app网络推广平台:机刷是如何影响ASO优化的?

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我们都知道,应用商店算法很关心为用户提供最相关的应用程序以供下载。然而,我们可能无法完全理解的是,尽管元数据在帮助算法确定相关性方面发挥着重要作用,但元数据最终并不是最重要的信号,并且对于元数据非常相似的应用。此外,应用商店算法还具有了解应用程序组,向量和竞争对手相关性的好处,这减少了对算法依赖于应用程序直接元数据的需求,并使算法看起来更像用户源数据点(例如下载速度) ,转化率,评分/评价,用户保留率和其他信号。

在这些信号中,这反过来表明,APP的ASO成功潜力确实受到他们应用程序下载速度的限制。除非他们有能力将有机提升因素纳入其ASO战略中(例如,通过与无机预算和目标制定相关的决策进行交互),否则ASO经理并不会竭尽所能来提高其ASO成功潜力。

例如,如果APP目前的机刷下载量平均每月为4,000,而自然下载量则为每月6,000,那么在所有条件相同的情况下,机刷潜力的实际上限可能为每月7,500。这并不是说关键字优化,本地化,A / B测试,评级提示优化和其他形式的ASO无法释放有机增长;这些仍然非常重要,并且仍然可以实现增量乃至惊人的机刷增长(尤其是在通过本地化来开拓新市场或取得巨大创意胜利时)。

但是,现代ASO的管理者最终仍然会遇到某种形式的限制,即他们在不影响其他关键因素(例如自然增长)的情况下,通过应对增长可以解锁多少个下载。在上述情况下,通过将无机下载量增加到每月8,000次,如果算法寻找的关键下载速度信号得到了额外的支持,则有实际上限可能会从7,500增加到10,000或更多。
 
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