想做APP增长，这个基础手段让你事半功倍【黑盒研究内参第13期】

大家好，我是大鹅（né）同学。应增长黑盒的邀请，跟大家聊一聊 App 增长里非常基础，非常重要，但是又很没存在感的一个环节：ASO。

2017 年我初入行的时候，是一个海外手游发行的小白。在大家忙着买量的时候，我发现苹果和谷歌的开发者后台特别丰富，心想这是不是可以玩起来？就全网去找资料。谷歌了一下发现 ASO 有不少门道，但中文互联网上资料不多。当时知乎上唯一一个 LIVE 是马力的《探秘 ASO：应用商店搜索优化》。我也是听了他的这个 LIVE，学了一招，说增加英语（英国）本地化语言能扩展关键字数量。那么我推理出来，卢森堡德语也能扩展德国德语的关键字。

于是我兴冲冲的去找 team leader 说：“加语言，老大，加语言，自然量马上就涨”。

结果老大打开后台，看了半天，然后问我：哪儿能加卢森堡德语呢？

其实当时苹果没支持那么多语言，几大语种里阿拉伯语甚至都不支持。我们在中东阿语地区发行的游戏，是单打的一个包。

后来我做了一段时间的 ASO 优化师，发现这个岗位有时候真的很没存在感。

在各大招聘网站上搜索 ASO，结果首先非常少，其次除了背增长指标的，其他人可能也不太知道 ASO 是干嘛的，以为是一个技术向的工种。

其实，ASO 是个系统化工程，属于增长黑客必知必会，也非常值得大家探究怎么精细优化。

什么是 ASO？

ASO = App store optimization，应用商店优化。

需要解释的是，App store 是什么。有的同学会问，App store 不就是苹果商店，所以 ASO 是只做苹果商店吗？

广义上来说不是的。所有的应用商店都叫 App store，s 小写。其中，大家最熟悉苹果应用商店，它叫 Apple App Store，会被简称为 App Store，这个 S 是大写的（很鸡贼对不对，谁让它做的早呢，定义行业）。苹果的线下零售门店叫 Apple Store——跟 App Store 差俩字母。

应用商店除了苹果，就是安卓。安卓应用商店有很多，海外 Google Play 和 Amazon App Store，韩国有 One Store；国内有百度手机助手360豌豆荚和华米OV应用商店。还有一些比较糊的独立应用商店，比如 Aptoide。

市面上大多数的 ASO 知识，由各家专做 ASO 的代理输出。他们一般会把 ASO 工作分为展示量优化和转化率优化两部分：

展示量优化

• 推荐

• 关键字搜索排名

• 榜单

• ASM（Apple Search Ads）

转化率优化

• 视觉优化

• 文本优化

• 评论优化

国内提到的 ASO，只要和积分墙有关系，大概率是指狭义的苹果商店冲榜刷量。这两年这部分业务已经渐渐式微了。

而在我们的文章里，ASO 是一种含义广泛的增长手段，一切在应用商店里进行的增长优化都可以叫 ASO。包括找各家商店做推荐，要资源，这些一般来说算是 BD 的活儿，但一个优秀的 ASO 优化师，知识版图里也应该有这块儿，或者说也能担起来这块事儿。

另外，ASO 优化师不仅需要和所有背增长指标的部门协作，作为开发者，也是可以和应用商店的产品经理多交流，间接参与整个生态建设的。

下面这张图是我从海外一本 ASO 系统教程上扒下来的，加了中文注释。它基本总结了 ASO 的工作框架：

来源：Advanced ASO Book 2018 (链接)

无法精确归因：ASO 的痛

当然ASO也并不是万能的APP增长手段，它也存在一定的瓶颈和限制。

体量较小的公司，很少会设立 ASO 专岗。大家都知道做好 ASO 很重要，但 ASO 不像效果广告一样，每一块钱都能折算出 ROI。

一、虽然各大应用商店的开发者后台能提供的数据维度越来越丰富，但以 App Store 为例，我们仍然无法直接看出搜索下载量是从哪个关键字来的，具体有多少带量差异。

