一、我们获取了怎样的数据？
8月份，我们通过技术手段抓取了部分积分墙的投放数据，这里通过归纳整理后主要涉及的数据维度包括“投放App”、“App名称”、“月度总投放量级”、“关键词投放量级”、“关键词热度”。由于对于cp的投放数据保护，前后排名情况不便于展示，所以表格中隐去了部分数据。
注：数据抓取会出现漏抓的情况，所以此处数据仅做大方向的投放参考
二、关于数据我们能得到什么？
1、了解例如竞品的投放情况；
2、了解部分App关键词投放的量级；
3、了解App在某个时间段的投放规划；
4、了解大家平常投放的关键词热度；
5、了解不同的分类，关键词竞争情况等等。
三、数据分析，洞见输出
接下来，带大家一起了解下这部分数据，和能体现出来的价值，或者大家会关注到的一些维度。
1、8月份哪些产品投放比较多
1.1先看一下汇总的情况
从这个数据表基本能看到各个领域的投放top级产品，例如教育类的“洋葱数学”，游戏类的“超级富翁”，生活类的“电视多”等。
游戏类的可能是每个月都在投放，这里我们主要观察下“洋葱数学”的投放情况。
根据百度指数在7月份的部分数据表明，暑假期间，大家关心的可能包括“游戏”、“答案”、“作业”等内容，而关于数学则是“辅导”、“试卷”等占据首要的需求行为。
然后我们再观察了8月份，App Store数据，发现“洋葱数学”在“数学”这个关键词下面的，也基本是top3的位置。
同时我们观察“数学”这个词下面的App情况，发现大多数App也是幼儿少儿教育类产品。
上面这张图，教育品类，洋葱数学投放量最高，约是第二名的2倍之多，根据巨掌数据的榜单情况，也能看到洋葱的榜单数据有明显提升。
上方两张图是洋葱的7月8月榜单情况及预估*载下**量情况，所以这里如果开发者遇到好的机会，特别是像这种时节性的，可以根据自身产品的属性，产品阶段，当前的产品版本情况等等的综合考虑，最后是否加大投放量，进而获取更多的精准用户。
1.2看一下子分类的情况
这里我们主要看一下“财务”分类的情况，关于其他分类的，后续可以通过我们结尾的说明来获取具体的数据表格，及数据呈现的仪表盘。
除了第一名的保险产品以外，其他的主要是金融类的，例如“国美易卡”、“信用钱包”等等。这里我们主要观察一下“国美易卡”的投放情况。
观察榜单数据发现，6-8月来说，榜单一直靠前，并且总榜排名是在200+，除开每日的投放量5000+以外，可能日新在还有10000+。
那么国美投放了哪些词呢？
我们整理了汇总这个表，可以看到，国美一直在投放“现金贷”这个词，并且量级特别大，那么我们是否可以潜在认为“现金贷”这个词有量，或者说性价比高？
2、8月份哪些关键词的竞争大？
2.1先看一下汇总的情况
上图可以看到，“数学”这个词，一个月投放量超过了10万+，简单来说这是大家共同投放或者说一家投放的情况下的结果，抛除极个别例如“洋葱数学”的投放的情况下，我们可以直接认为，这种在数据的top级的词是大家都在竞争的。
也就是说，关于教育品类，如果需要获取关于“数学”需求的用户，或者*在用潜**户，那么遇到的竞争在8月份就会比较大，那么如何选择？例如可以考虑其他投放渠道，可以考虑选择其他教育类词，又或者加量与之竞争，就算不抢第一名，也想办法做T3，以及维持排名。
2.2看一下子分类的情况
这里同样也从“财务”分类来看，其他分类后续可以从数据仪表盘及数据源来查看了解。
从数据中可以看到“现金贷”、“分期借款”、“小额借款”此类的词投放量最高，然后是“手机贷”这种品牌性的词等。
那么一个词一个月7万，折合下来就是日均2000+投放量，但是实际情况可能没有一家每天这么投的，那也就是大家都在投，可能今天某家投了三四百，另外的投了一两千竞争，第二天某家想冲词加量了，然后前面投了三四百的觉得上不去也成本高，又不投了。
所以这里我们在投放的时候如何考量呢？首先除开前面汇总关键词的几种选择之外，其他的我们可以考虑，例如先打量测试，比如打500量级，如果榜单没有变动，那么第二天继续打，1000或者更多的量级，到第三天，可能我们发现依然没有变动，那么这里可能是包是否有问题了，或者词锁了？如果有变动，不高，那么是否竞争还是太大了？是否要放弃这个词等等。
注：这里抓取的数据并不代表所有积分墙市场的投放情况，举例的500及1000也仅做举例说明，不代表这个词要一定要依照500，1000的这种打法。
3、意外的发现与观察
在整理数据的时候我们有了一个意外的发现，我们观察到有非常多的大词被选择投放，平常来看这都是一件正常的投放事情，那么这里我们发现了什么呢？
上图是我们筛选“拼多多”这个词以后，看到的数据，我们发现这个小游戏App在8月份显示投放了1000+拼多多这个词。
然后我们尝试观察App的榜单，上架情况，关键词排名变动曲线等，却发现这是一款17年上架后仅在同年更新过一次的App(此类App同时也发现了其他的)。
原本我们以为是cp一个另类的打法，想蹭量，后期经过数据分析，我们大致的推测是，可能渠道在测试量级？又或者在做捞词等等相关的测试等等。
关于这里其实也引申到了“蹭量”的内容，这里我们后期的文章再给大家整理相关分析输出。
最后，关于这份数据给大家的分享就到这里，关于其他维度的，比如有想到了解数据内其他App投放情况的，可以私信小编【数据报告】来获取已整理好的数据仪表盘以及源数据表。