AI Growth Advisor（AI 增长顾问）能根据你的实际性能数据以及同类应用在市场上的表现，帮助你确定该运行哪些实验。它不是靠猜测，而是给出更有可能提升效果的具体测试建议。

本文将透明地介绍 AI Growth Advisor 的工作方式——它使用哪些数据、如何评估机会、以及为什么会出现某些建议。目的是帮助你在日常增长工作流中放心地使用它。

AI Growth Advisor 的实际功能

AI Growth Advisor 会分析你的应用和付费墙数据，找出最有可能提升收入的实验方向。它的分析维度包括：

• 当前配置：定价、试用、产品以及转化效果
• 市场规律：同类应用的定价结构和收费方式
• 测试历史：你已经运行过的实验及其结论
• 增长潜力：哪些调整最有可能带来显著变化 Growth Advisor 利用 AI 综合评估上述因素，并将其转化为可立即启动的 A/B 测试。你将获得一套现成的方案，无需调研竞品，也无需猜测下一步该测试什么。

AI 增长顾问背后的数据

每条建议都基于三个协同工作的主要数据来源。

你的应用自身数据

AI 增长顾问会分析你的应用当前的表现：

• 各付费墙的转化数据指标
• 定价与产品结构

在提出任何优化建议之前，AI 增长顾问会先以此作为基准参考。

付费墙分析

AI Growth Advisor 会分析您的付费墙截图，并将其设计与同类别顶级应用所采用的成熟模式进行对比。它会评估布局设计、文案、订阅套餐展示，以及转化导向元素（如优惠标签或用户评价区块）。

分析完成后，会生成两类建议：

• 基准对比建议，基于头部应用的差异化做法，每条建议均附有具体数据支撑（例如”72% 的头部教育类应用采用了这一做法”）。
• 视觉分析建议，由 AI 根据你的截图自动生成，涵盖文案优化、布局调整及其他设计改进。

这些建议会直接进入你的增长计划，作为可发起 A/B 测试的假设。

竞品数据

AI Growth Advisor 会利用定价、订阅结构以及同类应用的常见模式等公开信息，将您的配置与同市场中的同类应用进行对比。由于竞争对手的定价和结构因市场而异，这些比较是按国家/地区进行的。竞争对手的定价数据来自第三方和公开来源（如 App Store），与数据图表分析所使用的匿名 Adapty 网络数据不同。 这样，你测试的是那些在同类应用中已经验证有效的策略，而不是随机的想法。看到分析结果后，你可以将自己的基准数据和竞品定价并排对比。如果类似的应用在不同定价或结构下表现更好，这就是一个有力信号，说明相同的策略也可能适合你。

行业基准

AI Growth Advisor 基于 Adapty 追踪的 20,000 款订阅应用的匿名数据，帮助您了解自己在特定国家/地区内与同类应用平均水平的差距。这些数据经过全网汇总，不与任何具体应用挂钩。

例如，您的转化漏斗和每次安装收入会与同类别、同国家/地区的应用平均值进行对比，让您清晰了解自己是低于平均水平、处于平均水平，还是已经领先于市场。

地区市场数据

AI 增长顾问会分析各个地理市场——借助 Adapty 网络中 20,000 款应用的数据规律——找出哪些地区通过调整定价可以释放更多收益。针对每个国家/地区，它会评估以下维度：

• 转化率：安装到付费的转化率与全球平均水平的对比。转化率较高，可能意味着存在提价空间；转化率较低，则可能表明用户对价格较为敏感。
• 价格指数：该国家/地区在 Adapty 定价指数 中的位置，反映当地居民的消费能力。 您可以根据增长计划中的地区定价建议创建 A/B 测试，从而将这些建议付诸实践。

AI 增长顾问如何生成建议

AI 增长顾问会生成一批建议，帮助你提升付费墙转化率。这些建议应逐一测试，以便准确衡量每项变更的效果。

以下是 AI 增长顾问生成建议的方式：

1. 找出最大的提升空间 AI Growth Advisor 会审查您的定价、产品和漏斗表现，然后与行业规律及同类应用进行对比。分析以您主要市场的货币为基准——而不仅仅是美元——因此价格建议与您的订阅用户实际支付的金额相符。它会找出最具改进空间的环节，无论是调整价格、添加试用期，还是改变优惠结构。

2. 选择下一个实验 每个假设都基于您现有的测试历史生成。AI 增长顾问了解您已运行过哪些实验、哪些胜出、哪些方向仍值得探索。下一条建议会在上一条实验结果的基础上生成，而非遵循固定的顺序。

3. 进行胜者与挑战者对比测试

   每次实验结束后，胜出方将成为新的基准。该结果将影响增长计划中的下一条建议——AI 增长顾问会保留有效的内容，排除无效的内容，并在此基础上选择下一个测试。

4. 保持实用性 AI Growth Advisor 只会建议你使用现有产品和设置即可发起的测试，或仅需少量改动（如新建产品或调整价格）的测试。其目标是让测试保持高效、易于管理。

5. 向你展示推理依据

   针对每条推荐，AI Growth Advisor 都会提供清晰的假设说明，解释为什么这个测试值得运行。你可以了解到当前数据指标与竞品及行业平均水平的对比、潜在机会所在，以及我们预期哪些核心指标会得到提升。 这让实验成为一个可重复的流程——每次测试都能带来新的洞察，推动你打造出更高效的付费墙。

每次实验结束后会发生什么

建议不会用完。每一次完成的测试都会成为后续实验的基础。只要你持续测试，AI Growth Advisor 就会不断给出下一步的建议。 若要刷新底层市场数据，可在同一版位上重新运行分析。每次重新运行都会拉取最新的竞品定价、转化率基准和品类趋势，并将新发现的假设添加到增长计划中，而不会影响已有内容。AI 生成的假设、自定义假设以及进行中的 A/B 测试均会在重新运行后保留。 一旦你完成了基准优化，也可以与更强的竞争对手展开角逐。这种迭代方式能帮助你随着应用的成长和市场的演变，持续实现收益最大化。