Cos'è Fullapps

MISSION

Fullapps fornisce servizi di aggregazione, search e recommending per operare in modalità B2B e B2C con mobile app

MODALITA' DI SERVIZIO: API (APPLICATION PROGRAM INTERFACE) REST

Fullapps è un motore di ricerca e un sistema di raccomandazione (search & recommending) di app multipiattaforma e multilingue progettato per facilitare la scoperta di nuove app. E’ però in grado di operare in altre forme, generando e proponendo aggregati di apps in funzione di parametri dinamici (utili per esempio per costituire nuovi marketplace di app), e di fornire soluzioni originali in grado di competere con il mercato internazionale. Questo assunto è sostenuto dalla possibilità di coniugare Fullapps con funzioni di ingegneria del linguaggio (classificatori, clustering engine, estrattori di keywords, analizzatori di sentiment, etc.), che costituiscono il know-how dei realizzatori di Fullapps.

IL MERCATO SEARCH & RECOMMENDING DI APP

La necessità di avere servizi di search & recommending, e più in generale di discovery app, sta crescendo molto negli ultimi mesi, trascinato dal numero crescente di app. Un fenomeno alimentato dalla convergenza di diversi fattori: lo sviluppo del settore del mobile internet, l'aumento dei device che supportano tecnologie sw e hw del mobile, e la facilità con cui è possibile sviluppare mobile app, introdurle sul mercato e quindi candidarsi a scoprire la pepita in questo nuovo eldorado.

ricerca applicazioni

Stiamo costruendo qualcosa che soddisfa un nuovo bisogno della gente: quale è questo bisogno?

Iniziamo da una domanda: come gli utenti cercano le mobile app? Secondo una recente ricerca del Politecnico di Milano (giugno 2012) sul mercato internet mobile, content & app in Italia, la scelta di scaricare una app deriva dalla raccomandazione di amici, conoscenti o familiari. In modalità non digitale. Al secondo e al terzo posto, il motore di ricerca del marketplace (direttamente sullo smartphone) seguito dalla ricerca su Google direttamente dal Pc (e solo in una battuta successiva dallo smartphone). Il problema di come cercare emerge ancora più visibilmente, analizzando le query che gli utenti fanno sui motori di ricerca di App. Una ricerca condotta da Yxologic, che ne riprende un'altra di Chomp, ossia due dei più importanti motori di ricerca terze parti, indica che la maggior parte degli utenti cerca le app per 'categorie generali' , all'incirca quelle con cui i marketplace partizionano il loro Dataset. Una percentuale più bassa cerca per nome, magari scrivendo solo una o due keyword del nome app, e una percentuale ancora più bassa, circa il 15% cerca usando un colore emotivo o l'ispirazione del momento. Da questi dati si possono evincere alcune considerazioni:


  1. Fondamentalmente l'utente comune che sente ovunque parlare di app, e le vede in molte pubblicità televisive, non sa bene cosa aspettarsi né quali esigenze potrebbe risolvergli una app.
  2. L'utente più informato conosce i motori di ricerca di app, o comunque formula su Google le query di ricerca di app. Ma spesso queste query non risolvolo il problema, in quanto troppo generaliste oppure troppo dettagliate per produrre risultati utili. Ossia l'utente fa ricerche 'google style' oppure si limita alle categorie più importanti che ha trovato in classifiche tipo top ten category. Ne consegue che moltissime app rimangono sconosciute.

Alla luce di queste considerazioni, il problema è evidentemente duplice: l'utente ha bisogno di capire come trovare le app, il publisher ha l'esigenza di far scoprire le sue app agli utenti (la politica dei marketplace ufficiali, specialmente iTunes, è sempre stata quella di favorire la visibilità solo di poche centinaia di apps, quelle più scaricate). Queste esigenze hanno creato un nuovo spazio di mercato e dei nuovi attori, che si collocano a un livello intermedio tra l'utente e il marketplace originario. Può trattarsi di un marketplace alternativo che propone app al di fuori dello store originario (vedi il caso di Amazon, che possiede decine di migliaia di app che non sono residenti nello store di Android, pur essendo sviluppate sulla piattaforma Android), oppure un marketplace che propone app che vengono volontariamente rifiutate dai marketplace proprietari perché direttamente in concorrenza con app proprietarie, o perché il marketplace di riferimento attua policy troppo restrittive (Google attua una politica di controllo stretto verso tutti i suoi brand: Gmail, YouTube, etc). A questo scenario si aggiunge un'altra variabile: l'entrata in gioco di nuovi device, che delimitano nuovi orizzonti applicativi, e aprono a futuri marketplace: le Smart TV, i device Kindle che si estendono verso le e-book apps di terze parti, tutti i device pronti per l'arrivo del nuovo Sistema Operativo Microsoft windows 8 (che uscirà nel mese di novembre 2012).

