aso优化技巧:新手从零开始学习app优化

aso优化技巧体现app运营时候操作上的精细化,本文通过读书笔记的方式阐述关键词部分和方案优化部分讲解,很适合新手入门。

17年11月1日出版的新书,优秀的asp优化技巧,介绍为“一本书教你建立完整ASO运营知识体系、快速完成基本ASO方案”。虽然里面一直在推荐作者自己创业的ASO平台,但内容很实在,关键词部分和方案优化部分讲解很详细,很适合新手入门。

屏幕快照 2017-12-01 下午7.24.50

书开头部分都是一些很基础的优化介绍,网上可以很容易找到各种文章查看,这里就不详细展开,主要记录后半部分的内容。

一、APP基础信息优化

  • APP标题优化
  • APP描述优化
  • ICON设计优化
  • APP截图优化
  • APP预览视频制作与优化

二、APP榜单优化

Apple Store分为“免费榜”、“付费榜”、“畅销榜”3个类型,按类别可以分为“总榜”与“天气”等26个主要类目榜单,每个榜单在Apple Store有150个展示位置,但大部分ASO工具都可以抓取到TOP 1500的榜单。其中“儿童”类别比较特殊,在iTunes后台无法填写,应该是苹果根据APP年龄设置自动生成的。据统计,Apple Store中APP榜单待凉的下载量大概占全部下载流量的35%左右。

  • 免费榜:可以免费购买下载的APP下载量排行;
  • 付费榜:需要付费下载的APP下载量排行;
  • 畅销榜:最近一段时间收入最高的APP排行;

一般说榜单,指的都是免费榜,故我们这里主要关注和研究免费榜的规则。

1. APP榜单排名算法

Apple Store的算法一直是机密,但根据以往经验,业内人士猜测苹果的排名权重主要包括以下部分:

  • 安装量/下载量:一般认为,下载量会考虑长期的(如最近一周的),以及短期的(如最近几小时的);
  • 评论情况:即评论数,以及好评占总评论量的比例;
  • 销售额:这个数据主要针对付费APP或者有内购的APP;
  • 黏度:主要用于衡量用户的使用行为,包括APP使用时长、启动次数等。

而这些其中,下载量为Apple Store排名算法的核心。此外用户下载及好评用的IP地址,会影响APP所在地区的排名。

网上流传的Apple Store下载量计算公式如下:
当前排名=今日下载量×8 + 昨日下载量×5 + 前天下载量×5 + 大前天下载量×2

2. Apple Store榜单更新规律

榜单更新的周期大概为2~3小时(2.5小时)。

基本的冲榜策略:根据以往经验,最近一个周期内的下载量占排名权重的40%。假如可以准确的预测榜单更新时间(可借助ASO工具),就可以在一个周期开始前的2个多小时开始冲榜,这样冲榜效果和曝光时长就会更优。此外。如果在一些广告系统上投放,也可以根据这个周期来定点投放,以达到榜单和广告互相增强的效果。

3. APP榜单优化

下载量提升

根据一些刷榜积分墙的统计,刷免费榜需要的下载量大致如下:

  • TOP 1~5 :下载次数(15~20)万/天
  • TOP 6~10 :下载次数(5~10)万/天
  • TOP 11~20 :下载次数(5~7)万/天
  • TOP 31~50 :下载次数(2~5)万/天

评论提升

  • 引导用户评论
  • 换评论
  • 买评论

获得精品推荐

UI、使用体验、产品质量等APP内部优化

三、关键词优化

1. ASO搜索原理

索引字段:苹果规定只索引“标题和关键词”,只有在这两个地方的词才能被搜到。

选词标准:搜索热度高;竞争程度低;和APP相关性高。

  • “搜索热度”是归一后的结果,简单理解,如微信的搜索热度是另外一个词的2倍,则可以认为实际的搜索次数是10的2次方,也就是100倍。
  • 根据经验,一般认为评论数小于500的APP为“竞争力一般”,如果一个热门关键词TOP35的APP大多评论量都较少,那么就可以认为这个关键词的竞争度较低。

效果评价:ASO主要通过“搜索曝光度”来衡量效果,即词的搜索热度和APP的搜索排名两个指标结合。一般来说ASO能带来的下载量增量在20%以内,那些靠ASO就增加200%下载甚至更多的大多为特殊特例(特别是知名度不高的产品)。

