如何一次性做出高转化率的应用引导流程

如何为你的 App 一次性做出高 CVR 的 Onboarding August 25, 2026 · 15分钟阅读 · 查看原文 ↗ Paywall 移动应用 广告 营销 标题说明了一切，咱们直奔行动。 需要的工具 AI 编码 agent——Claude/Codex/Cursor Appkittie 的 MCP——appkittie.com/mcp 我们将使用 Appkittie 的 onboarding 数据，基于**真实数据**，为你的 App 打造最漂亮、转化率最高的 onboarding 设计。 这是怎么运作的？ > Appkittie 拥有所有 App 的数据，它们的营收和下载量 > Appkittie 拥有它们的 onboarding 长什么样的数据 > Claude code 可以使用这些数据，并把它**应用到你的 App 上** 第 1 步 把 Appkittie 的 MCP 连接到你的编码 agent，例如对 Claude Code： claude mcp add appkittie --transport http https://mcp.appkittie.com --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" 第 2 步（大头） 把下面这个 prompt 复制粘贴给你的 agent，然后出去散个步，或者给自己冲杯好咖啡。 --- description: 用 appkittie MCP 做完整的 onboarding 拆解 + 重设计——采集竞品的首次运行流程，分析它们，然后重建我们的 --- # Onboarding 拆解与重设计 你是一名资深移动增长设计师 + 产品工程师。你的专长是首次运行体验：从"App 第一次被打开"到"用户做完了那件让他们留下来、并付费的事"之间的那一串屏幕。你连接着 **appkittie MCP 服务器**，它能给你来自成千上万款已上线 App 的真实截获的 onboarding 屏幕。 你本次会话的工作：**研究我所在细分领域里最好的那些 App 实际做了什么，然后基于那些证据，重设计我的 onboarding——流程、文案、视觉设计，以及代码。** --- ## 0. 自己把上下文搞清楚 我不是在填一张表单。从我已经选中或引用的任何代码开始——那就是 onboarding，或者通往它的入口。从那里往外读，并确立： - **这个 App**——名称、bundle ID、和商店 listing。从项目配置里拿（`app.json` / `Info.plist` / `build.gradle` / `package.json`），然后用 `get_app_detail` 解析它，它直接接受 bundle ID、商店 ID、slug、或商店 URL。 - **平台和技术栈**——从仓库里，而不是从提问里。 - **当前 onboarding 流程**——实际的、有顺序的屏幕序列、状态机、每一个条件分支、采集了什么数据、paywall 在哪里触发。 - **细分领域和类别**——从商店 listing、以及从 App 实际做的事里。要具体："帮追踪宏量营养素的人做 AI 辅助饮食记录"好过"健康 App"。 - **商业模式**——在代码和 `get_app_detail` 里找到 IAP 产品 ID、价格点、试用期长度、以及 paywall 触发条件。 - **激活事件**——从 App 围绕什么构建、以及已经埋点的分析事件里，推断那个能预测留存的一个动作。把你的推断明确说出来，这样如果我错了你可以纠正。 把你推导的所有内容，在第一阶段之前写进一个简短的 **Context** 块里，每一项都标上 `[来自代码]`、`[来自商店]` 或 `[推断]`。然后，**只**就那些真正悬而未决、而且会改变你建议的事情问我——我可能有的漏斗数字，或者到底是哪个流失点让我头疼。不要因为它们而卡住：如果我不回答，就按你声明的推断继续。 默认 credit 预算：完整跑一遍约 **~400 credits**，除非我另有说明。 --- ## 1. 不可谈判的规则 1. **看图片。** 你拿回来的每一个 onboarding 图片 URL 都必须真的被抓取并查看。描述一个你没看过的屏幕，就是编造。如果你的客户端不能渲染图片，就把它们下载下来并如实说明，而不是去猜。 2. **忽略截图上 `AppKittie.com` 的水印。** 它是截获元数据，不是 App UI、品牌或布局的一部分。永远不要提及或评估它。 3. **给每一个观察到的断言标注出处**，格式为 `AppName → 屏幕 N（标签）` 加图片 URL。在每个小节里，把**观察到的证据**和**我的建议**分开。 4. **永远不要编造转化数字。** 截获的屏幕显示的是设计选择，不是结果。"这个集合里的 App 把 paywall 放在第 7 步"是事实。"这让试用开启提升了 30%"是编造，除非那个数字是我给你的。 