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ASO优化技巧(2)

关键词覆盖优化

想要深入学习App关键词(keyword)覆盖优化,需要先了解清楚App Store中对关键词的制定规则,并需要了解清楚优化原理才能够有方法、有策略地撰写关键词覆盖方案。所以,我们会先从应用商店搜索的工作原理说起,层层递进,从而让推广者形成一个系统认识。

2.1 应用商店搜索工作原理

用户在应用商店搜索的过程以及实现与web crawler(网络爬虫)有着密切的联系。我们可以将web数据分类为Surface web(表层网络)数据和Deep web(深层网络)数据。在应用商店中搜索获取App数据以及下载App的过程都与这两种数据的技术息息相关,其中Deep web技术更是决定App在各个应用商店中能够被用户搜索获取到的重要技术。

我们来看一下用户在应用商店的搜索习惯,如图3.2.1-1所示:用户在应用商店的搜索栏中输入自己想要寻找的App相关的关键词,用户通过App Store展示的搜索结果选择App。如有符合需求或者意愿的App,用户选择下载即顺利结束本次搜索过程;如若没有,将另选关键词重新开始搜索的过程。aso如何优化方法,aso优化方法和技巧?

图3.2.1-1 用户在应用商店搜索的过程

当用户行为出现后,均会在网络上留下痕迹,我们可以通过网络爬虫了解到用户的习惯并获取相关信息,而我们所留下的行为数据即是Deep Web。Deep Web数据主要分为三大类:第一类是需要脚本被执行后才会出现的内容,通常伴随着用户对网页的点击或者其他特定的预设行为;第二类是用户所拥有并具有私密性的内容,需要注册或者登录后才会出现;第三类是被储存在服务器数据库中的内容,需要用户进行查询之后才会获取到。这些Deep Web数据并不是对外公开的数据,而是通过数据库的沉淀并借助技术形成一套完整的系统。App Store也是基于Deep Web数据技术原理形成的完整系统,故而用户的搜索行为才能被App Store记录并解读,这也是ASO优化的技术基础。

2.2 App Store通过哪里索引关键词

想要进行关键词覆盖,需要先了解App Store会通过哪些地方索引关键词。而当前明确的索引区域包括:标题、副标题以及100字符keyword。此外,我们发现当App评论数量足够多,且评论内容中含部分有搜索热度的关键词时,也有一定的机会被索引。

2.3 如何搭建关键词词库

通过上述内容,我们不难发现ASO其实离不开我们对应用商店与用户习惯的了解与思考。在撰写关键词方案的过程中,我们需要结合搜索逻辑进行全面考虑再做出策略,除了遵循App Store对于每个语言版本100字符以内关键词的数量限制之外,需要做更多的准备工作来支撑关键词优化:

(1) 关键词的分类

选择什么关键词对于关键词覆盖优化将有极大的影响,所以需要挑选出与App具有关联性并足够数量的关键词,以供后续过滤。凭借着长期ASO优化的经验累积,我们将关键词分为以下三类:

① 品牌词

即App的名称、全拼名、容易打错的谐音名。以“刷宝短视频”为例,品牌词就可以选择:刷宝短视频,刷宝,shuabao;aso如何优化方法,aso优化方法和技巧?

图3.3.1-1 “刷宝短视频”相关品牌词,数据来源于App Growing

① 行业词

行业词是App所属行业的使用者会搜索概率较高的关键词,可以根据自已的品牌知名度和所选词的热度,进行综合考虑选择最合适的优化关键词;aso如何优化方法,aso优化方法和技巧?

图3.3.1-2 视频类行业词,数据来源于App Growing

② 竞品词

即竞争对手相关的关键词,比如:“刷宝短视频”的竞品词有“抖音”、“快手”、“火山小视频”、“微视”等。

(2) 关键词筛选标准

① 关键词的搜索指数

关键词的搜索指数一般为0~12000,当搜索指数=4605就意味着日均1个搜索量,作为有效关键词的分界点,而搜索指数越高代表的搜索量越大。需要注意的是,搜索指数太高的关键词并不容易进行优化,但搜索指数热度太低的关键词,所带来的流量却很有限,所以选择词汇的搜索指数是非常重要的;

③ App竞争程度的强弱

这里的竞争程度是指,App在该关键词搜索结果下所体现的竞争程度的强弱,它与App产品自身质量的优劣、关键词的搜索结果数、关键词热度等方面相关;

