app网络营销:机刷的提升效率怎么计算?

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机刷提升的计算通常是通过回归分析或其他相关分析完成的,其重点是研究机刷能见度的波动如何影响自然活性的波动,同时提取其他影响因素,例如季节性,应用程序稳定性,用户保留度等。大多数机刷提升研究的结果是一个系数,用于描述自然活性与机刷能见度之间关系的影响程度。

回归可以表明,例如,从自然下载中搜索下载的自然下载提升在0.2到0.35之间。这意味着对于应用程序驱动的每一次非常规下载,通过自然搜索关键词,从商店可见度获得的收益又有0.2至0.35的自然下载。

传统上在所有自然源中都对机刷隆升进行了研究,但实际上每个源可能具有不同的组成部分。例如,Facebook广告的自然提升为0.3,而Apple搜索广告的自然提升为.25。

原因之一是商店广告(Apple Search Ads和UAC)可能会由于商店广告对自然流量的蚕食而造成负面或拖累因素。在这种情况下,当用户通过机刷方式下载应用程序时,他们会通过广告下载该应用程序,这会产生0次自然提升。

此外,提升广告可以吸引更多的热门排行榜,非品牌关键字和推荐的应用列表下载,但通过品牌知名度可以识别出很大一部分自然提升。这可以最直接地通过品牌搜索(即,更多的人搜索品牌名称)来表示,也可以通过转化率的变化(即,更多的人熟悉品牌并在查看应用列表时点击/下载)来表达。

对于ASO优化经理,在制定增长目标时,要知道机刷提升的很大一部分体现在品牌知名度中,这一点很重要。这是因为,虽然是几乎没有限制,可以从品牌知名度来采购机刷隆起知名度增益量,存在于非品牌的知名度增益设置一个极限机刷隆起。在某个时候,商店中将不再有非品牌排名点可获取,或者在下载速度方面获得下一个排名点的边际成本将保持高于您应用程序的营销投入。

为了对此进行概念化,假设某个应用在一天之内吸引了10,000次下载,并在重要的非品牌关键字中排名第二,在类别中排名第二,在推荐的应用排名中排名第二。要获得第一名的位置,每天可能需要再下载5,000次,因此再增加1,000次下载将不会带来额外的非品牌提升,但该应用可能会实现从搜索该应用的品牌名称和下载内容的用户那里获得200次下载机刷而不是自然方式。考虑到在任何给定时间应用排名的排名,这是一个不太可能碰到的例子,但是它有助于突显自然活动如何限制或支持机刷可见性的机制。

为了扩展简化的示例和机制,请回想一下,除了元数据和“机刷提升”以外,还有许多因素影响机刷可见性。如果ASO优化经理无法为自然地获得另外5,000次下载以帮助解锁自然排名第一的情况提供帮助,那么另一种选择可能是将转化率再提高2个百分点,这可能足以解锁第一名。无需机刷提升的自然景点(所有商店可见性的2%增量下载即可启动)!

对于ASO优化经理及其利益相关者来说,重要的是认识到ASO的游戏不仅要孤立地优化一个或另一个杠杆,而且还要优先考虑在动态的算法管理环境中一起运作的一系列替代杠杆,以及一系列机会成本。如果从A / B测试中获胜不可行,然后可以用足够的自然载体克服这一问题;但是如果无法提供自然支持,则可能需要通过A / B测试获得成功。或者,如果应用程序的星级下降到一定水平以下,那么要使星级保持不变就增长相同的金额,则必须从A / B测试收益或自然支持中获得更大的提振。

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