【作者：ASO100】

【編輯：不一先生】

關注ASM的開發者們應該都已經了解，在針對某個關鍵詞進行投放時，對展示量直接相關數據主要包括App元數據、產品相關度、展示-點擊轉化率等。為了同時配合ASM的投放節奏，我們指出以下幾個數據不容忽視。

關注ASM的開發者們應該都已經了解，在針對某個關鍵詞進行投放時，對展示量直接相關數據主要包括App元數據、產品相關度、展示-點擊轉化率等。為了同時配合ASM的投放節奏，我們指出以下幾個數據不容忽視。

App的App Store數據表現

App的App Store數據表現，包括App的榜單排名、關鍵詞排名、評論情況、日均下載、下載留存、日活用戶量等數據維度。其中榜單排名、關鍵詞下排名、日均自然下載量這幾項數據對競價廣告的展示量具有很大影響，以A、B兩款產品在同一關鍵詞下同一出價的投放為例進行說明。A、B產品同屬健康健美分類，其中A產品總榜排名1300左右，該關鍵詞下排名11;B產品總榜排名800左右，該關鍵詞下排名4。Fig.3、Fig.4為兩款產品在同一關鍵詞下的競價廣告投放效果截圖。

A 產品特定關鍵詞廣告投放首日數據

B 產品特定關鍵詞廣告投放首日數據

對比結果如下表所示：

數據展示，在CPT BID相同的情況下，兩款產品廣告投放首日展示量分別為3742、6123，B產品在該關鍵詞下的展示量為A產品的1.64倍。由此可見App推廣的App Store數據表現對競價廣告的投放效果具有很大影響。

展示-點擊轉化率(TTR)與點擊-下載轉化率(CR)

TTR 與 CR 分別指展示到點擊的轉化率與點擊到下載的轉化率。

廣告主在ASM投放初期(廣告投放1-2日內)，蘋果官方僅通過App的元數據及App的App Store數據表現給出產品的初始相關度，并據此計算特定關鍵詞下該產品的廣告投放展示分數：展現分數=相關度×出價。

隨著展示量的提高，TTR逐步趨于穩定，蘋果官方會據此對產品初始相關度數據進行調整，因此，TTR高低會直接影響后期產品在該ASM關鍵詞下的展示分數，進而影響該廣告詞下的廣告展示量。同樣針對A、B兩款產品ASM投放后一周內的數據展示為例進行說明。

A 產品特定關鍵詞廣告投放一周數據

B 產品特定關鍵詞廣告投放一周數據

對比結果如下表所示：

數據顯示，在CPT BID相同的情況下，競價廣告投放一周內A產品TTR 16%左右，B產品TTR 23%左右，兩產品的展示量分別為11160、47605,下載量分別為1153、7886，B產品該關鍵詞下展示量為A產品4.3倍。TTR的差距進一步拉大了A、B兩款產品在該關鍵詞下的展示量差距，由此可見TTR值很大程度上影響后期廣告展示量。

CR對廣告展示量影響雖不及TTR那么明顯，但是在CPT既定的條件下CR取值越高，CPA取值越低，因此此項數據也不容忽視。

所投關鍵詞的競爭情況

在我們設置投放之后，會發現有些關鍵詞的成本很高，這時候我們就要考慮是不是有很多其他產品在競爭這個詞的位置，而且他們的相關性比我們更高?在 ASO100 的 ASM 數據平臺中，我們可以看到每個詞近期有哪些產品在對其競價。如果說這里面有很多相關度比我們高得多的產品，我們與其競爭時并不占優勢，那我們就要考慮暫停這些詞的投放了。

比如在 ASO100 的 ASM 數據平臺中(如上圖)，可以看到 Facebook 這個詞被哪些產品投放過搜索廣告，其中就有 LinkedIn、WeChat(微信海外版)等產品。

競品或同行的投放情況

當我們在投放時，除了自選的關鍵詞和搜索廣告自動匹配出來的詞，競品和同行產品投放的關鍵詞也是可以參考的。在 ASO100 中找到這些競品或同行的 App，然后在其詳情頁選擇「ASM競價詞」一欄，就可以看到這個 App 曾經投放過的關鍵詞及其流行度、指數等其他數據了。

這些選詞和數據對于我們的關鍵詞投放也有著相當重要的借鑒意義，當我們選詞投放遇到困難時，不妨在競品的投放數據里找找思路。