红果超越豆包?App 用户增长面临哪些新变化

opoinstall
2026-11-05
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红果超越豆包?QuestMobile 2026 年 9 月发布的排名显示,红果免费短剧在各监测渠道的去重用户规模达到 4.3 亿,领先于豆包的 4.19 亿,仅次于抖音的 10.29 亿。这些数据反映的是报告方法论下的用户覆盖面,而非单一原生 App 的月活跃用户(MAU)指标。对于增长团队而言,这种对比引发了关于用户参与度和拉新质量的思考;它并不意味着更低的获客成本、更高的留存率,也不代表用户正从 AI 助手转向短剧。这些数据折射出中国移动互联网市场的环境变迁:整体活跃用户规模同比增长放缓至 0.9%,达到 12.81 亿月活跃用户,而月人均使用时长则增长至 189.8 小时。正在评估多渠道拉新漏斗的技术团队必须明确区分报告窗口期内的去重覆盖范围与可持续的用户生命周期价值(LTV)。

头条新闻背后的业务转变:去重覆盖与饱和的用户增长

核心摘要

  • QuestMobile 2026 年 9 月的审计数据显示,红果免费短剧在各监测渠道的去重用户达到 4.3 亿,豆包则为 4.19 亿。
  • 移动互联网整体月活跃用户达到 12.81 亿,随着活跃用户人口增长放缓,同比增长率温和回落至 0.9%。
  • 微短剧和短视频品类贡献了总上网时长净增量的 111.5%,抵消了传统长视频和综合资讯服务的使用时长下滑。

QuestMobile 图表:对比 2026 年 9 月与 2025 年 9 月各主流 App 在监测渠道中的去重用户覆盖

根据 36Kr 发布的 QuestMobile 2026 秋季报告中公布的结构性指标,中国移动互联网内部的竞争格局已经发生了演变。数字平台不再单纯争夺首次接触智能手机的新增用户基数,而是转而在存量用户中争夺注意力。在受监测的整个生态系统中,2026 年 9 月的月人均使用时长同比增长 6.5%,达到 189.8 小时,这表明尽管活跃用户规模增长放缓,但用户的参与深度仍在持续加深。

在这种环境下,连载视频内容成为了参与度扩张的主要驱动力。正如 36Kr 关于红果与豆包的报告中的行业分析指出,专属短剧应用在不到三年的时间里,用户规模从大约 1000 万迅速增长至 400 多万。《中国日报》关于短剧增长的报道强调,在 2026 年 9 月的同比变化中,短剧使用时长净增 133.29 亿小时,短视频贡献了 5.717 亿小时的净增量。这两个品类共同占同期互联网总时长净增量的 111.5%,而传统长视频则缩减了 13.8 亿小时。

QuestMobile 图表:展示 2026 年 9 月各行业总使用时长的同比变化

红果在 9 月排行榜上的领先地位反映了其独特的商业逻辑。红果采用了免费观看、自动化内容推荐与广告变现相结合的模式。与早期的单集付费短剧商业模式相比,这种结构降低了访问门槛。不过,分析人士指出,去重用户覆盖范围跨越了多个访问触点(包括独立 App 和集成小程序),这并不能证明单个用户放弃了生产力助手转而投向连载小说。

互动动态:内容消费与对话式 AI 工具效用的对比

分析娱乐媒体与人工智能助手之间的使用模式,可以发现它们具有截然不同的行为特征。根据新浪财经旗下《财经》杂志的报道,2026 年 7 月至 8 月期间,红果人均日均使用时长约为 151 分钟。这一指标反映了一种广告变现的娱乐闭环:观众在日常累积的时间段内连续观看多集内容。

相比之下,对话式助手则满足按需使用的实用性需求。QuestMobile 的数据显示,2026 年 9 月,豆包的平均月使用时长为 132.5 分钟,分布在 72.0 次使用频次中;DeepSeek 的平均月使用时长则为 136.7 分钟,对应 65.9 次使用频次。用户打开助手时往往带着明确的任务目标——例如代码调试、文档总结或文本草拟,一旦系统返回答案,用户便会退出界面。

