Как выбрать платформу аналитики мобильных приложений — сравнение сервисов

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:

• Что такое App Intelligence и в чем отличие от MMP

• Какие данные нужны mobile-маркетологу

• Sensor Tower vs. Apptica: отличие платформ по функциональности и глубине

• Где расходятся данные

• 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:

• MMP-системы вроде AppsFlyer анализируют эффективность рекламных кампаний и поведение пользователей внутри конкретного приложения — эти данные видит только владелец продукта;

• 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.

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:

   1. масштаб приложения;

   2. рост аудитории;

   3. уровень вовлеченности пользователей.

2. 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:

   1. в чартах;

   2. в рейтингах;

   3. в отзывах пользователей;

   4. в фичеринге;

   5. в поисковой выдаче;

   6. 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:

• установки;

• креативы;

• активность аудитории.

Установки

Благодаря данным по установкам можно:

• отслеживать динамику роста и снижения приложений;

• сравнивать собственные показатели с конкурентами;

• 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.

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:

• MobileAction;

• AppMagic;

• Data.ai;

• Appfigures;

• Similarweb;

• Sensor Tower;

• 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.

*Платформы используют собственную терминологию, поэтому некоторые функции называются по-разному, несмотря на схожее назначение.

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

• установки;

• выручку;

• аудиторию;

• позиции в сторах;

• рекламную активность;

• 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.

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:

• у Sensor Tower по суммарным установкам — 0,53, он точнее отражает общие тренды роста и снижения;

• 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:

• Sensor Tower оказался ближе к данным AppsFlyer: средний MAU по двум OS отличается от эталона всего на 6%;

• в Apptica отклонение для Android составило 2,62 раза.

Но при анализе динамики ситуация меняется:

• для Android коэффициент корреляции у Apptica достиг 0,87;

• 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:

• Sensor Tower оказался ближе к реальному размеру аудитории;

• Apptica — к динамике ее изменения.

Таблица средневзвешенного MAU, январь—декабрь 2025.

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.

Источник: динамика показателя MAU

Источник: динамика показателя MAU

Источник: динамика показателя MAU

Источник: динамика показателя MAU

Источник: динамика показателя MAU

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:

• Sensor Tower показал более стабильную динамику установок и оказался ближе к фактическим значениям MAU;

• 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:

• рынка;

• конкурентных приложений;

• 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:

• офферов;

• визуальных механик;

• 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.

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

• Sensor Tower;

• 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.

Напоследок — полезное от редакции. Материалы, которые могут быть вам интересны:

• Гайд по умным ссылкам в мобильной аналитике: какой тип выбрать

• Stories в ecommerce-приложениях: как привычный формат соцсетей увеличивает продажи

• Геймификация в ecom: обзор лучших кейсов и формула успешной игры

И офтоп: просто напоминаем, что после работы с платформами вроде Sensor Tower и Apptica важно оперативно обрабатывать и анализировать полученные данные. На маркетплейсе eLama вы можете бесплатно использовать более 70 инструментов, среди них:

• сервисы сквозной аналитики — Fair BI, ROMI center;

• инструменты для автоматизации отчетов — JetStat;

• инструменты для анализа рекламы конкурентов — Keys.so.

Усиливайте аналитическую работу, не увеличивая бюджет.