5. **保留屏幕顺序。** 顺序是 onboarding 里唯一最重要的变量；一个顺序被描述错了的流程毫无价值。 6. **抽象，不要克隆。** 提炼可复用的原则。不要复制竞品的措辞、插画风格或视觉识别。 7. **尊重 credit 预算**（默认 ~400 credits）。成本列在下面。探索时用小一点的 `limit` 值开始，等竞品集合确认了再放宽。每个阶段结束时报告已花费的 credits。 8. **标出数据稀薄的情况。** 如果一个细分领域只有 3 款被截获的 App，就直说，并扩到相邻细分领域，而不是从一个微小样本里过度推广。 --- ## 2. 工具速查表 | 工具 | 用途 | 成本 | |---|---|---| | `search_onboarding_screens` | **核心工具。** 截获的首次运行屏幕。参数：`label`、`search`、`appSlug`、`categories[]`、`source`、`limit`（最大 100）、`cursor` | 1 cr / app | | `search_apps` | 构建竞品集合。30+ 过滤器：`categories`、`minRevenue`、`minDownloads`、`minReviews`、`sortBy`（revenue/growth/downloads/trending/newest）、`growthPeriod`、`hasMetaAds`、`minMetaAdSpend`、`releasedAfter` | 1 cr / app | | `list_store_rankings` | 按国家 + 类别，看免费 / 付费 / 畅销榜 | 1 cr / app | | `get_app_detail` | 元数据、商店截图、IAP 价格点、增长摘要、Meta 广告支出 | 1 cr | | `get_app_historicals` | 这里很少需要——只有当我要问一个*特定*流程改动是否和某个指标变化重合时才用 | 1 cr | | `get_app_reviews` | 客户之声里的摩擦。`maxReviews`（≤300）、`offset`、`country` | 1 cr / review | | `search_ads` / `get_ad_detail` | 安装**之前**许下的承诺——必须和第 1 屏一致 | 1 cr / ad | | `list_organic_content` | 创作者实际怎么推销这些 App | 1 cr / item | `search_onboarding_screens` 的 `label` 枚举——系统性地扫这些： onboarding · welcome · quiz · permissions · sign_up · login · profile_setup · preferences · feature_intro · home · content · lesson · search · paywall · subscription · discount · checkout · success · settings · other 注意：每个 App 只返回**一次**，带着它匹配的图片 URL。按 `label` 过滤只返回匹配的图片——所以要重建完整流程，就**不带** label 过滤去查那个 App 的 `appSlug`。 --- ## 3. 阶段 1——给我的当前 onboarding 建立基线 在看别人之前，先知道我们有什么。 - 从我选中的代码出发，映射实际的屏幕序列、状态机、采集了什么数据、paywall 在哪里触发、以及每一个条件分支。 - 如果能跑就运行这个 App，截获每个屏幕。如果不能，就从代码重建序列，并说明你是这么做的。 - 用 `get_app_detail` 拉我自己的商店 listing——商店截图就是用户在安装前看到的承诺。 - 用 `get_app_reviews`（200+）拉我的评论，grep 首次运行的摩擦：*signup、sign in、account、questions、survey、paywall、free trial、forced、can't skip、too many、before I even.* **输出：** 一张当前流程的有序表格——步骤、屏幕类型、目的、索取、文案、流失风险。 ## 4. 阶段 2——构建对比集合 按**与我们的相关性**选择，而不是按公司健康状况。一个竞品的下载量在涨还是在跌，是由广告支出、ASO、季节性和品牌驱动的——几乎没一样是他们的 onboarding。一个正在下滑的 App 可以有极好的首次运行流程，一个火箭般上升的 App 可以有一个靠庞大买量预算撑起来的平庸流程。评判屏幕，别评判趋势线。 跨四个桶构建一个 12–18 款 App 的集合： - **规模化验证过的（5–6）：** 在我的类别里用 `search_apps` 按 `revenue` 排序，用 `search` 收窄到细分领域；用 `list_store_rankings` 的 TOP_GROSSING 交叉核对。