编辑推荐
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内容简介
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作者简介
王亮,华中科技大学博士,前腾讯研究员。曾在腾讯负责过多个数据运营系统和社区推荐系统研发。研究领域包括商业BI、推荐系统、NLP。2015年创业,创立APPBK运营助手,关注AI在企业服务中的应用。
目录
第1章 SEO和ASO 1
1.1 从SEO到ASO 1
1.1.1 SEO简介 1
1.1.2 ASO的历史 2
1.1.3 SEO和ASO的异同 3
1.2 为什么要做ASO 4
1.3 ASO基础知识体系 5
1.4 ASO专有名词清单 7
1.4.1 基础概念 8
1.4.2 关键词搜索相关 9
1.4.3 常见的计费模式 11
1.4.4 ASO产业中的角色 11
1.4.5 一些统计指标(以App Store
为准) 12
1.5 国内外常用ASO工具分析 14
1.5.1 国内ASO工具 14
1.5.2 国外ASO工具 20
1.5.3 ASO工具发展趋势 25
1.6 App运营用例 25
1.6.1 需求分析 26
1.6.2 竞品分析 26
1.6.3 最小可行产品 28
1.7 ASO干货聚集地 29
第2章 App基础信息优化 31
2.1 App标题优化 31
2.2 App描述之八股文案 34
2.3 icon的需求 37
2.3.1 icon的作用 37
2.3.2 icon设计要点 38
2.4 App截图要点 40
2.4.1 截图要领 40
2.4.2 截图处理 42
2.5 App预览视频制作基本流程 43
第3章 App榜单优化 46
3.1 App榜单排名算法 46
3.2 App Store榜单更新之大数据分析 48
3.3 App榜单优化 52
3.3.1 下载提升 52
3.3.2 评论提升 53
3.3.3 获得精品推荐 53
第4章 关键词优化 55
4.1 ASO背后的搜索技术 55
4.1.1 索引字段 55
4.1.2 选词标准 55
4.1.3 效果评价 57
4.1.4 搜索排序 57
4.1.5 分词 57
4.1.6 截断 58
4.1.7 关键词覆盖数 58
4.2 搜索更新规律 62
4.2.1 基础数据 62
4.2.2 更新规律 62
4.2.3 ASO方案的时间要素 64
4.2.4 ASO之锁榜现象 64
4.3 关键词总体概览 66
4.3.1 关键词来源 66
4.3.2 热度分布 67
4.3.3 类别分布 68
4.3.4 类型分布 68
4.3.5 热度对应搜索量估计 68
4.3.6 根据下载量估计搜索量 70
4.3.7 关键词热度分布变化 72
4.4 App首发选词套路 75
4.4.1 选词整体流程 75
4.4.2 首发选词“细选”策略:分区
选词 78
4.5 关键词带量计算:ASO进阶必读 79
4.5.1 “搜索词”带量计算 80
4.5.2 iTunes关键词带量计算 82
4.6 ASO之终极秘籍:App搜索排名
预测 83
4.6.1 根据评论数预测排名 84
4.6.2 根据下载量预估预测排名 85
4.6.3 根据共用关键词预测排名 86
4.7 ASO更新选词套路 88
4.7.1 选词效果指标 88
4.7.2 更新选词流程 89
4.8 ASO“组词”技术 93
4.8.1 分词技术 93
4.8.2 搜索的基础:词袋模型
(word of bag) 94
4.8.3 组词方法 95
4.8.4 逗号问题 96
4.9 谈谈App刷搜索排名 96
4.9.1 CPSA基本原理 97
4.9.2 CPSA建议用法 98
4.9.3 CPSA冲排名估量 99
4.9.4 CPSA的未来 101
4.10 ASO选词报告模板 101
第5章 App应用市场数据分析 105
5.1 iTunes App分析数据解读 105
5.2 App评论分析 108
5.2.1 评论基础数量分析 109
5.2.2 评论语义分析 110
5.3 基于应用市场数据的App多维度
分析 111
5.4 基于App Store数据的App出海
分析 119
第6章 从ASO到ASM 124
6.1 苹果广告的历史 124
6.2 苹果搜索广告简介 126
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