ASO优化工具基本是app运营人员的标配了，目前有ann9，appannie，searchman，sensortower等众多aso工具。但从小老师就教育我们，“知其然，并知其所以然”，才能学的更好，才能考上更好的大学，作为从事搜索技术多年的码农，这里就为大家讲讲aso背后的技术。

       网站需要搜索优化，对应的，app就需要aso，两者的基本原理都差不多。早期app较少的时候，简单的分类榜单已经足够了，但目前如appstore已经有超过150万应用，而各分类排行榜，我们统计了下，只能展示大约1.5万个app，也就是1%的比例。和网页发展的规律类似，入门用户以hao123为主，但搜索已经占了统治地位。目前appstore中，大约60%的下载是源于搜索和推荐页，而随着app数量的进一步提高，基于app生态的考虑，榜单之外下载比例也会进一步提升，aso的重要性不言而喻。

       aso主要是增加app在搜索结果页的“曝光度”。和CPM(Cost Per Impressions)广告类似，只增加展示量。至于用户是否点击下载，这就存在一个转化率的问题，不同的app转化率差异非常大。根据国内外的一些报道统计，aso能带来下载的量的增加一般都在20%以内。至于靠aso就增加200%下载的宣传，只能是非常特殊的个例。

       关键词的“搜索热度”一般是通过苹果的api获取的，每个词对应一个0到12000的数值，如“微信”的“搜索热度”一般在11000左右，而大部分常用的词都在5000左右。根据常识，“微信”的搜索次数应该比一般的常用词高几十倍，这个数值显然不是那么“准确”。但熟悉统计的都知道，关键词的搜索次数分布基本都是指数分布，而我们得到的“搜索热度”其实是归一化之后的结果。简单的理解，如“微信”的“搜索热度”是另外一个词的2倍，则可认为实际的搜索次数是其10的2次方，也就是100倍。

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