随着aso优化的深入，aso优化必然会朝着精益化运营的方向发展。数据分析在很多aso优化中越发显得重要，特别是关键词优化，更是如此。小编将为各位小伙伴介绍数据分析的基本思路，并且介绍一种数据分析方法：swot分析法，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。
一、明确数据分析的目的
做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品更新后的效果比之前有所提升。或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。
明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。
二、 收集数据的方法
说到收集数据，首先要做好数据埋点。
所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。
目前主流的数据埋点方式有两种：
第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。
第二种：利用第三方工具。
常见的第三方工具有：
aso优化工具：
aso100、cqaso、德普优化、aso114、酷传、爱盈利、应用雷达、蝉大师、appduu、asou、appbk、果搜、应用微风、清源火眼。
移动应用统计：
友盟 、talkingdata、百度、精硕、秒针、腾讯、热云、莲子、魔方、cobub。
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不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。
三、产品的基本数据指标
相关性：指关键词和产品的匹配度，相关度越高转化率越高，相关度需要注意一下几点:
1.与产品名称相关的词
2.与产品目标用户相关的词
3.与产品业务层面相关的词
4.竞品词和竞品关键词
热度：指关键词被搜索的次数，搜索的次数越多热度越高。建议：
1.自家产品可以在热度高的关键词中排名靠前
2.和自家的产品有较高的相关度
3.根据产品定位寻找合适热度的关键词
结果数：指某些词有很多产品都会去覆盖这个词，竞争激烈，都想在这个词下获得好的排名
1.某个行业注定会有些词被多款产品覆盖，自然而然就带来竞争度，这些竞争度高的词里有一些涉及到行业用词，或者是核心业务词，这些词不管竞争度多高都要使用。
2.一定要结合产品自身情况，对竞争度高的词进行取舍
预估量：关键词大概带来的量。
四、用swot分析法分析关键词
根据swot分析法可以把问题拆成四部分，包括重要指标、次要指标、经验判断和数据判断，然后根据数据以及经验给出一个关键词的评分。
通过swot分析法来分析关键词数据更加清晰明了，通常我们在选择关键词和进行排序的时候会很纠结，因为关键词的各项数据只能在某种程度上表明它的优劣，并不能直观的证明好坏，没有统一的标准，这时候我们可以通过swot分析法来分析关键词：
1. 经验判断
我们在选择关键词的时候相关度和预估量并没有可以显示出的直观数据，只能通过经验来判断。
2. 数据判断
热度指数代表大约会有多少人搜索这个关键词，竞争度代表大约有多少产品覆盖了这个关键词，这些可以通过数据直观的看出。
3. 重要指标
重要指标中的相关度和热度是一个产品选择关键词最核心的标准。
4. 次要指标
次要指标中，预估量和竞争度在实际操作中的表现是不精确的，有很大的误差，不能做为精确指标。
通过swot分析法我们可以清晰的看出一个关键词的优劣程度，方便我们选择关键词和排序。同时，根据不同的产品我们可以给出每个指标不同的权重，这样会使我们的判断更加精确。使用swot分析法结合了数据和经验的判断，使关键词的选择上更加客观。