二、2017 年之前机刷盛行的时候，代理爱喊“50 个关键字七天做到前三，帮你轻松拿量”。但，这个带多少量的计算，也只是基于产品常规的量级做个减法。实际的影响因素很多，没有办法精确归因。

三、对应用商店素材进行 A/B 测试，是一种 ASO 常规操作。多套素材在实验环境下分组导量，根据转化率数据选出转化较好的一套视觉素材。但：将 A/B 测试的 Winner 应用到线上后，不一定会看到转化率的明显提高。有时候甚至还会看到转化率下降。

因为拿不到更细粒度的数据，我们其实是无法对此进行针对性分析的。唯一的办法就是，我保证我的A/B 测试跑的很科学，然后选择相信命运。

这些 ASO 增长套路，到底管不管用？

围绕 ASO，尤其是 App Store 和 Google Play 的优化，有一系列流传甚广的黑帽手法（Black Hat Tips）。

一、Google Play：通过提高词频来提高搜索排名（KEYWORD STUFFING）

Keyword Stuffing 是指，将某个关键词在应用描述中多次重复，以期提高该关键词的排名。

比如下面这个音乐应用，MixerBox, 就把 free music 写了十遍：

但我们实际去查看的话，它的 App Title 里就有 free music，有排名起码并不全是因为 keyword stuffing。

并且，除了上面的 pro 版，这款 App 还有多个不同版本。下面是美国版，长描述里并没有重复 free music，但依然有排名。

不得不说，很多出海公司，不积极，获取到的信息有滞后性。海外的开发者社区上，有一些关于 keyword stuffing 的帖子和讨论，是被很多人验证过不可行的增长手段。但我最近还见到有 ASO Agency 拿这套出来说，显得自己很专业的样子。

二、Google Play 的 A/B 测试一定置信吗？

如果说 ASO 优化师工作永恒的痛是无法精确归因，那 A/B 测试就是优化师工作里最数据相关，最向数据要答案的工作。但还是有两个问题需要指出：

① 对相当一部分产品来说，测试量级太小，安装量只差十个八个，不能置信

Google Play 通常是需要分语言/分地区来进行测试的。对相当一部分出海产品，单个区域的访问量和安装量都不大，如果实验流量开的也很小，最终的数据可能并不是那么置信。

拿下面这张，我从某代理的公号文章里找到的截图来说：我可以确定的只是变体 b 被排除，但变体 c 和变体 d 的安装量只差二十几个，这个实验结果其实是很容易被逆转的。

② 避免自欺欺人的 A/B 实验

A/B 实验的目的在于优化产品决策，而不是为了单纯优化某个指标。如果优化师为了找一个对自己有利的结果，刻意去“控制”数据，或者在多个维度中挑选最符合自己需要的数据，那就是自欺欺人了。

我见过某个在海外发行的手游产品，跑了一个 Google Play 的 A/B 实验，前三天的结果都是负向的，第四天正向了一点点，运营马上关停了。

因为工作日和周末的商店流量差很多，一般为了实验置信，我们会一定会让实验跑够七天，所以这个实验继续跑下去还能不能正向不好说。其实运营就是为了有一个可以写到周报里的结果，关停了实验......这种“人为”制造的正向 A/B 实验结果，牺牲长期 Insight，换取短期小利益，emmm，一时爽，一时爽。

三、App Store 不能做 A/B 测试，只能复用 Google Play 的结果？

大家都知道，Apple App Store 不支持 A/B 测试。那如果你有一个产品，在双端都上架了，看起来最容易的方法就是，直接复用 Google Play 的 A/B 测试结果。

这个事情看起来是无奈之举，但只要你承认，用 iPhone 的用户和用安卓机的用户画像是不同的，行为模式也是有区别的，那 A/B 测试结果复用，就是没保证的。换句话说，转化好不好是看命的。

App Store 的确不可以直接进行 A/B 测试，但只要有足够的预算，还是可以创造一个实验环境。有两家平台提供搭建好的测试环境可以直接用：SplitMetrics 和 StoreMaven。

顺便，我认为申请免费试用期，薅遍各家数据工具平台的羊毛，是 ASO 优化师的基本功...

