【來源丨量江湖】

【作者丨量江湖溪姐】

【編輯丨大胡子】

在量江湖老萬ASM實戰群里，小伙伴們問得最多的是：你們ASM投放的量怎么樣？ASM量怎么老是上不去？大家ASM投放都啥量級？

做ASM投放，你得出量。這是老板要的結果，也是壓在我們身上的KPI。問了一圈之后，老板也許甩過來一句：看看別人家的CPA，別人家的量。老板只問結果，但是我們作為運營人員，應該要更懂專業，不同產品的質量評分不同，結果也不同；投放周期與時間點也會影響投放結果，比如最早的紅利期肯定CPA便宜，量也沒那么多人爭搶；還有就是投放技巧你掌握了多少，比如拓詞都用的哪些方式、哪些維度？別說你就依賴某一兩種拓詞方式就萬事大吉了。

總之，千萬別陷入用別人家CPA、別人家量衡量自家結果的怪圈，那是不專業的。而是要客觀看待自身的App，動態地看待投放結果，扎實優化元數據，沉下心去研究投放技巧。

說到ASM投放，第一步就是選關鍵詞，如何選擇？如何淘汰？你真覺得你選的幾千個詞就夠了嗎？顯然不是。詞量不夠大沒法做出更有價值的評估。而且，基于人的認知邊界和局限，你也許認為某個流行詞是好的，但結果未必。

話不多說，溪姐總結了七大選詞技巧，包含拓詞篩詞、后續優化詞等。（千萬別說就拿蘋果search match匹配拓詞就夠了，沒準你的量出不來就是因為拓詞維度太少！）

1、蘋果搜索廣告的模糊匹配

蘋果的search match匹配是一個非常好的功能，它是根據App的元數據自動匹配搜索詞。優點是廣告主可以極其簡單的上線一個廣告，哪怕一個關鍵詞都不設置也可以進行投放，缺點是search match有時候匹配來的量有些離譜，導致造成廣告費用的浪費。 當然這個功能是一定要打開的，可以單獨設置一個廣告組，讓蘋果來幫你拓詞，需要注意的是，別把這個組扔那不管了，需要定期監控這個組里來的搜索詞，將極不靠譜的詞仍到否定詞里。

2、利用ASO工具獲得關鍵詞

通過ASO工具拓詞，也可以得到大量關鍵詞，包含熱度的標簽。通過ASO工具拓的詞在使用過程中也許會發現不出量的問題，這是因為它本身就不是ASM投放的詞，建議下一步將一些詞優化到元數據里，提升相關性之后，對出量會有幫助。

3、參考競品投放的關鍵詞

這是我們最常用的技巧，通常我們會根據經驗把競品列出來，再通過ASO工具一個個關鍵詞去找，而找出來的關鍵詞主要是競品在ASO優化方面的關鍵詞。

如果想了解競品在ASM投放上的關鍵詞，建議通過量江湖ASM競品快查工具來查找。不僅可以查找到競品投放的關鍵詞，還可以知道這些詞的流行度、熱度、競價成功次數，以及當前有多少App在競價。

4、蘋果提供的幾十個相關詞

蘋果會針對你提供的關鍵詞給出流行度比較高的詞，通常最多50個。由于只有流行度這一個維度，且都是些通用詞，運營熟手不太看得上這一功能。

以游戲為例，它給你拓的詞由于流行度太高，都是些競爭特別激烈的詞，這會造成成本太高。此外，它不會考慮市場行為，不會考慮與你的App相關性，更不會考慮當前熱度。

5、自家ASM歷史投放詞

這個就不用說了，自身投放過的關鍵詞，根據歷史投放數據，把詞進行分類，進一步優化，效果好的詞加強投放，效果不好的詞給予否定或者降低出價。

6、WNA智能拓詞

WNA（word netword analysisi）是一個拓詞體系，是基于詞與詞的關聯，比如SNS概念是基于人與人的關聯（此前特別火的六度人脈概念）。在詞上，其實每一個詞都有很多與之相關的詞。都知道百度指數吧，我們去搜索一個詞的時候可以拓出很多不同維度的新詞。而量江湖WNA智能拓詞比這個維度要更多。

以游戲為例，下圖是來自社交平臺的關聯詞截圖。通過微博、微信、知乎、百度、直播等平臺（有社交類、搜索類、媒體類、知識類），所有這些開放平臺由用戶產生的搜索標簽（我們也稱為語料），可以為我們拓展出海量相關聯的關鍵詞。詞與詞的關聯度有一個天然關聯系數，比如單機游戲與游戲這個詞的關聯度為0.99，這只是某一個社交平臺，某一個時間點的關聯詞與關聯度。

通過量江湖WNA智能拓詞，它的優勢體現在兩方面：1、更多維度的與用戶搜索行為關聯度更高的詞；2、它可以體現實時性，比如跟熱點事件、時間節點關聯度高，在某一時間段能幫你迅速吸量。

總之，WNA系統是基于用戶搜索行為產生的，通過機器智能推送的。它基于深度學習的自然語義分析，語義網絡分析及關聯強度分析，擴充海量詞庫入口，打破人的經驗與認知局限，通過機器智能，客觀、全面、實時地推送高關聯詞，對詞的把握更準確將直接影響ASM投放效率。

此外，拓詞之后最重要的一步是篩詞，通過大數據算法，依據一些判斷參數，如搜索指數、搜索結果、流行、搜索排名、年齡、地域、時間段，通過算法進行篩選，最終找出最具價值的若干關鍵詞。在實際投放中，再給定一些評判指標：下載量低、CPT高、點擊率低、轉化低、CPA高的詞，不斷將這些詞列為否定詞，淘汰詞。這是一個不斷循環的優化過程。

7、通過歸因數據核算ROI，提煉高精準詞

這其實是歸因分析的一部分，通過SDK在你的App內埋點，從而分析哪些量由哪些詞產生。有人說蘋果也有歸因API，實際蘋果API只能告訴你哪些詞帶來多少量，往下的數據就無法提供。更多維度的后續信息才是最重要的，比如用戶留存、活躍、付費等信息。通過后續用戶行為考量關鍵詞的ROI，以結果為導向的反向優化關鍵詞。 說白了，就是找到那些通過數據驗證的特別好的高精準詞進行重點投放，針對轉化差的詞，及時調整策略，降低出價或否定掉。目前，量江湖在投的ASM案例中，都有同期進行關鍵詞ROI核算的服務，通過這一服務，對詞的判斷更加準確，投放結果更好。

人的認知受限，效率低下，恰恰可以由機器來彌補，這才是人工智能的迷人之處。