приложений;
2. сравнивать собственные показатели с конкурентами;
3. искать причины резких изменений.

Исторический график загрузок особенно полезен. На его основе можно сопоставить всплески с рекламной активностью, сезонностью или изменениями продукта. Сам по себе график не доказывает причинно-следственную связь, но формирует гипотезы для дальнейшего анализа.

Креативы

Анализ рекламных объявлений конкурентов помогает понять, на какие потребности аудитории они делают ставку и какие офферы продвигают. Performance-командам важно видеть детали.

Например, разница между этими двумя предложениями может сильно влиять на конверсию и стоимость привлечения пользователя:

1. 500 бонусов на первый заказ;
2. 2000 бонусов на первый заказ и дополнительная скидка 15%.

Благодаря анализу креативов среди лидеров категории можно быстрее находить рабочие подходы и отслеживать изменения в позиционировании конкурентов.

Активность аудитории (DAU/WAU/MAU)

Эти метрики полезны при оценке прямых рекламных размещений. Когда площадка сообщает об аудитории со своих слов, данные App Intelligence помогают независимо проверить цифры.

Например, в приложении «Пятерочка» доступен формат размещения «Царь-баннер». Перед запуском маркетинговая команда может оценить месячную аудиторию приложения. По данным Sensor Tower, MAU приложения «Пятерочка» в 2025 году на iOS и Android составляет около 1 млн пользователей.

Эта информация позволяет сопоставить потенциальный охват с бюджетом кампании и принять решение о целесообразности размещения.

Sensor Tower и Apptica: отличие платформ по функциональности и глубине

На рынке представлено несколько крупных платформ App Intelligence:

1. MobileAction;
2. AppMagic;
3. Data.ai;
4. Appfigures;
5. Similarweb;
6. Sensor Tower;
7. Apptica.

Несмотря на схожую задачу — анализ рынка мобильных приложений и конкурентов — сервисы отличаются глубиной и доступностью данных, а также набором метрик. Остановимся подробнее на Sensor Tower и Apptica:

1. Sensor Tower — один из наиболее заметных игроков рынка мобильной аналитики. За последние годы компания расширила свое присутствие за счет приобретения других участников рынка, включая Data ai в 2024 году и AppMagic в 2026 году. Эти сделки усилили позиции платформы и расширили ее аналитические возможности.
2. Apptica заслуживает внимания благодаря сильному блоку аналитики креативов. Изначально сервис развивался как инструмент мониторинга мобильной рекламы, но со временем функциональность расширилась, и сегодня охватывает не только рекламные данные, но и аналитику приложений, стора и рынка.

Ниже — сравнительная таблица, в которой указан полный функционал приложений.

На первый взгляд обе платформы закрывают большинство задач mobile-маркетинга — они анализируют:

1. установки;
2. выручку;
3. аудиторию;
4. позиции в сторах;
5. рекламную активность;
6. креативы конкурентов.

Но наличие метрики само по себе не гарантирует ее точность.

Где расходятся данные — проверяем на практике

Один из главных вопросов при работе с платформами App Intelligence — насколько можно доверять оценочным данным. Мы проверили.

У нас была задача: оценить точность и взаимосвязь данных MMP и App Intelligence на конкретном примере.

Для ответа мы сравнили платформы по реальным данным одного приложения за 2025 год. За эталон взяли фактические данные* AppsFlyer.

*Название и категория приложения не раскрываются по условиям NDA, все значения масштабированы единым коэффициентом.

Важно учитывать, что анализ основан на данных только одного приложения. Поэтому результаты показывают, как сервисы различаются в этом конкретном случае, и не являются универсальной оценкой их точности для всех приложений.

Установки

На практике оба сервиса недооценивают реальное число установок — отклонение от данных AppsFlyer составляет от 1,58 до 4,69 раза. Это ожидаемо: платформы работают с агрегированными и моделируемыми данными, а не с прямыми источниками атрибуции.

Интереснее выглядит динамика. Коэффициент корреляции Пирсона, который показывает, насколько изменение показателей в сервисе соответствует изменению фактических данных:

1. у Sensor Tower по суммарным установкам — 0,53, он точнее отражает общие тренды роста и снижения;
2. у Apptica — 0,44, в данных периодически появлялись резкие всплески, которые AppsFlyer не подтверждал.