QuestMobile 图表:对比 2026 年 9 月 AI 应用的月使用频次和单用户分钟数

下图概述了广告驱动的娱乐分发与查询导向的实用工作流之间的概念差异:

[广告支撑的连载内容漏斗]
  内容预告/分享链接 ──> 网页落地页 ──> App 安装与启动 ──> 视频播放与插屏广告(累积停留时间)

[查询驱动的任务完成漏斗]
  明确的用户意图 ──> 启动对话助手 ──> 任务执行/返回答案 ──> 会话结束(离散互动)

注:以上流程代表了一种编辑概念模型。这两种产品类型服务于截然不同的消费者使用场景;更高的累计使用时间并不直接代表更优的单用户经济效益或用户转换。

重要的是,总使用时间的差异并不能决定应用程序的财务健康状况或获客效率。用户获取成本(CAC)和客户生命周期价值(LTV)取决于底层商业模型。免费观看短剧平台通过高广告展示密度进行变现,而对话式 AI 工具则需要为每次提示词承担持续的 GPU 推理成本,因此必须具备明确的实用价值来支撑留存。此外,虽然36Kr报道的行业分析显示,某些生成式 AI 短剧的制作成本已经下降了 80% 至 90%,但内容平台仍然面临着快速的节目迭代和持续的推广投入,以维持曝光度。

自研与采购:评估归因和参数化引导框架

随着移动应用程序在各种数字渠道(如社交信息流、网络视频片段、创作者推荐和程序化广告)中获取受众,工程团队正面临着准确衡量营销活动效果的挑战。理解获客表现需要测量符合条件的触点,并在支持和允许的情况下将其与 App 内事件进行关联。

在设计获客追踪管线时,技术团队必须评估自建日志系统、广告网络自带报告以及独立测量框架的业务边界:

评估维度 自定义内部数据库 平台自带报告 (SAN) 第三方测量与链接工具
主要用途 内部遥测日志记录和定制化商业智能 单一广告网络内部的效能衡量 跨渠道拉新效果测量与延迟参数恢复
归因与渠道测量 自定义内部服务端事件关联 局限于专有网络的曝光和点击数据 评估网页及广告网络中支持的渠道与集成
延迟参数传递 需要构建合规机制,将网页触点与 App 启动关联起来 深度链接支持和参数传递因网络和集成方式而异 捕获符合条件的参数并在安装后的首次 App 启动时返回
平台与隐私限制 Apple 禁止通过设备指纹推导设备数据来唯一标识设备或用户 在网络定义的归因窗口和隐私阈值内运行 机制和可用性取决于服务商、平台政策及 SDK 版本
兜底处理 根据测量模型,未匹配的安装将被记录为未归因或未知 网络仅报告按其自身规则归因的转化;其他来源需要单独测量 当参数不可用或不可信时,App 应使用定义的兜底策略
维护范围 持续的内部工程投入,用于处理架构、API 和平台更新 极少量的原生设置,但在各网络间产生碎片化数据孤岛 由供应商维护更新的托管式客户端-服务端 SDK 集成
最适合 拥有专业内部基础设施的大型企业 运行单一独立网络营销活动的团队 衡量内容驱动型引流漏斗与 web-to-app 引导的增长组织

注:各项能力因服务商而异;本表格描述的是评估类别,而非对产品功能的保证。

本技术分析并未证实红果或豆包内部具体部署了何种商业归因或深度链接工具。然而,对于运行多渠道营销活动的独立发行和开发团队而言,构建内部归因数据库需要持续投入工程资源来管理架构变更、验证防作弊保护并保持对移动平台政策的合规性。

对于已经在大规模开展内容驱动型 web-to-app 营销活动的发行商而言,可以将 OpoInstall 作为参数化安装和渠道追踪的替代方案进行评估。根据 OpoInstall 文档所述,该框架支持将自定义参数附加到网络活动链接中,并在安装后首次启动 App 时检索符合条件的参数。这一功能使原生应用程序能够导航到特定的内容目的地(例如单个短剧剧集或创作者主页),同时提供渠道级的衡量。实际落地时必须根据当前平台的隐私政策以及相关 SDK 版本的具体数据处理规范进行评估。这些工具并不保证在所有渠道上都能完全恢复转化,原生应用程序依然需要负责验证参数、核查用户权限以及执行适当的兜底导航。