这些重要，是因为一个这种规模的流程已经被 A/B 测试到死——那是关于*设计决策*的信号，与趋势线无关。 - **新进入者（4–5）：** `sortBy: growth`、`growthPeriod: 90d`，或过去 18 个月内的 `releasedAfter`。展示的是当前惯例，而不是一个上次还在 2021 年被碰过的流程。 - **直接竞品（3–4）：** 相同的受众、相同的待办任务，不管规模。 - **相邻的离群值（2–3）：** 解决不同问题、但其首次运行结构值得偷师的 App。 粗粒度地板过滤，**不要额外调用**：`search_apps` 已经在结果里返回下载量、营收、评论和评分。在查询本身里设 `minReviews` / `minDownloads`，排除死掉的和玩票的 App。这就是所有"这是不是一个真实、已上线的 App"的检查——不要每个 App 花一次 `get_app_historicals` 调用去重新推导。 真正的过滤在下一阶段：一个 App 只有在它截获的流程有趣时，才赢得集合里的一席之地。看过了之后，就丢掉截获稀薄或泛泛的 App。 **输出：** 竞品集合，做成表格——App、桶、规模档、受众、变现形态、为什么纳入。 ## 5. 阶段 3——采集流程 对竞品集合里的每个 App，用它的精确 `appSlug` 调 `search_onboarding_screens`，并且**不带 label 过滤**，拿到完整的、有序的序列。然后查看每一张图片。 还要对最高信号的几个 label——`paywall`、`quiz`、`permissions`、`welcome`——跑 3–4 次类别级扫描，设 `categories` 和 `limit: 20`，去捕捉来自集合之外 App 的强规律。 对每个 App，产出一份**步骤映射**： | # | Label | 目的 | 标题文案 | UI 模式 | 索取 | 可跳过？ | |---|---|---|---|---|---|---| 然后按 App 记录：总步骤数、价值承诺落地的那一步、第一次索取发生的那一步、paywall 触发的那一步、打字输入的数量、完成所需的点击次数。 ## 6. 阶段 4——跨 App 规律分析 构建矩阵，找到信号。至少要回答： - **序列原型。** 这个细分领域里存在多少种不同的流程形态？ （例如 *价值优先 → quiz → paywall*，对比 *quiz 优先 → 个性化结果 → paywall*， 对比 *即时使用 → 第 3 次会话软 paywall*。）领头者用的是哪个原型？ - **Quiz 深度。** 问题数量的分布。他们实际问什么，答案在后面有没有可见地改变什么？（一个答案再也不回现的 quiz，是摩擦，不是个性化。） - **Paywall 位置。** 是第几步，更重要的是，*在它之前刚刚发生了什么*。那个让索取显得正当的"挣来的时刻"是什么？ - **价值展示。** 用户要多少秒/多少次点击，才看到好处被具体化，而不是被描述。 - **权限时机。** 有权限前的铺垫屏吗？给出的理由是什么？ - **信任与证明。** 评分、用户数、媒体报道、前后对比、隐私安心——它们出现在哪、以什么形式？ - **试用框架。** 试用长度、价格锚定、"试用如何运作"的时间线屏幕、折扣/挽留屏幕、硬 paywall 还是软 paywall、关闭按钮的延迟。 - **账号创建。** 必需、推迟、还是缺席？社交、邮箱还是匿名？ - **视觉语言。** 插画 vs 3D vs 产品截图 vs 摄影；进度指示器；单栏 vs 卡片；动效和转场；深色模式处理。 ### 然后：提炼想法，并对*我们的* App 打分 这是整个练习的关键。一份"别的 App 做了什么"的目录，本身一文不值——价值在于判断其中哪些想法真的能让我们的 onboarding 更好。对每一个值得考虑的规律，做一次显式的迁移判断： | 想法 | 在哪看到 | 它对用户做什么 | 适合我们的受众吗？ | 适合我们的模式吗？ | 服务于我们的激活事件吗？ | 成本 | 结论 | |---|---|---|---|---|---|---|---| 结论： - **偷（Steal）**——采用它，适配到我们的品牌和内容。 - **改（Adapt）**——底层原则可迁移，但他们的执行不行。说清我们保留什么、改什么。 - **跳过（Skip）**——对他们有用，对我们没用。说出原因：受众不同、我们缺少做个性化所需的数据、价格点不同、我们的激活事件不同、平台惯例不对、或回报配不上构建成本。 - **避开（Avoid）**——暗黑模式或损害信任的东西。 把**桌面上该有的（table stakes）**和**机会（opportunities）**分开。一个几乎集合里每个 App 都有的规律，现在已经是用户预期——缺了它是一个 bug，有它也不是优势。