文：AppBK.com
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最近有做海外发行的朋友想做东南亚市场的App推广和ASO，希望我们提供一些数据支持，于是就下载分析了泰国区的AppStore数据。国内的App推广竞争已然是“地狱模式”，“世界那么大，我要出去看看”已成为很多App团队的可选项。这里就把我们对泰国AppStore的数据分析结果给大家分享下，谨望能起抛砖引玉之用
我们的主要是下载了泰国AppStore的榜单、关键词热度、关键词搜索结果数据。榜单数据主要是通过苹果的EPF(Enterprise Partner Feed Relational)获取的top1500的数据，其它都是通过AppStore的接口获取。作为对比，我们同时分析国内和美国的AppStore数据。
首先，最明显的就是泰国App市场的国际化程度非常高，而本土化App相对较少。直观地，从App排行榜可以看到，国内Top10的免费App中，基本都是中文的App，而泰国区的Top10免费App中，只有两款是本地化的App，其余都是英文的App：
▌ 图1 中美泰三国AppStore免费App总排行榜(2016-01-17)
整体数据方面，分别统计免费应用榜和免费游戏榜的App数据。可以认为App名称为纯英文就是国际App，其它包含本地文字的就是本地企业开发或运营的App，这种假设并不完全准确，但大致可以反映本地团队开发的App比例，具体的统计如下图所示：
▌ 图2 本地化的App占比
可以看到，泰国本土化App相对较少，相关的团队应该不多，而国际化的App针对泰国的本地化也比较少。另一方面，泰国的App市场也反映了国际市场的格局，App的世界相对WWW时代而言，市场更集中，边界更模糊。要么成为国际性企业，要么成为国际性企业的一部分，这一经济学基本规律会在App市场中更明确。
其次，泰国App市场垄断程度相对较高。如果要进入一个市场，首先需要了解其竞争程度如何。如果一个类别下已经有几个垄断性App，典型的如果国内的新闻App、社交App等，这样的市场进入难度可能就会非常大。我们一般可以使用HHI(赫芬达尔-赫希曼)指数来衡量市场的垄断程度，具体指数的定义可以自行百度。较高的HHI指数意味着市场已经存在一定的垄断壁垒，竞争对手可能相对较少。
我们用下载量作为计算HHI指数的数据，由于App的评论数和下载量之间存在正比例关系( 1:100到1:30之间)，因此主要根据评论量估算下载量。中、美、泰三国的App市场 HHI指数对比如下图所示：
▌ 图3 中美泰三国App市场垄断程度比较
从图3可以看到，泰国区的垄断程度是高于国内的，特别是游戏类App。这一点也可以理解，这些区域的本地App团队实力较弱，国际性App团队很容易跑马圈地，先到先得。因此，想出海的团队，一是可能要加快速度了；再者，东南亚等地区的App市场绝非很多童靴想象的蛮荒之地，最终可能还是要比拼产品的质量和创新。
此外，垄断程度还需要和市场总体规模一起考虑，才会更有价值。这里还是以App的总评论数为基准，估算中美泰三个区域的“Twitter”和“部落冲突(clash of clans)”的用户规模：
▌ 图 4 中美泰三国典型App的用户规模比较，具体数值仅供参考
以“部落冲突”为例，泰国的用户规模约为国内的1/11。考虑到泰国人口规模约为国内的1/18，经济水平差别不是很大，如果要做简单的估算，可以认为泰国App用户规模大约为国内的1/15。
最后，泰国App市场做ASO的还相对较少。ASO优化可以分为两类，一类仅仅是把App名称中的副标题和关键词填写的更好一些。以榜单上的App为例，国内的App名称长度平均长度为40字节，十几个汉字左右，仍有很多App使用没有实际意义的副标题。而泰国区域的App名称长度平均长度为28字节，美国的也是28左右，刻意做ASO副标题的并不是很多。
还有一种ASO就是买流量刷搜索排名了。根据覆盖热门词的个数等方法很容易判断哪些App在做搜索排名，像国内的热门词命中的App, 头部的基本上一半都疑似采买过ASO流量，而泰国区类似的现象还非常少。
下表给出了中、美、泰三国热度最高的10个关键词：
从上表中可以看到，泰国和美国的热搜词有很大的相似性，这也印证了泰国App市场的国际化。再者，泰国热度值最高的词也就8000左右，苹果的热度值是指数级递减的，8000+热度词的搜索量大致是10000+词的1/10左右，这也反映了泰国App市场相对较少的规模。
兵马未动，数据先行，对有App出海需求的团队而言，AppStore等应用市场的数据分析，应该是最方便快捷的。类似泰国这样小一些的App市场，国际化程度非常高，很可能需要面对优秀的欧美App团队。而国内App市场还相对较为封闭，很多都是温室里的低水平竞争，一旦直面阳光，可能就会原形毕露，因此只有做到知己知彼，才有可能长风破浪会有时。而真的要出海，可能还要了解当地风土人情等等更多的数据信息。
本文的数据分析中有一些简化假设，部分结果可能并不非常精准，仅供参考。此外，一些数据控童靴可能对一手数据比较感兴趣，我们近期也会把整理好的数据服务放在百度的ApiStore上，免费提供。
数据取自：2016年1月17日 11:00~12:00；
End.
