Aso工具基本是App运营人员的标配了，目前有ann9，appannie，searchman，sensortower等众多aso工具。但从小老师就教育我们，“知其然，并知其所以然”，才能学的更好，才能考上更好的大学，才能#￥%#￥%￥#...，作为从事搜索技术多年的码农，这里就为大家讲讲aso背后的技术。

网站需要搜索优化，对应的，app就需要aso，两者的基本原理都差不多。早期app较少的时候，简单的分类榜单已经足够了，但目前如appstore已经有超过150万应用，而各分类排行榜，我们统计了下，只能展示大约1.5万个app，也就是1%的比例。和网页发展的规律类似，入门用户以hao123为主，但搜索已经占了统治地位。目前appstore中，大约60%的下载是源于搜索和推荐页，而随着app数量的进一步提高，基于app生态的考虑，榜单之外下载比例也会进一步提升，aso的重要性不言而喻。

aso可以看做是app的SEO

讲aso(App Store Optimization)，主要都是说appstore的搜索优化，由于苹果规定只索引“标题和关键词”，也就是说，只有在这两个地方的词才能被搜到。目前标题可做的文章已经非常少，写非常长的副标题，一般会因为“和app包名称不一致”而直接杯具，因此，appstore的aso一般就是 “如何填好100个字符的关键词(keywords)，以得到最大的搜索曝光度”。

选词标准

选词的标准基本也都是大家认可的：

1 搜索热度高

2 竞争程度低

搜索热度是用户决定的，而竞争程度则是app质量和数量的决定的。之所以存在用户搜得多，而关键词对应的app质量却一般的情况，就是反映了用户需求和app供给之间还存在差距，这个也是aso存在的基础。典型的，如傅盛谈到做clean master的原因之一，就是看到Google Play上面搜索clean这个词非常多，但好的系统清理app却寥寥无几。

关键词的“搜索热度”一般是通过苹果的api获取的，每个词对应一个0到12000的数值，如“微信”的“搜索热度”一般在11000左右，而大部分常用的词都在5000左右。根据常识，“微信”的搜索次数应该比一般的常用词高几十倍，这个数值显然不是那么“准确”。但熟悉统计的都知道，关键词的搜索次数分布基本都是指数分布，而我们得到的“搜索热度”其实是归一化之后的结果。简单的理解，如“微信”的“搜索热度”是另外一个词的2倍，则可认为实际的搜索次数是其10的2次方，也就是100倍。

“搜索热度”的例子

搜索的竞争度，一般根据搜索结果的前35个app的实力计算，这主要是因为，35名之后的app很难再有曝光。而app的实力，一般是根据日均下载量计算的。由于appstore没有给出具体的下载量，这个数值一般是根据排行榜和评论数估算的。更简单地，根据经验，总评论数小于500的app可以认为是“竞争力一般”的，如果一个热门关键词下top35 的app，很多评论量都较少，就可以认为这个关键词的“竞争度”较低。

关键词选择一般原则

很多自动化的关键词推荐服务，会综合“搜索热度”和“竞争度”这两个指标，给出一个“推荐度”指标。当然，选词还需要符合苹果的规定，如选的词要和app有相关性，这个是审查人员人工判别，只要不是风马牛不相及就行。再者，明显的色情等敏感词，非常非常热门的app名称也是不能出现的。

效果评价

aso主要是增加app在搜索结果页的“曝光度”。和CPM(Cost Per Impressions)广告类似，只增加展示量。至于用户是否点击下载，这就存在一个转化率的问题，不同的app转化率差异非常大。根据国内外的一些报道统计，aso能带来下载的量的增加一般都在20%以内。至于靠aso就增加200%下载的宣传，只能是非常特殊的个例。

"曝光度"由两个指标决定：

1 词的搜索热度

2 app的搜索排名

如一个热门词能够命中我们的app，而且我们app的排名也比较高，这样我们通过搜索得到的“曝光度”就会非常不错。国外很多aso系统会将这两个指标综合起来，形成一个“search visibility”(搜索曝光度)指标。而app的“曝光度”就是所有关键词的“曝光度”总和。

搜索排序原理

上面主要介绍了关键词选择的一般原则和评价方法，而在给出具体的选词方法之前，我们最好了解下app搜索排序的一般原理。

搜索排序主要是对所有命中的app进行打分，然后从高到低排序。app的搜索得分主要分为两部分。

首先是文本得分。就是用户的搜索词和你的标题及关键词的匹配情况。如关键词在你的app名称中命中得1分，在关键词命中会少很多，可以按0.4分计算。如果在app名称和关键词中同时命中，则一般只会计入名称中的得分，因此，如果在标题中的出现的词是没必要在关键词中再重复的，同理，一个关键词写两遍也是没啥大用处的。另外一个aso相关的技术点就是文本命中的规则。

如搜索“天天飞车”，搜索系统首先将其分词为“天天”和“飞车”两个词，然后进行“或”检索，就是你的关键词只要匹配其中一个词，就算命中，如你设置了关键词“飞车冒险”，如果用户搜索“天天飞车”，就会命中你的app。基本的规则就是这样，但实际的情况会稍微复杂一些，如你输入"违章查询"，你的关键词必须包含"违章"才能命中,而包含"查询"这个词一般是没法命中的，因为"违章"这个词比"查询"重要的多。

