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积分墙全面失效?该怎么办!(附案例)

渠道动态 爱珍 1401浏览 来源:沙铭

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今天,CP群里炸开了锅,积分墙效果全面失效,看来年初的一次锁榜,苹果又拿了一堆数据去喂养机器,这个怪兽正变得越来越强大(请参考《锁榜ing,苹果在干什么?》),难道它已经可以智能鉴别出哪些量是真实的,哪些又是刷的?

虽然答案永远是模糊的,不过可以肯定的是,如果苹果真的把机器学习应用于App Store,那么带来的一定是质的改变,刷榜选手们面临的将是一个强大的多的对手!不信?那就看看Alpha狗碾压人类60局,还有小度战胜人类最强大脑王峰,同声翻译面临失业等等一系列的事情。

一句题外话,对于只是听听新闻的人来说(包括我自己),对人工智能的低估是来自于过去的“常识”,而我在深入一些了解了其原理之后,深感这才是未来。人工两个字给人的感觉是它既然是人创造出来的,智力肯定比人差,这真的一个极大的误导,深度学习在很多领域已经在大规模的应用,而且其举一反三的能力很多时候明显强过人类。Coursera上面有一堂吴恩达的《Machine Learning》入门课,推荐大家可以去学习一下,对于数学需要有一定的功底,但又不需要太深,是一门非常不错的深度学习入门课。

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大家也都清楚,苹果在深度学习领域其实已经落后了,在16年的时候好像突然才反过味来,开始猛然加大对该领域的投入,所以我们完全有理由相信苹果会将之应用于App Store,过去靠人工+弱智机器去判断,耗时耗力还不讨好,现在好了,有个精力无限全年无休的超强大脑在监控,你说可怕不可怕!

那我们应该怎么办呢?

求变!就好比在赌场,一开始管理漏洞很多,当然可以投机取巧,但是突然人家上了一大批监控设备,雇了一堆保安,你就要认真研究下场子里的规矩,别傻不拉几触犯了条例还不知道。

在App Store中,结论就是:基础ASO会变得越来越重要!谁先意识到,谁就能抢的先机。

我猜想肯定有人会说,基础ASO不就是关键词,截图,描述那些吗,讲这些的文章一把一把的,没什么新鲜的!

然而,试问,你真的知道怎么做吗?又把这些做到极致了吗?

我们来看看一个栗子

背景介绍(保密原因隐去名字和数字):该产品是已经推广了几年的成熟App,在其细分领域内比较知名,不过和很多CP一样,他们也遇到了增长瓶颈,ASO基础优化该做的都做了,积分墙也是稳定的买买买,但是用户增长长期停滞不前,亟需破局!

这是iTC后台最新的一张截图(蓝线代表下载量,绿线代表App页面独'立设备查看次数)。

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我来教大家怎么看这张图。

首先,这两条曲线的坐标参照系不一样,因此其高低位置不代表数量的实际大小;

其次,由于长期有买积分墙,因此下载量数据中有水分,而在新年锁榜期间由于暂停积分墙,所以下载量探底了,可以视为是真实的水平;

第三,在买积分墙的时候,可以真实反映数据情况的其实是App页面查看次数,因此大家可以看到不论蓝线上蹿下跳,但是绿线基本保证在一个稳定的区间波动。

所以可以得出一个基本的结论:之前的积分墙投入的效率并不高,大量的下载量是无效的积分墙用户(我估计很多CP的钱都是这样无谓的花出去的)。

第四,1月5日那根灰色的竖线是迭代了一个新的版本,更新了关键词,这时可以看到一个可喜的变化:页面查看次数大幅上扬,7号开始投入积分墙,但是比去年量级减半,而新增却达到了去年同样的水平。

因此可以得到一个结论:有大量的自然新增用户涌入页面查看,并且下载了App,他们才可能成为真实有效的用户。

结语

长期以来,只有我一个人在行业内强调iTC后台App分析模块的重要性,这个例子算是一个比较典型的注脚(其实里面还有一些实用的功能)。

长期以来,也只有我一个人在反复强调基础ASO的重要性,它并不妨碍你买量,相反可以增加买量的效率。这个例子也是一个典型的注脚。

永远不变的就是变化,17年,App Store的变化会更加剧烈,所有遇到推广困局的CP们,你们真的都把ASO做到位了吗?

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