Glam AI 如何在不增加支出的情况下，通过 Apple Ads 将净收入提升至三倍

Glam AI 是 App Store 中排名前 5 的照片和视频编辑应用，拥有超过 200 万月活跃用户，预计 2025 年 ARR 达到 $5500 万。该团队运营着一套多渠道增长引擎：Web 转化漏斗贡献了相当一部分收入，另一半则来自 App Store 渠道。到 2025 年中，App Store 渠道的月支出已达到 $8 万。

Glam AI 在 2025 年将 Apple Ads 支出扩大了 13 倍。团队在发布产品、拓展市场、发展整体业务的同时，从零开始搭建了这一渠道。到 2025 年中，安装量看起来表现健康，广告系列组合已覆盖 11 个市场。

净收入的增长速度却开始放缓。在安装当天，每投入 1 美元仅能回收 $0.46。盈亏平衡要到第 61-92 天才能实现——每笔投入在看到任何回报之前，都要经历两到三个月的负向现金流。

在这一支出量级上运营 Apple Ads 的团队往往会遇到相同的规律：从 $6K 扩展到月支出 $3 万的打法，在超过某个临界点后便不再顺畅：广泛匹配关键词会触达竞品受众，部分国家的品牌搜索无法被有效捕获，而出价决策依赖的是安装级指标，而非订阅收入。

在合作开始之前，Apple Ads Manager 已在账户中发现了三种结构性规律。

非品牌搜索词组吸收了近一半的月预算，是预算重新分配中影响最大的领域。美国市场中关键词”glam ai video photo editor”的月支出约为 $1.1 万，其中大量曝光来自相关搜索意图，而非直接针对 Glam AI 的精准意图。在关键词层面，这种规律直接处理即可——只是在 Apple 的汇总视图中根本无法看到。

在部分市场中，尽管整体 ROAS 表现强劲，Apple Ads 却仅贡献了 3-7% 的收入——这表明在已经有效的渠道上，投入明显不足。品牌词覆盖依赖一个日预算有限的多地区统一广告系列，而竞争对手却在这些相同市场中出价争抢 Glam AI 的品牌关键词。

出价决策在 Apple 的原生后台中进行，该后台存在多天的数据延迟，且仅提供安装级指标。在月支出 $8 万的规模下，以安装量为优化目标，意味着订阅收入始终处于不可见状态，等到发现时往往已错过最佳干预时机。

Glam AI 引入 Adapty 进行 Apple Ads 管理——将 Apple Ads Manager 工具与专属托管服务相结合。Adapty 在签约后数天内即启动了合作。

首要任务是提升预算使用效率。第一天起，Apple Ads Manager 的规则化自动化功能便上线了否定关键词列表。广泛匹配词经过重构，将约 $1.6 万/月的预算重新导向表现更佳的细分市场。

第二步：重建广告系列组合。团队将广告系列从 23 个混合型广告系列重构为 100 多个精细化广告系列，每个广告系列围绕特定国家和广告系列类型构建，包括品牌词、通用词、竞品词和发现型。自动化功能持续处理 SOV 出价、基于 ROAS 的规模扩展及预算再分配，出价决策基于实时更新的关键词级收入数据运行。

第三步：市场扩张。团队借助市场情报功能，识别出竞品应用已在 Apple Ads 上积累了较高展示份额的国家——这是用户意图和 App Store 需求已经存在的信号，而 Glam AI 在这些市场尚无布局。

土耳其、哈萨克斯坦、捷克共和国和荷兰等市场正符合这一特征：竞品活动活跃，Glam AI 尚未投放广告，且与竞争激烈的市场相比，历史 CPT 出价更低。每个新市场以受控预算启动，一旦概览面板中的 ROAS 达到阈值，便自动扩大规模。活跃市场从 11 个扩展到 34 个。

在预算几乎不变的情况下，每项核心指标均出现了明显改善：

从第 0 天到第 92 天，ROAS 在每个群组窗口内均保持稳定，并非仅在安装当天出现一次性峰值。美国市场在减少 32% 支出的情况下，ROAS 实现了近四倍的提升，安装转付费率也翻了一倍有余。土耳其、哈萨克斯坦、捷克共和国和荷兰均带来了强劲回报——而这些成果正是国家级广告系列首次让其清晰可见的。

超过一定支出门槛后，国家级别的精细化管理至关重要。多地区统一广告系列会将表现最好和最差的市场混在一起，导致两者都无法得到有效优化。

在未经关键词逐一审计的情况下，非品牌词的支出通常有 30-50% 集中在低转化的细分市场中。从汇总 ROAS 来看，一切似乎都正常。

随着广告系列复杂度的提升，订阅经济指标与安装指标之间的差距会逐渐扩大。一旦广告组合规模超过临界点，基于 LTV 的出价策略将优于基于 CPI 的出价策略。