2018年4季度，移動K歌行業(yè)用戶規(guī)模達到2.4億，雖與第3季度相比略有下降，但總體規(guī)模保持穩(wěn)定。

全民K歌的活躍用戶規(guī)模依然遙遙領(lǐng)先，高達1.97億，唱吧以6480萬排名第二位，與全民K歌用戶量上的差距繼續(xù)擴大。排名第三和第四位的天籟K歌和K米雖然活躍用戶數(shù)較上一季度略有提升，但總體規(guī)模與處于行業(yè)領(lǐng)先地位的全民K歌和唱吧依舊相去甚遠。

Analysys易觀分析認為，從目前移動K歌APP用戶規(guī)模的變化趨勢上看，行業(yè)格局愈加明確，頭部效應(yīng)也愈發(fā)明顯。全民K歌與唱吧穩(wěn)坐移動K歌行業(yè)的龍頭地位。2018年第4季度，行業(yè)的全民K歌的活躍用戶數(shù)為排名第二唱吧的3.03倍，日均使用時長也達到了2.26倍。可以判斷，移動K歌市場較為穩(wěn)定的競爭格局將在未來較長時間內(nèi)得以延續(xù)。而如果全民K歌在2019年能夠憑借資源和社交布局上的優(yōu)勢持續(xù)發(fā)展，移動K歌APP市場上的寡頭時代或?qū)⒌絹怼?/span>

日均使用時長上，2018年4季度，全民K歌日均使用時長達到2907.6萬小時，同樣高于唱吧的1287.9萬小時。與活躍用戶規(guī)模的競爭格局類似，其他移動K歌APP的日均使用時長與全民K歌、唱吧處于不同量級，差距較大。

第4季度，移動K歌行業(yè)出現(xiàn)新進入者音遇于18年9月20號上線，由字節(jié)跳動系創(chuàng)業(yè)者打造，通過電視綜藝投放與快樂大本營合作，以歌曲跟唱、搶唱和領(lǐng)唱為核心玩法，以“社交+游戲”的方式出現(xiàn)在大眾視野中，4季度活躍用戶數(shù)達到417萬人，坐上了行業(yè)活躍用戶規(guī)模第三位的交椅；但從音遇目前的發(fā)展策略上看，除了依托國民綜藝快樂大本營進行引流，尚未觀察到獨特的功能和體驗，在原始用戶的積累后如何通過提供差異化的內(nèi)容實現(xiàn)用戶規(guī)模的擴大和商業(yè)變現(xiàn)，將會成為音遇APP在2019年面臨的一大挑戰(zhàn)。

2018年第4季度，在社交層面上，全民K歌為用戶社群提供了在線約唱的新形式，在原有歌房基礎(chǔ)上，升級KTV模式、歌房互動游戲、多麥歌房等模擬線下KTV功能，使用戶可以探索的玩法增多，提升用戶群體的互動體驗和活躍度；與之類似的，唱吧運用禮物、懸賞等形式激勵用戶之間進行互動，推出家族聊天室、動態(tài)作品送禮、聽歌搶紅包等功能，社交屬性進一步加強，使用戶在受到獎勵后，積極傳播作品，并為他人作品點贊，形成良性循環(huán)，提升用戶粘性。

全民K歌除了繼續(xù)打磨產(chǎn)品的社交屬性外，體現(xiàn)出了向競技化和場景化縱深發(fā)展的趨勢。全民K歌定位于“國民級音樂娛樂社交平臺”，其“全民搶麥”功能，亦將“搶歌”與“記詞”結(jié)合，用戶通過邀約好友、家人或隨機匹配陌生人的方式，進入搶麥房間進行歌曲搶麥競唱PK。從“多麥歌房”到“全民搶麥”，全民K歌在社交功能的基礎(chǔ)上，拓展新的互動方式，將熟人社交升級為陌生人社交，并在大綜藝《王牌對王牌》中進行植入，將全民K歌搶麥大戰(zhàn)改編成游戲在王牌對王牌春節(jié)檔中演繹，其后流量藝人組合坤音四子也空降全民K歌，與粉絲互動，并體驗與隨機粉絲競技的樂趣。這一新的玩法在娛樂中加入競技的體驗，激發(fā)了用戶的獵奇心理。

唱吧則繼續(xù)深耕產(chǎn)品和服務(wù)場景化的發(fā)展，重新定位于“新娛樂音樂聚會運營商”，在線下攜手《中國好聲音》，為選手提供試音、錄音、報名和參賽的全方位服務(wù)，打造線下音樂聚會新場景；在線上則新增連麥房間，模擬家人朋友聚會的場景，在娛樂過后通過聊天增進感情，同時新上線新聲學院功能，提供專業(yè)導師指導，學習唱歌的新方式、新玩法，使用戶通過與產(chǎn)品的互動，得到水平提升的喜悅和成就感。

由此可見，通過社交+競技+場景的方式來吸引用戶的注意正在成為移動K歌APP市場競爭中吸引用戶關(guān)注和用戶付費的新方法和新舉措，而無論是競技化還是場景化方向的發(fā)展，都將能夠滿足用戶更加全面的需求，為行業(yè)帶來更大的市場空間和盈利可能。

易觀千帆“A3”算法升級說明：

易觀千帆“A3”算法引入了機器學習的方法，使易觀千帆的數(shù)據(jù)更加準確地還原用戶的真實行為、更加客觀地評價產(chǎn)品的價值。整個算法的升級涉及到數(shù)據(jù)采集、清洗、計算的全過程：

1、采集端：升級SDK以適應(yīng)安卓7.0以上操作系統(tǒng)的開放API；通過機器學習算法，升級“非用戶主觀行為”的過濾算法，在更準確識別的 同時，避免“誤殺”；

2、數(shù)據(jù)處理端：通過機器學習算法，實現(xiàn)用戶碎片行為的補全算法、升級設(shè)備唯一性識別算法、增加異常設(shè)備行為過濾算法等；

3、算法模型：引入外部數(shù)據(jù)源結(jié)合易觀自有數(shù)據(jù)形成混合數(shù)據(jù)源，訓練AI算法機器人，部分指標的算法也進行了調(diào)整。

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