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app软件ASO关键词热度查询及下载量预估

编辑时间:2019-12-10 11:06  浏览次数:浏览次数

做优化的小伙伴都应该知道,重点词设立热度指数是最主要的一项指标,热度代表一天有多少检索量,热度越高,检索量越高,下载量越高。那么问题来了,重点词热度指数和下载量中间有什么联系,不一样的指数应该对应什么样的下载量?今天小编就跟人们聊聊重点词热度怎样查询,以及下载量预估。
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一、重点词查询

重点词热度查询需求依靠一些工具,如ASO100、蝉大师、CQASO、ASO114。这些工具采取较为便利,仅需求在输入框中输入你想要查询的重点词,检索就能拥有相应的指数以及检索结果数(词汇竞争猛烈限度)。如下图所示:

1.ASO100

2. 蝉大师

二、下载量预估

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。依据实际经验,每天有检索的词,热度值起码应该大于100。因为热度值小于100的词,基础全是一些没有任何评论的app名称,或许一些非常长的词。

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。当然,28%这个数据也表明Appstore的长尾词比率比其他平台要多一点。

依据下载量估计检索量

苹果的统计系统中,核心数据重要就是app内容页展示量和真实下载量,由于展示量来源没有给出,这个数据价值较小,我们重要采取下载量数据。大体的idea,就是app下载量是已知的,那么大体有65%的下载是检索带来的,而1个App的下载量,大多数全是由其热度最高,排名第一的这个词带来的,运用这个历程,就能够大体估算这个热度最高的词,对应的检索量是多少。

简单的例子,例如“App运营助手”这个软件, 一天1000个下载,而覆盖的检索词中,“运营助手”热度为6000,这个app排名第一,其余检索词热度都极低。 估算步骤大体如下:

1.1000个下载中,600个下载是检索带来的。

2.600个检索下载,需求1200个检索量。也就是说检索/下载转化率为50%。

3.1200个检索量 都来自于 “运营助手”这个词,其热度为6000。

4. 得出结论: 6000的热度对应1200的日均检索量。

具体的假设会更仔细一些,具体如下:

1. App应用的下载,有50%到100%的下载来源自检索,官方给出的数据是65%。但思考到大多数App是上不了top150榜单的,只能通过检索来获取,而榜单上的App,尤其是头部的,来自榜单的下载比率显然会更大一些。

2. 检索到下载的转化率,依照2:1到4:1计算,就是2到4次检索,就能产生一次下载。这个比率来源自一些安卓市场的统计,因为苹果应用商店没有一手数据,临时只能依照这个比率计算,其中行业词的转化率会低一些,品牌词会高一些。

3 检索量都对应到app热度最高、排名第一的1个检索词。假如有数个热度差不多的词,均分检索量。

我们依据上述假设,结合我们一些实际冲排名的经验。我们选用数据拟合的形式,拥有热度值和检索量的对应关系。一些经典的热度度值对应的检索量如下表所示:

假如用公式表示: rank表示热度,qv表示日均检索量,则: 4605<rank<5000 qv=”rank” -=”” 4604rank=””>5000时, qv = 2.5*e^(0.001*rank)。以上得出的结论是依据有关数据得出的大概数值,在重点词热度和下载量这个问题上,相信没人能给出精准值,我们探讨数据得出结论只能尽也许的挨近恰当结果,所以还需求各位小伙伴继续努力找出最好的算法来。



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