四、这些 App 的分数好高！一定有很多死忠粉，一定是产品做的好

App 的评分高，不一定就牛——毕竟如果只得 1 个五星，总评分也是五星。100 个五星里只要有 5 个一星，总评分就会掉到 4.8。肯定的是，评分数量多的 App，包权重肯定也高，更容易有高搜索排名。

比如，我们去看 YouTube 在 App Store 上的历史评分数量（rating count），会发现：

2018 年年中以前，评分数量一直平稳地低，18年忽然开始 45° 爬坡上升。

原因肯定不是 2018 年年中 DAU 暴增——推测是引入了求好评弹框（rate me 5 stars）或其他激励手段，引导老用户去应用商店打分的结果。

在所有的应用商店增长手段里，我个人认为，引导老用户打评分，可能是性价比最高的活动了。想一下如果你是 App Store 的产品经理，你会给评分数量这个因素分配多少权重。作为用户，你在搜索结果页，又是多么地注意评分数量这个数字。

回归应用商店优化的本质

应用商店本身在不断发展，它承载的应用生态也在不断发展。

早年生态不完善，应用商店规则有很多漏洞。有开发者比较聪明，会出奇制胜带自然量，比如让喜马拉雅一战成名的标题堆砌关键字事件。这些听起来真的很“Hacker”，但现在讲也没意思，因为玩不转了。

我们从用户、开发者和应用商店三个方面来看，应用商店优化应该是所有产品的增长基础，是标配。

1、用户角度：花时间去看推荐，看榜单的人，不想错过任何一款值得一用的 App；但用户也不希望承担太高的试错成本：“别让老子错过你，也别让老子错付了你，老子很忙的”。

2、开发者获客的角度：希望提高曝光，提高 CVR，最终目的是降低 CPI。

3、苹果、谷歌（或其他应用商店）的角度：他们在努力打造一个丰富的自由市场，让用户找到自己想要的 App，也让 App 找到自己想要的用户。

不管怎么发展，本质上这三方的需求是不会变的。

所以“做不做ASO”是个很奇怪的说法。那可是流量入口啊，每一分优化投入都是值得的。

做 ASO，不必自己给自己划局设限——不是请水军才能有评论，花钱买 CPSA 才能有搜索下载量，或者连文本都还没有写通顺，用户的评论没有回复，光去尝试各种奇奇怪怪的选词和组词手段。

围绕应用商店获客，我相信可以做的还很多。格局可以大一点，对待用户真诚一点。你希望用户发现你是个好产品，你就去真诚地写好更新说明，琢磨怎么用图精简地展示产品的 killer feature，给每个留下评论的用户一个不是模板的回复。虽然我知道只有为数不多的人会看到评论区， 但我相信，会去翻评论区的用户，是认真地为自己挑选产品的，是有可能被开发者的回复打动的一群人。

最后，对于开发者来说，应该控制好预期，认清应用商店优化很难有即时的数据反馈这个现实。你改了两行字，改了一套图，马上就要盯下载量变化，这是不实际的。

在文末，大鹅（né）想再次重复一下自己的核心观点：机刷冲量刷评论马甲包强行占关键字——这些只是狭义的 ASO 手段，随着应用商店规则的逐步完善，以后可能越来越不好使。而我们是从广义上来理解 ASO 的，它涵盖一切和应用商店有关的优化手段，是必知必会的增长基础。

关于 ASO，愿意和大鹅（né）同学一起交流探讨更多的，欢迎通过增长黑盒来与我联系。