④ App与关键词的相关性

相关性无法用具体的数据进行衡量,而是需要在理性与感性结合的基础上进行判断,其可参考的维度是:关键词搜索结果下是否能出现同类型的App。

(1) 构建初始关键词词库

了解清楚原理以及关键词的划分之后,接下来是庞大的选词工作,我们需要建立一个App的关键词词库。

① 根据自身经验撰写关键词

从用户角度出发,通过结合个人的生活经验与搜索习惯,可建立一定的品牌词、行业词、竞品词;

⑤ 利用工具进行拓展

利用ASO优化工具、百度指数等工具,根据自己的需求选择3-5个或者更多竞争对手作为参考,检查竞争对手中的元数据:应用标题,副标题,已覆盖关键词,五星好评以及应用描述等包含的关键词,帮助自己收集App关联性强的关键词。

此外,在选择与App有关联性的关键词时,还应该避免选择以下三种特征的词汇:一是过于具体的词语;二是过于通用的词语;最后是避免使用品牌词。以一个出行类App为例——过于具体的表现为:坐飞机去广州;过于通用表现为:波音飞机;而选择“飞机票”、“火车票”这样的词汇更为合适。而第三点,由于App Store中的算法已经默认App与其品牌词自动匹配,所以已经排名第一的品牌相关关键词应避免再次使用。

(2) 深入复盘初始关键词词库

我们需对建立的初始关键词库将进行第二轮的筛选,保留高自然流量以及高相关度的词语。

① 综合分析数据

需要对每个关键词的搜索指数、搜索结果数、排名等指标进行综合考虑,了解每个关键词最后的潜力如何;

⑥ 保留重复且可多组合的关键词

在初始关键词库中多次重复的关键词,或能够与其他词汇进行不同组合的关键词需保留,更加有利于在100个字符中灵活搭配;

⑦ 借鉴竞争对手的关键词

查看所选关键词搜索结果后,对比App的排名与竞争对手的排名,可重点选择竞争对手排名较差的高热度词汇,以及竞争对手排名优秀而我们自身App排名情况一般且具有高关联性的关键词,并将此类关键词在优化过程中添加至元数据中。

2.4 关键词撰写与优化技巧

(1) 关键词权重分布

在中国区,keyword的权重分布有三个原则:

① 越靠左的位置权重越高;

② 中文(简体)语言版本权重比其他语言版本的权重更高;

③ 考虑相关性的基础上,热度越高被覆盖上的几率越大;

因此,越是核心的词汇,越应该放在中文(简体)版本的靠左位置。

(2) 拆词、组词撰写法

苹果对关键词覆盖的算法是将keyword中的关键词拆分成最小字符单位再进行组合,当两个能组合成一定热度的关键词的字符之间,距离越近,那么被组合的几率就会越高。同时,由于keyword上限为100字符,所以对于部分热度较高的关键词,可采用组词的方法来节省字符。如:关键词ABCD、EFCD,可撰写为ABEFCD,最终可使ABCD、EFCD都有几率被覆盖上。

(3) 重复使用核心词

覆盖是概率事件,因此对于部分核心关键词,可大胆地重复使用2-3次或者巧妙利用组词,使之出现的次数增加;或是在不同语言本地化信息中重复使用,也是可选方案之一。

(4) 借助版本更新

如目标关键词未能获得有效的覆盖时,可借助App版本更新的机会,重新调整当前keyword策略,以此增加覆盖的概率。

(5) 语言版本的选择

对于新上架的App而言,上架不同语言版本能够帮助App有效增加覆盖本地化信息,可优先选择中文(简体)以及英文(英国);在App不断更新版本的过程中,可尝试增加使用以往有效的本地化信息英文(美国)、英文(澳大利亚)、英文(加拿大)、西班牙(西班牙)等,提升关键词覆盖量。

2.5 关键词效果追踪

通过建立与筛选关键词词库,并进行覆盖优化后,我们需对此类的关键词进行排名表现追踪,以便后续关键词库的更新;迭代后,每个关键词所出现的排名演变情况,都将作为我们新建词库的参考。同时,我们也需要监控竞争对手在我们所优化的关键词中的表现,才能更为清晰地了解自身App在应用商店的曝光情况。

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