好景不长进入移动网络时代以来，插件毫无疑问就正式成为了绝对的主人公，开发App也借势正式成为了绝大多数网络专业人士的创业者快捷键。而作为开发人员，最重视的热门话题自然是怎样透过APP来赚钱了。而想实现这一点，除了APP自
既然开发人员有需求，苹果公司各方面也借势退场了。近日，苹果公司各方面为iOS开发人员在“App预测”中，导入了对等组计算方法分项（Peer group benchmarks）辅助工具。实际上，App预测是App Store Connect开发辅助工具中的一部分，借助于信用卡业务率、使用和盈利策略等有关分项，开发人员可以在“App预测”介面监视使用者整个开发周期 ( 从知觉到转化成、再到存留 ) 中各阶段的其二。
或者说在“对等组计算方法分项”辅助工具面世前，开发人员根本无法在“App分统计数据预测推论，供商品项目组和上级参照。
在iOS端，过去许多商品经理主要是透过App Store的名列来估计同价位的有关统计数据。对于具体的赛车场，业内是晓得App Store名列前500的App有著怎样水平的日活，名列1000以上的App又有著多大规模的月活，但这种透过非常有限统计数据样品进行经验式估计的预测，其实是存在一定问题的，毕竟极难得到精确的结果。因此类似appannie、Adjust等，服务器端App统计数据预测商品也不断涌现。
在有了对等组计算方法分项辅助工具后，开发人员不需要appannie也能晓得同类型商品在App Store的表现到底怎样。依照苹果公司开发人员支持文件格式中的介绍显示，其会依照三个标准将这款App进行分类到相应的类型。首先，App与其他应用会被列在App Store中同一类型中，也是抖音根本无法与快手对照，而看不出譬如《王者荣耀》此类App的统计数据。
其次，苹果公司会在同一类型的App中，依照开发人员所采取的商业模式进行进行分类。苹果公司为此定义的商业模式有免费、免费增值、付费、付费增值和订阅五种不同类型，即《王者荣耀》会和《原神》在同一类，但看不出《纪念碑谷2》的统计数据。
最后，苹果公司会将App与下载量相似的其他App进行比较，将应用分为低、中、高不同的下载量组。
值得一提的是，对于开发人员而言，他们显然都希望尽一切可能获得同价位的真实有效统计数据，但又会努力确保自己App的统计数据不被泄露、所以苹果公司各方面向开发人员保证，对等组计算方法分项辅助工具使用了行业领先的差分隐私技术，可提供有关且切实可行的见解，同时确保App的私密性。
“差分隐私(Differential Privacy)”其实是密码学中的一种数学辅助工具，它在2006年被微软科学家Cynthia Dwork提出。借助于Hash算法、分段抽样和数学噪声注入等方式，差分隐私能够在给统计数据添加噪声的同时，一直计算隐私提升的程度，从而使得增加“噪音”的过程变得更加严谨，并会对所有统计数据查询和预测的过程进行约束，以尽可能减少隐私泄露的风险。
自iOS 10以来，苹果就大规模使用差分隐私策略收集使用者统计数据，而从过去几年的情况来看，这一策略确实也没有出现过纰漏，因此这极有可能也是苹果公司敢于推出对等组计算方法分项辅助工具的倚仗。
如此看来，在一众开发人员中，也就只有此前以提供服务器端App统计数据预测的开发人员受伤了。毕竟在过去，开发人员想了解自家商品在App Store同类型商品中的表现，最有效的方式是去购买appannie、七麦统计数据等提供的付费服务。
因此对等组计算方法分项辅助工具的推出，也就等于是几乎宣告了服务器端App统计数据预测商品的“死刑”，并且由于每一位向苹果公司缴纳了99美元年费的开发人员都可免费使用这一功能，因此对于小型开发人员而言毫无疑问将是意义重大。而且从理论上讲，苹果公司的对等组计算方法分项辅助工具能够覆盖App Store中的每这款App，而服务器端解决方案则显然极难收集到完整的统计数据。
透过对等组计算方法分项辅助工具，苹果公司显然再次增强了99美元/年的开发人员计划的价值，而服务器端App统计数据预测辅助工具显然就要考虑一下未来的出路了。特别是针对七麦统计数据等立足于国内移动应用市场的服务器端预测辅助工具来说，由于国内安卓生态的高度碎片化，App Store几乎就正式成为了唯一能提供可靠且有价值统计数据的平台，可现在iOS开发人员有了更快的选择后，七麦统计数据们又要怎样自处呢？
就像《三体》中所说的那样，“毁灭你，与你有何相干？”这背后的滋味，服务器端App统计数据预测辅助工具很快就要感同身受了。
