解析App Store排名公式

解析App Store排名公式工作apptentive引導(dǎo)企業(yè)應(yīng)用程序和啟動應(yīng)用程序商店，我學(xué)到一件或兩件事有關(guān)App Store優(yōu)化成一個應(yīng)用程序的排名是什么。這是我個人的目標(biāo)現(xiàn)在有些時候拉開窗簾谷歌和蘋果。然而，更深的進入兔子洞去，更未經(jīng)檢驗的假設(shè)在我離開我的方式。

因此，我認為這是由于時間把一些長期存在的假設(shè)，通過挑戰(zhàn)。

作為SEO，我們知道多少的影響，一個單一的排名意味著在SERP。一個小小的排名上升或下降，可當(dāng)它來到你的網(wǎng)站的流量和收入，使所有的差異。

在應(yīng)用程序的世界排名是一樣重要的，當(dāng)談到站在海上的1300000多個應(yīng)用程序。apptentive的最近的手機消費調(diào)查流一點光這一說法，揭示了近一半的移動應(yīng)用程序的用戶識別瀏覽App Store排行榜和搜索結(jié)果（在其中的位置取決于排名）是一種在應(yīng)用商店尋找新應(yīng)用程序的選方法。簡單地說，更好的排名意味著更多的下載和更容易的發(fā)現(xiàn)。

像谷歌和Bing，兩大應(yīng)用商店（Apple App Store和谷歌玩）已經(jīng)確定為基于關(guān)鍵字的App Store排行榜排名搜索和復(fù)合的復(fù)雜和高度戒備的算法。

不像SEO，然而，很少有研究和理論已經(jīng)進行了在這些排名是什么。

直到現(xiàn)在，那是。

在五研究的500大iOS的橫截面的各種公開數(shù)據(jù)點分析課程（美國蘋果App Store）和排名前500位的Android應(yīng)用程序（美國谷歌播放），我會試圖直接一點打破神話在ASO的記錄。在這個過程中，我希望評估和量化任何感知相關(guān)的App Store排名，排名波動，和幾個因素通常認為影響到應(yīng)用程序的排名。

無論是蘋果App Store和谷歌玩大約有1300000應(yīng)用程序每個，和商店功能的應(yīng)用類別相似的故障。應(yīng)用居兩店應(yīng)該，理論上，在一個相當(dāng)公平的搜索量和競爭。

這些應(yīng)用程序，近三分之二沒有收到一個等級99%被認為是無益的。這些研究，因此，單一規(guī)則的排名前500的應(yīng)用程序在每個商店的罕見的例外。

而蘋果和谷歌透露具體如何計算他們的搜索排名，這是普遍接受的這兩個App Store算法因子：

平均App Store評級
評級/評論數(shù)量
下載并安裝數(shù)
卸載（什么保留和流失，像應(yīng)用程序）
應(yīng)用程序使用統(tǒng)計（怎么搞的一個應(yīng)用程序的用戶和他們是多么頻繁地啟動應(yīng)用程序）
增長趨勢傾向于近因（如何下載數(shù)隨時間的變化，如今的收視率比上周的）
該應(yīng)用程序的登陸頁面的關(guān)鍵字密度（伊恩做了偉大的工作在以前的MOZ后覆蓋這個因素）
我簡化了這個公式功能突出四要素具有足夠的數(shù)據(jù)（或者至少代理數(shù)據(jù)）我們的分析：

排名= FN（評級，評級數(shù)，安裝，趨勢）

當(dāng)然，現(xiàn)在，這個廣義函數(shù)不多說。在接下來的五項研究，然而，我們會重新審視這一功能最終試圖比較這四個變量的權(quán)重在App Store排名。

（為簡潔，目的我會停在這里的假設(shè)，但是我去到更大的深度如何我在得出上述結(jié)論的在App Store排名55頁的報告。）

現(xiàn)在，在瘋狂的科學(xué)。

研究# 1：蘋果對蘋果App Store排名波動

第一，最直接的五項研究涉及跟蹤在App Store排名在iOS和Android版本的日常運行相同的應(yīng)用程序以確定任何趨勢在兩店排名波動率之間的差異。

我為這一研究的五個應(yīng)用程序的一個小樣本去，而唯一的標(biāo)準(zhǔn)是：

他們所有的應(yīng)用程序，我積極利用（一個標(biāo)準(zhǔn)即將與五應(yīng)用程序，但不影響在美國應(yīng)用商店的排名）
他們在排名前500位的（但不是前25，我認為App Store排名會粘在上面的一個假設(shè)，我在研究# 2測試）
他們在谷歌Play和App Store的應(yīng)用程序幾乎相同的版本，這意味著他們應(yīng)該（理論上）排名同樣