In breve c'è un notevole fermento in diverse direzioni, i cui sviluppi non sono facilmente prevedibili, se non per il probabile aumento di complessità, e la corrispettiva esigenza di informare e i veicolare l'utente verso le scelte che più si adattano ai suoi bisogni. Da cui la crescita d'interesse nel mondo, da parte di investitori, di nuove opportunità.

algoritmi apps

Come soddisfiamo questo bisogno?

Nei nuovi scenari profilati, si evince che i bisogni degli utenti potranno essere molto parametrizzati rispetto allo standard di ricerca 'google style', il cui modello ha continuato a imporsi in tutto il decorso del Web classico. E' probabile che nei nuovi scenari, gli utenti saranno più condizionati dalla loro user experience locale, dovuta al device che useranno in quel momento, al luogo in cui si troveranno, o al contesto in cui navigheranno e agiranno. Il panorama sarà imprevedibile.


  1. Fino a Oggi l'utente medio di uno smartphone scarica circa 20-40 app (oltre a quelle predefinite in dotazione con il device) e le usa, nel 70% dei casi per intrattenimento, e, in percentuali minori, per la ricerca di informazioni turistiche (mappe/alberghi/ristoranti), per consultare News e Riviste, per fruire di servizi di valore aggiunto nei social network (come ricerca di amici nelle vicinanze, ecc.) e come strumenti di ufficio e business. Molte categorie sono ancora sommerse e realizzano pochi risultati sia in download sia in revenue.
  2. Da oggi in poi l'utenza mobile non solo si distribuirà su tutte le categorie (come evidenzia il cambiamento distributivo delle app Android e Windows) ma anche su più device: non ci sarà più l'utenza generalista dello smartphone, ma un utenza TV, un utenza tablet, un utenza e-reader, un'utenza netbook, un'utenza app-car, e altre tipologie. Ognuna delle quali diversificata e orientata a quelle app circoscrivibili nella sua sfera d'azione .

La risposta di fullapps a tutto questo è quella di fornire un'architettura aperta ad API (Application Program interface). In termini esplicativi, fullapp è nata e si sta evolvendo con un architettura a guscio, in cui uno strato esterno comunica con l'utente da un lato e dall'altro con l'engine interno. Il ponte sono appunto le API. In pratica già oggi il sito web, il widget e la mobile app di fullapps sono solo dei front end diversi che aderiscono a questa visione architetturale, ovvero tramite un protocollo di comunicazione interrogano l'engine, e filtrano o semplicemente presentano all'utente i risultati. Questa modalità d'interagire con il motore di search&recommending di fullapps, non vogliamo che sia esclusiva di fullapps, ma che sia interrogato da applicazioni costruite da terze parti che volessero investire su fullapps creando modalità personalizzate di ricerca e recommending. Un ambiente che sia tangenziale ai marketplace e ai device, è sicuramente più flessibile e adattabile a nuovi tool applicativi che necessitano di un sistema di interrogazione di app, rispetto a quelli dei marketplace proprietari che si noti, non offrono a tutt'oggi, API di interrogazione. Per fare qualche esempio, potrebbero sorgere web e mobile service orientati al 'kansei', che pongono semplici domande come: 'sei affamato?' 'sei annoiato?' e rispondono magari in maniera geolocalizzata, con le app più appropriate. Oppure siti/app che cercano la app di tipo 'find people' più efficiente rispetto alla zona d'azione. O ancora tool che interagiscono con le app di Smart TV per integrare l'ascolto di un programma TV insieme a informazioni o chatting tra utenti, e ottimizzare/mirare la pubblicità grazie a tutte queste informazioni. Fullapps con la sua doppia trasversalità rispetto al marketplace e rispetto al device, e con la possibilità di edificare sopra il sistema di base delle funzioni che lo indirizzino verso funzionalità precise, è secondo noi il modo più 'evolutivo' e 'darwiniano' per rispondere al tema del 'discovery app' . Evolutivo nel senso di flessibile e non deterministico, ma statisticamente orientato a lasciare al mercato, e alle esigenze del momento, la scoperta di come approfittare delle funzioni di fullapps per soddisfare le diverse nicchie.

