Podcast Addict
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词典翻译
开发者:
XavierGuillemanePodcastRadioAddict
应用介绍: Podcast Addict是Android上的第1个Podcast应用程序,具有5 + M下载,350K评论,平均评级为4.6 / 5Podcast Addict允许您从单个应用程序管理播客,点播电台,音频书籍,直播收音机,YouTube和Twitch频道和RSS新闻Feed。入门:http://bit.ly/startGuideBugs&Suggestions:http://bit.ly/podcastAddict联系人:设置/反馈最低权限要求如果您有任何问题/疑问,请与我联系。应用程序在屏幕底部显示一个小的广告横幅。如果您想支持Podcast Addict和/或停用广告横幅,您可以购买Podcast Addict - Donate应用程序。订阅/发现•按播客名称或关键字搜索(45万播客/ 10M +剧集)•按类别浏览新/趋势/顶级播客•浏览播客网络(NPR,Gimlet,BBC,Serial,Ted Talks ...)•根据您当前的订阅,浏览自定义推荐•粘贴播客RSS / ATOM供稿网址。还可以使用iTunes,SoundCloud,YouTube和Twitch频道网址播放/音频效果•内置音频效果,如播放速度,音量提升和跳过静音。在播放或播放下载的文件时工作•视频播客的可变播放速度(Android 6.0+)•支持多个播放列表•高级播放功能,如随机播放模式,环路模式和睡眠定时器•作为独立播放器(MP3,本地文件,流媒体)•全章支持•Chromecast和SONOS支持自动化•自动更新,下载,播放列表和删除(设置一个特定的时间,以便您可以在唤醒之前下载最喜欢的播客)•可以通过播客定制设置•通过Intents控制应用程序,包括AutomateIT,Tasker,...等应用程序BACKUP•备份/恢复订阅(与iTunes,Google Reader,...兼容的OPML文件)•完整的应用程序备份/还原MISC。•SD卡存储•Android佩戴通知和控件,Android Auto,Pebble ...•实况流无线电搜索引擎(25K广播电台)•书签/笔记•自动闪光灯•支持RSS评论和iTunes评论•支持认证的Feed•小部件•基于搜索的播客(作为播客处理搜索请求)•虚拟播客/音频书籍(作为播客处理文件夹内容)•视觉定制(主题和网格/列表显示模式)•RSS新闻Feed的全屏阅读模式•按类型/关键字/持续时间高级过滤以显示/隐藏剧集•高级共享功能(完整描述,Twitter,...)可用的网络•中文:香港记者•荷兰:NPO,VPRO•英文:5by5,77 WABC电台,ABC,绝对电台,AfterBuzz电视,半岛电视台,Audiomatic,BAM!收音机,英国广播公司,彭博社,卡罗拉数字,CBC,CBS广播新闻,CBS体育广播,频道9(MSDN),CNET,CNN,Crooked Media,Earwolf,ESPN,Feral Audio,Fox News Radio,FrogPants,Fun Kids,Gimlet Media ,Goodstuff FM,HeadGum,How Stuff Works,Infinite Guest,Innovative Language,KCRW,LibriVox,Loyal Books,Mobile Nations,Monocle 24,MSNBC,Mule Radio Syndicate,NASA,Nerdist,Nickelodeon,Night Vale Present,NPR,Panoply,PBS ,PodcastOne,Podiobooks,Podnutz,国际公共广播(PRI),快速和肮脏的提示,Radiotopia,接力调频,修订3,S镇,科学美国人,序列,Showtime,Slate,Smodcast,Spec.FM,S-Town,Stand纽约实验室,卫报,无可比拟的裸体科学家,美国生活(TAL),泰德谈话,火焰,听觉,乔·罗根经验(JRE),纽约客,本周照片,Twit,声音美国华尔街日报(WSJ),WBEZ 91.5,WFMU,WNYC,Wolfpop,WOR 710,WWNO•法语:爵士电台,无线电校园巴黎,加拿大无线电,法国电台,维珍电台•德国人:Deutsche Welle,DRDIO Wissen,ORF,SRF,ZDF,WDR•意大利语:Radio24,Rai Radio 1,Rai Radio 2,Rai Radio 3
覆盖渗透率:
0.001%
应用大小:
27.15M
应用上线时间:
2016.01.03
数据概览
排名分析
用户生命周期
用户覆盖
新增用户
活跃用户
用户留存
用户质量分析
启动次数
使用时长
用户构成
用户特征分析
用户画像
用户偏好
设备分析
线下行为
运营数据分析
重合分析
来源去向
应用截图
日活跃用户
日新增用户
人均使用时长
性别分布/年龄分布
地域分布




