谷歌播放关键字排名算法

谷歌总是在更新它的算法。 应用上架Google Play后，哪些关键词会影响你应用的 google play 排名算法？ 这里我们讨论一下应用商店搜索排名算法所涉及的关键词评价领域和优化点。

搜索框区域关键词搜索功能和关键词关联判断算法更新。

此前，谷歌的功能更新旨在提高应用返回所谓的“广泛”搜索或“恐怖游戏”或“自拍应用”等非应用名称搜索的相关性。 根据 Google 的说法，大约 50% 的 Play 商店搜索是广泛的，并且：

“按主题搜索不仅需要简单地通过查询词对应用程序进行索引，还需要了解与应用程序相关的主题。机器学习方法已经应用于类似的问题，但成功很大程度上取决于训练示例的数量来了解应用程序。对于像“社交网络”这样的热门话题，我们有很多学习的标记应用，但大多数话题只有几个例子，我们的挑战是从有限数量的训练例子学习并扩展到覆盖数千个话题的数百万个应用程序，迫使我们适应我们的机器学习技术。”

谷歌的文章解释说，当他们第一次尝试构建可以为这些范围广泛的搜索提供良好结果的机器学习算法时，他们使用了深度神经网络，但结果不如他们想要的新应用发现，但他们产生了随着时间的推移。 相同的应用程序响应广泛的搜索，而不是新的应用程序。

谷歌的新尝试是让这个过程更像人类学习和理解语言和单词关联的方式。 这一新尝试利用了 Skip-gram 模型，该模型可以在给定输入词的情况下预测相关词。 Google 的新模型为任何给定的单词创建一个所谓的“分类器”，以创建许多分类器关系的列表，最后创建 {app, topic} 关联。 在最新的更新中，谷歌还将通过允许人们评估结果的质量来依靠非机器学习的努力。

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跳过解析

根据 Tensor Flow 文档，左侧是一些单词之间的示例关系，这些关系是通过 Skip-Gram 分析确定的。

Google 的目标是创建一种算法，可以在关键字（例如 {photo} 和 {share}）之间生成合理的关系，并通过研究应用程序元数据和用户交互，为给定的关键字生成最佳结果。 相关应用程序，即使返回的应用程序是全新的。 此外，Google 的算法必须能够学习新词（例如自拍、轻弹等），并且能够与这些词以及其他词和应用程序建立新的关联。

似乎尽管存在一些过早的泛化问题，但谷歌仍在努力为 Play 商店用户改进广泛的搜索结果。 有趣的是，这些变化如何在所有 Android 应用的关键字排名（和下载）中发挥作用。

底线：由于 50% 的 Play 商店搜索被归类为“广泛”（例如自拍应用）而不是应用名称，因此当用户使用广泛搜索时，Google 使用机器学习和手动输入来改进应用关键字排名算法。 返回相关应用程序的能力用于发现新的应用程序。 这可能意味着Play Store 关键词排名即将发生重大变化。

Google Play 自然搜索关键词洞察

接下来，让我们探索有关自然应用营销、Google Play 搜索关键字的更多信息，并分享我们的相关见解。

1. Google Play有机关键词数据分析

在基于数据进行优化时，更审慎的做法是先评估数据作为整体规划的另一个关键点，了解正常的重大决策后再进行自然搜索关键词。

首先，很多Google Play Console的搜索数据都隐藏在“other”中，后者非常不透明，可能会隐藏单个词组成的长尾词组，从而扭曲单个词的总贡献率； 当按下 ARPU/reserve 时。 这在分析利率时尤其危险。 扩大日期范围是了解“其他”更多信息的一种方式，但这个桶中仍然隐藏着很多单词。

其次，数据没有按国家分类，因此很难明确地区趋势，尤其是考虑到国家之间使用的共同语言时。 这可能是 ASO 工具提供某种类型的 NLP 映射以适应国家/地区需求的机会，但这将是一种不完善的方法，并可能导致区域分析的准确性下降。

开始使用 Google Play 的有机洞察数据的一个安全的地方是在几周内记录搜索词数据，并加倍优化搜索关键词的投资，这些关键词总是一周又一周地出现在可见词列表中 强大的影响力。 通过评估您的目标关键字是否出现在此列表中，自然搜索洞察力也是验证您现有 ASO 策略的好方法（但要注意“其他”类别）。

2、应用的关键词分组和相关应用的位置在Google Play ASO中意义重大

由于来自 Google Play 浏览器的大量安装，ASO 的成功与您为正确的关键字类别和相关应用找到的应用密切相关，甚至比显示的结果更重要。 在正确的搜索关键字上。

