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苹果商店拉新必读|一文读懂App首发选词实操

选词整体流程

首先还是介绍下选词的一般流程,一般思路就是先“粗选”,后“细选”,逐步缩小选词范围。具体如图1所示:

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图1 选词整体流程

第一步,首先确定“有效关键词”,主要是进行基础的热度过滤。因为4605热度的词,平均一天有一次搜索,选词的时候,一般选大于等于4605的词,至于其它热度更低的词,大部分都是关键词覆盖的长尾搜索词,不用刻意考虑。appstore中大于4605的词大约有4.6万个(注:7月中旬后,这个词数降到了不到3万),等于4605的约有6万个,这些词一般称为“有效关键词”。

第二步,粗选。主要基于词的相关性,从“有效关键词”中抽取100到200个词。 粗选过程一般也称为“拓词”,常用的方法如图2所示的几种,获得关键词的相关性依次降低,但扩展性依次提高:

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图2 常用拓词方法

1 介绍中抽取。就是分析App介绍中的关键词,找到热度>=4605的词,一般需要先对介绍进行分词,然后抽取热度较高的词。  

2 类别词。就是看看一个类别下的,如“天气”下的关键词,一个关键词的类别,是由其搜索命中的第一个app主类别确定的。如果你的app量级非常高,那就只需选类别下最热门的词即可。有一些机刷的App,也是把类别热门词都选了,然后刷一遍。

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图3 appbk中的类别热词

3 竞品选词。这个相对比较好理解,就是看看竞品都使用了哪些关键词。

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图4 appbk中的竞品选词

4 以词选词。熟悉百度广告平台的童靴可能都用过类似的工具。这类选词方法,一般就是先填写一批种子词,然后通过不同的方法进行扩展。常用的扩展方法有3类:

● 相关app使用的词。该方法是一种最常用的推荐方法,类似于在亚马逊买本书,就会给你推荐,“购买此商品的顾客,也同时购买了***”。 相关App使用的词,也是类似的道理,就是“使用了这些种子词的App,也同时使用了关键词***”。 具体原理如下图所示:

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图5 相关app使用的词

● 包含词。就是包含种子词的词,如种子词填写了“飞车”,通过这种方式就能扩展出“天天飞车”等词。

● 相关词。典型的如同义词,如“搬家”的同义词“乔迁”。还有一些更泛扩展,如“美女”可以扩展出“帅哥”,“语文”可以扩展出“数学”,这些词之间具有一定的关联关系。像苹果搜索广告中,就专门介绍了这种“相关词”扩展,如“photo filters”就能扩展出“picture editor”、“light right”等词。

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图6 appbk的以词选词服务

第三步,细选。主要是从粗选出来的一二百个词中,选出100个字符的最终关键词,选择范围小了很多,细选就可以根据自己对产品的认知,定义各特定规则来选词了。一般而言,首发选词可以根据热度区间来选词。更新选词,一般则需要预估一下新选词的排名,预测带量。

“粗选”对首发和更新选词来说,流程基本都是一致的,主要是“细选”策略有所不同,故本文后续主要介绍首发选词中的“细选”,更新选词会放到下一篇文章中。

首发选词“细选”策略:分区选词

App首发时,没有任何线上信息,因此,选词的主要目标应该是测试App的选词定位,如果是冷门App,最好选一些热度低的词,但如果你是微信推荐的,那就堆热门词好了。但上线之前,这些都是未知的,因此,最好是能试尽可能多的、不同热度的词,以达到“投石问路”的目的。

因为只能选100个字符,大致30个左右的词,因此,最佳的策略就是根据关键词的热度分布,分区间选词,好比热度大于5000的只有3000左右词,而在4605和5000之间就有约4.3万个词。因此,选词的时候,5000以上可以选10个词来测试,而5000以下,则可以多选一些,选词个数尽量与热度分布一致,这样就能更容易找到选词定位。

这种根据热度分布选词的方法,可以简述为“分区选词”,我们Appbk做首发选词的时候,一般采用如下分区策略,仅供参考:

总共选出总共130个字符,分成G0到G5,总共6组词,具体分组如下表所示:

表1:分区选词

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具体的选词的时候,按照如下步骤进行: 

1、从高热度区间到低热度区间(G5到G0),依次选词,每个区间选取的字符数应当大于等于预设字符数,后续可以统一删减。

2、每个热度区间内选词,主要按照竞争度,从低到高,依次从候选词中选择,直至超过预设字符数。如果区间内,没有足够多的词可选,选全部候选词即可。我们appbk的竞争度,主要是根据App评论数计算的。

3、选完130个字符的词之后, 根据产品的特点,调整“竞品词”和“行业词”的比例。如果不做调整,选词中的“竞品词”和“行业词”的比例应该大致是15%:75%,就是大盘的比例,一般可以适当增加“行业词”的比例。

4、根据组词情况,适当删减,保证100个字符。

结合appbk或者相关的工具,就可以很容易按照上述流程进行首发选词。什么?还觉得太麻烦。因为这个流程规则比较清晰,大部分工作其实可以由机器来完成,我们按照此规则,正在开发一套“一键选词”系统,目前主要是我们内部的ASO优化师在使用改进,后续这个系统也尽快开放出来:)

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图7 开发中的“一键选词”功能

作者:王亮

来源:鸟哥笔记

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