塔巴拉克-帕拉查
在当前竞争环境激烈的移动应用领域中，如何实现利润的最大化已经成为各大开发团队与发行商共同关注的焦点与难题。对于那些选择将 应用内购买 ( IAPs ) 或者订阅服务作为其主要盈利模式的开发团队而言，增加 IAA（应用内广告） 是一项有难度的工作，因为一旦操作不当，很可能会导致付费用户大量流失。
如何巧妙地平衡这两者——既能通过增加广告展示提升营收，又不至于让用户厌烦卸载应用。我们可以借助生成式AI（例如ChatGPT）的力量来实现。通过免费的AI工具，App开发人员可以获得关于用户行为习惯的洞察，并根据这些数据制定精准的广告策略。
如何评估是否应该在App中添加更多广告
我们解锁的AI的关键用途之一，就是帮助确定是否应该在App中显示更多广告。尽管传统观念普遍认为，增加广告数量会带来更多的收入。但是在实际操作过程中，情况远比想象中的复杂得多，尤其是当你的盈利模式主要依赖于应用内购买（IAP）的时候。对于这类App来说，过多的广告展示很可能会对用户体验造成负面影响，甚至导致部分用户因不满广告而选择卸载App。
为了寻找到最优解，您可以借助如ChatGPT等生成式AI工具来深入剖析应用内购买行为与广告收益之间的关联性。我们制作了一个 视频教程 ，为您详细演示整个流程：只需将App的相关数据输入到AI工具之中，包括数据仓库的模式等，您就可以让工具帮您计算两个指标间的相关系数。
- 如果系数呈现强负相关，则表明您的内购用户并不愿意在应用内看到广告，过分密集的广告展示可能会大大减少您的应用内收入。
- 反之，如果相关系数表现为弱负相关或正相关，这就意味着您的应用可以适当增加广告展示的次数，它不会对内购产生过大影响。
这种洞察对于制定最优的App广告投放策略具有极高的参考价值，使您能够在不影响用户体验的情况下最大限度地提高整体收入。
应对挑战，全面挖掘生成式AI的巨大潜能
尽管生成式AI在移动应用领域所展现出来的巨大潜力不容忽视，但我们仍需保持冷静客观的态度，意识到这项技术并非完美。其中一个常见的问题便是，由语言模型生成的反馈会存在差异，有时候可能会导致不一致或者不准确的结果。
要解决这个问题，必须以批判的眼光来看待生成式AI的使用，并根据自己的专业知识和历史数据来验证AI生成的结果。除此之外，尝试采用各种不同的指令，也将有助于您发掘出最具针对性的解决方案。
欢迎观看视频内容，了解如何巧妙利用ChatGPT来判断是否应该在应用中增加广告展示。
