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广告投放

付费获客的账怎么算:Google 与 Meta 投放、小预算测试与素材迭代、落地页转化率与单客回收周期。

最新精选

第 1–20 条 · 共 25 条
10月16日周五
  1. RevenueCat Blog68

    如何在 Google Ads 上投放增强型应用广告(EAC)

    Appstack 的 Lucas Moscon 给出在 Google Ads 上投放增强型应用广告(EAC)的完整操作指南,用最终 URL 跳转商店的网页广告替代 Google App Campaigns(GAC),从而获得关键词、版位和预算控制权。

    推荐理由:原文给出 EAC 在 Google Ads 上的完整搭建流程与投放数据,可对照调整订阅应用的买量结构。

10月14日周三
  1. RevenueCat Blog66

    Cal AI 花数千美元请 UFC 网红发帖,下载量毫无增长

    Cal AI 联合创始人兼 COO Jake Castillo 复盘,公司花数千美元签下几位 UFC 网红发帖,结果没有任何下载量增长,原因是 UFC 观众多在沙发上喝啤酒吃披萨,不想面对热量追踪。

    推荐理由:Cal AI 联合创始人复盘 UFC 网红投放失败,并给出按每千次观看收入定价的网红合作方法。

10月13日周二
  1. Android Developers Blog62

    Google Play 推出 Ask Play 应用比较、游戏查找器与 Sidekick 回放等新功能

    Google Play 发布一批面向开发者的曝光与互动新功能,包括在搜索结果中生成应用并排比较的 Ask Play、按玩家习惯推荐并解释理由的游戏查找器,以及覆盖超 2.85 亿用户的 Sidekick 新增 30 秒精彩片段回放。

    推荐理由:Google Play 官方集中发布曝光、互动与质量计划更新,开发者可据此调整商品详情与游戏内奖励的接入优先级。

10月6日周二
  1. Paddle Developer Changelog62

    Paddle 更新 express checkout,预填结账最多展示四种一键支付方式

    Paddle 更新 express checkout,预填的结账页面现在最多展示四种一键支付方式,不再只有 Apple Pay 和 Google Pay。Paddle 会根据客户所在地区和设备选择最相关的一键选项,其他支付方式可能排在 Apple Pay 和 Google Pay 之前;该变化仅对预填客户邮箱和国家的结账生效,未预填的结账保持原样。

    推荐理由:Paddle 更新 express checkout 的一键支付方式数量与排序逻辑,并说明仅对预填结账生效。

10月5日周一
  1. Reddit r/SaaS78

    德国独立开发者复盘卡路里追踪 App:1.3 万次安装、约 €22k 收入,算下来仍亏约 €5,800

    一位德国独立开发者公开自己卡路里追踪 App 的全部账目:约 13,300 次安装(Android 8,975、iOS 4,322)、Google Play 4.7 星、App Store 4.65 分,累计毛收入约 €22k,当前 678 个活跃订阅、约 $2.2k MRR。

    推荐理由:一位德国独立开发者公开卡路里追踪 App 的全部收支,广告与 AI 调用成本吞掉收入,可对照自己的投放与模型账单。

10月3日周六
  1. Search Engine Journal71

    Shopify 默认把店铺接入每个新 AI 购物渠道

    Shopify 的“Allow Shopify to manage for me”设置默认开启,符合条件店铺会自动接入 ChatGPT、Google、Microsoft Copilot、Meta 等 AI 购物渠道,并默认开启直接结算。

    推荐理由:梳理 Shopify 默认把店铺接入各 AI 购物渠道的开关、结算与追踪影响,便于卖家决定是否保留默认设置。

10月1日周四
  1. RevenueCat Blog71

    RevenueCat 分析 2200 万条消息:Apple Retention Messaging 早期基准

    RevenueCat 分析了 309 个应用在 2026 年 3 月至 9 月间记录的 2200 万条 Apple Retention Messaging 消息,挽救率(save rate)中位数为 17%,即 100 名看到消息的订阅者中有 17 人未在 24 小时内取消。

