如何做 ASO 优化?

转自:https://www.zhihu.com/question/23027114

https://baike.baidu.com/item/ASO/7770583?fr=aladdin

 

ASO

 

(App Store Optimization的缩写)

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ASO是“应用商店优化”的简称。ASO(App store Optimization)就是提升你APP在各类APP应用商店/市场排行榜和搜索结果排名的过程。类似普通网站针对搜索引擎的优化,即SEO(Search Engine Optimization)优化。ASO优化就是利用App Store的搜索规则和排名规则让APP更容易被用户搜索或看到。通常我们说的ASO就是App Store中的关键词优化排名。重点在于关键词搜索排名优化。

中文名

应用商店优化

外文名

App store Optimization

简    称

ASO

类    似

移动APP的SEO优化

释    义

提升你APP在各类APP应用商店/市场排行榜和搜索结果排名的过程

途    径

是利用App Store的搜索规则和排名规则

目录

  1. ASO简介
  2. 影响因素
  3. 优化建议

ASO简介

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(App Store Optimization)应用商店优化

什么是ASO?ASO(App Store Optimization)就是提升你APP在各类APP电子市场排行榜和搜索结果排名的过程。类似移动APP的SEO优化

ASO优化主要做什么事情(以appstore为例)

(1)搜索优化:①展现优化(应用名、关键词、api、厂商)②排序优化(历史下载和当前下载)

(2)相关搜索优化:首文字优化

(3)榜单优化:以合作冲量,限免冲量,刷榜冲量为主

(4)转化率优化:icon,厂商名称,描述,评价优化

ASO发布的ASO优化工具可以帮助应用开发者了解当前最常被搜索的关键词,并通过对移动应用元数据的分析,为开发者推荐最重要的关键字。同时还会额外显示一个关键词库,以及应用的关键词排名等。

虽然这里介绍的ASO只是一个工具的名称,但对移动应用开发者来说,应用商店优化不仅仅是靠一个工具就能做好的。我们甚至可以把ASO看做是一种趋势,一种在移动应用时代必需的服务,而此处ASO提供的这个工具只是其中的一个选项。

作为开发者,你在使用这个工具后可能认为它并不好用,但你不能忽略ASO的作用。对普通开发者来说,App需要ASO,正如Web需要SEO。

目前,各类电子市场(appstore)的搜索体系还不是很成熟,每个电子市场的规则也不相同,但是ASO以后肯定是一个趋势。近日,有报道称苹果或引入竞价排名机制,或直接冲击第三方提供的ASO等付费服务。 [1] 

ASO优化和搜索引擎的SEO优化类似,主要是标题关键词描述三个部分的优化。

可以尝试设置不同关键词的密度来看排名的变化,自己总结各类市场的规则。

影响因素

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首先是应用名称。

应用名称由主标题和副标题组成,对于应用排名的影响就恰似“Title”标签对于网站的影响。毫无疑问,这是对应用排名影响最大的因素之一。但是对于应用名称,却不像网站的title标签那么容易修改,很多时候名称是早就定好的,很难修改。但是如果有修改的可能的话,要考虑到用户在应用商城搜索此类应用最常用的关键词。

第二是应用的关键字或者标签。

上传应用时填写的关键字或者标签,就像制作网页时填写的“keywords”标签一样。虽然现在“keywords”标签对于SEO已经没有作用,但是不可否认它曾经很重要过。而App Store排名规则的发展显然也没有成熟到忽略关键字的地步,所以一定要思考自己应用要设置的关键词。

第三是应用的描述。

很多商城还需要区分简要描述和详细描述。简要描述往往显示在应用列表页,详细描述则是应用的重点介绍内容。APP的描述对于应用的推广也是极其重要的,因为用户在搜索结果列表页看到你的应用时,吸引他们点击进入详情页的就是应用的简介!而且这个因素还将直接跟你应用的搜索结果点击率有关,而搜索结果点击率也很可能影响你的应用在该搜索结果的排名。

第四是应用的Icons。

Icons对于一款应用就好比长相对于一个人。如果想让别人对你的应用有个良好的第一印象,首先就要从设计一个漂亮的Icons开始。而且美观漂亮的Icons可能还会带来其他意想不到的好处。

第五是应用的截图及视频。

毫无疑问的是,应用详情页里的截图及视频真的会影响应用在排行榜的表现,这得到了一个在某大型第三方应用市场工作的朋友的证实。应用市场也是要考虑用户体验,先自己在App Store寻找应用的经验吧。

第六是用户评价。

这点是毫无争议的,而且很多的App Store都提供了按照用户评价排行的选项,虽然评价现在大部分都被水军占领了,所以在中国谈到用户评价,总是有些尴尬......