Такие аномалии способны привести к ложным выводам об активности конкурента.

Таблица суммы установок, январь—декабрь 2025.

MAU

Во время исследования выяснилось, что данные по активности пользователей доступны не для всех приложений в Apptica. По этой причине сравнить iOS-аудиторию не удалось. Если оценивать абсолютные значения:

1. Sensor Tower оказался ближе к данным AppsFlyer: средний MAU по двум OS отличается от эталона всего на 6%;
2. в Apptica отклонение для Android составило 2,62 раза.

Но при анализе динамики ситуация меняется:

1. для Android коэффициент корреляции у Apptica достиг 0,87;
2. у Sensor Tower — 0,53 .

Это означает, что сервис точнее отражал изменения аудитории от месяца к месяцу, несмотря на заметное расхождение в абсолютных значениях. Другими словами:

1. Sensor Tower оказался ближе к реальному размеру аудитории;
2. Apptica — к динамике ее изменения.

Таблица средневзвешенного MAU, январь—декабрь 2025.

Дополнительно мы сравнили показатели MAU для пяти приложений без использования данных AppsFlyer.

Цель анализа — оценить согласованность оценок между самими платформами.

Результаты показали, что единая закономерность отсутствует. Для одних приложений динамика в сервисах была близкой, для других различалась значительно.

Аналогичная ситуация наблюдается и в абсолютных значениях аудитории: в отдельных случаях расхождения достигали нескольких миллионов пользователей.

Это еще раз подтверждает, что данные платформ App Intelligence следует рассматривать как оценочные и использовать прежде всего для анализа трендов, относительных изменений и сравнения игроков между собой.

Вывод из этого один:

Ни Sensor Tower, ни Apptica нельзя рассматривать как источник фактических данных по установкам или аудитории приложения.

Обе платформы работают на основе собственных моделей оценки и могут существенно отличаться от данных MMP-систем.

Что дали обе платформы:

1. Sensor Tower показал более стабильную динамику установок и оказался ближе к фактическим значениям MAU;
2. Apptica — более высокую корреляцию по динамике аудитории Android, но чаще формировала аномальные всплески в данных по установкам.

Какой сервис выбрать агентству, рекламодателю и команде продукта

Sensor Tower — предпочтительный вариант для анализа:

1. рынка;
2. конкурентных приложений;
3. продуктовых метрик.

Платформа дает широкий набор отчетов, данные доступны для большинства крупных продуктов. Из нашего сравнения видна более стабильная динамика установок — это ближе к реальным абсолютным значениям MAU.

Отдельно отмечу формат выгрузок. Большинство отчетов экспортируются в виде структурированных таблиц, близких по формату к сырым данным. Пример по ссылке. Это упрощает дальнейшую обработку информации, построение сводных таблиц и интеграцию данных в собственную аналитику.

Причем у Sensor Tower есть API для интеграции аналитики. Для большинства разделов также доступна визуализация и периоды фильтрации дат с момента выпуска приложения, что удобно при подготовке исследований и конкурентного анализа.

Apptica — выбор для тех, кому нужен глубокий анализ креативов на российском рынке. Платформа предлагает широкий каталог рекламных объявлений, в которых доступен анализ:

1. офферов;
2. визуальных механик;
3. CTA.

Ключевое преимущество для российских компаний — поддержка данных из RuStore, которого нет в других сервисах.

По словам представителей площадки, Sensor Tower ориентирован на североамериканский рынок, и Россию приоритетом для сбора креативов не считает.

Оптимальная конфигурация для агентства или команды продукта — использовать оба инструмента:

1. Sensor Tower как основу для аналитики установок и аудитории;
2. Apptica — для исследования рекламных коммуникаций конкурентов.

Ниже приведены подробности по доступным подпискам и функциональности (стоимость платформ, как правило, не публикуется в открытом доступе и предоставляется по запросу на индивидуальных условиях):

1. Sensor Tower;
2. Apptica.

Независимо от выбранной платформы важно помнить, что сервисы App Intelligence предоставляют оценочные данные. Их основная ценность — в возможности анализировать рынок, находить закономерности и принимать более обоснованные решения на основе действий конкурентов.