    推荐理由:基于 2200 万条消息的早期基准,给出留存消息的挽救率中位数与优惠接受率,可作为订阅应用设置挽留策略的参照。

9月29日周二
  1. SaaStr80

    17,000 款订阅应用数据:年付方案 30 天试用转化率高出 86%,AI 应用 16 天后触顶

    RevenueCat 分析了 17,000+ 款移动订阅应用一整年的数据,发现年付方案中 17 至 32 天试用的转化率为 44.6%,而 4 天及以下试用仅 24%,首次续费从 18.3% 升到 47.5%。

    推荐理由:基于 17,000+ 款订阅应用的试用期数据,给出年付、月付与 AI 应用各自的转化和续费差异。

9月28日周一
9月22日周二
  1. OpenRouter Blog67

    OpenRouter 实测:Jev 分类准确率落后 Claude Opus 5 3.3 个点,速度快 13 倍、成本仅 1/22

    OpenRouter 在 Banking77 的 3,080 条客服语句上对比了 TypeSafe 的 Jev 1.13 与 Claude Opus 5:Jev 准确率 81.0%、Opus 84.4%,差距 3.3 个百分点,但 Jev 中位延迟 175 ms 对 2,266 ms,每千次请求成本 $0.11 对 $2.42。

    推荐理由:OpenRouter 用同一数据集实测 Jev 与 Claude Opus 5 的分类准确率、延迟和成本,并给出按置信度分流的阈值表。

9月2日周三
  1. RevenueCat Blog78

    Built With Science 把 90% 流量导向问卷而非 App Store

    Built With Science 增长负责人 Ethan Ethier 在 RevenueCat 的 Sub Club 播客中表示,公司约 90% 的流量被导向官网上一份较长的个性化问卷,而非 App Store,今年 Meta 广告从零做到每月 10 万美元的盈利投放。

    推荐理由:Built With Science 的增长负责人拆解了把 90% 流量导向网站问卷而非 App Store 的投放与定价页实验,可迁移到订阅制 App 的转化优化。

9月1日周二
  1. RevenueCat Blog66

    如何按订阅周期破解首次续订流失

    RevenueCat 博客引用 State of Subscription Apps 2026 报告数据,首次续订流失率为周订阅 42–65%、月订阅 39–58%、年订阅 60–77%,且年订阅取消者中 23–50% 发生在第一个月。

    推荐理由:按周、月、年三种订阅周期拆解首次续订流失数据,并给出各周期的激活窗口与运营节奏。

  2. Google Ads Developer Blog58

    Google Ads 更新开发者政策,要求集成直连并停用程序化代理

    Google Ads 将原 Google Ads API Policy 更新为 Google Ads Developer Policies,要求集成使用自己的专用 Google Cloud 项目直接连接 Google Ads 服务,不再依赖程序化代理。

    推荐理由:Google Ads 更新开发者政策,要求集成改用自有 Google Cloud 项目直连,涉及代理接入的开发者需据此调整。

8月28日周五
8月14日周五
8月13日周四
  1. Google Ads Developer Blog62

    Google Ads 将于 2026 年 9 月把 Campaign-level Broad Match 与 ACA 自动迁移到 AI Max

    Google Ads 宣布自 2026 年 9 月 1 日起,把使用 Campaign-level Broad Match(CB)或独立 Automatically Created Assets(ACA)的 Search 广告系列自动升级到 AI Max,迁移在 9 月内逐步推进。

    推荐理由:Google Ads 官方给出 CB 与 ACA 自动迁移到 AI Max 的时间表和默认配置,开发者可据此提前改造集成。

8月11日周二
7月27日周一
5月6日周三
  1. Railway Blog62

    Railway 如何用行为打分把每天 1 万+ 注册用户转化为销售线索

    Railway 的解决方案工程师 Des 复盘了团队如何放弃 2022 年沿用至今的通用欢迎邮件序列,改用基于产品事件的行为打分来筛选销售线索。团队在 Hex 中拉取客户与工作区表的所有维度,按企业账号与业余账号的触发率比值排序,最终用信任中心文档下载、席位数量与增长、凭证重置、连接外部数据库、特定部署失败模式等信号加权求和,得到每个账号的分数。

    推荐理由:Railway 的解决方案工程师公开了用产品事件给注册账号打分、按分数触发人工邮件的完整做法,可迁移到有产品遥测的 PLG 团队。