摘要：
在移动应用程序优化(ASO)领域,苹果和谷歌两大巨头在算法机制上存在一些明显的差异。这些差异令开发者在优化策略上需要更加谨慎细致的考量。苹果的AppStore算法更加注重应用程序的... 在移动应用程序优化(ASO)领域,苹果和谷歌两大巨头在算法机制上存在一些明显的差异。这些差异令开发者在优化策略上需要更加谨慎细致的考量。
苹果的App Store算法更加注重应用程序的质量和用户体验,如评分、下载量、活跃度等指标。而谷歌Play Store则更加关注关键词、标题、描述等优化元素。开发者在优化时需要针对不同的平台采取不同的策略。
例如,在App Store上,开发者可以通过提高应用评分、增加下载量等手段来提升排名;而在Play Store上,则需要更多地关注关键词的选择和描述的撰写。两大平台在审核机制和推荐算法等方面也存在差异,开发者必须深入了解并因地制宜。
在移动应用程序优化过程中,开发者必须充分考虑苹果和谷歌两大平台的算法差异,并据此制定针对性的优化策略,才能在竞争激烈的移动应用市场中脱颖而出。
社交类APP在应用商店要想达到探探的搜索排名，关键词需要ASO优化到什么程度？
探探在苹果覆盖了超过3000个搜索关键词，拥有近100个关键词排名靠前，以泽思ASO项目来看，通过研究目标用户的搜索行为，以精准覆盖行业通用词和品牌词为方向，再稳步提升关键词排名为阶段目标。
ASO优化的那些事：APP排名优化如何做
ASO优化包括优化icon、应用截图、应用介绍、应用简介、产品等级、用户评论、视频预览、加官资质、安全报告等，这些内容好与坏是对用户转化率的最大因素。 今天就分享一下ASO优化要怎么做？1. 应用描述:在写的时候需要把核心关键词也写进去，关键词多次出现可以增加在这个关键词下的权重，提高排名、也可以做关键词覆盖。 2. 各家权重规则不同，在做应用商店优化的时候一定要按照安全值去优化下载量、评论数，下载量和评论越多、评分越高，产品覆盖的词也就越多。 我们还可以在积分墙持续的做优质的评论内容，每天10-30条即可。 3. 产品的关键词定位要准确，按照精准词、竞品词、热度词等区分关键词类型，一定要结合产品自身情况，对竞争度高的词进行取舍。 4. 产品的等级需要和商店运营多沟通，多参与一些应用商店的活动推广，主要能获得应用商店的曝光位置、又有更多机会提升产品等级。 关键词的排名影响因素包括：产品名称、关键词、下载量、评论数、搜索-下载转化率、APP活跃度、留存率等。 每家应用商店规则不同，ASO优化的侧重点也不一样，比如OPPO会查看你的下载量、启动数，360有用户标签等规则。
怎样量化评价搜索引擎的结果质量
1.结果信息相对搜索内容相关度。 2.搜索结果内容的真实性、合法性3.对于个别内容搜索还要考虑搜索结果的权威性和信息来源。 （信息来源也就包括原创性）4.用户需求，用户在结果中是否能找到他想要的信息。 搜索质量评估是搜索技术研究的基础性工作，也是核心工作之一。 评价（Metrics）在搜索技术研发中扮演着重要角色，以至于任何一种新方法与他们的评价方式是融为一体的。 搜索引擎结果的好坏与否，体现在业界所称的在相关性（Relevance）上。 相关性的定义包括狭义和广义两方面，狭义的解释是：检索结果和用户查询的相关程度。 而从广义的层面，相关性可以理解为为用户查询的综合满意度。 直观的来看，从用户进入搜索框的那一刻起，到需求获得满足为止，这之间经历的过程越顺畅，越便捷，搜索相关性就越好。 本文总结业界常用的相关性评价指标和量化评价方法。 供对此感兴趣的朋友参考。 Cranfield评价体系A Cranfield-like approach这个名称来源于英国Cranfield University，因为在二十世纪五十年代该大学首先提出了这样一套评价系统：由查询样例集、正确答案集、评测指标构成的完整评测方案，并从此确立了“评价”在信息检索研究中的核心地位。 Cranfield评价体系由三个环节组成：抽取代表性的查询词，组成一个规模适当的集合针对查询样例集合，从检索系统的语料库中寻找对应的结果，进行标注（通常人工进行）将查询词和带有标注信息的语料库输入检索系统，对系统反馈的检索结果，使用预定义好的评价计算公式，用数值化的方法来评价检索系统结果和标注的理想结果的接近程度查询词集合的选取Cranfield评价系统在各大搜索引擎公司内有广泛的应用。 具体应用时，首先需要解决的问题是构造一个测试用查询词集合。 按照Andrei Broder（曾在AltaVista/IBM/Yahoo任职）的研究，查询词可分为3类：寻址类查询（Navigational）、信息类查询(Informational)、事务类查询(Transactional)。 对应的比例分别为Navigational ： 12.3% Informational ： 62.0% Transactional ： 25.7%为了使得评估符合线上实际情况，通常查询词集合也会按比例进行选取。 通常从线上用户的Query Log文件中自动抽取。 另外查询集合的构造时，除了上述查询类型外，还可以考虑Query的频次，对热门query（高频查询）、长尾query（中低频）分别占特定的比例。 另外，在抽取Query时，往往Query的长短也是一个待考虑的因素。 因为短query（单term的查询）和长Query（多Term的查询）排序算法往往会有一些不同。 构成查询集合后，使用这些查询词，在不同系统（例如对比网络和Google）或不同技术间（新旧两套Ranking算法的环境）进行搜索，并对结果进行评分，以决定优劣。