Trend atteso Mobile Apps

Nei primi 7 mesi del 2012 le due principali piattaforme Android market e Itunes (che insieme rappresentano circa 1,5 Milioni apps su un totale che si aggira sui 1,7 Milioni, hanno ognuna accresciuto di 350.000 unità le app disponibili sui loro marketplace). Nello stesso periodo Windows Phone Store, un attore non così rilevante sul settore app fino all'anno scorso, ha raggiunto le 100.000 App. Nel nostro paese, in linea con il resto del mondo, nel primi 8 mesi del 2012 l'incremento del numero di download di app è stato superiore al 100% rispetto al 2011.

In Italia, ad agosto 2012 il numero di download, ripartito sui principali device, è stato: iPhone 65 Milioni , iPad 10 Milioni , Android 64 Milioni , Window Phone 4 Milioni . Mentre in tutto il mondo: iPhone 1295 Milioni, iPad 332 Milioni, Android 2250 Milioni, Window Phone 59 Milioni. In particolare, nei primi 8 mesi del 2012 il numero di download di app sono più che raddoppiati sui marketplace Android e Windows phone. limitandoci ai dati delle tre categorie principali, a gennaio il numero di download è stato: iPhone 10 Milioni, iPad 2,2 Milioni , Android 7,1 Milioni , Window Phone 0,55 Milioni. Ad agosto: iPhone 10,4 Milioni, iPad 3,5 Milioni, Android 15,4, iPad 3,5 Milioni, Window Phone 1,5 Milioni. Si evince quindi nettamente una maggiore distribuzione categoriale rispetto ai games che fino a due anni fa occupavano percentuali assolute. [fonte: XYOLOGIC + statistiche interne] .

Sul fronte della monetizzazione, il 2012 sembra essere l'anno del boom per i ricavi da Mobile Apps (che raddoppiano rispetto al 2011) e di vendite di contenuti tramite Mobile Web agli utenti che possiedono gli Smartphone (+190%). Grazie a questi nuovi contenuti, dopo 3 anni di contrazione, il mercato parallelo dei Mobile Content&Apps (Pay e ADV) torna a crescere del 4%, toccando quota 530 milioni di euro, con i ricavi pay a farla da padrone (90%). Trainano Giochi (+44%), Musica (+39%) e Video (+30%). Crescono anche i ricavi complessivi da mobile ADV (+50%, 56 milioni di euro) grazie agli investimenti in Display Advertising all'interno di Applicazioni e Mobile site e in Keyword Advertising. [Fonte School of Management – Politecnico di Milano].


2011 2012 2013 2014 2015 2016
Free Downloads (in Millions) 22044 40600 73280 119842 188946 287933
Paid-for Downloads (in Millions) 2893 5018 8142 11853 16430 21672
Total Downloads 24936 45617 81422 131695 205376 309606
Free Downloads (%) 88.4 89 90 91 92 93

Proiezioni di numero download del mercato App [fonte: techcrunch]


Il numero di app disponibili per piattaforma è destinato a variare ulteriormente con i sopraggiungere di nuovi attori: quest'ultimo è sicuramente il dato più interessante. Inoltre, nei prossimi mesi (l'annuncio ufficiale di una release non completa è fissato per il 26 ottobre ) uscirà Windows 8, il nuovo sistema operativo di Microsoft, la cui interfaccia utente (METRO) sarà orientata alle app, su tutti i tipi di device: smartphone, tablet e pc. E poiché Microsoft è rimasta in questi anni protagonista sui sistemi operativi di notebook, netbook e laptop, è prevista una crescita d'interesse alle app su tutti quei fronti e quelle funzionalità che sono ancora appannaggio del settore tradizionale del mercato client consumer e business.


