ASO优化技巧（4）
在App Store ， 榜单能带来的流量占比约30% ， 搜索能带来的流量占比约65% ， 但榜单流量相对于搜索流量而言更为集中 。 据极光大数据发布的《2019年App流量价值评估报告》显示 ， Top10 App的流量占比超5成 ， Top50 App的流量占比超85% 。 这是一种非常明显的马太效应 ， 也正面印证了头部流量的实力 。
4.1 榜单分类
App Store的榜单主要分为2大类型：应用总榜、游戏总榜 。 每个大榜单又包含了3个小榜单：免费榜、付费榜、畅销榜 。 再往下细分 ， 还可以划分多个子分类 ， 其中应用免费榜、付费榜下23个子分类、应用畅销榜下22个子分类 ， 游戏免费榜、付费榜、畅销榜均为16个子分类 。
具体的分布如下表：
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图3.4.1-1 榜单分类表
4.2 榜单排名算法
无论通过何种方式提升榜单排名 ， 都需要先了解榜单排名背后的算法 。 一直以来 ， 关于苹果的算法原理都被认为是黑匣子 ， 但经过多年的行业发展 ， 得到了一套普遍认可的算法拆解 ， 榜单排名影响因素排序：近四日每日下载量>评分评论>App收入>用户行为>其他 。
（1） 下载量
下载量是App榜单排名的核心 ， 即使经过多次的算法调整 ， 仍然是占比最高的因素 。 业内流传的榜单排名与下载量的函数公式为：
当前榜单排名=今日下载量*8+昨日下载量*5+前日下载量*5+大前日下载量*2 。
即：近四日下载量是影响榜单排名的主要因素 ， 并且每日的下载量所占据的权重不一 ， 越靠近当日的下载量权重越高 。
（1） 评分评论
评论数量与质量都会影响榜单排名 ， 尤其是5星好评的比重更大 。
（2） App收入
用户付费（针对内购、付费App）越多 ， App的榜单排名越正向提升 。
（3） 用户行为
DAU、用户使用时长、打开次数等 。
4.3 榜单更新点
App Store榜单的更新点比较规律 ， 以近一周的榜单排名作为整个App Store榜单排名的一个缩影 。 我们大致可以看出榜单的更新周期约为3小时 ， 更新点主要集中在以3为倍数的时间点 。
【aso如何优化方法与技巧 aso如何优化方法】对于有冲榜需求的App而言 ， 可结合目标用户最活跃的时间段 ， 选择距离该时间段最近的更新点前一个周期左右 ， 进行冲榜优化为最佳方案 。
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