根据苹果appstore官方数据，我们了解其分发量：搜索>榜单>推荐位>外部导量，65%以上的下载量来源于搜索，剩下的分发量中至少一半来源于榜单，未上榜且无外部导流的app，搜索是前期唯一的曝光入口，做好aso关键词优化就显得格外重要。
在苹果appstore搜索流量中，精准品牌词分发量占比70-80%（如：微信、qq、淘宝等），非指向性特征词（泛需求词）占比20-30%（如：音乐、游戏、漫画、浏览器、视频等），所以选词需要注意。另外，根据二八定律起主导作用而非长尾效应，需求日益集中在少量app上面，80%以上的僵尸应用即活跃度极低，各个app是一座信息的孤岛，对外所展现的只是一个app的名字，不利于信息的传播和搜索
影响搜索关键词的转化率因素：
一、关键词与app的相关性、icon图标、截图、描述等。
二、其中关键词方面，转化率：精准品牌词 > 特征词 > 相关热门其它品牌词 > 不相关词。
三、app名称、图标、描述、配图、用户评价等这些属性现在变得更加重要了，在未来苹果可能开启搜索广告，那么依据就是这些，因此霸气的名字，好看的图标，吸引人的关键描述。
其中详细向大家介绍以下几点：
1、名称：名称是个很重要的点，它占的权重比较大，title可以改，可以适当加一些关联词。
2、关键词和标签：这主要在于怎么把关键词剔出来–排序罗列一下关键词，看看比重，添加一些跟app有关的关联词。
3、应用描述：描述的前80个字很重要，可以吸引用户了解自己的产品，产生下载。关键在于要有好的文笔把描述用顺口的言辞串起来表达。
4、应用图标：app的图标要独特，最好是让人过目不忘，配色，图案，都是需要仔细斟酌的，这个比较考验设计。
5、应用截图、视频：有的app截图和视频很随意，其实截图和视频是可以很直观的让用户了解自己的产品，吸引用户来 使用的。所以要好好利用它。首先截图要好看美观，有吸引力，把自己的特点展示出来配合文字解释，或者对一些特色点加一些醒目的东西突出出来。视频也差不 多，震撼人心，或抓住人的感情心理。但不要忘记，这一切具体还是要根据app自身的性质来。
6、用户评价：这个比较不好控制，日活在10w以上的情况下，可以做选择性提示让活跃的用户打好评，因为他们算是忠实的粉丝了，可以适当给予一些小奖励。
7、应用安装量：这个东西，要么换量，要么砸钱，基本上没什么办法。活跃用户看的是真实的用户，存留率就要看app的质量了。
8、分享：分享这块需要注意一些细节，提高产品体验，可以设置一些奖励机制吸引用户分享，再者就是在打开app时有个几秒钟的展示页面，那做好一点也是个好的宣传。
但是不管aso怎么做，怎么运营宣传，如果app本身的质量不够硬，那么也是白搭，所以需要注重宣传的同时，更要注重app的自身质量。
搜索排序对转化率的影响：
平均来看，假设第一个位置的app下载100次，则第三个位置的下载量只有第一个位置下载量的10%不到。整体平均来看，精准词比例比较大，导致搜索排序对下载量衰减影响很大，特征词由于用户需求相对没有那么明确，这种衰减会小很多。
苹果关键词搜索指数统计规律
整体分布图：
有效关键词分布图：
横轴表示具体的关键词序号，纵轴表示关键词搜索指数，搜索指数大于7000的关键词数量不到1000个。
其次，我从搜索技术的角度分析aso优化的核心问题。抓住aso的核心，把一些aso技巧作为锦上添花用，不要舍本逐末，不要盲目推广。
那么，aso优化要解决的核心问题是什么？
第一点是搜索引擎解决的问题及解决方法：本质是信息检索系统、更好地满足用户查找信息的需求；搜索引擎在很多场景下面成为信息的入口，让人更方便地找到想要的东西；通过更好的排序来解决（相关性、权威性、时效性、丰富性、多样性）；任何搜索引擎都都有优化空间，不论从外部或者内部，有些搜索引擎优化 空间大，有些空间有限。
第二点是影响appstore搜索排序的主要因素及主要优化方式：
1. 关键词匹配、下载量 近期下载量、搜索关键词后的下载app(点击调权)、其它因子；
2. 目前能做的优化：
a. 关键词上面的优化（标题 100字关键词）：标题权重大于关键词，做好品牌词及相关扩展，重点关注热门相关特征词，适当做一些热门相关其它品牌词
b. 量上面的优化的几个主要途径：
利用自身渠道或者外部流量渠道给产品详情页导量以增加基础权重.
利用积分墙任务带来真实用户的搜索下载量提升排名.
利用机刷操作快速提升热门关键词排名.
标题 100字关键词上面优化的技巧：
模拟苹果切词，设置关键词时尽量不重复以充分利用100字关键词；热门关键词自带扩展能力可以提升关键词覆盖数量；苹果有自己的中文切词算法，每个关键词之间都加逗号是多余的；最相关的词适当往副标题里面放。
站在appstore搜索工程师的角度看问题，朝着苹果所鼓励的方向优化。不管算法如何调整，短期的波动都可以不用太过担心，这样才能长久。
仔细对比大量的数据，观察长期的数据趋势，抱着怀疑的态度来分析问题，通过多个维度分析给出自己的判断，不轻易根据一两个现象得出结论，多和业内人一起讨论交流，从而不断提升自己的运营能力。
