Новітні моделі генерації зображень стають потужним драйвером зростання для мобільних застосунків зі штучним інтелектом. За даними свіжого звіту аналітичної компанії Appfigures, такі оновлення забезпечують у 6.5 раза більше завантажень порівняно з традиційними апдейтами.
Зміна парадигми в залученні користувачів
Це значний зсув у порівнянні з попередніми роками, коли основний попит створювався випуском нових мовних моделей, що лежали в основі розмовних функцій, а також нових інтерфейсів, як-от голосовий чат.
Імпульс від візуальних можливостей
Наприклад, ChatGPT та Gemini продемонстрували стрімке зростання кількості завантажень, додавши десятки мільйонів нових користувачів після запуску своїх моделей для генерації зображень.
Зокрема, для Google Gemini випуск моделі обробки зображень Nano Banana спричинив понад 22 мільйони додаткових завантажень протягом 28 днів після представлення моделі Gemini 2.5 Flash минулого серпня. Цей запуск збільшив кількість завантажень застосунку більш ніж у 4 рази за вказаний період, свідчать дані.
Тим часом ChatGPT здобув понад 12 мільйонів додаткових інсталяцій за 28 днів після запуску своєї моделі GPT-4o для роботи із зображеннями минулого березня. Це приблизно в 4.5 раза більше завантажень, ніж спостерігалося під час випуску його попередніх моделей GPT-4o, GPT-4.5 та GPT-5, наголошують в Appfigures.
Інші випуски моделей демонстрували подібні тенденції, хоча й у менших масштабах. Наприклад, інтеграція Meta AI свого відеоканалу Vibes призвела до приблизно 2.6 мільйона додаткових завантажень протягом 28 днів після запуску у вересні 2025 року. (Технічно, це модель для роботи з відео, але по суті вона стосується візуального контенту, а не лише тексту).
Завантаження не завжди означають дохід
Проте, звіт застерігає, що додаткові завантаження не завжди автоматично транслюються у зростання мобільних доходів.
Нові моделі генерації зображень надають користувачам вагому причину для встановлення застосунку та тестування його покращених можливостей. Це не означає, що користувачі обов’язково перетворяться на платних підписників. Наприклад, Appfigures зазначає, що Nano Banana принесла лише близько 181 000 ₴ (приблизний валовий споживчий дохід) протягом 28 днів після випуску, попри значно більший сплеск завантажень порівняно з релізом моделі 4o для зображень від ChatGPT.
Запуск Meta AI Vibes також призвів до збільшення завантажень, але не спричинив суттєвого зростання доходів.
Серед трьох вищезгаданих, лише ChatGPT зміг монетизувати підвищену увагу користувачів.
Модель OpenAI 4o для генерації зображень призвела до приблизно 70 мільйонів ₴ валового споживчого доходу за 28 днів після запуску, порівняно з попереднім базовим рівнем, повідомили в Appfigures.
Винятки та цікаві випадки
Компанія також проаналізувала DeepSeek, але цей випадок не зовсім вписується в загальну картину.
Хоча DeepSeek R1 спричинив 28 мільйонів завантажень після випуску у січні 2025 року, це не був типовий реліз з порівнянням моделей. Це був проривний момент для DeepSeek, коли компанія перетворилася з відносно невідомої на сенсацію, адже технологічна спільнота дізналася про використані нею методи тренування ШІ-моделей за значно нижчою ціною, ніж у конкурентів. Цей випадок підкреслює, як цікавість може стимулювати завантаження, хоча в даному випадку інтерес не був пов’язаний з моделлю генерації зображень.
При купівлі за посиланнями в наших статтях ми можемо отримувати невелику комісію. Це не впливає на нашу редакційну незалежність.
Думка ІТ-Блогу: Випуск нових моделей генерації зображень став ключовим фактором залучення користувачів до мобільних ШІ-застосунків, демонструючи здатність інновацій стимулювати попит. Однак, як показує практика, перетворення цих завантажень на стабільний дохід залишається головним викликом для розробників, вимагаючи збалансованого підходу до функціональності та монетизації.
Подробиці можна знайти на сайті: techcrunch.com