再者就是数值得分，主要包括app下载量，评论情况，日活等具体的数值。目前appstore的最近5天日均下载量扔是排序最重要的要素，约占70%的权重。

一个app最终的搜索得分，一般是其"文本得分"和"数值得分"相乘得到的。如果知道竞品的这些基本的要素，就能清楚自己的app和竞品究竟差在哪个地方，后续运营也能做到有的放矢。

app搜索排序得分

选词方法

清楚了aso选词的原则，以及搜索排序的原理，基本就可以知道怎么选词了。最基础的，你可以根据经验选择一些描述你app的特色、功能、用户兴趣点的关键词，然后查询热度等指标，选择具有合适的热度和竞争度的词。在提交市场后，观察搜索排名的情况，并在持续运营中进行增减。如一个关键词下，app的搜索结果一个月内都在200名以外，就说明这个词的竞争度偏高了，可以直接删掉，反之，如果能保持在50名以内，就可以长期使用了。

当然，大部分运营人员硬想出几十个靠谱的关键词还是比较困难的，因此，就有很多工具可供使用。

首先可以参考竞品app的关键词。很多人会疑惑如appannie这样的aso服务是如何知道app关键词的?其实也很简单，根据搜索命中的规则，如“飞车”命中了一个app，我们就可以认为其填写了包含“飞车”的关键词，如果用常用的搜索词依次搜索，就能倒推出大部分app的关键词。如searchman等都会使用约100万的常用关键词进行搜索。

再者就是词的扩展技术。常见的有相关词扩展，如根据“美女",可以扩展出"美人"，"帅哥"等词。还有相关推荐技术，就是根据你输入词，找到使用这些词的app，然后再看这些app使用了什么别词，类似于jd商品推荐中，购买了“***”的用户，还购买了“***”。再者就是很多aso提供的“词根”扩展技术，如发现“优衣库”是热点搜索词，就可以加上“优衣库同款”这样的关键词，由于目前用户输入的大部分还都是app名称，这样的组词技巧还是aso必备技能。

具体选词的时候，可以明确地分为两个部分

一部分就是能够真实描述app功能点等基础信息的词，你需要在运营中深入地理解用户需求和搜索习惯，持续不断地优化这类词。事实上，找到一组明确描述用户需求点的关键词，也是app运营的长久之道，除了aso之外，后续如果做搜索引擎广告等，这些关键词也是决定广告效果的关键。

另一部分则是“刻意”迎合热点造出来的词，这部分词不宜过多。由于目前appstore的关键词审核已经比较严格，如果都是“刻意”的热点词，很容易因“关键词堆砌”杯具。100个字符一般能有20多个的关键词，混入四五个人造热点词，一般都也是安全的。

上述的选词方法在各类安卓市场基本也是适用的，选出来的词也可以在安卓中直接使用，主要是因为用户对app的搜索需求大致都一致。稍有不同的是，如很多安卓市场还能搜索到app介绍，当然，占的权重也比较少。

ASO新动向

aso的未来必然取决于app搜索的发展方向，目前app搜索的一个重点就是“功能搜索", 目前大约80%的搜索流量都是app的名称，而使用“功能搜索“，举个例子，你只要需要输入“附近的网球教练”, 就能找到“运动酷”、“约教练”等app，这样显然会更方便，覆盖长尾应用的可能性也会更高。目前安卓上有quixey这样的功能搜索引擎，而苹果很早就收购了一个类似的Chomp搜索。目前如在appstore英文版中，搜索“时间管理”，可能会给出“日常安排”这样的相关词搜索建议，而目前中文的搜索词建议，还都是简单的包含关系。这种趋势也给aso提供了更大的空间，如“海淘”是热门词，你不仅可以造出“海淘代购”这样的词，还可以使用诸如“全球购”，“海外购物”等词。

而进一步地，如google等巨头都在研发“应用内搜索”，可以更方便地直接调用app内置内容和功能，未来一两年内，用户使用app的场景，可能更多的是直接呼叫siri和google now，说出具体的需求。因此，aso也会深入到app 的具体页面和子功能，未来，aso不仅会影响你的下载量，还会直接影响你的DAU。

ASO服务

目前ASO服务大概有两种， 一种如鸟哥笔记、ann9等提供的接单式服务，一般由专业的运营人员为你的app提供优化建议，这种适于已经拿了一些投资的，对优化要求加高的app团队。另外一种是自助式的saas式服务，如国外大部分aso是这样的，对于起步阶段的app开发者来说，这类接近于免费的服务可能更合适。由于自助式的aso需要大量的数据挖掘系统开发工作，如searchman就是google出来的创业团搞的，国内这方面服务相对弱一些，目前有appduu，asou这样自动分析+人工的形式。

BTW，做个小广告， 我们是一个专业的数据挖掘创业团队，也仿照searchman开发一个全自动化的aso产品，appbk.com， 欢迎大家试用。我们的服务基本也都是全部免费的，后续会开放全部的数据和分析能力，方便app开发者接入自有的统计分析等系统。未来我们也会将项目开源运营，任何对aso感兴趣的营销、广告等团队也都可以自由使用和改进。

作者：王亮 博士，微信：mariswang

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