AppAide根据用户实际使用app的频率来推荐app

随着移动端app的不断涌现，现在，做应用搜索，应用推荐的app也越来越多。苹果的应用商店有自己的排行榜，但是这个排行榜是根据下载量和用户打分来的，有人气的app会依赖滚雪球效应不断被下载，而新的优质app却很容易被淹没。事实上，根据我们网站昨天的报道，App Store中三分之二的应用已经沦为僵尸应用。所以，应用的饱和和发现机制的缺陷也导致了各种应用搜索，应用推荐app的崛起。

目前市面上此类应用已经很多，比如说几个月前被苹果以5000万美元收购，根据app的功能和相关性实现搜索和推荐的Chomp，再比如Chomp原先的劲敌，将索引范围扩大到应用商店以外的各大社交网站，博客平台，测评网站，论坛，根据用户对某款应用的描述，使用和评价以确定其功能，并据此提供搜索结果的Quixey。在国内，腾讯推出了一款通过自然语言的关键词实现搜索和推荐的海纳应用搜索，而豌豆荚的下一代应用搜索也有望在年内推出。这类app一般同时具有搜索和推荐功能。单就专门的应用推荐而言，国外有一款通过Facebook数据挖掘做app推荐的AppHero，在国内，也有一款每天为iOS用户推送最新的免费或限时免费应用的“App每日推送”。

上面的app推荐应用都试图从不同的角度来帮助用户挖掘应用，而现在，有一款iOS应用AppAide会根据用户实际使用app的频率来做推荐。

用户下载AppAide之后，它会在用户的iPhone后台运行，追踪用户使用其他应用的情况(AppAide称它不会收集用户的私人数据，所有数据都是匿名收集的)。然后，它会根据所有已经下载了AppAide的用户使用其他应用的数据，创建一个Top40应用列表，把所有用户最常用的40款应用列出来。

这个应用推荐跟其他应用推荐的一个很大不同是，它是根据用户实际对某款应用的喜欢和使用程度，而非一款应用实际的下载量来推荐应用。因为应用的下载量可能存在水分，也可能是公司营销的结果，而用户下载一款应用之后也有可能再也没有打开过。而一款下载量不大的应用，假如用户频繁使用，也说明了应用本身是优质的，或者解决了用户需求。AppAide的这种评估方法在一定程度上更公平更科学，也更容易让那些一开始籍籍无名的应用脱颖而出(当然，前提是有用户下载了该款应用)。这种差异就如同Google跟Facebook广告之间的差异：前者的广告是基于用户特定的购买意图，是跟用户的需求直接挂钩的，而后者的广告是基于某个特定的，跟某类用户相关的情境，具有一定的随意性，所以前者会比后者更精准。

本周低调发布后，AppAide已经被下载了几百次，它的整个系统也已经囊括了900个应用。尽管目前的用户数还不大，但你也可以大体上了解哪些应用是被用户经常使用的应用。而随着用户基数的扩大，AppAide的数据也会更加准确。

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