第七是应用安装量。

这就是去年最流行的刷榜方式中利用的因素,通过刷榜使应用获得下载量的高排名,然后利用榜单效应带来大量下载。苹果现在虽然对刷榜进行了严格的审查,但是可以肯定的是应用安装量依然是ASO一个非常重要的因素。

第八是活跃用户量、活跃用户比例及短期用户留存度等等。

随着各大应用市场应用排行算法的完善,最终还是要归于“用户体验最好的应用获得最好的排名”的目标上。所以对于任何应用开发者来说,保持产品质量,提高活跃用户数量、活跃用户比例及短期用户留存度等才是最重要的。

第九是社会化分享的数据。

社交网络有多强大,不必多说,面对即将到来的网络社会时代,APP Store的排名算法中必然会加入社会化媒体分享数据的影响,这同样毋庸置疑。

优化建议

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1)匹配度

和产品之间有高关联性的词即匹配度,有以下4点。

1.与APP名称相关的词

2.与APP目标人群相关的词

3.与APP业务层面相关的词

4.竞品词和竞品关键词

我们都知道高匹配度的词能够实现更加有效的转化性,而从这5点入手能够为我们后期筛词提供更多的”备胎“同时也为头脑风暴扩展了思路。

2)竞争度

某个特定关键词的竞争激励程度,主要由2方面原因导致。

1. 一个领域里肯定有很多款APP出现,那么就注定某个词大家都会用,这些APP就会把这词带的很热,随之就带来了竞争度。

2. 自家的APP和别人家的APP在某个词上面的排名竞争,都想要把这个在这词上有高的排名,这也是竞争。

3)热度

在搜索中被搜索的次数最多的词,就是热度高的词。需要注意以下几点:

1. 要和自家APP有强的关联性

2. 自家APP可以排在该热词的前面

3. 查看分析词的热度时, 建议以ASO指数评估现在,用百度指数预估未来,避免在一时被炒热的词上面得不偿失!

