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ASO关键词优化进阶版之持续提升排名

作者:发布时间:2016-09-14 15:27 我要评论

关于关键词如何设置的问题。最近很多小伙伴们反馈:关键词设置搞定后,排名也提升了不少,但是作为一个有理想的青年不能满足于此,而是要不断优化不断进步对不'...

   关于关键词如何设置的问题。最近很多小伙伴们反馈:关键词设置搞定后,排名也提升了不少,但是作为一个有理想的青年不能满足于此,而是要不断优化不断进步对不对。那么问题来了:有那些办法能够让排名持续提升?今天就同大家一起聊聊快速提升关键词排名的几点实操经验。

  一 关键词与标题

  最近有一点跟大家唠叨的比较多,就是核心关键词标题化。从关键词的分类来看,主要包括品牌词/竞品词/行为词,个人推崇的优化方式是将高热度高关联度的行为词放在标题中,实现咱们App的关键词权重最大化,权重提升也就意味排名提升。简单讲就是将咱们想优化的关键词放在标题中。给大家看一组数据:

  版本更新前,App的应用名称:xxx-跳槽专用App。核心关键词的排名,招聘(第156位),找工作(第204位),工作(第214位)。

  

关键词优化进阶版之持续提升排名 第1张

 

  关键词优化进阶版之持续提升排名

  版本更新后,App的应用名称:xxx招聘-求职跳槽找工作。核心关键词的排名,招聘(第18位),找工作(第30位),工作(第40位)。

  二 关键词与描述

  App Store规则中有一点:描述中收录的关键词权重可以与标题(title)或关键字标签(Keyword)中收录的关键词权重进行叠加。清楚这点规则,我们就可以在描述中高密度的出现我们想要做的关键词,这个关键词的权重可以在原有的基础上进行叠加,排名也将进一步提升。给大家看个比较给力的描述:

  

关键词优化进阶版之持续提升排名 第2张

 

  关键词优化进阶版之持续提升排名

  举例的描述中“网易新闻”出现9次,“网易”10次,“新闻”13次,这种关键词高密度的出现方式有效增加了这些关键词的权重,提升或稳定了排名。

  另外,描述的字控制在300-500,保证核心关键词8-12的频次出现,最好出现公司的联系方式,如公众号/微博账号/服务qq/qq群等。

  三 关键词与评论

  想增加关键词的覆盖数,或者增加现有关键词的排名,一个有效的方式就是将这些关键词放在评论中。评论中高密度出现的关键词,一是会增加收录的机率,二是会提升现有关键词的排名。直接导致很多运营的小伙伴们整天忙于与各家换评论,据了解,有不少换评论的都是奔着那个五星评分,提醒下各位,换评论时,要求对方把关键词也做上,你会发现这些关键词排名有不错的提升。

  现有又会衍生另外一个问题,做多少的评论量,会对排名有个显著影响?由于每个关键词的热度不一样,刷评论的质量也不尽相同,各家App自身的每日新增不同,所以这个量级也是波动的。但可以给大家一个简单参照,热度6500以下的关键词,一天做10-20个评论,排名会出现显性提升;热度在6500以上的,一天做20-50个评论,关键词排名会有不错的提升。

  四 关键词与长尾词

  小伙伴们经常会提到一个这样的问题:设置时是该选择热度高的词还是热度适中的词?从ASO的实操经验分析,这个问题要视App具体现状进行回答,如果自家App的日新增比较理想或推广费用比较充足,可以选用这些关联度高的高热度词进行重点优化;否则,个人建议还是选择热度适中且与App关联度较强的词。

  当然也可以通过另一种方式优化:优化高热度关键词的长尾词,例如,旅游类app可以重点优化“周边游”,“周末游”,“同城旅游”等长尾词;一是可能获取不错的吸量,二是对提升高热度词的排名有帮助。

  这也就是我今天要讲的第四点——通过优化你想期望关键词的长尾词,通过提升长尾词的权重和排名,从而达到间接提升你期望关键词的权重和排名的目的。

  五 关键词导量

  当上述优化的方式你都做到了极致,关键词排名依旧没有达到预期,我们该怎么办?这个问题很多小伙伴时时刻刻都在面对。已有优化方式成为共识,也就意味着优化效果会被削弱

  但是吧,哪里有需求,哪里就有互联网人对不对。这不就诞生了行业内比较主流的优化方式:导量优化。导量优化说白了就是通过引导用户搜索指定的关键词下载App,在短时间内积累大量的搜索下载激活来快速提升关键词的权重,进而影响关键词的排名。

  注意: 导量优化的核心在于导的量一定要真实。行业里听闻了不少坑爹的服务案例,在这里要提醒大家,专业性和真实性是挑这类平台的时候最需要留心的。真实性就是指用户是不是真实的iOS用户,App Store的规则判断,使用时间越长的iOS账号,对应的账号权重就越高,优化的效果也越佳;否则,导入一批新的iOS账号量,轻则效果不显著,重则被判定违规,发发警告信下下架什么的,都有可能。如果在优化过程中你遇到效果不明显的,首先就要怀疑导量的真实性问题了。



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