這五個應(yīng)用程序中，谷歌玩排名，事實上，比App Store排名顯著波動較小。35數(shù)據(jù)點間的記錄，排名在谷歌發(fā)揮感動了多達23的位置/隊伍每天在App Store排名上升到89的位置/等級。在App Store排名波動的標(biāo)準(zhǔn)差，此外，大于4.45倍的谷歌玩。

當(dāng)然，相同的應(yīng)用程序在他們的排名變化相當(dāng)顯著的兩個應(yīng)用程序商店，所以我那么標(biāo)準(zhǔn)的百分比變化方面的排名波動為數(shù)字等級對波動性的影響控制。當(dāng)演員在這光，App Store排名變化高達72%，在24小時內(nèi)，而谷歌玩排名不多于9%的改變。

另外，每天的排名往往在兩個應(yīng)用程序商店同樣的方向大約2/3的時候，這兩家店，和他們的客戶，可能有更多的共同點比我們想象的。

研究# 2：App Store排名波動頂部的圖表

測試的假設(shè)在研究1號數(shù)據(jù)規(guī)范隱，這一目的是看看App Store排名波動是一個應(yīng)用程序的當(dāng)前等級相關(guān)。本研究的樣本包括排名前500的應(yīng)用程序在谷歌Play和App Store，特別注意那些在光譜的兩端（排名1，100和401––500）。

假設(shè)

我期待的排名更高揮發(fā)性的應(yīng)用程序排名的意義排450號應(yīng)該能夠?qū)⒏嗟年犖樵谌魏我惶毂纫粋€APP排名50。這種假設(shè)是基于假設(shè)，排名較高的應(yīng)用程序有更多的安裝，活躍用戶，和評級，并將采取大幅度產(chǎn)生這些因素中的任何一個明顯的轉(zhuǎn)變。

一看上面顯示在商店的應(yīng)用程序已經(jīng)越來越動蕩的排名表（基于多少隊伍，他們在過去24小時移動）下對他們排名列表。

這是尤其如此，當(dāng)比較的頻譜的兩端與一個看似直波動線谷歌發(fā)揮100大應(yīng)用程序之間和很少的光點在App Store前100。比較這部分的下端，排名401–）500，在商店的經(jīng)驗，在他們的排名更加動蕩。在色域，我發(fā)現(xiàn)排名在Play Store和App Store排名28%的相關(guān)性波動之間的相關(guān)性24%。

根據(jù)這一觀點，在谷歌玩的401–平均APP）500級移動排名12.1在過去的24小時里，而在排名前100的App移動平均只有1.4的行列。為應(yīng)用程序商店，這些數(shù)字分別為64.28和11.26，使稍低排名應(yīng)用程序超過五次波動排名高的應(yīng)用程序。（我說略這些“低級別”的應(yīng)用程序仍然排名高于所有應(yīng)用程序的99.96%。）

等級與波動之間的關(guān)系在App商店排行榜上是一致的，而排名在波動更大的影響在谷歌下端發(fā)揮圖表（排名1-100有35%相關(guān)）比它的上端（等級級有1%的相關(guān)性）。

研究# 3：App Store排名在星星

下一步的研究著眼于等級和星級評定確定設(shè)置頂部的圖表應(yīng)用程序除了休息和探索任何與App Store排名波動的趨勢之間的關(guān)系。

假設(shè)

排名= FN（評級，等級數(shù)，安裝，趨勢）

在緒論中討論，本研究直接涉及到的因素之一，通常認為是App Store排名影響：平均評級。

開始，我認為，更高的等級一般對應(yīng)于更高的收視率，鞏固排名算法中的星級評級的作用。

至于波動，我沒有預(yù)料到的平均在App Store排名波動起作用的評價，我認為沒有理由為高評級的程序要比低級別的應(yīng)用程序不易揮發(fā)，反之亦然。相反，我認為波動是與評級體積 （我們將在我們最后的研究探討）。

