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ASO的那些事及思考

ASO干货 蓝天白云 2054℃ 0评论

近期的AppStore不太平:

  • 2017年1月初5天左右的搜索锁榜,期间积分墙全军覆没,少量机刷有效但效果非常不稳定;
  • 菠菜类关键词经过1-2周左右的积累,终于全面霸占苹果搜索下拉提示列表及高指数关键词,期间还传出苹果被黑。。。
  • 苹果大量清理机刷账号,尤其大词竞争激烈,源头在操作时一次打入上百万的量,风险极高,账号被封,频频告急,成本也逐渐变高;
  • 苹果开始有针对性地处理马甲包,cp被警告要求下架马甲甚至直接封号,付费榜、免费榜基本是上一个清一个;
  • 国内的刷榜热往国外蔓延,从1月10号开始,台湾热搜榜一度被几个关键词占满,美国、日本、英国等国的特定关键词某些国产app长期排名靠前;
  • 1.24号,又有大量机刷失效,有人说苹果在改算法,但个人判断苹果还是在各种反作弊,某些源头账号又被封了,浏览器一词的排名一年难得又正常了一次。。。

热搜榜

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这是一场道与魔的斗争,到底是道高一尺还是魔高一丈?

回到App搜索算法本质来分析一下ASO后续可能的发展。词匹配、下载量、搜索下载调权等等这些App主流的排序因子一定不会变,app搜索可供排序的特征相对比较少,但苹果的搜索团队可以开始着手细化对这些特征的加工了。

一个是反作弊。反作弊相对来说属于一刀切的做法,召回率高的情况下可能会有误伤,估计会给苹果的审核、客服之类的团队带来比较大的压力,准确率高的情况下又可能会有漏网之鱼。但反作弊确实能有效砍掉一大部分作弊的账号、App,结合半人工审核,效果更好。

一个是账号行为的深入分析。给用户账号赋权、分级等相对柔和,主要的做法就是分析用户账号的行为特征,识别哪些账号是人的行为,哪些完全是机器的行为,哪些账号属于优质账号,哪些是垃圾账号等等,这里面可以参考的特征很多,比如:用户资料、付费内购行为、用户历史下载、用户搜索历史、app使用情况等等,在用户行为足够多的情况下,这种识别非常准确且有效。对机刷源头来说,成本就会越来越高,需要不断去模拟正常用户的行为,躲避苹果的规则。苹果慢慢引入机器学习、深度学习的算法综合判断的情况下,机刷源头也要慢慢跟进,开始可能只是一两个特征,后面特征多的情况下,要把机器账号变成一个带有人的行为的网络机器人。

可是还有一个问题比较棘手,对于新注册的号(俗称白号)到底要不要给权重,给多少权重?新账号开始时用户行为少,不给的话,那新增的用户本来就是app下载的主力军,缺少了这部分数据整个榜单排序可能面目全非;给,那机刷就可以很容易大行其道。

对于新账号,猜测苹果可能的解决方法会是:1. 缩短机刷白号存活的时间,白号一但有了搜索、下载相关行为后,就可以快速作出决策判断账号是否机刷号;2. 苹果搜索团队引入除了appstore以外的数据作为辅助参考,一个用户的手机在绑定了苹果账号后会有很多行为,这些行为是机刷比较难一一去模拟的,但这种做法对于苹果这种非常重视用户隐私的公司来说又会是个问题。。。

不可否认,机刷、协议刷是现在AppStore非常有效的推广手段,技术流、暴力、效果好、我喜欢,但风险相对较高,准备好马甲呗。。。

再来说说积分墙,积分墙在苹果解锁后效果相对比较稳定。有人觉得积分墙是真人的行为,应该比较难被苹果处理,存活会持久一些,但也有可能恰恰相反,因为留下的行为越多,苹果获取的数据就越多,被苹果判断为垃圾账号的可能性也越大。这取决于苹果的打压积分墙的决心以及用户行为分析、数据分析的能力。积分墙这种激励式的推广应该会长期存在,但要想长远发展,还是要重视用户质量,不能纯为了赚钱而下载,下载即删除,最终形成恶性循环。

最后打点广告,说说我们家的积分墙近况,首先是评论任务的优化,出评率高,评论质量好,被删评论少,用过的都说好,各种数据随时可查;CPA快速任务效果稳定,打量后7-8小时更新关键词排名,竞争不激烈的词稳定上top1-3,通过关键词带来自然量。对一些类别的app,积分墙还是非常有效且相对安全的推广方法。

上一份近期优化的数据,积累优化了8个词,排名基本到top3以内:

积分墙效果

数据说明:cpa那行对应快速任务数量、评论那行对应评论数量、苹果新增减去积分墙的量为每天自然量。开始优化后累计带来了700-800的自然量,基本符合预期。

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我们的积分墙:蚂蚁小咖 www.mayixiaoka.com

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