APP产品优化核心数据与利用

1. 搜索优化

一个关键词下,有多少 App 在投放,有多少 App 在机刷这个关键词,对于我们确定积分墙量级是非常关键的因素,过多的投放量级会造成浪费,而较少的投放量级则可能达不到预期的效果。

 

 

 

2. 榜单优化,榜单更新的规律

 

根据 AppBi 对 App Store 榜单更新时间长期监测及分析,可以发现榜单更新时间并不固定,两次榜单更新间隔时长短则 2 个小时,我们监测到中国区总榜在 2018 年 3 月 1 日到 2018 年 3 月 4 日的更新情况,榜单平均每天更新 4-6 次,每次更新时间间隔为 2-6 小时。另外可以看出,虽然总榜的免费、付费、(畅销)三个类型的榜单基本同时更新,但是仅有一个类型的榜单更新的情况也是存在的。

 

对于分类榜而言,更新频率并没有显著降低。我们拿图书分类榜的更新情况和总榜的更新情况进行了对比,发现分类榜的更新和总榜的更新规律大致相同。

 

利用积分墙优化免费榜单是通过大量下载来提升榜单排名,在优化过程中,开发者需要对投放时间、投放量级有很好地把控。由于积分墙用户 Apple ID 权重较低,往往需要比目标排名更多的投放量级才能达到预期排名。投放量级方面,每日投放量级=(目标排名下载量-App当前下载量)*120%~130%。投放时间上,从榜单更新周期中可以得到一些基本的策略,根据榜单具体更新情况分时分段投放,尤其是早、晚两个榜点较为关键,需要尽量在榜单更新前将量级投放完毕。

 

 

3. 转化率优化,AB Test

 

通过一段时间内下载量判断那种 Icon(视频、截图)更符合用户的习惯和需求。

 

我们很难知道那种优化方案比较好,那我们可以做个实验,把 A 和 B 方案分阶段更新至 App Store 中,让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,记录下测试期间内 App 的下载量数据,通过对比不同时期的下载量和用户活跃率等指标来判断哪个方案更符合我们的目标。

 

 

4. 评论优化

 

对于评论的优化,我们可以采取一种有效的方式,对用户进行引动,做出一些正向的评论,这样除了能够在后续的下载用户的心中建立一个良好的口碑之外,还可以让苹果对 app 本身进行升高权重的操作,甚至可以增加 app 的关键词覆盖情况。