Smartphone OS 2012 (%) 2016 (%) Incremento %
composto
Android 61 52.9 9.5
Windows Phone 7 / Windows 8 5.2 19.2 46.2
IOS 20.5 19.0 10.9
Blackberry RIM OS 6 5.9 12.1
Others 7.2 3 -5.4

Distribuzione del mercato App rispetto ai sistemi operativi [fonte: techcrunch]

i Motori di ricerca di App

Da: Business Report – The Chronicle with Bloomberg

I motori di ricerca di apps stanno crescendo insieme all'esplosione delle apps
Ellen Lee
19 febbraio 2012

Quando Apple lanciò il suo App Store, nell'estate del 2008, erano disponibili circa 800 applicazioni. Quattro anni dopo ne avrebbe rilasciato circa 500.000, che avrebbero raggiunto la cifra di 1.100.000, aggiungendo quelle di Android, Blackberry e Windows Mobile (fonte Mobilewalla)[I]. Questa esplosione pone oggi un interrogativo sia per gli utenti che per gli sviluppatori: come far emergere un'app da questa folla? Quixey di Palo Alto e Chomp [II] di San Francisco, sono tra i servizi che ci aiutano a trovare l'app che cerchiamo. Questi sistemi percorrono l'ecosistema delle apps, non solo i titoli e le parole chiave, ma i punteggi, le recensioni e le altre informazioni correlate, per raggiungere la migliore aderenza tra le ricerche e i risultati.
E' questa la soluzione di un mercato da 30 miliardi di dollari (fonte Juniper research) , e nel quale si stima che gli utenti di smart-phone e tablet abbiano scaricato nel 2011 30 miliardi di apps, e il cui trend positivo raggiungerà i 52 miliardi di utili nel 2016 [III]. Mentre un diverso report, quello di Gartner, un'altra società di previsioni, prevede addirittura che nel 2014, gli utenti avranno scaricato più di 185 miliardi di mobile apps.

La ricerca di App

Per far fronte a tutto questo, Chomp propone un motore di ricerca dedicato alle apps di Iphone e Android, i cui risultati vengono ordinati utilizzando un algoritmo basato sulle caratteristiche funzionali delle apps stesse. Chomp distribuisce il motore a operatori telefonici come Verizon e a portali come Blekko e 148Apps.com. Fondata nel 2009 da Ben Keighran e Cathy Edwards, Chomp ha per promotori Kevin Rose, co-fondatore di Digg, e star hollywoodiane come Ashton Kutcher.

Investitori

Anche Quixey ha ricevuto attenzioni da importanti finanziatori, dato che ha recimolato circa 4 milioni di $ da società di Venture Capital quali Innovation Endeavor. Fondata nel 2009, proprio agli esordi del mercato delle apps, Quixey ha sviluppato una tecnologia che percorre la rete per catturare informazioni relative alle apps, in molte lingue diverse. Citando un report di vendite dell' AT&T, Quixey stima che l'85% delle apps scaricate sia trovato attraverso ricerche e non per mezzo di altri canali quali liste Top 10, blog o directory. "L'esplosione oggi è proprio travolgente. Ci sono migliaia di app che vengono sviluppate ogni giorno in tutto il mondo" – dice il Ceo di Quixey Tomer Kagan – "sta crescendo molto più velocemente di quanto ci si sarebbe mai aspettati".

Note


  1. la tendenza di crescita dei due principali marketplace, ad aprile 2012, è di circa 15.000 app la settimana ognuno, con Google Play (ex Android Market) in decisiva accelerazione da almeno 2 mesi.
  2. Quest'ultima è stata acquistata da Apple a marzo 2012 per 50 M$, con l'obbiettivo di migliorare il servizio di search su Itunes, e ha praticamente cessato di aggiornare il servizio generalista.
  3. Se leggiamo le stime di 2 anni fa, il numero previsto era ben più basso e avrebbe dovuto raggiungere i 26 miliardi nel 2014. In generale, la tendenza diventa ancora più difficile da analizzare, a causa delle new entry: le smart-tv e windows 8, nel quale le app costituiranno una componente effettivamente integrata in un s.o esteso a più piattaforme (netbook, notebook, laptop, tablet, smartphone, ...)

