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ASO优化技巧(4)

在App Store,榜单能带来的流量占比约30%,搜索能带来的流量占比约65%,但榜单流量相对于搜索流量而言更为集中。据极光大数据发布的《2019年App流量价值评估报告》显示,Top10 App的流量占比超5成,Top50 App的流量占比超85%。这是一种非常明显的马太效应,也正面印证了头部流量的实力。

4.1 榜单分类

App Store的榜单主要分为2大类型:应用总榜、游戏总榜。每个大榜单又包含了3个小榜单:免费榜、付费榜、畅销榜。再往下细分,还可以划分多个子分类,其中应用免费榜、付费榜下23个子分类、应用畅销榜下22个子分类,游戏免费榜、付费榜、畅销榜均为16个子分类。

具体的分布如下表:aso优化攻略,aso优化攻略及技巧分享?

图3.4.1-1 榜单分类表

4.2 榜单排名算法

无论通过何种方式提升榜单排名,都需要先了解榜单排名背后的算法。一直以来,关于苹果的算法原理都被认为是黑匣子,但经过多年的行业发展,得到了一套普遍认可的算法拆解,榜单排名影响因素排序:近四日每日下载量>评分评论>App收入>用户行为>其他。

(1) 下载量

下载量是App榜单排名的核心,即使经过多次的算法调整,仍然是占比最高的因素。业内流传的榜单排名与下载量的函数公式为:

当前榜单排名=今日下载量*8+昨日下载量*5+前日下载量*5+大前日下载量*2。

即:近四日下载量是影响榜单排名的主要因素,并且每日的下载量所占据的权重不一,越靠近当日的下载量权重越高。

(1) 评分评论

评论数量与质量都会影响榜单排名,尤其是5星好评的比重更大。

(2) App收入

用户付费(针对内购、付费App)越多,App的榜单排名越正向提升。

(3) 用户行为

DAU、用户使用时长、打开次数等。

4.3 榜单更新点

App Store榜单的更新点比较规律,以近一周的榜单排名作为整个App Store榜单排名的一个缩影。我们大致可以看出榜单的更新周期约为3小时,更新点主要集中在以3为倍数的时间点。

对于有冲榜需求的App而言,可结合目标用户最活跃的时间段,选择距离该时间段最近的更新点前一个周期左右,进行冲榜优化为最佳方案。

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