App Store Optimization 是一个系统化的过程,需要结合应用本身的特点,持续优化和改进。只有不断优化,应用才能在激烈的市场竞争中脱颖而出,获得更好的推广效果。
如何做好ASO优化?
如何做好ASO优化无疑是近一两年来做推广时最热的话题,无论是渠道的推波助澜还是kpi考核之痛,就像SEO兴起时一样,越来越多的人开始接触了解。 接下里的内容便给大家分享自己在做苹果商店推广过程中的一些实战经验,教大家做好ASO优化。
一、ASO 是什么
ASO全称AppStore Optimization(应用商店搜索优化),就是利用AppStore搜索规则和排名规则,让APP更容易被用户搜索或者看到的推广方法,通常我们所说的ASO,指的就是关键词的排名优化。
二、为什么要做ASO
AppStore流量 = 精品推荐 + 排行榜 + 探索 + 搜索。 大部分App是无法展现在精品推荐这个位置,这需要获得苹果小编的推荐。 因为榜单的排名是按照下载量、销售额来进行排名,所以app进入到总榜前150名也是比较困难的。 探索这个位置更多的是帮助用户发现附近的热门App,现在在优化层面还没有太多的可玩性。 综上所述和结合平日里的使用习惯我们会发现最大的流量入口在搜索。
三、AppStore搜索的权重排序是?
一般而言,行业内大家比较认同是排序是:App name > App keywords > App Description > IAP item Name/Description
即:APP名称>APP关键词>APP描述>应用内购买名或描述。
据相关数据统计75%的用户通过搜索获功能获取App,所以100个字符的关键词便是整个ASO优化中的核心。
四、影响ASO优化的十大因素
虽然通常情况下我们把ASO定义为关键词的排名优化,但是实际上还有其他因素影响优化效果,或直接或间接的包括以下10大因素:
名称2.副标题3.关键词 5. 截图+视频6.应用描述7.用户评论安装量9.活跃用户量、活跃用户比例及用户留存度10.社会化分享数据(曝光量)
名称
因为APP名称的权重是最高的,所以在产品命名时不仅要考虑产品名称与品牌、功能之间的联系,更要为后期做推广做考虑。
如我运营的产品【WiFi密探】在早期出于对公司品牌宣传的考虑定将产品命名为【爱街WiFi密探】,但是后来经过市分析得到,当“WiFi”这个关键词放在名称最前面时会提高排名,这时,我们便在下一版本发版时将产品名称更名为【WiFi密探】。 之后的效果是“WiFi”该关键词在新版上线后排名迅速上升100名。
2.副标题
如果你无法干预到产品的命名,或者在接手APP时产品的名称早已定下来,那么副标题的出现正好可以弥补。 副标题的功能不仅是介绍产品这么简单,高权重的副标题是更是补充关键词的必争之地。 不过这里需要注意的是,避免出现竞品的品牌词和“苹果”!否则不仅会导致无法通过审核被拒绝上架,还有可能收到竞品的投诉邮件。
在这个看脸的年代,没有一个高颜值的icon,怎么能吸引到用户下载呢!所以
设计一个精美的icon会间接的影响下载转化率。看到这,对自己产品的icon不满意并且已经上线的你不要焦虑,弥补的办法还是有的!
