定位目标用户
明确我们目标用户的用户属性 ， 或者说创建用户画像 。 如果我们的App有多个应用场景或特殊的目标用户时 ， 我们要为其每一个都作出明确的定义 。 每个用户都应该在如潜在价值（LTV）、分享习惯和长期留存偏好等诸多方面被标识出来 ， 最基本的就是人口统计与兴趣统计 。
假设我们有款新应用叫做“全能投篮教练” ， 那么它的用户画像可能如下所示：
·男
·25到44岁
·健身爱好者
·有使用健身App或浏览健身网页的偏好
·NBA的球迷
明确我们的App属性
有各种不同的方法能够实现这一目的 ， 只要最终能获知我们的App有哪些特质（原文features）又能为用户解决哪些痛点（原文benefits）即可 。
一个比较有效的方法流程如下：
·列出我们App的特质——features（如界面简洁、中国风UI、免费、官方数据支持、XXX推荐、三国题材等等 ， 总之要尽可能多地涵盖各个方面）；
·找到在不同场景中或针对不同的目标用户 ， 我们要解决的痛点——benefits（如提供解决刚需的服务、更新实时全面的信息、产品体验流畅舒适等）；
·再审视我们App的特质能否解决这些痛点；
·然后重新评价所列features与benefits是否与目标用户相匹配（就是目标用户到底想不想要这些东西）；
·做一些必要的有针对性的修改；
·最后去做竞品调查分析 。
分析竞品和精品App
着眼于我们的目标用户以及我们的特质如何提供用户要的痛点 ， 我们再来看究竟什么可以让我们的App从App Store中脱颖而出 。
在App Store中检索（不仅仅是简单的搜索关键词）我们列出的特质们 ， 并选择那些在检索结果靠前的App ， 然后标记出来哪些特质被它们（多数情况下是竞品）着重显示于应用名 ， 哪些又在被展示在应用描述和截图中 。
这样 ， 我们就可以追踪竞品App的特质分布 ， 然后再斟酌自家App的哪些特质是最与众不同的了（也就是要着重展示的） 。 在App Store中我们还可以发现更多有用的东西 ， 比如那些特质没有被放置在正确的位置 ， 又或哪些特质是最能吸引用户、最被用户需要的 。
要留意的是 ， 如果某个竞品App涵盖了某个功能或特质 ， 但没有在App Store中将其展示出来 ， 对于我们来说这就是一个机会 ， 我们可以覆盖这些功能和特质（通过标题或描述里的关键词） ， 并扩大其在App Store里的影响力 。
优化亮点元素
这时我们的ASO优化策略已经成型 ， 我们在目标市场上已经展示出来了我们App的基本特质和差异化特质（essential and differentiating features） ， 也向用户说明了在不同的使用场景我们可以提供什么 。
网络上已有很多如何设计或优化icon和截图的经验和教程了 ， 但我们这儿说的是通过icon和截图做到“信息可视化” ， 信息即前文提到的features、benefits和用户画像 。
上述App特质和用户画像可以帮助我们找到所有需要展示的元素了 ， 这些要展示的元素首先是从icon和截图开始的 。 我们一开始提到的那个App“全能投篮教练”主要面向的是25-44岁的男性用户 ， 显然它的icon不应该是那种彩色铅笔画风格的 。
只不过大家都还没意识到（通过icon）向用户传达我们App的特质是很重要的（有时虽然意识到了 ， 但要设计出一个优秀的icon也是件很难的事情） 。 对优化做整体的关注可以帮助我们找到最好的设计成果（icon与截图）来向目标用户展示我们的App 。
整合应用特质
将我们上述工作整合在一起 ， 就可以针对众多特质在应用标题、副标题、描述和关键词进行精细化的词覆盖了 。
我们在优化关键词覆盖时可以从众多渠道获取参考信息 ， 比如App Store历史数据、相关的分析软件、ASO工具平台以及各个应用市场 ， 它们能在关键词选择、竞品对比、用户搜索习惯分析等内容上为我们提供帮助 。
另外 ， 还要在实际操作（即优化应用名与描述）中针对以上几个方面不断地筛选合适的方法以提高优化的效率 。
建立优化跟踪方案
最后 ， ASO优化不是一蹴而就的 ， “优化”意味着朝向一个最优方案不断测试并调整 。 这就要我们每月或每次更新时对前一段时期的优化结果进行评价审核 。
因为App Store本身容量非常庞大 ， 容括了几乎世界上大多数的App ， 且随时发生着变化 ， 所以“最优方案”需要我们持续地进行跟踪 。
但随着长期的跟踪和调整（优化方案） ， 每一次搜索结果的增长都会成为我们优化经验的积累 ， 这种积累足以帮助我们预测我们的App在App Store中的趋势（排名、下载量等数据） 。
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