研究# 4：App Store排名在版本

這一研究是在一個應(yīng)用程序的當(dāng)前版本的年齡之間的關(guān)系，它的排名和排名的波動

研究# 5：App Store排名在月度活躍用戶

在最后的研究，我想了解它的排名應(yīng)用的知名度的作用。在一個理想世界，普及將通過一個應(yīng)用的月活躍用戶（MAU）測量，但是因為很少有移動應(yīng)用程序開發(fā)者已經(jīng)發(fā)布了這個信息，我已經(jīng)解決了兩個公開的代理：等級數(shù)和安裝。

總結(jié)

曾經(jīng)那么稍短做長后，這里的螺母和螺栓，在App Store的優(yōu)化這五個瘋狂的科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)：

頂部的圖表，蘋果App Store排名4.45x更加動蕩比谷歌玩
排名越來越不穩(wěn)定，T他下一個APP排名。這是尤其如此，在蘋果應(yīng)用商店的排行榜。
在商店，高等級的應(yīng)用往往有一個App Store評級數(shù)遠遠超過平均值的應(yīng)用。
評級出現(xiàn)向谷歌玩算法更重要，尤其是蘋果的App Store排行榜經(jīng)驗更廣泛的評級分布比谷歌劇排行榜。
的高一個應(yīng)用程序是額定的，不易揮發(fā)它的排名。
的排名100的應(yīng)用程序在任何商店的更新更加頻繁比一般的應(yīng)用程序，并與老版本應(yīng)用程序的評級較低的正相關(guān)。
一個應(yīng)用程序的更新頻率負相關(guān)與谷歌Play排名波動，但呈正相關(guān)在App Store排名波動。這可能是由于蘋果如何衡量一個應(yīng)用程序的最新評級和評論。
排名高的谷歌播放應(yīng)用程序接收，平均，15.8x更多評級比排名高的App Store的應(yīng)用程序。
在應(yīng)用程序商店，秋季401–500居下接收，平均，10–的評量20%在排名前100的應(yīng)用程序看到的。
評量，通過擴展，安裝或老鼠，也許是隊伍的好指標(biāo)，一個29–40%相關(guān)兩者之間的。
重溫我們的第一（雖然簡單）想在應(yīng)用商店的排名算法給我們這個松散定義的函數(shù)：

排名= FN（評級，評級數(shù)，安裝，趨勢）

我現(xiàn)在重新編寫函數(shù)為稱重這四個因素，其中，B，C和D是未知的乘數(shù)公式，權(quán)重，或：

排名=（等級*）+（等級數(shù)×B）+（安裝* C）+（趨勢* D）

這五項研究對麻生太郎棚一點光在這些乘法器，顯示等級數(shù)有秩的相關(guān)性最強，其次是安裝，在應(yīng)用程序商店。

它與其他兩個因素評價和趨勢兩店表現(xiàn)出大的差異。我想說，App Store評級優(yōu)先增長趨勢猜測，鑒于它的地方，一個應(yīng)用程序的當(dāng)前版本和頂部的圖表評級的廣泛分布的重要性。谷歌玩，另一方面，似乎有利的評級，與應(yīng)用程序就必須有至少四顆星星進入前100行列的一個不成文的規(guī)定。

因此，我們在這最后的一瞥是在商店做頂圖結(jié)束我們的瘋狂科學(xué)：

在蘋果App Store排名算法的因素權(quán)重

評級數(shù)>安裝>趨勢>評級

在谷歌因素重玩排序算法

評級數(shù)>安裝>等級>的趨勢

再次，我們簡化為保持本崗位僅3000字的緣故，但其他因素，包括關(guān)鍵詞密度和APP參與統(tǒng)計繼續(xù)成為強大的指標(biāo)排名。他們只是躺在這些研究的范圍。

我希望你發(fā)現(xiàn)這個深潛水都有益和有趣的。前進，我也希望看到ASOS開展帶來了SEO的中心舞臺相同的實驗，并鼓勵你增強或反駁這些發(fā)現(xiàn)與自己的麻生太郎瘋狂的科學(xué)實驗。

請在下面的評論中分享你的想法，讓我們解構(gòu)排名公式，一次一個實驗。

分享名稱：解析App Store排名公式
文章來源：http://www.muchs.cn/news/20619.html

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