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苹果app软件ASO关键词搜索指数的搜索量估算

编辑时间:2019-11-15 11:05  浏览次数:浏览次数

国内ASO优化工具中的重点指标是“检索指数”,数据均来源自苹果AppStore的数据接口,检索指数代表每个重点词在苹果软件商城中的检索热度,指数越高说明每天被检索的次数越多。例如,查询“装修”检索指数,苹果接口链接为:苹果ASO检索指数查询,在查询具体重点词的检索指数时,各个ASO优化工具显示的数据会有所不一样,是因为抓取时间不一样所致,当然普遍误差不会太大,如下图,“装修”,2018年11月1日ASO检索指数,七麦为7043和德普为7063。
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在搞明白ASO重点词检索指数是怎么来的以后,我们不禁会问,检索指数就是具体检索量吗?假如不是,他们中间是什么关系?毕竟假如知道真实检索量,我们能够更为准确地预估可以获得的下载量。首先,让我们来先知晓一下ASO检索指数,依据对七麦ASO检索指数排行榜的观察,如下图“抖音”排名第一,检索指数为10584,再结合过去一年的数据,我们发现ASO检索指数的范畴为0~11000中间,因而,能够推断出检索指数并不相当于检索量,检索量不太也许有不变的数值范畴,那么为什么是11000?不是其他数字,就似乎考试总分成100分相同,再出色也就100分满分,再差也就0分,所以,我的领会是:检索指数是苹果对每个词语检索次数的评级。

还是那个问题,为什么是11000?带着不解,我们继续进行考虑,不管怎么样,ASO重点词检索指数与真实检索量中间肯定存在计算公式。既然是评级,苹果应该对每个词语进行了编号,这时,要感谢AppBk运营助手共享的数据和讲述齐普夫定律(Zipf’sLaw),或者能够开启人们的思路:

“假如把一篇较长文章中每个词出现的频次统计起来,依照高频词在前、低频词在后的递减次序排列,并用自然数给这些词编上等级序号,即频次最高的词等级为1,频次次之的等级为2,……,频次最小的词等级为D。若用f表示频次,r表示等级序号,则有fr=C(C为常数)。大家称该式为齐普夫定律。”齐普夫定律是尽人皆知的数理语言学中得主要定律,这个定律发现了在按频率递减次序排列的频率词表中,单词的频率与它的序号中间存在“幂律”(power law)关系。

其中,f表示频率(frequency),r表示序号(rank),c和γ是参数。也许会有点突兀,其实换个说话会比较熟知,“80%的财富聚集在20%的人手中”是有着一样的逻辑。“齐普夫定律(Zipf’sLaw)是词频统计的普遍规律,大体量的检索日志等文本中,有约50%的词只会出现1次。这个定律描述的是人类语言的普遍规律,不管是中文,还是英文等等,都符合这个规律。当然,50%这个数值对应比较正规的文本数据。普遍而言,出现1次的词占所有词的比率也许在20%-70%中间,但肯定是比率最大的。

由于检索热度值与检索次数是一一对应的,那么假如有个热度值对应的词数,占全部词数的比率最大,那么这个热度,对应的检索次数就是1.依据对所有检索词热度值的统计,热度值大于100的重点词约有21万。其中热度值为4605的词最多,有5.8万个,比率约为28%;而比重第2的是热度值为4606的词,只有9000个,占4%。4605热度值的词远超过其余热度对应的词个数,因而能够认为,4605热度值对应检索次数为1。”上述转至AppBk共享数据。

上述是依据AppBk现成数据进行预估的下载量,并且提供了相应的公式进行借鉴。在知晓上述知识后,怎样利用到实际ASO优化中呢?我们能够依据目的重点词的热度来进行估算,例如本文开头的“装修”,检索指数为7043,预估检索量为>2741,假如优化到首位,预估检索下载转化率在30%~50%中间,理论上能够获取的下载量在822~1370中间,在知晓预计下载收益以后,我们就结合推广成本进行评价,例如每天需求4000个CPSA进行优化,单个成本为3元,每天成本在12000元左右,到每个下载成本预期在8.7元~14.6元中间。



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