优化的五种方法(怎样才能达到最优化效果)
ASO优化技巧（2）关键词覆盖优化想要深入学习App关键词（keyword）覆盖优化，需要先了解清楚AppStore中对关键词的制定规则，并需要了解清楚优化原理才能够有方法、
ASO优化技巧（2）
关键词覆盖优化
想要深入学习App关键词（keyword）覆盖优化，需要先了解清楚App Store中对关键词的制定规则，并需要了解清楚优化原理才能够有方法、有策略地撰写关键词覆盖方案。所以，我们会先从应用商店搜索的工作原理说起，层层递进，从而让推广者形成一个系统认识。
2.1 应用商店搜索工作原理
用户在应用商店搜索的过程以及实现与web crawler（网络爬虫）有着密切的联系。我们可以将web数据分类为Surface web（表层网络）数据和Deep web（深层网络）数据。在应用商店中搜索获取App数据以及下载App的过程都与这两种数据的技术息息相关，其中Deep web技术更是决定App在各个应用商店中能够被用户搜索获取到的重要技术。
我们来看一下用户在应用商店的搜索习惯，如图3.2.1-1所示：用户在应用商店的搜索栏中输入自己想要寻找的App相关的关键词，用户通过App Store展示的搜索结果选择App。如有符合需求或者意愿的App，用户选择下载即顺利结束本次搜索过程；如若没有，将另选关键词重新开始搜索的过程。
图3.2.1-1 用户在应用商店搜索的过程
当用户行为出现后，均会在网络上留下痕迹，我们可以通过网络爬虫了解到用户的习惯并获取相关信息，而我们所留下的行为数据即是Deep Web。Deep Web数据主要分为三大类：第一类是需要脚本被执行后才会出现的内容，通常伴随着用户对网页的点击或者其他特定的预设行为；第二类是用户所拥有并具有私密性的内容，需要注册或者登录后才会出现；第三类是被储存在服务器数据库中的内容，需要用户进行查询之后才会获取到。这些Deep Web数据并不是对外公开的数据，而是通过数据库的沉淀并借助技术形成一套完整的系统。App Store也是基于Deep Web数据技术原理形成的完整系统，故而用户的搜索行为才能被App Store记录并解读，这也是ASO优化的技术基础。
2.2 App Store通过哪里索引关键词
想要进行关键词覆盖，需要先了解App Store会通过哪些地方索引关键词。而当前明确的索引区域包括：标题、副标题以及100字符keyword。此外，我们发现当App评论数量足够多，且评论内容中含部分有搜索热度的关键词时，也有一定的机会被索引。
2.3 如何搭建关键词词库
通过上述内容，我们不难发现ASO其实离不开我们对应用商店与用户习惯的了解与思考。在撰写关键词方案的过程中，我们需要结合搜索逻辑进行全面考虑再做出策略，除了遵循App Store对于每个语言版本100字符以内关键词的数量限制之外，需要做更多的准备工作来支撑关键词优化：
（1） 关键词的分类
选择什么关键词对于关键词覆盖优化将有极大的影响，所以需要挑选出与App具有关联性并足够数量的关键词，以供后续过滤。凭借着长期ASO优化的经验累积，我们将关键词分为以下三类：
① 品牌词
即App的名称、全拼名、容易打错的谐音名。以“刷宝短视频”为例，品牌词就可以选择：刷宝短视频，刷宝，shuabao；
图3.3.1-1 “刷宝短视频”相关品牌词，数据来源于App Growing
① 行业词
行业词是App所属行业的使用者会搜索概率较高的关键词，可以根据自已的品牌知名度和所选词的热度，进行综合考虑选择最合适的优化关键词；
图3.3.1-2 视频类行业词，数据来源于App Growing
② 竞品词
即竞争对手相关的关键词，比如：“刷宝短视频”的竞品词有“抖音”、“快手”、“火山小视频”、“微视”等。
（2） 关键词筛选标准
① 关键词的搜索指数
关键词的搜索指数一般为0~12000，当搜索指数=4605就意味着日均1个搜索量，作为有效关键词的分界点，而搜索指数越高代表的搜索量越大。需要注意的是，搜索指数太高的关键词并不容易进行优化，但搜索指数热度太低的关键词，所带来的流量却很有限，所以选择词汇的搜索指数是非常重要的；