搜索排序
APP的搜索排序是按搜索得分进行排序:

搜索得分 = 文本得分 × 数值得分

文本得分:即用户搜索的词和标题以及关键词的匹配情况。假如命中标题得1分,则命中关键词可以得0.4分。
数值得分:主要包括APP下载量,评论情况、日活等具体的数值,其中下载量权重占比还是最高,大约占70%。

截断:根据观察,一个搜索词最多只给出约2200个APP,而实际包含这个词的APP可能不止2200个。

关键词覆盖数:Apple Store后台关键词只能填写100个字符,大约20个关键词,但可覆盖的搜索词从几百到上万不等,这和搜索词存在完全匹配和部分匹配有关。

APP名称:APP运营助手——基于大数据的APP营销运营工具

关键词:App运营、App市场优化、营销运营、应用雷达、 App Annie类产品、 Appduu、ASO、社区运营、用户画像、App统计分析、App竞品、应用宝库、广点通、粉丝通、微博运营、微信运营、微信营销

完全匹配”比较简单,像“App市场优化”这个关键词,其可以分为“App“、”市场”、“优化”3个词,其任意顺序的组合都可以组成“完全匹配”的搜索词。像“优化ApD这样的组合是没意义的,热度为0,但这个词确实能搜到该App。

“完全匹配”另外一个有意思的现象就是匹配是可以跨关键词的。也就是说,从“App运营”和“App市场优化”两个独立的关键词中任意抽取两个词,如“运营”和“优化”组成“运营优化”,也可以构成一个完全匹配的搜索词。而任意抽取3个词,也能搜到这个App。这个App的关键词,分词后大概总共30个词,其中任意两个词进行组合,就能构成30×30=900个“完全匹配”的检索词;而任意3个的组合,就能构成30×29×28=24360个检索词。当然这种随便组合的词,大部分没有实际意义,热度基本都是0。但如果你非常需要一个覆盖数来完成KPI之类的事情,在关键词/ASO页面添加一些这样的词就行了。

我们大致测算了一下,关键词的“完全匹配”一般只能覆盖200个左右热度大于0的搜索词,但一般的App覆盖搜索词数(热度大于0)都能到2000右。也就是说,一个App覆盖的搜索词只有约10%是“完全匹配”的,而其他90%都是“部分匹配”。

因此,增加搜索词覆盖数的关键就在于“部分匹配”。但“部分”匹配的规则要复杂得多,举个例子:“营销书籍”和“超客营销”这两个搜索词都包含“营销”这个词,是App的关键词;而“书籍”和“超客”这两个词,并不在App的关键字中。这两个搜索词都可能构成“部分匹配”;而实际检验的结果是,“营销书籍”能够搜到这个App,而“超客营销”并不能搜到。也就是说,只有“营销书籍”是App通过“部分匹配”覆盖的搜索词这个结果可以这样解释,苹果认为“营销书籍”中“营销”是核心词,比“书籍”重要因此只要匹配“营销”即可。而“超客营销”中,“超客”比“营销”更核心,因此关键词中必须包含“超客”才能匹配。

2. 搜索更新规律

通过作者数据研究发现如下几个规律,利用规律可以制定和榜单类似的刷排名基本方案:

  • 不同关键词的搜索结果基本是在同一个时间点更新的,这个和榜单更新规律类似。
  • 搜索结果更新周期一般为6个小时。
  • 在大的更新周期中存在一些短周期的更新,具体时间点不定,但大多在更新时间点附近。在这些点上,搜索结果变化率一般都小于10%。
  • 搜索热度较高的词,被刷的词,短周期更新明显更多。而一些热度较低的词,一天可能只在一个大周期上更新一次。

锁榜现象:即在一定时间长度范围内,榜单排名没有出现任何变化,即为锁榜。一般为24小时左右,很少有超过2天的情况。造成锁榜的原因可能如下:

  • 搜索算法调整
  • 配合新版(大改动)系统发布
  • 打击刷榜
  • 配合搜索广告发布

3. 关键词总体概览

APP上架,选词需要考虑热度、竞争度、相关性、品牌词/行业词的配比等。

根热度小于4605的词,每天搜索次数小于1,因此我们主要关注热度大于4605的词,这样的词有4.6万个。热度在5000的词,搜索量级大概为几百,但热度5000以上的词,只有4000多个。而中文APP活跃的应该有三四万个,因此中国区的ASP竞争度是非常高的。

