AdMaster：2018中国移动互联网用户行为洞察报告

该报告基于InMobi移动广告平台用户数据，对包括iOS和安卓两大生态系统在内的中国移动互联网用户进行全方位的调查研究，描摹出了最新的人群画像，并对消费行为的最新变化进行了深度解析。

该报告还在其调查研究基础之上，为广大广告主提供了包括“品牌移动营销解决方案”、“移动效果营销解决方案”和“创意解决方案”等在内的全方位移动营销解决方案，力图帮助广告主抓住最新的移动趋势。

中国移动互联网用户主要集中在东部沿海地区和中部地区，其中广东省分布最广，占比达到12.4％。这些用户整体学历偏高，同时其个人平均收入也达到了6688元，拥有较高的消费水平。而从情感状态分布来看，中国移动互联网用户已婚有子女的情况占比48.8％，对于购房的需求也更为强烈，因此我们可以看到，七成中国移动互联网用户五年内有购房计划，五成以上的中国移动互联网用户在两年内有装修计划，中国移动互联网用户整体购房预算均值204.18万元。

从旅游消费来看，七成以上中国移动互联网用户旅游预算集中在1000-9999元，且预算是影响旅游类型的主要因素，中低预算多选择国内游及周边游，人均预算在一万元以上的则多数选择出国游，占比超过28％。总体来说，中国移动互联网用户主要偏向于国内游，占比达到57.5％，预算5000-9999元的用户占比最大，达到25.3％。

该报告显示，76.7％的中国移动互联网男性用户拥有汽车。其中，大众的渗透率最高，达22.8％，其次是丰田和福特。而在未来三年内有换购车计划的中国移动互联网男性用户，占比达到了57.3％，其中近六成用户预算在10万－30万之间。

与此同时，女性对于化妆品的消费需求也非常令人关注。从月均美妆消费来看，在300元以上的中国移动互联网用户占到了约70％，整体平均月消费额达到了680元。可以看出，中国移动互联网女性用户对于美妆用品的需求量较高，对美妆产品的重视，以及乐于投入的态度。此外，我们也可以看到，不同的年龄段，对于美妆产品类别的选择也不尽相同。报告显示，中国移动互联网用户中，年轻用户爱彩妆，其中21-30岁年龄段用户彩妆、底妆使用比例最高。而成熟用户则更注重护肤，40岁以上用户日常护肤、清洁产品的使用率较高。

不仅如此，中国互联网用户对于互联网金融、3C、运动、奢侈品等方面也有着广泛的关注。该报告显示，中国移动互联网用户中超过半数接触过P2P，其中P2P投资金额平均为8万元，P2P借贷行为以5万元以内小额贷款为主；苹果仍然是最受中国移动互联网用户关注的3C产品品牌，而华为正在缩小其与苹果的差距。

从中国移动互联网用户的APP使用行为来看，各个垂直领域的头部APP仍然占据着较为明显的优势，无论是使用率还是用户粘性，均表现强势。

在竞争激烈的电商类APP中，淘宝仍然稳坐头把交椅，天猫、京东紧随其后，唯品会、苏宁易购、小红书等也受到了用户的关注；O2O类APP中，支付宝位居安装使用榜首，其次是美团、滴滴打车；墨迹天气、万年历、WPS、KEEP、喜马拉雅FM、腾讯视频、易信等的使用率和用户粘性均是其所在垂直类型中最高。

而在新闻资讯类APP中，今日头条的使用率最高，用户粘性最大的则是腾讯新闻；游戏类APP中，开心消消乐使用率最高，王者荣耀用户粘性最大。

对于APP中出现的不同类型的移动广告，中国移动互联网用户更偏爱开屏广告，同时对视频前贴片广告也有着极大的关注度。同时该报告也显示，视频形式的信息流广告得到的关注度已超过了常规的信息流广告。

随着对中国移动互联网用户的理解不断加深，以及移动广告技术和理念的不断成熟，中国市场的广大广告主越来越意识到移动端广告的“品效合一”并非不可实现，而移动视频广告产品的日臻成熟也使移动端成为了首选的品牌广告推广渠道。

InMobi作为一家具有极强技术实力的、全球化的移动广告平台，在产品的研发以及对新趋势的把握上，都有着自己独到的经验。从发布新版视频广告SDK，主推移动原生视频广告，到将行业领先的人工智能技术应用到移动广告，以及在正确的时间节点发力品牌广告和程序化购买业务，再到收购美国AerServ、与微软达成战略合作伙伴关系，其每一步似乎都走在了行业的前列，让人备受期待。

在此次发布的报告中，我们也看到了InMobi提供的品牌移动营销解决方案、移动效果营销解决方案以及创意解决方案，它们对于广告主来说都具有极高的参考价值。在这一整套解决方案下，广告主可以借助InMobi先进的移动原生视频广告形式（包括原生信息流视频广告、原生开屏视频广告等），基于人工智能、机器学习的大数据技术以及高度本地化的团队，来实现自己的移动营销目标。而InMobi平台直接接入的媒体，已经覆盖了移动应用商店排行榜前200应用的43％， 构成了强大的头部APP媒体矩阵，本次的调研结果，也从侧面反映了InMobi平台覆盖用户的高质量。

以下为本报告部分截图