ASO优化怎样才能高快好省?

　　ASO优化怎样才能高快好省?大数据精细引流帮到你

　　导读：有米广告ASO平台应用大数据技术，创新地对真实的高活跃度用户进行细分甄别，对应匹配高效果需求的App产品进行优化，从而取得更省花费、更快达成、更久保持的实际ASO成效。

　　作为苹果唯一的官方应用下载渠道，App Store让人又爱又恨，几乎所有的App开发商都要投入不小的精力对它进行长期的优化，以更多地获取AppStore带来的产品曝光度和用户下载量。

　　在ASO营销的1.0时代，提升榜单排名(冲榜)成为大家不约而同的做法。而来到2.0时代，关键词搜索优化则成了每家开发商iOS推广工作中的重要一环。在整个AppStore的下载流量中，约近70%的用户下载集中在“搜索”。因此谁覆盖的词量越多、出现的位置越前，谁就能截得更多的用户。

　　截止至2015年年底，App Store上架中国区的App已达160万款，每日新增App数量大约100-300个。面对竞争激烈的市场状况，ASO优化方法开始被广泛普及。但随着行业对App Store研究的深入，在如今整体优化水平大幅提高的客观环境下，传统ASO的性价比已不及以往，效果也难以稳定持久。所以，ASO营销服务也正迎来全新升级的3.0时代。

　　我们知道，做好ASO优化一方面靠开发商自身的经验、技巧和手段，另一方面则要运用第三方营销服务商的流量支持。所以ASO平台便应运而生，目的在于帮助开发商集中导入有效的用户流量，促进提升产品的ASO优化效果。一般来说，传统的ASO平台更多是运营纯粹性的任务用户，将这些用户引流入目标App，不做流量的甄别与优化。因此，几乎是统一地“通引”，对于用户的活跃情况、属性类型等方面的分析，则难以实现。

　　而在ASO营销的3.0阶段，大数据将被运用于用户流量的分析和甄别，实现对流量的精细化运作。从流量端看，ASO平台中的用户，其实与广告平台中的用户极为一致，都是利用其手中的终端设备在移动互联网中进行各类活动。如果基于Ad Network(广告网络)平台庞大的App媒介覆盖，移动营销服务商就可通过长期的多样化数据来源，构筑起庞大的用户信息数据库。例如有米广告的Youmi DMP，基于近20亿台移动终端设备的长久积累，采用人群算法模型对流量行为进行分析，可挖掘出其中的关键特征，帮助描绘用户个性画像。从而让有米ASO平台创新地实现用户分类与导流精准化，对真实的高活跃用户进行精细化运作，以匹配高效果需求的App产品进行ASO优化，从而提升实际优化成效。

　　通过大数据进行用户流量的分析优化，一个重度手游高下载量的学生玩家，可能将被更多地引导试玩重度手游App;一个高网购应用活跃度的时尚女性，可能将被更多地引导试用跨境电商App;一个高资讯应用使用度的工作白领，可能将被更多地引导推荐理财类App。而大家知道，给予App导流相应的高活跃情况的用户是对ASO大有裨益的。因为这些活跃用户所拥有的AppStore权重更大，有效性更强，因此他们对ASO优化效果的提升也会更佳出色。对于开发商而言，这将花更少的预算、更少的时间，完成产品的关键词排名、榜单位置等KPI目标，并且维持效果更持久。

　　不仅如此，高活跃用户流量意味着高频率的App使用习惯，引流入相适应的“对味”产品，亦有助于提升后续的运营数据，促进获得ROI。所以，在ASO营销的3.0时代，App开发商将借助大数据技术的应用，取得真实、有效且类型匹配的活跃户，“高、快、好、省”地完成ASO优化及榜单营销。

　　归根结底，出色的ASO效果都离不开优质流量供给做基础支持，也需要大数据技术的运用加持。通过DSP+Ad Network的双模覆盖，有米广告稳步扩展在移动营销领域中的多维度布局，日均媒体广告流量处理已达到50亿次水平。经历6年的深耕积累，有米广告为诸多App开发商提供了专业、全面的深度营销服务。目前，在合作新升级的有米ASO平台后，多款App获得了高性价比的ASO优化及榜单营销效果，部分产品的后续用户收益大幅超出预期。(文/月晓剑)