4.有逼格的屏幕快照
不要嫌麻烦就随随便用手机截个产品功能图来应付差事,屏幕快照不仅要介绍到产品的核心功能点,更要在设计上有逼格。 我们接下来看一个案例: 这3张截图分布是同一类产品的宣传图,我们依次来看,第一张在设计上还是OK的,在白色的背景下使用了不同的色块来突出,但是大家会发现看起来很费劲,因为字体太小。 不知道这款APP具体的有那些功能。 第二张图,字体可以看的清楚,但是只放了一张宣传图,并且功能方面视觉上就好像随便截了一张产品图,放在了有背景的图片上。 一方面没有交代清楚,另外一方面整体设计也缺乏考虑。 第三张图从炫酷的设计到字体的突出再到文案描述,我们可以清晰的看出来他所要表达的意思,也能够更加的吸引我们的注意力。 这样的设计一定是讨人喜的。
5.应用描述
无论你是自嗨的X型文案人,还是用户体验视角的Y型文案人。 首先要保证有一个正规的格式。 描述性的文字控制在300-500个汉字,无论对关键词优化否有效,我建议都要保证核心关键词的10次左右的出现。 最好出现公司的联系方式,如公众号/QQ等,这样也方便用户为产品的迭代提出优化建议。
6.好评
在早期评论这块的权重至少有30%,随着规则的改变使得评论的权重虽然有降低,但是一定数量好评同样也会间接的影响到用户对一款产品的第一印象。
7.关键词
如何挑选关键词是大家头疼的问题,接下来从以下三个维度帮助大家拓展思路。
A:匹配度---和产品有关联性的词,包括:
1.与APP名称相关的词
2.与APP目标人群相关的词
3.与APP业务层面相关的词
4.竞品的关键词
高匹配度的词能够实现更加有效的转化性,而从这4点入手能够为我们后期筛词提供更多的”备胎“同时也为头脑风暴扩展了思路。
B:竞争度---某个特定关键词的竞争激励程度,主要由2方面原因导致:
1.一个领域里肯定有很多款APP出现,那么就注定某个词大家都会用,这些APP导致这个词很热,随之就带来了竞争度。
2.自家的APP和别人家的APP在某个词上面的排名竞争,都想要把这个在这词上有高的排名,这也是竞争。
这两点的区别:第一点的影响会让某个词热起来,从而带来竞争的可能性;第二点更多的是人为的竞争,每个人所投入的成本越高词越热,竞争也就不断变大!
C:热度---在搜索中被搜索的次数最多的词,需要注意以下几点:
1.与自家APP有强的关联性
2.自家APP可以排在该热词的前面
3.查看分析词的热度时,建议以ASOU指数评估现在,用网络指数预估未来,避免在一时被炒热的词上面得不偿失!
这里用自家产品来举例说明:WiFi密探是我们的产品的名称,那么与名称相关的词有“WiFi密码”这个词的竞争度是2136(指:搜索这个词会有2136个App)热度是6265;后面以此类推都是这个意思。 可以通过这个表格把自己想到的词放到里面,并通过热度和竞争度这两个指标来进行筛选。 如果自己的想到的词不够多,那么再单独列一个表格分析挑选竞品的词。 方便起见,我在这里把他们合在了一起。
总而言之,最理想的就是找到匹配度高、竞争度低、热度高的关键词!然后再从中选出100个字符进行优化。
五、ASO优化的目的,原理及方式
优化目的+原理:巨大的流量都在搜索这个分类下,那么优化的目的就是提高自家产品在用户搜索某个关键词后的排名。 那么提高关键词排名的过程就是用户累加搜索某一个关键词下载安装使用的过程。
举一个简单通俗的列子(你喜欢一个女生,这个女生长得很漂亮(热度),想要追到她至少需要你每天不断的联系她,这样才能促进两个人之间的感情,最后在一起)
优化方式:可以分为以下三种:
1.机刷:
