我在iPhone游戏中添加了一些社交功能（如果您很好奇，请使用Lexitect），例如电子邮件，Twitter和Facebook集成，以分享高分。除了这些功能，我还测量了用户完成每个步骤的次数。这些功能的目的是使游戏更具病毒性，而我正在尝试衡量游戏的病毒性。
我认为游戏病毒性指标会产生一个基于1.0的数字，其中1.0 =零病毒增长，而1.01表示在某个时间单位内病毒增长1％。
病毒性通常是如何测量的，以什么为单位？指标的时间上限如何？也就是说，如果我给每个玩家一年的时间来确定他们提出的建议数量，那么从我开始追踪它的那一年起，我就不会得到任何真实数字。是否有任何以有意义的方式跟踪病毒传播的标准？
Answers:
病毒性通常由K因子来衡量。维基百科文章中的两个链接也有帮助- 有关病毒式应用程序目标的文章列出了内容，而乔恩·拉德夫（Jon Radoff）的电子表格可能很有趣，可以找出各种因素之间的某些相互联系。
K因子代表单个感染者终生感染的次数。因此，如果您的K因子为1.1，那么每个受感染的人都会感染1.1个其他人-换句话说，您将朝着指数增长的方向发展。K因子不包括平均感染时间，这是一个单独的（但显然很重要）的项目。
据我所知，要真正衡量病毒性可能很困难，因为这取决于您的指标跟踪是否正确，然后您必须保留并关联许多不同的用户数据。
因此，我不确定您所说的“病毒”是什么意思。我将假设您的意思是：“我想跟踪玩家向朋友推荐我的游戏的频率，并跟踪其中有多少建议转化为转化。”
查看Google Analytics（分析）和Omniture。它们提供了一种在各种平台上跟踪统计信息的好方法，还提供了可视化这些统计信息的方法。不过，实际上，您无需付出太多努力就可以自己滚动。
让我们举一个例子：玩家A下载您的游戏并开始玩。作为首次运行的一部分，您的游戏会生成一个唯一的ID。
现在假设玩家A在玩您的游戏，并发出“我达到了12级！和我一起玩！” 通知您的社交网络。可是等等！每个链接都会在您首页的链接中嵌入另一个唯一的代码，玩家可以通过iTunes链接或其他方式从该代码中购买您的应用程序。第二个独特的代码包括第一个（唯一标识一个玩家）以及一些额外的东西（他们所处的水平等）。
随之而来的是玩家A的一些朋友，他们的想象性地称为B，C和D。他们每个人都单击此链接并转到您的主页。
然后，您可以查看此人是否单击链接来购买您的应用。通过跟踪“带有唯一代码的到达您的首页”数字与“购买了您的应用”数字，您可以粗略，连续地衡量将随机人群转换为游戏玩家的频率。
编辑：顺便说一句，如果我完全误解了您的问题，请发表评论，我会回答这个问题。
真正测试它的唯一方法是测量这些消息的结果。例如，有一种方法可以将推文的数量与新下载的数量相关联。
纯粹谈论Twitter，衡量病毒传播力的最简单方法是查看一条推文被转发的频率。
例如，我有一个网站whendidyoujointwitter.com-它具有“ tweet this”类型的链接。通常，当某人发布推文链接时，他们的一些关注者会在其推文中链接该推文，进而推文自己的信息。如果我们平均看到有多少追随者这样做，我们就可以衡量病毒传播程度。
例如，如果有1000个关注者的人进行了推文，然后有10个关注者的人也进行了推文，则成功率为1％。
现在，这仍然不是病毒传播百分比。我们必须进一步询问平均Twitter用户有多少关注者？如果每个人都有1000个关注者，则这10条转发将导致100条转发，从而导致1000条转发，以此类推（直到逐渐消失-世界上只有这么多的Twitter用户/人）-即按照大多数标准来说，它非常具有病毒性。
但是并非所有的Twitter用户都有1000个关注者。我们可以尝试计算的是一个临界点。以1％的成功率，普通用户需要多少个关注者才能使模因持续传播？
如果平均值为100，则1％表示一条推文将导致多1条推文-即，模因将保持活动状态。如果平均值小于该平均值，那么模因肯定会消失。
现在，反过来，我可以找到的最新统计数据表明平均关注者数量是70。因此，成功率1％不足以传播病毒-它需要提高2％左右或更高。
如此思考，我想这是对数/指数的事情。