关键词的类别,主要看搜索命中的第一个APP的首要类别。按照“正标题=品牌”的定义,热度大于4605的词中有约3.9万都是品牌词,其他7000个可以认为是“行业词”。品牌词虽多,但带量效果不如行业词好,因此选词时需要考虑比例。

关键热度值与搜索量对应关系(大概)如下表格:

热度 搜索量
4605 1
5000 371
5500 611
6000 1008
6500 1662
7000 2741
7500 4520
8000 6452
8500 12286
9000 20257
9500 33399
10000 >100000

4. APP选词套路

  1. 确定热度4605以上的有效关键词。
  2. 从有效关键词中抽取100~200个词:介绍抽取、类别词、竞品词、以词选词。
  3. 从200个词中细选出100个字符的最终关键词:先热度分区选词,再调整竞品词和行业词的比例,大概为15%:75%。

5. 关键词带量计算

一个搜索词的带量计算,主要有两个步骤:

  1. 估计词的日均搜索量
  2. 根据APP在这个词下的排名,估计下载量
    词的搜索量可以查看前面的热度和搜索量的对应表格估计,而第二部考虑的是”下载转化率“,而苹果没有给出这些数据,就需要根据一些安卓市场的统计来估计转化率。

搜索词带量计算:
以“优步Uber”这个App为例。其覆盖了搜索词“uber”,热度为8004,这个App排名第一。下面就计算下“uber”这个词给“优步Uber”App的带量:

  1. 查“热度-搜索表”可知,“uber”为8000热度,其对应的日均搜索量为6500左右。
  2. 据一些安卓市场的搜索转化率统计,搜索到下载的整体比例大约为4:1到2:1,我们这里取2:1,即50%的转化率。则“uber”这个词能带来的全部下载量约为6500×50%=3250。
  3. 这些下载量基本会分配到搜索结果Top10的App上。具体的分配比例也参照安卓市场,(如360市场给出的比例中,排名第一的优步App占约90%),则这个词为其第一名App的“带量”就是3250×90%=2925。

结论就是:”uber“这个词为”优步-Uber“的带量约为2925。

6. APP搜索排名预测

APP的搜索排序是按搜索得分进行排序,而搜索得分 = 文本得分(搜索匹配度) × 数值得分(APP质量得分)

根据评论数预测排名:大量统计结果表明,Apple Store的评论和下载量为1:30到1:100的关系,故可以把评论数当成下载量,再加上文本匹配度得分来预估排名(准确率约为55%)。

根据下载量预测排名:结合评论和关键词榜单来预估下载量,再加上文本匹配度得分来预估排名。(准确率约为60%)。

根据共用关键词预测排名:利用共有关键词分析两个APP的排名对比情况,对新增关键词的APP只需要逐一对比关键词下现有的APP,就可以对应该新APP的排名情况了(准确率约为70%)。

7. ASO更新选词套路

选词的衡量指标一般有3个:词的覆盖数、搜索曝光度、APP下载量

更新选词的流程:

1.删除现有带量较少或不能带量的词,删词的数量一般控制在30%以内。
2.根据前面提到的选词法,选取新的30%词。
3.把确定的新关键词组合导入ASO工具确定并对比新旧关键词覆盖数。

8. ASO“组词”技术

分词技术:即拆词,如“乒乓球卖完了”会被拆分成“乒乓球 | 拍卖 | 完了”和“乒乓球拍 | 卖 | 完了”两种,搜索系统会把两种分词形式都记录下来,以供搜索时使用。

搜索引擎遵循词袋模型,即不考虑词的顺序,认为一个文本就是一堆词的集合,例如”腾讯新闻“和”新闻腾讯“对于搜索引擎来说是完全一样的,这种假设也是我们能够进行组词的基础。

组词技术

  • 组词不宜过长,以不超过5个为宜。
  • 对下载较少的APP,不需要刻意组词,因为你的APP基本处在长尾位置,一点点的加分就可能让你的搜索排名有大幅提升。
  • 对应需要”刷“的词,还有核心带量的关键词,建议都用逗号隔开,不进行组词。

9. ASO选词报告模板

ASO模板1ASO模板2ASO模板3ASO模板4

四、APP应用市场数据分析

这部分为苹果后来基本数据维度介绍和简单分析应用,不做展开。

原创文章,作者:伯乐运营,如若转载,请注明出处:https://www.paurl.com/app/229

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