資料顯示，AI應用程式能夠創造收入，但在使用者留存方面卻面臨挑戰。

隨著應用商店中充斥著各種基於人工智慧的應用程式，許多開發者認為，整合人工智慧是實現盈利的關鍵。然而，一項針對iOS、Android和網頁平臺上的訂閱應用進行的研究卻對這一普遍觀點提出了質疑。

作為服務於超過75,000名應用開發者的訂閱管理平臺，RevenueCat在2026年釋出的《訂閱應用現狀報告》中指出，人工智慧的整合並不能確保使用者長期保持忠誠度。事實上，資料表明，這些基於人工智慧的應用在留住訂閱使用者方面面臨著更大的挑戰。這類應用的年平均流失率比非人工智慧應用高出30%。

該報告的結論是基於對使用RevenueCat工具管理超過10億筆應用內交易、為開發者創造超過110億美元年度收入的各類應用程式的分析得出的。作為這一領域的領先平臺，其資料為趨勢分析提供了有力且具有代表性的樣本。

其中一個值得注意的現象是，該平臺上大多數應用目前還尚未採用人工智慧技術。在所有類別的應用中，基於人工智慧的應用僅佔27.1%，而非人工智慧應用則佔到了72.9%。不過，這一比例正在迅速增長，目前約有四分之一的應用正在運用人工智慧技術。

（需要說明的是，“基於人工智慧的應用”這一類別不僅包括像ChatGPT和Gemini這樣的熱門聊天機器人，還包括任何宣稱自己採用了人工智慧技術的應用程式。）

按類別劃分的AI應用與非AI應用圖片來源：RevenueCat

在各類應用中，攝影與影片應用在採用人工智慧技術方面表現最為積極，佔比達到了61.4%；而遊戲應用的這一比例最低，僅為6.2%。旅行應用（12.3%）和商務應用（19.1%）的人工智慧整合程度也相對較低。

更令人驚訝的是與使用者留存率相關的資料。RevenueCat的資料顯示，在按月和按年計算的使用者留存率方面，基於人工智慧的應用表現都不如非人工智慧應用。

在年度留存率這一指標上，即那些在12個月後仍然繼續使用的訂閱使用者比例，基於人工智慧的應用僅為21.1%，而非人工智慧應用的這一比例則為30.7%。按月計算的留存率也存在類似差距，基於人工智慧的應用僅為6.1%，而非人工智慧應用則為9.5%，兩者相差3.4個百分點。

只有在每週的留存率方面，基於人工智慧的應用表現略優於非人工智慧應用，其比例為2.5%，而非人工智慧應用這一比例僅為1.7%。需要注意的是，對於基於人工智慧的應用來說，每週訂閱並不是一個常見的選擇。

圖片來源：RevenueCat

這些趨勢可能會受到人工智慧技術快速發展的影響。使用者可能會頻繁地更換不同的基於人工智慧的應用，以尋找那些擁有最先進、最新功能的應用。

按訂閱計劃型別劃分的AI應用與非AI應用圖片來源：RevenueCat

隨著使用者嘗試越來越多的人工智慧應用，他們更有可能發現其中一些應用並不能滿足他們的期望。報告指出，基於人工智慧的應用的平均退款率要比非人工智慧應用高20%（分別為4.2%和3.5%）。

此外，基於人工智慧應用的退款率的上限也更高（分別為15.6%和12.5%），這表明“這些應用的收入穩定性更差，使用者在價值體驗及長期使用質量方面也存在更嚴重的問題”，報告如此指出。

截圖圖片來源：RevenueCat

不過，這些資料也確實揭示了基於人工智慧應用的一些優勢。

RevenueCat發現，基於人工智慧的應用將免費試用使用者轉化為付費使用者的效率要比非人工智慧應用高52%（平均轉化率分別為8.5%和5.6%）。此外，它們透過應用程式下載獲得的收入也要高出約20%（平均轉化率分別為2.4%和2.0%）。

更重要的是，基於人工智慧的應用所創造的每月實際生命週期價值至少要高出39%。這一指標用於衡量平均付費使用者隨時間產生的淨價值。基於人工智慧應用的平均每月實際生命週期價值為18.92美元，而非人工智慧應用這一數值則為13.59美元。從年度角度來看，基於人工智慧的應用所創造的實際生命週期價值至少要高出41%，其平均值為30.16美元，而非人工智慧應用這一數值僅為21.37美元。

報告得出的核心結論非常明確：雖然人工智慧技術能夠幫助應用在初期實現高效的盈利，但這些應用往往難以長期維持使用者對其價值的認同感，也難以留住客戶。