又称技术流。 通过服务器控制iTunes,不断切换账号及对应IP,完全相应任务操作。 机刷操作又分为两种,是由于技术不同区分的,一种是有下载购买行为,这些数据在苹果iTunes Connect有记录;另一种是搜索点击,但不造成下载购买行为,itc后台无记录。 前者被苹果查处的风险更大,后者基本没有。 目前业内做ASO全套技术刷的属于后者,安全性更加;冲榜主要采用前者,故风险更大。 (注:实际操作原因远比这复杂,此处是简述原理以做区分)。
2.真机刷:
通过真实的苹果设备去完成相应任务。 这种情况下也分为两种:一种是一台设备只完成一次任务操作,不进行抹机;另一种是一台设备在抹机状态下重复进行任务操作。 后者因为重复进行,相应的imei(手机串号)和IP参数容易被苹果记录,大批这种量也会被苹果判定为假量,也就是有虚假推广之嫌,可能受到相应处罚。 当前环境下,传统积分墙很多就是后者的真机量而来,当前的微信积分墙也有不少后者真机量。
3.积分墙刷:
积分墙分为传统积分墙和微信积分墙,传统积分墙是嵌在应用内部,供用户下载赚取积分墙的模式,可控性相对较差;微信积分墙是利用微信公众号或H5平台发展自己的用户,用户完成相应任务可获取对应的现金奖励,可控性相对较高。
综上所述,无论是采用那种形式的操作,最终效果的都受APPID影响。 只是通过不同方式操作苹果账号实现定向行为从而到达定向效果。 值得注意的是苹果账号操作具有唯一性,就是一个账号只能对一个产品操作第一次有效果,后续的其他操作都没有效果。 所以关于渠道的选择一方面要看技术水平,另一方面要注重渠道用户的质量,这影响了APPID的权重。
8月5号,我们可以看到有个产品被苹果下架,这样的大规模产品下架的现象在今年越来越频繁,并且这其中包括了之前的美团,以及这一天今日头条旗下的21款APP。根据历史经验,正常情况苹果下架产品,无外乎以下几种原因:
1.产品侵权;
2.违规接入第三方支付;
3.严重虚假推广;
4.严重涉黄涉暴;
5.存在大规模诱导行为,如大批量通过奖励形式诱导用户评论。
据以往的经验,涉及到重要的事件苹果对开发者都会事先现以邮件的形式进行沟通,而非直接采取行动,但是就现在而言无论是头条还在积极的和苹果官方进行沟通,而我们也无法猜测到真正原因。 这一方面表明苹果的惩罚越来越严格,另外一方面也在告诫我们当规则永远是琢磨不定的,尤其是苹果这样的公司。 在行业乱象丛生,大家追名逐利时,我们更多的应该回到产品本身来思考问题。
六优化工具推荐
【基础功能】:
实时热搜:可以查看当前最新的热词搜索,可用来辅助做关键词挑选。
搜索指数排行:按照分类对高频关键词进行了搜索指数的排行,可以看到每个分类下搜索频率最高的关键词以及对应的搜索数量及排名第一的产品。
ASO优化助手:在设置应用名称+关键字时,可以用来检测是否超过规定字符。
【核心功能】:
关键词|ASO: 不仅可以看到已覆盖的关键词数量,以及出现在TOP10的数量。 还可以看到每个词的实时变化情况。 包括(排名、搜索结果、搜索指数)
竞品对比:可以看到优化后,和竞争对手的差距,结果你懂的。
推荐理由:
综合来说是一款很不错的ASO优化辅助工具,免费注册使用且数据更新较快,集合优化了多种功能。
安卓应用商店aso优化
1、我觉得吧,目前国内的安卓市场急需的不是ASO优化,而是APP本身的优化。 由于特定的原因,谷歌家原生的APP市场GooglePlay无法在国内使用,这导致了目前国内app市场的野蛮生长和恶性竞争。
2、什么是ASO优化?“ASO(AppStoreOptimization)就是提升你APP在各类APP电子市场排行榜和搜索结果排名的过程。
3、安卓应用商店aso优化什么是ASO优化?“ASO(AppStoreOptimization)就是提升你APP在各类APP电子市场排行榜和搜索结果排名的过程。 这时候关键词的覆盖数和带量能力已经达到了一定等级,就需要优化关键词的排名了。
