iOS非越狱渠道运营必知的10条

移动应用运营策略
本文详细介绍移动应用运营的关键步骤,包括用户获取、转化、留存及付费等环节,并提供了ASO优化、LOGO设计、App Store页面优化等方面的实用建议。

做运营到底是做点啥?入口,转化,留存,掏用户钱,悠忽用户传,靠着用户改。

入口:不断问自己一个问题,用户在哪里?转化,根据入口的用户特性来制定宣传语和着陆页;留存是关键,用户留不下来,推广越快,死得越早,留存主要是依赖产品,也需要运营的一些刺激;掏用户钱,一个是怎么刺激用户付费,刺激用户付费就要提炼痛点,而最常见的方法就是刺激用户之间相互竞争,掏用户钱还得优化付费流程,不要受到阻碍或者有犹豫的机会。

用户除了付费之外,另一个价值就是传播,大部分产品(除了社交类产品)属于用户只会因为产品的质量而去传播,本身要求比较高,最简单实用的办法就是设置门槛要求用户分享咯;应用运营前做哪些准备:

(1)ASO(应用商店优化)准备

应用权重可能的影响因素:应用使用状况(打开次数、停留时间、留存率)新应用,或者刚更新会有特殊权重,下载状况,评论数,评星

关键字匹配:影响搜索结果的要素:标题(255字节),关键词(100字节),收费插件,开发商,汉字算一个字节,可以把竞争对手的品牌词都列进去,描述内容对搜索结果没什么影响。

(2)LOGO优化:logo是对点击率影响最高的因素,直接影响产品能走到的高度,工具类以纯色为主,主色2-3种,如果有生活中的物品做参照再好不过了,立体和质感很重要,游戏类以人物头像进行突出。

(3)AppStore详细页优化:

描述,显示五行,前三行最关键,对用户转化有一定影响,和大部分渠道合作会要求在描述前面加上他们的信息,虽然可惜,但是不能吝啬。
截图,突出核心功能点并加上一些描述,不要单纯只是画面截图

评论,通常来说评星数会是评论数的3-4倍(除非应用内有引导用户区appstore评论),虽然评论务必得刷,但是不要刷太过了

(4)开辟应用推荐,无论在什么位置,但一定要有,这是资源交换的筹码

(5)设置收费,刚开始的收费让运营的余地大很多

正式上线之后:

(6)刷榜:在上线之后刷一点收费版,造品牌,让业内和用户都看到你,在之后的合作会容易很多,据说解决网先刷后付,不过价钱略贵,这个我没有操作过

另传lemoad能帮助推荐上新品推荐,虽然个人有点怀疑,但还是贴出来大家看看~

(7)发码:同样是造势的,投稿并提供码给测评站发文章,和佐佐卡,搞趣之类的做发码活动,不会有太多直接下载,但是对后面铺垫很重要
冰点降价:和发码同一类型,网易有做冰点

(8)限免:真正的战斗开始了,限免无疑是真正的第一波带量的渠道,所以选择好合作方比较关键,目前的限免第一阵营几家:搞趣,iapps,苹果园,软猎,网易。

推送力最强的是搞趣,尤其是他们的特约,如果产品好的话,冲榜肯定没问题,但是他们要求比较高,所以和他们的商务搞好关系,很重要,其他的几家联合限免效果也都还不错。

(9)资源交换:主动给渠道商一些资源位,能帮助你在和他们的沟通中获得更多主动,刚开始你能提供的量肯定是很少的,所以就谈按天算吧,换量比较麻烦,一般也不是特别乐意做

(10)广告投放:做过一轮限免后资源交换后,有钱的可以开始做广告投放,目前好的渠道不多,有米,多盟,admob算是比较优质的了,尽量按cpa来做,能谈到3.5块就很不错了~

By: 林文斌(@上个咸鱼)

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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