Caratteristiche tecniche

Parliamo un attimo dei motori di ricerca orientati alle apps, approfittando dell'articolo di Ellen Lee tradotto in parte nella sezione precedente. Quelli citati nell'articolo sono probabilmente i più noti (agli utenti d'oltreoceano), o comunque quelli che hanno avuto finanziamenti più cospicui.
Nessuno dei motori rivela i propri algoritmi, nè ovviamente il DataSet su cui basa l'indicizzazione delle informazioni. Soltanto Quixey, senza entrare in dettagli riservati, spiega il suo approccio articolandolo su questi punti. Vediamoli un attimo.

Crawling e Indexing

Sui moduli di Crawling e Indexing, Quixey dichiara di collezionare informazioni eterogenee a partire da risorse diverse. Non si tratta solo dei dati estraibili dalle pagine del marketplace (nome, descrizione, proprietà varie come user rating, prezzo ecc.) ma anche quelli presenti nei blog, social network, recensioni e altre risorse. Ossia insiemi di dati molto diversi tra loro che vengono omogeneizzati e organizzati attraverso filtri tassonomici e strumenti di apprendimento automatico (ad es.: la tassonomia dei giochi conterrà le proprietà tipiche di un game: tipo di game, modalità di gioco, piattaforma, ..). Se la recensione di app o di un post su facebook vengono classificati come aderenti a queste proprietà, allora queste ultime arricchiranno le informazioni di quella app, sia in maniera positiva che negativa. Ovvero tutto quello che non fa quella app e il pubblico a cui non si rivolge. [tutto ciò in teoria, dato che un problema attuale del mercato delle apps è la scarsa copertura informativa: è agevole trovare documentazione solo per meno del 5% delle apps sul mercato, mentre, per il restante 95% occorre accontentarsi dei parametri fondamentali del marketplace. Questo aspetto tocca un po' il polso ai limiti di questo motore come vedremo nella parte successiva]

Retrieval

Riguardo al modulo di Retrieval, ossia quello che gestisce la mappa dei risultati rispetto la query di Search, Quixey dichiara di estrarre dei concetti dalla query basati sulle probabilità condizionate di come questi concetti siano correlati tra loro. Per fare un es. pratico, in "games for 3 years old" vengono estratti due concetti, quello di gioco e quello della categoria di utenti, ossia i bimbi di 3 anni. Questo significa disporre di un potente motore inferenziale capace sia di estrarre i due concetti, sia di ricondurre la query a tutte le apps che rispondano alla probabilità del primo concetto condizionata con quella del secondo. I due concetti sono ovviamente associati con le proprietà con cui sono state classificate le apps nel Data Set di Quixey. Quixey ha investito molte energie per l'organizzazione dei suoi algoritmi atti allo scopo, e sicuramente ha le carte in regola per un'espansione diversificata del mercato. Però gli esempi che propone oggi (come quello che abbiamo visto: "games for 3 years old") rappresentano casi abbastanza semplici, ossia ricorrenti nelle descrizioni di apps, e facilmente estraibili anche in assenza di un'organizzazione concettuale articolata. Casi invece più 'difficili' come la query : "apartments near the sea"" hanno qualche difetto. Il primo risultato, l'app Disney Pix, è errato, Perché la combinazione di appartamenti con l'ambiente è difficilmente classificabile per le apps. In altre parole si tratta di proprietà troppo verticali e dettagliate, ritracciabili nei contenuti indicizzati dalle apps, ma non nelle apps stesse (si veda qui). Le pagine dedicate alle apps non sono le centinaia di miliardi di pag web, che si auto-descrivono grazie al loro contenuto, per cui il modello interpretativo dovrebbe slittare verso il concetto più generalista associabile a quella query, in questo caso semplicemente gli appartamenti, proponendoti le app di agenzie immobiliari, cosa che noi abbiamo cercato di fare.

