蘋果商店拉新必讀|一文讀懂App首發選詞實操


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          8年前

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          來源|鳥哥筆記 ID:niaoge8

          作者|王亮

           

          在鳥哥筆記做了一次線上講座,童靴們反饋“選詞”部分講的太簡略,而這個又是ASO的關鍵,因此就專門寫兩到三篇文章,詳細介紹ASO的選詞套路,本文主要講“首發”選詞。 


          選詞整體流程


          首先還是介紹下選詞的一般流程,一般思路就是先“粗選”,后“細選”,逐步縮小選詞范圍。具體如圖1所示: 

           

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          圖1 選詞整體流程


          第一步,首先確定“有效關鍵詞”,主要是進行基礎的熱度過濾。因為4605熱度的詞,平均一天有一次搜索,選詞的時候,一般選大于等于4605的詞,至于其它熱度更低的詞,大部分都是關鍵詞覆蓋的長尾搜索詞,不用刻意考慮。appstore中大于4605的詞大約有4.6萬個(注:7月中旬后,這個詞數降到了不到3萬),等于4605的約有6萬個,這些詞一般稱為“有效關鍵詞”。 


          第二步,粗選。主要基于詞的相關性,從“有效關鍵詞”中抽取100到200個詞。 粗選過程一般也稱為“拓詞”,常用的方法如圖2所示的幾種,獲得關鍵詞的相關性依次降低,但擴展性依次提高:

           

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          圖2 常用拓詞方法


          1 介紹中抽取。就是分析App介紹中的關鍵詞,找到熱度>=4605的詞,一般需要先對介紹進行分詞,然后抽取熱度較高的詞。 


          2 類別詞。就是看看一個類別下的,如“天氣”下的關鍵詞,一個關鍵詞的類別,是由其搜索命中的第一個app主類別確定的。如果你的app量級非常高,那就只需選類別下最熱門的詞即可。有一些機刷的App,也是把類別熱門詞都選了,然后刷一遍。 

           

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          圖3 appbk中的類別熱詞


          3 競品選詞。這個相對比較好理解,就是看看競品都使用了哪些關鍵詞。 


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           圖4 appbk中的競品選詞


          4 以詞選詞。熟悉百度廣告平臺的童靴可能都用過類似的工具。這類選詞方法,一般就是先填寫一批種子詞,然后通過不同的方法進行擴展。常用的擴展方法有3類: 


          ● 相關app使用的詞。該方法是一種最常用的推薦方法,類似于在亞馬遜買本書,就會給你推薦,“購買此商品的顧客,也同時購買了***”。 相關App使用的詞,也是類似的道理,就是“使用了這些種子詞的App,也同時使用了關鍵詞***”。 具體原理如下圖所示:


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           圖5 相關app使用的詞


          ● 包含詞。就是包含種子詞的詞,如種子詞填寫了“飛車”,通過這種方式就能擴展出“天天飛車”等詞。 


          ● 相關詞。典型的如同義詞,如“搬家”的同義詞“喬遷”。還有一些更泛擴展,如“美女”可以擴展出“帥哥”,“語文”可以擴展出“數學”,這些詞之間具有一定的關聯關系。像蘋果搜索廣告中,就專門介紹了這種“相關詞”擴展,如“photo filters”就能擴展出“picture editor”、“light right”等詞。 


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           圖6 appbk的以詞選詞服務


          第三步,細選。主要是從粗選出來的一二百個詞中,選出100個字符的最終關鍵詞,選擇范圍小了很多,細選就可以根據自己對產品的認知,定義各特定規則來選詞了。一般而言,首發選詞可以根據熱度區間來選詞。更新選詞,一般則需要預估一下新選詞的排名,預測帶量。


          “粗選”對首發和更新選詞來說,流程基本都是一致的,主要是“細選”策略有所不同,故本文后續主要介紹首發選詞中的“細選”,更新選詞會放到下一篇文章中。 


          首發選詞“細選”策略:分區選詞


          App首發時,沒有任何線上信息,因此,選詞的主要目標應該是測試App的選詞定位,如果是冷門App,最好選一些熱度低的詞,但如果你是微信推薦的,那就堆熱門詞好了。但上線之前,這些都是未知的,因此,最好是能試盡可能多的、不同熱度的詞,以達到“投石問路”的目的。 


          因為只能選100個字符,大致30個左右的詞,因此,最佳的策略就是根據關鍵詞的熱度分布,分區間選詞,好比熱度大于5000的只有3000左右詞,而在4605和5000之間就有約4.3萬個詞。因此,選詞的時候,5000以上可以選10個詞來測試,而5000以下,則可以多選一些,選詞個數盡量與熱度分布一致,這樣就能更容易找到選詞定位。 


          這種根據熱度分布選詞的方法,可以簡述為“分區選詞”,我們Appbk做首發選詞的時候,一般采用如下分區策略,僅供參考: 


          總共選出總共130個字符,分成G0到G5,總共6組詞,具體分組如下表所示:


          表1:分區選詞


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          具體的選詞的時候,按照如下步驟進行: 


          1、從高熱度區間到低熱度區間(G5到G0),依次選詞,每個區間選取的字符數應當大于等于預設字符數,后續可以統一刪減。 


          2、每個熱度區間內選詞,主要按照競爭度,從低到高,依次從候選詞中選擇,直至超過預設字符數。如果區間內,沒有足夠多的詞可選,選全部候選詞即可。我們appbk的競爭度,主要是根據App評論數計算的。


          3、選完130個字符的詞之后, 根據產品的特點,調整“競品詞”和“行業詞”的比例。如果不做調整,選詞中的“競品詞”和“行業詞”的比例應該大致是15%:75%,就是大盤的比例,一般可以適當增加“行業詞”的比例。 


          4、根據組詞情況,適當刪減,保證100個字符。 


          結合appbk或者相關的工具,就可以很容易按照上述流程進行首發選詞。什么?還覺得太麻煩。因為這個流程規則比較清晰,大部分工作其實可以由機器來完成,我們按照此規則,正在開發一套“一鍵選詞”系統,目前主要是我們內部的ASO優化師在使用改進,后續這個系統也盡快開放出來:)

           

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