不幸的是，尽管 Google 为搜索关键字的自然洞察提供了新的可见性，但 Google 并未提供相应的粒度来探索自然流量，例如关键字分组或导致您的应用被查看/下载的相关应用。 鉴于探索的算法驱动（即不断变化）的性质，ASO 保持对建议/相关应用程序和关键字分组的关注将是一项艰巨的任务； 然而，事实证明这些数据对于 ASO 来说是正确的 优化其Google Play ASO策略至关重要。 至少元数据优化和 UA 目标征服/应用程序的成功（以增加您的应用程序显示为建议/相关应用程序的可能性）可以针对商品列表访问者、查看者和安装程序的总体趋势进行跟踪。

3. 应在关键字排名旁边评估 Google Play 随机关键字洞察

阅读有机关键字搜索洞察力的挑战之一是，在您分析的时间段内，转换率可能并且将会根据您的应用程序的关键字排名而波动。 如果您没有在自然搜索关键字数据旁边跟踪关键字排名，那么您获得的见解可能会脱离上下文并危及您的决定。

例如，看到少量安装程序进行关键字搜索可能会导致 ASO 降低关键字的优先级； 但是，如果关键字排名第 100 并且吸引了数百次下载，实际上可能是一个很好的关键字，可以继续优化。

4.对于大型应用，在Android中安装贡献边际倾斜比在iOS上探索更多

最后一个最有趣的发现是，通过随机抽样应用程序，我们发现探索大型应用程序来源的 Play 商店（有机）通常会产生比搜索更高的安装流量。 在某些情况下，该漏洞产生的安装量比来自 Play 商店（自然）搜索源的安装量高 100-300%。

这与 iOS App Store 的趋势有很大不同。 在 iOS App Store 的趋势中（除了“奇怪的今日”应用功能），“App Store 浏览”源类型提供的应用单元比 App Store 搜索要少得多。

主要有四点：

1) 苹果和谷歌都对控制已被发现以吸引用户兴趣的应用程序的可发现性感兴趣（即，高下载速度、高转换率，以及收视率/保留率/收入）。

苹果和谷歌似乎都不关心较小的应用程序（除非他们想从 UAC 或 Search Ads Basic 中赚钱）。

2）谷歌证明，虽然苹果在更新iOS 11方面尽了最大的努力（例如社论、“今日”标签、拆分游戏和应用、应用分类等），但谷歌在应用（尤其是大型应用）方面比苹果好。 （程序）对可发现性有更多的控制。 ）。 在这一点上，谷歌也更愿意在追求控制权方面发挥自己的作用。 例如，Google Play 商店在应用程序/游戏视图中包含强大的关键字分组和程序化建议，以及几乎无休止的滚动，而苹果则截断其应用程序/游戏功能以支持更人性化的体验，以及“-y”设计风格。

3）也许最重要的是，随着更大的预算释放更多的浏览/浏览回报，ASO的成功继续走“花钱赚钱”的道路，新下载量和搜索量占比越来越大。

4）最后一点可能涉及整个宏观经济问题（Eric Seufert？），但谷歌在这里看到成功的原因之一可能是因为它重新设计了 Play Store UX 的实验。

对于 Apple 和 Google，随着时间的推移，随着这两家公司继续优化对可发现性（以及他们自己的支票簿）的控制，来自浏览器/浏览器的下载百分比可能会增加。

5、Google Play Organic Explore的转化率远高于iOS App Store浏览

第四点是最后的发现。 这是第四点的最终发现。 这就是来自 Google Play 的浏览资源的转化率并没有比 Google Play 搜索低多少。 事实上，在某些情况下，我们发现探索的转化率高于搜索。 在我们看到的案例中，留存率和 ARPU 似乎也很强劲。

从这一发现得出的结论是，事实证明，谷歌的 Play Store 应用发现算法与识别谷歌的原始创新相同：关键字搜索，可以识别需要某些应用程序的用户，或者与之接近的用户。

有鉴于此，UAC付费应用发现和Google Play Store浏览发现的综合优势，最终可能会成为该公司对抗另一个对手：Facebook的转折点。 虽然强制应用广告商使用 UAC 在很多方面对谷歌来说都是一笔巨款，但他们担心 Facebook 在吸引移动营销预算方面取得了巨大成功，但这属于先发制人的行动，它给了谷歌更多的时间（和数据) 来训练它。 当 Facebook 的移动营销实力凭借其在行业中的部署、基于价值的相似性和事件优化的活动定位在另一个“S 曲线”上起飞时，算法将变得更好。

谷歌的机器学习算法具有从自然发现和付费发现中学习的独特优势，这是Facebook所没有的，并且通过将UAC强加给广告商，谷歌的算法学习速度翻了一番，追赶速度提高了。 甚至超过了Facebook。 此外，通过培训用户在 Play 商店中点击相关/推荐的应用（即“探索”），Google 将 UAC 的放置范围扩大到 Play 商店中的更多位置（即“探索”），从而增加锁定收入驱动的行为。