【我在一线做用户增长豆瓣】这些关键词在公司名称

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本文节选自《我在一线做用户增长》

#这些关键词在公司名称中。

表2-3 曝光分数计算说明

iphonejipadApp 对于当前的关键词，我们可以从举果应用南店看到搜索这个关键词的实
某关键亲的南店实 人SO 际排名。对于想要添加的新关键河，我们只能通过第三方工具获取-~个
际排名或排放 统计数据，得到搜索该关键词我们的APp 在搜索结果中能进和前10 名

10 名的概率指歼 的概率

从我们App 的实际排名或进入搜索结来前10 名的概率计算出
iphonejipad 。 该分效。计算全趟如下: 对于有有搜索实际的排名的当前关键局我们认为只有进入搜索结果而 20 名才有效。超过20 名，让用户搜索该
排名分烙 排名分数=21- 实际排名; 对于新关键词，排名分数=20* 进入关键词后找到我们的App 是非常困难的

前10名的要

下本从Sensor Tower蓝到 分数扰高的关键河带来的流量越多

iPhoneApp 沪指类低表示用户在 iPhone 内应用测店搜索该关键词越容易发现我

直扫从Sensor Tower 蓝取

发现难放指数们的App，指数范围在1210

padmp ww 用丰pad
1村Te 的App， 和在.

明光分数只是一个相对数字，其绝对值并没有实际含义，我们通过对岂不
从排名分数，流量指数、发现难度指数计算而来，计算公式如下。 癌关键词的距光分数来估算它们带来流量的入力。 尽管这个棵光分数是
对于让在关键词城的关键沁， -个量化参考指标，但在实际应用中，我们也需要考虑该关键记与我们
iPhone 排名分数* 流量指数(IO-iPhone App 发现难刻指App 的相关性，有些关键河也许有很高的曝光分数，但和我们的 App
数)HiPad 排名分数*流量指数sf10-iPad App 发现难度指数】 及我们公司所提供的服务相关度并不高，这种情况下我们也不应该选取
对于让在App 名称或公司名称中的关键， 该关键河，
1.59(iPhone 排名分数* 流量指数sf10-iphone App 发现礁度指 根据 Senser Tower 的统计数据和经验，在 二pp 名称和公司名称中的
数)jHipad 排名分数*流量指数xf10-iPad App 发现难度指元)} 关锡词比关键词域中的关键词有更高的权束，一般前者弛后者能多带
来50% 的流量

从上面的结果可以看出，经过优化，曝光分数提升了49%。这一轮
优化明显增加了用户搜索各种购物相关词汇时看到亚马逊App的概率。

在这个案例中，我给出了很多分析、计算过程的细节。无论苹果
的算法如何调整，其优化的根本逻辑都是可以借鉴的。 但这并不是要大家都按照我优化亚马逊购物App关键词的方法来优化自己
为随着苹果App store算法的调整，搜索
具体排名的规则可能会变化，而且大家也不一 定部用ST提做的工具，
可能会用其他第三方提供的工具。
例中看到做用户增长一个非常

果App store的关键词域。因

化过程我都尽可能通

要的是，我希望大家外

觉或纯粹的经验来优化!

在这一 重的最后， 我想再强调的是: 渠道投放对于短期获得大量

新用户非常

方向和全景医

想的最优策略来执行投放，
0 尤其是有大量预算的公司，

二开始就把渠道投放的策 略全景图 做出来，投入资源并逐步

略和迭代。

的App在芋

E从这个

要的指导思想: 数据驱动的迭代。 四
管无法准确衡量相关优化具体能带来多少增量的App下载，但是整个优
过分析相关数据来找到优化的方向，而不是凭感

要，但渠道投放的核心是数据驱动的投放策略，无论当
首有多消困难让我们无法撤

对优化的
，一定要在
往最优策

如末我们每天在渠道上消耗大量预算，却不知着策略优化的方同

和当前的状态，

那会少费很多金钱。而且最可怕的是这种;

出来的，因为你根本不知道自己在浪费!

[1L] R2 用来度

回归直线对观涡
差。一一编者注

值的拟合度越好;反之，R2 的值越

&费是看不

习归直线对观测值的拟合优度，其最大值为1。R2 的值越接近1，说明
越小，说明回归直线对观测值的拟合度越

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