《ASO優化大師》主要介紹蘋果App Store的ASO優化方面的知識，圍繞ASO的各個層面依次展開，完整地介紹ASO運營知識體系，例如ASO的基礎知識、App基礎信息優化、App排行榜的優化、關鍵詞優化的方法、如何利用App Store進行數據分析、App評論的分析優化以及App的搜索廣告等。
《ASO優化大師》內容深入淺出、涵蓋全面，不僅適合App運營人員、產品人員學習和使用，也適合App團隊的領導層人員參考。
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王亮，華中科技大學博士，前騰訊研究員。曾在騰訊負責過多個數據運營系統和社區推薦系統研發。研究領域包括商業BI、推薦系統、NLP。2015年創業，創立APPBK運營助手，關注AI在企業服務中的應用。
第1章 SEO和ASO 1
1．1 從SEO到ASO 1
1．1．1 SEO簡介 1
1．1．2 ASO的歷史 2
1．1．3 SEO和ASO的異同 3
1．2 為什么要做ASO 4
1．3 ASO基礎知識體系 5
1．4 ASO專有名詞清單 7
1．4．1 基礎概念 8
1．4．2 關鍵詞搜索相關 9
1．4．3 常見的計費模式 11
1．4．4 ASO產業中的角色 11
1．4．5 一些統計指標（以App Store
為準） 12
1．5 國內外常用ASO工具分析 14
1．5．1 國內ASO工具 14
1．5．2 國外ASO工具 20
1．5．3 ASO工具發展趨勢 25
1．6 App運營用例 25
1．6．1 需求分析 26
1．6．2 競品分析 26
1．6．3 最小可行產品 28
1．7 ASO干貨聚集地 29
第2章 App基礎信息優化 31
2．1 App標題優化 31
2．2 App描述之八股文案 34
2．3 icon的需求 37
2．3．1 icon的作用 37
2．3．2 icon設計要點 38
2．4 App截圖要點 40
2．4．1 截圖要領 40
2．4．2 截圖處理 42
2．5 App預覽視頻制作基本流程 43
第3章 App榜單優化 46
3．1 App榜單排名算法 46
3．2 App Store榜單更新之大數據分析 48
3．3 App榜單優化 52
3．3．1 下載提升 52
3．3．2 評論提升 53
3．3．3 獲得精品推薦 53
第4章 關鍵詞優化 55
4．1 ASO背后的搜索技術 55
4．1．1 索引字段 55
4．1．2 選詞標準 55
4．1．3 效果評價 57
4．1．4 搜索排序 57
4．1．5 分詞 57
4．1．6 截斷 58
4．1．7 關鍵詞覆蓋數 58
4．2 搜索更新規律 62
4．2．1 基礎數據 62
4．2．2 更新規律 62
4．2．3 ASO方案的時間要素 64
4．2．4 ASO之鎖榜現象 64
4．3 關鍵詞總體概覽 66
4．3．1 關鍵詞來源 66
4．3．2 熱度分布 67
4．3．3 類別分布 68
4．3．4 類型分布 68
4．3．5 熱度對應搜索量估計 68
4．3．6 根據下載量估計搜索量 70
4．3．7 關鍵詞熱度分布變化 72
4．4 App首發選詞套路 75
4．4．1 選詞整體流程 75
4．4．2 首發選詞“細選”策略：分區
選詞 78
4．5 關鍵詞帶量計算：ASO進階必讀 79
4．5．1 “搜索詞”帶量計算 80
4．5．2 iTunes關鍵詞帶量計算 82
4．6 ASO之終極秘籍：App搜索排名
預測 83
4．6．1 根據評論數預測排名 84
4．6．2 根據下載量預估預測排名 85
4．6．3 根據共用關鍵詞預測排名 86
4．7 ASO更新選詞套路 88
4．7．1 選詞效果指標 88
4．7．2 更新選詞流程 89
4．8 ASO“組詞”技術 93
4．8．1 分詞技術 93
4．8．2 搜索的基礎：詞袋模型
（word of bag） 94
4．8．3 組詞方法 95
4．8．4 逗號問題 96
4．9 談談App刷搜索排名 96
4．9．1 CPSA基本原理 97
4．9．2 CPSA建議用法 98
4．9．3 CPSA沖排名估量 99
4．9．4 CPSA的未來 101
4．10 ASO選詞報告模板 101
第5章 App應用市場數據分析 105
5．1 iTunes App分析數據解讀 105
5．2 App評論分析 108
5．2．1 評論基礎數量分析 109
5．2．2 評論語義分析 110
5．3 基于應用市場數據的App多維度
分析 111
5．4 基于App Store數據的App出海
分析 119
第6章 從ASO到ASM 124
6．1 蘋果廣告的歷史 124
6．2 蘋果搜索廣告簡介 126
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