Considerazioni finali

Ricerche funzionali

I blog e gli articoli dedicati ai search engine statunitensi, coniano espressioni come "ricerche funzionali", che possono portare benefici ma anche essere limitati in molte casistiche di query. L'approccio di Quixey lo abbiamo preso in esame nella pagina precedente, mentre i punti chiave di Chomp non sembrano risiedere tanto nella costruzione di tassonomie complesse, quanto dall'utilizzo di keywords opportunamente pesate e mirate alla classificazione delle app in base alle loro proprietà (per avere un'idea delle keywords usate da chomp, basta usare il loro servizio di autocomplete della query) e alle informazioni provenienti dalla sua community. Nei post di questa community, gli utenti classificano automaticamente le apps attraverso delle votazioni e con l'ausilio di informazioni verbali, catturabili in seguito dal motore con sistemi di Data Extraction e Sentiment Analisys. Chomp ha avuto più successo di Quixey, che era nato l'anno precedente, perché ha saputo gestire meglio la copertura delle apps (quella di Quixey si estende a molte piattaforme, anche non mobile, come i plugIn di Chrome, ma si limita alle apps più popolari) e rispondere sia a query dettagliate sul nome dell'app sia a query più generiche. In altre parole dotandosi di un sistema più flessibile semplice, poco sensibile alle ricerche in lingua naturale, ma capace di fornire risultati affidabili anche per le apps con una documentazione correlata limitata.

Query google-style

Un problema che hanno oggi i motori di ricerca di apps, è quello di essere visti dagli utenti come se fossero motori di ricerca generalisti di pag Web. Alla luce di circa 20.000 query di test provate da febbraio ad aprile nel nostro sistema, abbiamo osservato come gli utenti tendono a usare query google style, con il difetto di cercare informazioni troppo dettagliate, quali "alberghi in provincia di macerata" o "bignami per il latino", assolutamente impossibili da trovare in un motore di ricerca di apps, banalmente perché 1 milione di apps a disposizione (globalmente, di cui meno di un decimo in italiano) significano una copertura semantica a grana grossa. Non esiste oggi un'app dedicata agli alberghi di macerata, semmai esistono apps dedicate agli alberghi, che, se usate in provincia di macerata e quindi georeferenziate in quella zona, ti possono rispondere con l'informazione che cerchi. Infatti il nostro motore, a una query come "alberghi in provincia di macerata" risponde con le apps dedicate genericamente agli alberghi, con il tentativo aggiunto di cercare apps dedicate agli alberghi del sud Italia: modalità che verranno migliorati nel corso dei prossimi mesi. In altre parole il nostro approccio è stato quello di estrarre dalla query il topic statisticamente di maggiore rilevanza, in questo caso "alberghi" dato che "provincia" e "macerata" nel data set globale hanno o una minore frequenza, come nel caso di macerata, o sono proprietà/attributi generici, e scarsamente dotati di una semantica caratterizzante un topic per una app turistica.

In evoluzione

L'evoluzione di questa categoria di motori, per diventare concorrenziali a google (considerato come baseline delle ricerche generaliste) man mano che si diffonderanno le apps e le ricerche con i mobile device, è quella di rispondere non solo alla ricerca di apps, ma anche dei contenuti che è possibile trovare nelle app. Ossia rispondere alle domande che già oggi gli utenti si chiedono, da come mostrato negli esempi precedenti. Dal punto di vista applicativo, questo significa indicizzare non solo l'oggetto app, ma anche tutti i contenuti che un'app potrebbe proporre, ovvero, nell'esempio "alberghi in provincia di macerata" avere a disposizione, per ogni app dedicata al mondo turistico, le informazioni relative a tutti gli alberghi, tra cui quelli di macerata. Rispetto a un motore tradizionale, vuoi google vuoi uno tematico orientato al turismo, una app che sia anche motore di ricerca di app, potrebbe sfruttare la georeferenziazione, da un lato, e superare i limiti attuali delle apps orientate al turismo, le quali o detengono un sottoinsieme delle informazioni ricercabili nei siti web degli stessi publisher, oppure, al meglio si tratta di servizi che sfruttano i POI (Points Of Interest) delle "google maps" o simili. Cioè cercano di accontentare un po' tutti con liste di informazioni non ragionate, senza riuscire a soddisfare le esigenze di nicchie di pubblico. Quando usciranno apps più specialistiche e dedicate, allora cercare un'app vorrà dire cercarla insieme ai contenuti che quella app coinvolge. Un fenomeno che potrebbe diventare l'evoluzione di come si stanno orientando le ricerche sul web.