集成检查清单:将拉新漏斗与现代互动现实相对齐

为了将增长架构适应成熟的移动市场,技术团队需要将测量管线与具体的业务目标相对齐,而不是追求虚荣的覆盖指标。

工程与架构检查清单

  • 配置延迟参数传递:确保客户端 SDK 初始化例程在安装后的首次 App 启动时能够检索符合条件的参数,以恢复内容路由上下文。
  • 定义目标兜底逻辑:在应用路由器中实现明确的兜底规则,以便在参数不可用、损坏或不可信时,将用户引导至默认的落地页面。
  • 审查平台追踪实践:验证分析实现方式没有通过设备指纹推导设备数据来唯一标识设备或用户。同时独立评估该实现是否需要 ATT 权限。
  • 验证测量一致性:在允许的情况下将网络报告与 App 激活数据进行对账,同时考虑归因窗口、事件定义、聚合及报告延迟。仅在可用数据支持的情况下评估重复记功。

产品与增长策略检查清单

  • 将拉新目标与业务成果相对齐:围绕激活率、30 天留存率和验证过的商业转化来构建营销活动评估体系,而不是试图在所有产品类型上最大化会话时长。
  • 传递符合条件的目标参数:传递符合条件的目标参数并通过定义的兜底机制验证路由,将宣传视频片段直接与对应的 App 内内容相匹配。
  • 评估渠道组合与获客成本:衡量特定渠道的表现,确保获客支出与验证过的用户生命周期价值相匹配,而不是单纯追求顶层漏斗的安装量。
  • 将覆盖率与留存指标区分开来:切勿将去重的多渠道覆盖面视为产品黏性的指标;应当在有机渠道和付费渠道中分别评估同期群留存曲线。

常见问题解答 (FAQ)

红果的用户规模领先是否意味着其获客成本低于 AI 应用?
去重覆盖范围的领先并不代表更低的客户获取成本。覆盖范围反映的是在特定报告窗口内跨监测渠道的总独立用户数。客户获取成本取决于出价动态、广告网络和转化效率。娱乐软件与实用型 AI 工具服务于截然不同的消费者需求,这意味着仅凭规模无法证明获客效率或盈利能力。
短剧应用与 AI 助手的使用时长可以直接进行对比吗?
这些数字使用了不同的时间窗口和分母,因此不应被视为同类性能对比。AI 助手较短的使用时长可能反映了高效的任务完成、用户放弃或其他行为。区分这些结果需要结合任务成功率和留存数据。
增长团队如何归因由共享视频内容驱动的 App 安装?
团队在支持的情况下将追踪参数或营销活动 Token 附加到分享网页链接中。如果用户安装并启动了应用程序,归因框架会尝试通过允许的平台机制将安装前的网页互动与原生 App 事件关联起来。如果在首次启动时成功解析了参数,App 将导航到共享内容并记录营销活动来源。根据测量模型,未匹配的安装必须记录为未归因或未知。
延迟深度链接在内容驱动的引导中扮演什么角色?
延迟深度链接可在安装后的首次 App 启动时检索符合条件的营销活动、推荐或目标参数。对于内容类 App 而言,这允许客户端导航到网页上预览的特定剧集或创作者主页。原生应用程序依然需要负责验证参数完整性、处理权限以及在参数缺失时将用户引导至兜底的发现页面。

给工程团队的核心建议

红果在总覆盖规模上超越豆包的排名变化,反映了一个不断演进的数字环境:整体受众增长已经放缓,平台主要在现有的用户注意力中展开竞争。然而,工程和增长团队必须避免将总体覆盖面或互动时长等同于普遍的产品成功。

为了构建可持续的数字资产,企业必须围绕具体的商业目标来构建其测量架构。通过部署规范的多渠道归因、实现尊重兜底边界且具备韧性的深度链接,并对照真实的获客成本来分析留存同期群,技术团队能够在日益竞争激烈的移动生态中有效地优化产品漏斗。

参考资料

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