大家普遍认为，移动领域中付费推广和自然安装之间存在着必然的联系，即付费流量越多，其带来的自然流量也越多。该关联被称为“K因子（K-Factor）”。
K因子最初是用于衡量社交共享的术语——即衡量分享次数与安装数的关系。现在，该术语的用途范围逐渐扩大，被用来评估市场营销中的多种关系类型。
通过分析数千个应用，我们将为您解答两个问题：
- 1）付费安装是否对自然安装存在影响？
- 2）如果是，其影响有多大？
什么是K因子
K因子是衡量付费安装对自然安装影响程度的基本指标。理论上，如果广告主花钱购买了大量付费流量，受到展示、应用商店排名和病毒式传播等多因素的影响，这些付费流量便能够促进自然用户的增长。
在本文中，我们将对以上假设进行测试，以证实K因子的存在。一旦假设成立，其影响程度如何？采样方法
Adjust的数据专家Roman从一年的安装中抽取样本，查看每个应用的周数据。他对2016年11月21日-2016年11月26日之间的数据进行了测试。被纳入样本的应用必须同时满足以下三个条件：
- 应用必须持超过50周同时拥有来自付费和自然渠道的安装；
- 应用必须每周平均拥有超过500次安装；
- 付费和自然安装的首个差异（绝对增长）在此期间必须保持不变，即不受季节性或其他趋势的影响；
根据以上样本标准，我们总共对1345个应用进行了取样分析。按操作系统划分，样本中包括711个安卓应用和634个 iOS应用。我们的发现
调查结果发现，因子的确存在，但并不适用于当前市场上的大多数应用。
付费安装量不应远低于总自然安装量。也就是说，付费安装量必须至少要达到自然安装量的65%，应用才可能受到K因子的影响。因此，如果您获得100次自然安装，则必须拥有至少65次付费安装，K因子才会发生效用。
其中一个可能的解释是，当自然安装数量已经达到较高水平，获取新的自然用户将变得更加困难。不过，我们发现对于总下载量较低的应用来说，付费安装对自然安装几乎没有影响。不同平台之间未发现差异： iOS和安卓平台表现一致。
我们还进一步研究了不同类型应用的K因子差异。从游戏行业开始，在样本中的470个游戏应用中有22.5%受到了K因子的影响，而871个非游戏应用的K因子存在比例为33.6%。因此，游戏应用受到K因子的影响相对较小。事实上，电子商 应用（样本中共158个）K因子存在比例较高，为38.6%，而非购物应用的对应比例为28.5%。
最后，我们发现应用的生命周期（自发布之日起）和是否存在K因子，或K因子的影响程度之间没有明显关系。也就是说，不论应用发布的时间有多长，都可能受到K因子的影响。
启示:K因子对营销者来说意味着什么？
认同K因子的影响作用，并尽可能地改进和优化它，对于提升从付费推广获取自然用户的能力至关重要。病毒式传播、应用商店优化（ASO）和创建便于分享的应用是破解K因子的关键。以下我们将向您简要介绍如何利用这些关键因素来提高K因子指标。
应用商店优化（ASO）
除了应用商店优化，还有什么更好的方式来提升自然下载量？几乎没有！但是，影响应用商店优化排名的最大因素还是下载量。无论用户是来自付费或者自然来源，大规模的安装数量将有助于提升排名。当应用在商店中的流量平稳且活跃用户数量不断增加，其应用商店的排名将会上升并稳固，从而形成自然和付费流量之间的健康循环，最终带来更高的K因子指标。
病毒式传播
吸引眼球的应用才会受益于K因子。通过病毒式传播的应用将从各个方面受益，并收获自然流量和付费互动的增长。用户一旦听说了这些应用就会毫不犹豫地点击“安装”。病毒式传播带来的不仅仅是更高的K因子指标，还为将来的再参与和再营销活动降低了难度。
共享
简而言之，便于共享的应用将有助于K因子发挥作用。无论是多人游戏，或是支持用户分摊成本的旅行应用，鼓励用户与好友分享应用可以将一个付费安装变成三到四个、甚至更多的自然安装。
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