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关键词带量计算—ASO进阶必读

“带量”计算的重要性不言而喻,这个其实就是ASO最核心的内容,但目前还很少有文章把这个问题讲透彻的,本文就结合例子,期望用最简明的语言把“带量”说清楚。

关键词搜索能带来多少下载量,简称“带量”,是选词的最核心指标,典型的如版本更新选词的时候,需要判断哪些关键词带量较多,就保留下来,而带量差的就可以删掉了。对新增的词,也需要“预测”其能带量多少,作为选词的标准。

“搜索词”带量计算

为了避免混淆,我们这里说的“关键词(keywords)”,是指你在itunes填写的100个字符的关键词。而词的覆盖,则是指覆盖的“搜索词(query)” 。 一般的ASO工具都提供“搜索词”覆盖查询功能,就是看那些词能够搜到这个App,典型的页面如下所示:

225 关键词带量计算—ASO进阶必读

一个App的覆盖搜索词列表

一个搜索词的带量计算,主要步骤有两个:

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。

词的搜索量估计,我们前面的文章介绍过,词的“搜索热度”对应的大致搜索量如下图所示:

317 关键词带量计算—ASO进阶必读

搜索热度对应的日均搜索量估计

而第2步,其实就是要计算搜索“下载转化率”,由于苹果的Itunes统计后台并没有给出下载来源,这个数据是没有的,因此,就需要根据一些安卓市场的统计,来估计Appstore的下载转化率。

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。

417 关键词带量计算—ASO进阶必读516 关键词带量计算—ASO进阶必读

360市场给出的下载分布比例

结论就是:“uber”这个词为“优步uber”的“带量”约为2925。

目前国外的ASO服务商mobileaction(https://www.mobileaction.co/),就开发的有带量计算系统,其中“uber”App的美国区关键词带量分布,如下图所示:

612 关键词带量计算—ASO进阶必读

mobileaction开发的关键词计算服务,uber的例子

根据上述原理,我们也开发了“带量”计算服务,在appbk的app内容页,左侧“关键词/aso”导航的内容中,就增加了“搜索词带量估计”服务。其中“优步uber”App的关键词带量分布表,如下图所示:

712 关键词带量计算—ASO进阶必读

appbk的搜索词带量计算

和mobileaction不同,我们除了给出每个搜索词带量比例外,还给出了具体的下载量估计,有觉得数据偏离较多的童靴,欢迎随时反馈,我们会不断改进“带量”计算的准确度。

Itunes关键词带量计算

上面介绍的是每个“搜索词”的带量估计,如果是看ASO的基本效果,也就够用了。但因为苹果的搜索系统,有“搜索词”覆盖这个概念,就是好比你在Itunes只填写了“运营”这词,除了“运营”外,“运营助手”、“运营数据”等搜索词,也都能搜到你的app,而这些“搜索词”带量都可归因于“运营”这个关键词。因此,更细致的带量计算,需要考虑一个关键词的覆盖“搜索词”情况。

一个“关键词”的带量计算,主要就是把其覆盖的“搜索词”带量相加即可,流程如下:

811 关键词带量计算—ASO进阶必读找一个“关键词”覆盖的搜索词也比较容易,一般的ASO工具,“ASO/搜索词”页面都有查找功能,直接查找这个词即可,假设“优步uber”只填写了“优步”这个关键词,搜索“优步”如下图所示:

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“优步”覆盖的“搜索词”查询

然后,我们把这些图中“搜索词”带量相加,就可以认为是“优步”这个关键词的带量。

我们appbk也专门开发了“关键词”带量计算服务,因为这个需要用户填写的Itunes关键词,就把这个服务放在“我的关键词方案”一栏。还是以“优步ber”为例,假设其只填写了“优步,uber”这两个词,具体关键词带量计算结果如下图所示:

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Appbk的“关键词”带量计算服务

使用此服务,在填写词的时候,尽量写组词之前的词,这样能更准确的计算带量,如果是几个词组合之后的关键词,系统会先分词,然后再计算带量,准确度可能就会有所下载。有了这个服务,App更新选词中的删词和留词就很容易决定了。

本文介绍是现有关键词的“带量计算”,而新增关键词的“带量”估计,需要预测App在关键词下的排名,比较困难,这个会放在后续的文章中。

本文来自投稿,作者王亮,微信:mariswang,APPBK(appbk.com)首席执行官。

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