Appstore：解密ASO带量效果

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< ">解密ASO带量效果

< ">由于不可抗力，超十亿人被动的“关门闭户”，超2亿人同期在线办公，超1亿学生集体在线听课……历史罕见的在线用户量、再创新高的在线用户时长，随着企业逐渐复工、学生开学在即等正在逐步下降，一阵风一样涌入市场的流量正在溜走，还请做好用户留存。本周我们一起讨论下ASO的带量效果。

< ">在说方法之前，先说一下历史热度，以下图为例，关键词的搜索热度是随时变化的，当我们拉长时间线，会大概看出一个词在一段时间内的平均热度，也就是历史热度，这个热度也近乎是一个关键词的真实热度，决定了一个词的带量能力，当然有一些周期性比较明显的词，比如春运期间的“12306”，招聘季期间的“招聘”等等，这时候，由于热度有滞后性，所以词在当时的带量能力要比热度显示的高一些。

< ">下面开始说方法。方法里把词分为以下几种，1品牌词，2高排名的低热度词、低排名的高热度词，3正在销售推广渠道优化的词。一般ASO的总带量是有这四部分量加在一起的。高低排名的标准，我这里取TOP5（正好是手机滑动两屏），日常实际操作中，可以根据自己的数据逐渐调整，其中：

< ">1、品牌词部分的带量，一般来说是比较稳定的，但有活动，品牌推广时，需要考虑增量。

< ">2、高排名的低热度词和低排名的高热度词，一般来说取决于优化打量时候的附带效应和关键词覆盖，一般来说也相对恒定，但一旦有高热度词有了高排名后，增量部分需要考虑进去。

< ">3、优化的词带来的量级，则通过总量级之间的相减可以得出。在通过一段时公关危机一般处理流程间内，词和词不同的排名区别，从而粗略估出每个词的带量情况。

< ">同一词不同排名带的量级区别很大，我一般按下面表格来分同一关键词不同排名的量级（表格供参考，掌握方法后，比例可以根据自己的摸索出的实际数据来进行调整）

< ">下面举个例子帮助理解一下：

< ">假设A应用，目前优化的词为B，C，D，均为行业词，一直没做过品牌推广。下图为一段时间的数据：

< ">结合两张表可以得出B词带量300，C词带量200，D词带量100的结论。

< ">总结：由于现实中，情况会复杂的多，所以数据最好要拉长时间线，多对比几组且数据统计环节需要对数据进行准确的分离和统计，而且尽可能的用前端数据如激活数据等，越后端的数据，因为多次转化的原因，数据准确度会下降。