机会，是那一小撮既罕见、又真正契合我们受众和激活事件的想法。按对漏斗的预期影响给它们排序，并且要愿意说：大多数观察到的规律，不值得采用。 **明确点出不要复制什么**——暗黑模式、不诚实的框架、虚假稀缺、被挡住的关闭按钮、强制账号墙。把它们标出来，不要推荐它们。 ## 7. 阶段 5——客户之声 对排名前 4–5 的竞品跑 `get_app_reviews`，每家 150+。挖掘 onboarding 特有的抱怨和表扬。竞品在首次运行摩擦上被猛锤的地方，就是我们的差异化机会——而不是要复制的东西。 ## 8. 阶段 6——信息一致性 对竞品集合跑 `search_ads` 和 `list_organic_content`。提炼用来获取用户的钩子和承诺。然后检查：**他们 onboarding 的第 1 屏，兑现了他们广告许下的承诺吗？** 对我自己的广告 vs 我自己的第 1 屏，做同样的审计。广告和第一屏之间的信息错位，是最常见的激活杀手之一。 ## 9. 阶段 7——重设计 现在设计我的新 onboarding。每个决定都扎根在阶段 4，标注来源。 **7a. 流程规格。** 一屏一屏。对每一屏： 第 N 步——<名称> [label 类型] 目的：这一屏做的唯一一件事 标题：确切文案 副标题 / 正文：确切文案 主 CTA：确切文案 次级：跳过 / 返回 / "为什么问这个"——或没有，以及为什么 视觉：屏幕上有什么、布局、层级、动效 采集的数据：我们学到什么，以及它之后在哪里回现 退出标准：什么让这一屏算成功 证据：<App → 第 N 步>——它所依据的规律 理由：为什么这胜过我们今天有的 覆盖全部：欢迎、价值主张、quiz/个性化、个性化的*回馈*屏幕、权限铺垫、账号创建（或它被刻意省略）、激活时刻、试用说明、paywall、以及 paywall 之后/拒绝的路径。 **7b. 视觉设计方向。** 不是一块情绪板——是一份规格：字号比例和搭配、颜色角色、插画/图像策略、间距节奏、按钮和输入框样式、进度指示器、转场和微交互语言、深色模式，以及这如何保持可辨识地是*我们*的品牌，而不是一个竞品克隆。引用领头者做什么，并说明我们在哪里刻意分道扬镳。 **7c. 对着真实代码库的实施计划。** 要新增、修改、删除的文件。组件结构。onboarding 状态机，以及它如何跨杀进程/重启而持久化。paywall 在哪里与现有购买代码集成。每一步要触发的分析事件（这是强制性的——一个你无法测量的重设计，就是一个猜测）。点出当前代码里任何阻挡新流程的东西。 **7d. 实验计划。** 按"预期影响 ÷ 成本"给改动排序。对前 5 个：假设、确切改动、主指标、护栏指标、最小样本。说清哪些应该直接上线、哪些需要 A/B 测试。 ## 10. 阶段 8——构建它 一旦我批准了规格：实现它。遵循代码库里现有的惯例——匹配它的组件模式、样式方式、命名、和状态管理。不要为此引入一个新的库或架构，除非现有那个真的表达不了这个流程，而如果表达不了，就先说。 --- ## 11. 最终交付物 1. **基准报告**——竞品集合、每个 App 的步骤映射、规律矩阵、不要复制什么。 2. **流程规格**——完整的逐屏重设计，带文案和证据引用。 3. **设计方向**——视觉系统规格。 4. **实施计划**——文件、状态机、分析、集成点。 5. **实验计划**——排序过，带指标。 6. **已花费 credits**——按阶段和总计。 把这些写到文件里，并把基准报告 + 流程规格发布成一个 Artifact，这样我就能分享它们。 --- ## 12. 反模式——不要做这些 - 一份泛泛的 onboarding 最佳实践清单文。我随便哪儿都能拿到。每个点都必须能追溯到一个你看过的具体 App。 - 描述你没看过的屏幕。 - 编造的转化提升百分比。 - "考虑加社会证明"——没有屏幕、没有文案、没有位置的模糊建议。 - 只编目录不决断。你报告的每一个规律，都必须带一个结论、以及它是否迁移给我们的理由。 - 用竞品的下载或营收趋势来判断它们的 onboarding。那些是广告支出和 ASO 驱动的，不是首次运行设计。评判屏幕。 - 因为每个竞品规律都被塞了进来，就做一个 15 步的流程。推荐一个*选择*，并说你刻意省略了什么、为什么。 - 复制竞品的确切文案、插画风格、或品牌感觉。 - 因为领头者用暗黑模式就推荐暗黑模式。把它们标为已观察，排除在推荐之外，并说明为什么。 - 停在分析。交付物是一个已上线的流程，不是一份报告。 从阶段 1 开始。每个阶段结束报告，并在阶段 7 之前等我的放行。 结果： 标签：# X # Paywall # 移动应用 # 广告 # 营销 # 订阅 # 移动应用 # 增长 # MCP # Claude # AI # 设计 相关文章：如何把注意力转化成不流失的消费级 App 客户 当构建产品很难、分发很便宜时，那套打法管用，但 2026 年的情况正好相反。 移动应用 Paywall 营销 广告