4.热词排行榜,App Store每日都会显示用户搜索指数最高的关键词,但仅能查看当天热搜,坐馆ASO运营人员可以通过ASO查询历史热词榜单。

ASO优化算法是一种基于蚁群算法的优化算法,它可以用于解决多目标优化问题。BP神经网络算法可以用来进行分类、回归等任务。在使用BP算法进行ASO优化时,可以将多个目标转化为一个目标,然后使用BP神经网络进行训练和预测。 以下是一些实现ASO优化BP算法的C语言代码示例: 1. BP神经网络的实现 ```c //定义神经元结构体 typedef struct neuron { double input; //输入 double output; //输出 double delta; //误差 double bias; //偏置 double *weights; //权重 } neuron_t; //定义层结构体 typedef struct layer { int num_neurons; //神经元数量 neuron_t *neurons; //神经元 } layer_t; //定义神经网络结构体 typedef struct neural_network { int num_layers; //层数 layer_t *layers; //层 } neural_network_t; //初始化神经元 void init_neuron(neuron_t *neuron, int num_weights) { neuron->input = 0.0; neuron->output = 0.0; neuron->delta = 0.0; neuron->bias = (double)rand() / RAND_MAX; //随机初始化偏置 neuron->weights = (double *)malloc(num_weights * sizeof(double)); //动态分配权重数组 for (int i = 0; i < num_weights; i++) { neuron->weights[i] = (double)rand() / RAND_MAX; //随机初始化权重 } } //初始化层 void init_layer(layer_t *layer, int num_neurons, int num_weights) { layer->num_neurons = num_neurons; layer->neurons = (neuron_t *)malloc(num_neurons * sizeof(neuron_t)); //动态分配神经元数组 for (int i = 0; i < num_neurons; i++) { init_neuron(&layer->neurons[i], num_weights); } } //初始化神经网络 void init_neural_network(neural_network_t *nn, int num_inputs, int num_outputs, int num_hidden_layers, int num_hidden_neurons) { nn->num_layers = 2 + num_hidden_layers; //输入层、输出层和隐藏层 nn->layers = (layer_t *)malloc(nn->num_layers * sizeof(layer_t)); //动态分配层数组 //初始化输入层 init_layer(&nn->layers[0], num_inputs, 0); //初始化隐藏层 for (int i = 0; i < num_hidden_layers; i++) { if (i == 0) { init_layer(&nn->layers[i+1], num_hidden_neurons, num_inputs); } else { init_layer(&nn->layers[i+1], num_hidden_neurons, num_hidden_neurons); } } //初始化输出层 init_layer(&nn->layers[nn->num_layers-1], num_outputs, num_hidden_neurons); } //激活函数 double activation_function(double x) { return 1.0 / (1.0 + exp(-x)); } //前向传播 void feed_forward(neural_network_t *nn, double *inputs) { //输入层 for (int i = 0; i < nn->layers[0].num_neurons; i++) { nn->layers[0].neurons[i].output = inputs[i]; } //隐藏层和输出层 for (int i = 1; i < nn->num_layers; i++) { for (int j = 0; j < nn->layers[i].num_neurons; j++) { double sum = 0.0; for (int k = 0; k < nn->layers[i-1].num_neurons; k++) { sum += nn->layers[i-1].neurons[k].output * nn->layers[i].neurons[j].weights[k]; } sum += nn->layers[i].neurons[j].bias; nn->layers[i].neurons[j].input = sum; nn->layers[i].neurons[j].output = activation_function(sum); } } } //计算输出误差 void compute_output_error(neural_network_t *nn, double *targets) { layer_t *output_layer = &nn->layers[nn->num_layers-1]; for (int i = 0; i < output_layer->num_neurons; i++) { double output = output_layer->neurons[i].output; double delta = targets[i] - output; output_layer->neurons[i].delta = delta * output * (1.0 - output); } } //计算隐藏层误差 void compute_hidden_error(layer_t *layer, layer_t *next_layer) { for (int i = 0; i < layer->num_neurons; i++) { double output = layer->neurons[i].output; double sum = 0.0; for (int j = 0; j < next_layer->num_neurons; j++) { sum += next_layer->neurons[j].weights[i] * next_layer->neurons[j].delta; } layer->neurons[i].delta = output * (1.0 - output) * sum; } } //反向传播 void backpropagation(neural_network_t *nn, double *targets, double learning_rate) { //计算输出层误差 compute_output_error(nn, targets); //计算隐藏层误差 for (int i = nn->num_layers-2; i > 0; i--) { compute_hidden_error(&nn->layers[i], &nn->layers[i+1]); } //更新权重和偏置 for (int i = nn->num_layers-1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < nn->layers[i].num_neurons; j++) { neuron_t *neuron = &nn->layers[i].neurons[j]; for (int k = 0; k < nn->layers[i-1].num_neurons; k++) { double delta_weight = learning_rate * neuron->delta * nn->layers[i-1].neurons[k].output; neuron->weights[k] += delta_weight; } neuron->bias += learning_rate * neuron->delta; } } } //训练神经网络 void train_neural_network(neural_network_t *nn, double **inputs, double **targets, int num_examples, double learning_rate, int epochs) { for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) { double error = 0.0; for (int example = 0; example < num_examples; example++) { feed_forward(nn, inputs[example]); compute_output_error(nn, targets[example]); error += 0.5 * pow(targets[example][0] - nn->layers[nn->num_layers-1].neurons[0].output, 2); backpropagation(nn, targets[example], learning_rate); } printf("Epoch %d: error = %lf\n", epoch, error); } } //使用神经网络进行预测 double predict(neural_network_t *nn, double *inputs) { feed_forward(nn, inputs); return nn->layers[nn->num_layers-1].neurons[0].output; } ``` 2. ASO优化算法的实现 ```c //定义蚂蚁结构体 typedef struct ant { double *position; //位置 double *velocity; //速度 double *best_position; //最佳位置 double best_fitness; //最佳适应度 } ant_t; //初始化蚂蚁 void init_ant(ant_t *ant, int num_dimensions) { ant->position = (double *)malloc(num_dimensions * sizeof(double)); //动态分配位置数组 ant->velocity = (double *)malloc(num_dimensions * sizeof(double)); //动态分配速度数组 ant->best_position = (double *)malloc(num_dimensions * sizeof(double)); //动态分配最佳位置数组 for (int i = 0; i < num_dimensions; i++) { ant->position[i] = (double)rand() / RAND_MAX; //随机初始化位置 ant->velocity[i] = 0.0; //初始化速度为0 ant->best_position[i] = ant->position[i]; //最佳位置初始化为当前位置 } ant->best_fitness = DBL_MAX; //最佳适应度初始化为最大值 } //计算适应度 double fitness_function(ant_t *ant, neural_network_t *nn, double **inputs, double *targets, int num_examples) { double error = 0.0; for (int example = 0; example < num_examples; example++) { double output = predict(nn, inputs[example]); error += 0.5 * pow(targets[example] - output, 2); } return error; } //更新速度和位置 void update_velocity_and_position(ant_t *ant, ant_t *global_best_ant, double inertia_weight, double cognitive_weight, double social_weight) { for (int i = 0; i < num_dimensions; i++) { double r1 = (double)rand() / RAND_MAX; //随机数1 double r2 = (double)rand() / RAND_MAX; //随机数2 ant->velocity[i] = inertia_weight * ant->velocity[i] + cognitive_weight * r1 * (ant->best_position[i] - ant->position[i]) + social_weight * r2 * (global_best_ant->best_position[i] - ant->position[i]); ant->position[i] += ant->velocity[i]; if (ant->position[i] < 0.0) { ant->position[i] = 0.0; } else if (ant->position[i] > 1.0) { ant->position[i] = 1.0; } } } //ASO优化算法 void ASO(neural_network_t *nn, double **inputs, double *targets, int num_examples, int num_ants, int num_iterations, double inertia_weight, double cognitive_weight, double social_weight) { //初始化蚂蚁 ant_t *ants = (ant_t *)malloc(num_ants * sizeof(ant_t)); for (int i = 0; i < num_ants; i++) { init_ant(&ants[i], num_dimensions); } //计算适应度 double *fitness = (double *)malloc(num_ants * sizeof(double)); for (int i = 0; i < num_ants; i++) { fitness[i] = fitness_function(&ants[i], nn, inputs, targets, num_examples); if (fitness[i] < global_best_fitness) { global_best_fitness = fitness[i]; memcpy(global_best_position, ants[i].position, num_dimensions * sizeof(double)); } } //ASO优化循环 for (int iteration = 0; iteration < num_iterations; iteration++) { for (int i = 0; i < num_ants; i++) { update_velocity_and_position(&ants[i], &global_best_ant, inertia_weight, cognitive_weight, social_weight); double fitness_new = fitness_function(&ants[i], nn, inputs, targets, num_examples); if (fitness_new < fitness[i]) { fitness[i] = fitness_new; memcpy(ants[i].best_position, ants[i].position, num_dimensions * sizeof(double)); if (fitness_new < global_best_fitness) { global_best_fitness = fitness_new; memcpy(global_best_position, ants[i].position, num_dimensions * sizeof(double)); } } } } } ``` 将BP神经网络和ASO优化算法结合起来,可以实现ASO优化BP算法。 ```c int main() { srand(time(NULL)); //输入数据 double inputs[NUM_EXAMPLES][NUM_INPUTS] = { {0.0, 0.0}, {0.0, 1.0}, {1.0, 0.0}, {1.0, 1.0} }; //目标数据 double targets[NUM_EXAMPLES] = {0.0, 1.0, 1.0, 0.0}; //初始化神经网络 neural_network_t nn; init_neural_network(&nn, NUM_INPUTS, 1, 1, 4); //训练神经网络 train_neural_network(&nn, inputs, targets, NUM_EXAMPLES, LEARNING_RATE, EPOCHS); //ASO优化BP算法 ASO(&nn, inputs, targets, NUM_EXAMPLES, NUM_ANTS, NUM_ITERATIONS, INERTIA_WEIGHT, COGNITIVE_WEIGHT, SOCIAL_WEIGHT); //使用神经网络进行预测 for (int i = 0; i < NUM_EXAMPLES; i++) { double output = predict(&nn, inputs[i]); printf("Input: %lf %lf, Target: %lf, Output: %lf\n", inputs[i][0], inputs[i][1], targets[i], output); } return 0; } ```
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