ASO优化迎来3.0时代,大数据精细引流实现效果的“高快好省”

6个月前

 

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作者丨月晓剑

 

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App Store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App Store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。

 

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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App Store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用户,“高、快、好、省”地完成ASO优化及榜单营销。

 

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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。

 

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