为N个产品写过100字符,我总结出这些心得……
想要深入学习 App 关键词 100 字符( keyword )覆盖优化,需要先了解清楚 App Store中对关键词的制定规则,依据优化原理制定覆盖策略。今天,我将从应用商店搜索的工作原理说起,层层递进,让大家对 100 字符形成一个系统认识。
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。Deep web 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。
备注:web 数据分类为 Surface web( 表层网络 )数据和 Deep web( 深层网络 )数据
用户搜索习惯
如图所示,用户在应用商店的搜索栏输入关键词,通过搜索结果选择 App。如符合需求,用户下载,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。
用户行为出现后在网络留下痕迹,我们通过网络爬虫获取相关信息,这些行为数据即 Deep Web。但这些数据并不对外公开,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,因此用户的搜索行为才能被 App Store 记录并解读,这便是 ASO 优化的技术基础。
当前明确的索引区域包括:标题、副标题、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。
在撰写关键词方案的过程中,需要结合用户搜索逻辑做出策略,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,也需要对关键词进行更细致的了解。
关键词的分类
关键词筛选标准
构建初始关键词词库
温馨提醒:
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:1、过于具体的词语;2、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。
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。
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。
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,被组合的几率就越高。
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。
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。
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 的策略,以此增加覆盖的概率。
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)、英文(英国)和中文(繁体)。
关键词效果追踪
追踪关键词的排名表现,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。
理论上看词的权重,权重不高的词都会消失掉然后重组,权重高的关键词即使 100 个字符中不包含也是会存在的。100 字符大幅度更新,一般情况下会有一定程度的损耗,建议大家已覆盖的重要词汇有所保留。
投放真人积分墙是目前业内主流的关键词优化方式。
真人积分墙优化相对机刷来说安全性要高很多,积分墙操作原理是通过真人用户的模拟意向性搜索达成的,基本不会被下架,但也会有被苹果误伤的情况,比如清词、锁榜。建议选择等靠谱的激励平台,例如多玩红包等。
有量说
很多人认为苹果权重算法是黑匣子,没人完全掌握规则,但我们可以利用过往经验和方法,让我们的工作更有效!100 字符是 ASO 优化中最基础,也最关键的一环,通过今天的讲解,大家 get 到基本技巧了吗?
* 文章数据来源:App Growing
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