“分析应该展示从事实到行动的路径”，—— AppMetrica 的丹尼尔·沃斯托尔戈夫谈2025年的重点

继续总结2025年的成果，聚焦于游戏或与游戏产业相关的团队。接下来是对AppMetrica的产品负责人丹尼尔·沃斯托尔戈夫的采访。

2025年对您的服务来说是怎样的一年？最主要的成果或成就是什么？

丹尼尔·沃斯托尔戈夫，AppMetrica负责人： 对我们来说，2025年的最重要成果是服务用户群的显著增长。在此期间，连接到平台的应用数量增加了20%，如今达到72,000个。大型国际项目的比例尤其显著增加，增长了27%。尽管俄罗斯的市场覆盖率已经很高，但我们仍保持了积极的动态。因此，我们专注于让我们的服务对新用户更加功能化和易用化。

因此，今年我们首先进行了界面的全面更新。添加了全面搜索功能，并完全重构了基于角色的导航，使市场营销人员、产品经理、变现经理和开发人员能快速获取符合其任务的报表和数据。同时，我们推出了新的报告类型和小部件构建器和多小部件。其设置变得更加灵活和个性化——可以对任何指标进行分组，改变小部件的位置、类型和可视化。

另一个重要步骤是推出了AI助手。它帮助新用户更快掌握AppMetrica的功能和优势。解释如何使用各种指标，回答问题，按需查找所需数据并提供相关的报告设置。此外，助手还可以加速执行标准操作，测试和根据分析生成想法。最重要的是，它能切换到思考模式，参与产品假设的讨论，并提出工具和方法来解决特定任务，例如提高ROI。

移动游戏市场在一年内发生了怎样的变化？

丹尼尔：市场正积极重新审视其变现模式。越来越多的关注点转向广告模式及其与其他收入来源的组合。根据AppMetrica的研究，2025年超过三分之一的可变现移动游戏在俄罗斯通过广告获得收入。这比2024年增加了16个百分点，比2023年增加了28个百分点。每五个应用中就有一个仅靠广告展示获利，而相同数量的应用组合使用了内购(IAP)或内购和订阅——在这些情况下，广告平均分别贡献总收入的54%和18%。

我们发现，开发者与去年一样，继续为不同的受众细分测试不同的广告展示情景。仅在2025年，使用AppMetrica分析广告收入的应用数量就增加了一倍。

需求也在提高，尤其是全球市场推广中，更紧密的集成分析、变现和用户获取工具。因此，2025年我们推出了Yandex Ads Boost。这是一个应用开发平台，基于AppMetrica和RSYA整合了变现和分析功能。它为发布者提供了通向60万广告商、60个全球DSP、统一SDK、所有流行广告格式及产品增长与收入关键指标分析的途径。今天，平台已经在中国、土耳其、哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、亚美尼亚、摩尔多瓦、吉尔吉斯斯坦、塞尔维亚和格鲁吉亚的发布者中实施。未来，我们计划继续扩展和增加其影响地区。

游戏公司对分析的需求发生了怎样的变化？哪些方向的需求增长最强？

丹尼尔：从我们的用户来看，他们对移动应用的深度分析兴趣愈加浓厚。为了持续开发产品并留住用户，团队设定了特定的指标，构建了复杂的漏斗并分析个体游戏机制的行为。今年，通过AppMetrica分析变现和用户路径的大型项目比例从84%增加到93%。

同时，对于分析工具不仅仅展示统计数据，还可以协助做出业务决策的需求也在上升——自动发现产品指标的重要变化并建议关注点。因此，除了推出AI助手，2025年我们还扩大了Insight的功能——自动通知应用工作的重要变化。首先，现在系统监控的场景更广，使得团队能定期收到关于关键指标动态的提示，减少分析和发现新假设和增长点的工作量。其次，添加了新的简单明确的信号，如崩溃数量增加或不同渠道收入变化。

您预计明年游戏分析、数据和工具会出现哪些新趋势？

丹尼尔：明年，将有更多的工具开发，以自动化不仅是单个操作，而是完整的数据工作链。我们谈论的是这样的场景，系统自己执行多个步骤——从收集所需的数据片段和指标到准备结论或建议。在市场上，这通常被称为“代理”方法。

在游戏应用的分析中，这将尤其显得重要。游戏经常更新：不断出现新的机制、事件，平衡和经济模式也在改变。此类工具的价值在于能够快速评估具体变化的效果：它们如何影响玩家留存、进度、参与度和不同受众细分的收入。

2025年的哪些结论对计划在2026年成长和扩展的工作室可能有用？

丹尼尔：使用AI工具不再是实验，而是现实和日常实践。然而，许多工具还没有达到过高的期望，尤其是在涉及复杂的产品和创意任务时。

这意味着企业需要有意识地将技术嵌入到发展策略和运营业务流程中。理解这些技术在哪里确实产生了影响，而哪里仍然由人发挥关键作用。在实践中，更有效的团队往往是那些结合专业知识与人工智能能力，采用混合方法的团队。

您计划在2026年对服务进行哪个改进？

丹尼尔：在2026年，我们计划进一步发展AppMetrica的Insight和AI功能。推出更个性化且实用的用户建议。我们指的是那些考虑产品、行业和受众行为特性的建议，并根据数据帮助用户理解在特定情况下哪些行动可能产生最大效果。例如，对于在类似项目中使用的变现格式的建议，它们可能对特定应用具有相关性。