4、这时候关键词的覆盖数和带量能力已经达到了一定等级,就需要优化关键词的排名了。 可以通过积分墙等方式来提高排名,增加对热门关键词的关注度,比如热门人群词、行为词、功能词等,形成对自己有利的关键词矩阵。
5、ASO优化就是提升你APP在各类APP应用商店/市场排行榜和搜索结果排名的过程。 类似普通网站针对搜索引擎的优化,即SEO(SearchEngineOptimization)优化。
App推广中ASO和ASM有什么区别
一、定义
ASO是由英文“AppStoreOptimization”缩写而来,意为“应用商店搜索优化”。 指的是APP在应用商店进行搜索入口的数量及搜索结果排名提升的过程,帮助开发者提升APP在应用商店的流量和下载转化率,从而获得更多的用户。
ASM是由英文“AppStoreSearchMarketing”缩写而来,意为“苹果应用商店搜索竞价广告市场”。 指的是苹果官方广告位竞价。
二、操作手段
不管是ASO还是ASM,首先最基本的都是要对标题、副标题、截屏、关键词、描述进行设置和简单优化,进而再进行ASO的人工的刷榜也好,关键词优化也好;或者是ASM的机器智能投放,精细颗粒度的优化。 只是操作手段不同。
优化内容包括:榜单优化、搜索优化
榜单优化
a.刷榜:机刷/真机刷/积分墙都是ASO优化的方式之一,核心原理都是在于ID账号进行指向性行为,从而影响曝光效应。 一般通过一段时间内的大量下载来达到提升榜单排名的效果,从容获得刚好的榜单展示位置。
b.更换榜单类别:开发者上传/更新应用时自主选择榜单分类。 选择更为合适的分类,参考流量与竞争,可以有效天生榜单排名。
c.付费转免费:分为限时免费和长期免费两种,前者更为常见。 虽然没有冲榜更为直接有效,但优化成本低,在一定程度上也对榜单优化有所帮助。
搜索优化
a.关键词优化:关键词覆盖数是AppStore展示量的基础,覆盖越多,曝光的可能性越大。
b.关键词排名优化:搜索下载量是影响关键词排名最重要的因素,表示app被首次下载的次数。 用户活跃及评论也是影响关键词排名的因素,但权重较低。
优化内容包括:关键词优化、相关性优化
关键词优化
ASM是关键词优化师开启一个模糊搜索,覆盖到同行业相关词的搜索,都会展示在里面。 也包括复数形式、错字、相似字的纠正等。
相关性优化
不但要优化应用元素,也要优化搜索后数据。 包括:下载转化、激活转化、使用时长、留存。
苹果对于相关性的判断是通过APP的元数据(应用提交时标题、关键词、描述等)和用户行为(搜索之后的点击、转化率、留存、活跃等)
相关性是APP能否进行广告投放的第一原则,如果相关性不达标,即便出再高的价格广告都不会被投放;而在相关性达标的情况下,出价高的APP则能投放成功。
和ASM区别:展示和安全性
展示:
ASO优化后所得的排名第几就是第几,排位不变,展示次数固定。
ASM关键词搜索结果页面最上方,有明显的广告标识。 不同人看到的Ad不一样,但是永远在第一位,展示的次数也不同。
安全性:
ASO苹果喜怒无常,千万别违反相关法律法规。 铤而走险的CP选择机刷方式来提升搜索排名,一旦被苹果发现或者遇到苹果算法调整,就会面临清榜甚至APP下架风险。
ASM是苹果亲生的,当然不会遭遇下架风险。 “正宫娘娘”无疑。
4.??ASO与ASM计费上
a.技术型的ASO是免费的,而且带来的流量是自然流量,但背后话费的大量努力和时间却是实实在在的成本。 但积分墙和机刷就需要一定成本,跟市场预期和预算相关。 (当然是付给渠道商,人家也得吃饭呐)
计费
通过开发者设置的CPT(CostperTap)按点击收费设置的价格和第二位出价竞价原则来判断。(当然可以通过优化相关性来降低出价成本,但不管怎么样,钱都是给苹果爸爸的)
简单的公式就是:广告排名参数出价×App相关度;
App相关度App元数据文本相关性+用户点击率