③ App竞争程度的强弱
这里的竞争程度是指，App在该关键词搜索结果下所体现的竞争程度的强弱，它与App产品自身质量的优劣、关键词的搜索结果数、关键词热度等方面相关；
④ App与关键词的相关性
相关性无法用具体的数据进行衡量，而是需要在理性与感性结合的基础上进行判断，其可参考的维度是：关键词搜索结果下是否能出现同类型的App。
（1） 构建初始关键词词库
了解清楚原理以及关键词的划分之后，接下来是庞大的选词工作，我们需要建立一个App的关键词词库。
① 根据自身经验撰写关键词
从用户角度出发，通过结合个人的生活经验与搜索习惯，可建立一定的品牌词、行业词、竞品词；
⑤ 利用工具进行拓展
利用ASO优化工具、百度指数等工具，根据自己的需求选择3-5个或者更多竞争对手作为参考，检查竞争对手中的元数据：应用标题，副标题，已覆盖关键词，五星好评以及应用描述等包含的关键词，帮助自己收集App关联性强的关键词。
此外，在选择与App有关联性的关键词时，还应该避免选择以下三种特征的词汇：一是过于具体的词语；二是过于通用的词语；最后是避免使用品牌词。以一个出行类App为例——过于具体的表现为：坐飞机去广州；过于通用表现为：波音飞机；而选择“飞机票”、“火车票”这样的词汇更为合适。而第三点，由于App Store中的算法已经默认App与其品牌词自动匹配，所以已经排名第一的品牌相关关键词应避免再次使用。
（2） 深入复盘初始关键词词库
我们需对建立的初始关键词库将进行第二轮的筛选，保留高自然流量以及高相关度的词语。
① 综合分析数据
需要对每个关键词的搜索指数、搜索结果数、排名等指标进行综合考虑，了解每个关键词最后的潜力如何；
⑥ 保留重复且可多组合的关键词
在初始关键词库中多次重复的关键词，或能够与其他词汇进行不同组合的关键词需保留，更加有利于在100个字符中灵活搭配；
⑦ 借鉴竞争对手的关键词
查看所选关键词搜索结果后，对比App的排名与竞争对手的排名，可重点选择竞争对手排名较差的高热度词汇，以及竞争对手排名优秀而我们自身App排名情况一般且具有高关联性的关键词，并将此类关键词在优化过程中添加至元数据中。
2.4 关键词撰写与优化技巧
（1） 关键词权重分布
在中国区，keyword的权重分布有三个原则：
① 越靠左的位置权重越高；
② 中文（简体）语言版本权重比其他语言版本的权重更高；
③ 考虑相关性的基础上，热度越高被覆盖上的几率越大；
因此，越是核心的词汇，越应该放在中文（简体）版本的靠左位置。
（2） 拆词、组词撰写法
苹果对关键词覆盖的算法是将keyword中的关键词拆分成最小字符单位再进行组合，当两个能组合成一定热度的关键词的字符之间，距离越近，那么被组合的几率就会越高。同时，由于keyword上限为100字符，所以对于部分热度较高的关键词，可采用组词的方法来节省字符。如：关键词ABCD、EFCD，可撰写为ABEFCD，最终可使ABCD、EFCD都有几率被覆盖上。
（3） 重复使用核心词
覆盖是概率事件，因此对于部分核心关键词，可大胆地重复使用2-3次或者巧妙利用组词，使之出现的次数增加；或是在不同语言本地化信息中重复使用，也是可选方案之一。
（4） 借助版本更新
如目标关键词未能获得有效的覆盖时，可借助App版本更新的机会，重新调整当前keyword策略，以此增加覆盖的概率。
（5） 语言版本的选择
对于新上架的App而言，上架不同语言版本能够帮助App有效增加覆盖本地化信息，可优先选择中文（简体）以及英文（英国）；在App不断更新版本的过程中，可尝试增加使用以往有效的本地化信息英文（美国）、英文（澳大利亚）、英文（加拿大）、西班牙（西班牙）等，提升关键词覆盖量。
2.5 关键词效果追踪
通过建立与筛选关键词词库，并进行覆盖优化后，我们需对此类的关键词进行排名表现追踪，以便后续关键词库的更新；迭代后，每个关键词所出现的排名演变情况，都将作为我们新建词库的参考。同时，我们也需要监控竞争对手在我们所优化的关键词中的表现，才能更为清晰地了解自身App在应用商店的曝光情况。
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