AI 应用类目案例
CASE / 09AI 应用Meta + Google

围绕安装效率,获取双平台高 LTV 用户

$1.78平均 CPA
2W+安装总量
36%CPA 降低
Meta + GoogleAPP合作 3 个月+
01 / 背景与挑战

项目背景与增长目标

客户前期自行投放以功能直给与强卖点为主,素材衰减快,获量不稳定、CPA 难以下探,扩量受到限制。

项目从装量效率出发,围绕安装与转化重新组织素材、阶段和人群,在 Meta 与 Google 双平台获取用户。

三个核心增长瓶颈

功能堆砌难以持续吸引用户

只罗列功能会让素材缺少具体使用情境,前期吸引力不足,也更容易快速衰减。

冷启动与放量混在一起

不同阶段的目标和判断标准不同,若不拆分,测试与扩量会互相干扰。

装量增长与 CPA 控制冲突

直接追求安装量可能让成本失控,需要在获取规模的同时持续观察 CPA。

02 / 我们的策略

三个关键动作

策略判断

APP 投放需要把“用户为什么安装”说清楚,再把冷启动学习、规模放量和成本控制分开管理。我们以使用场景和情绪触发重构素材,并分层测试 Lookalike、兴趣与竞品人群。

01

从功能堆砌转向使用场景与情绪触发

围绕用户真实使用情境表达产品价值,提升前 3 秒吸引力与安装意愿,而不是只依靠功能罗列。

02

拆分冷启动与放量阶段

按阶段分层测试 Lookalike、兴趣和竞品人群,让不同人群假设获得更清楚的反馈。

03

让扩量与控本并行

在 CPA 可控的前提下逐步放量,避免安装量放大后成本失去控制。

03 / 结果与复盘

安装规模扩大,同时把 CPA 控制在可控区间

在 3 个月以上的合作周期内,项目平均 CPA 降至 US$1.78,安装总量达到 20K+,平均 CPA 降低 36%。

该案例验证了 APP 获量需要同时管理内容吸引力、安装效率和放量节奏;先让用户理解使用价值,再根据分层测试反馈扩大有效人群。

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