總能聽到有人向ASO新手解(hu)釋(che)“ASO就是手機端的SEO”，所以我們決定寫一寫篇關于“ASO與SEO對比”的文章。

一、定義

SEO是由英文SearchEnggineOptimization縮寫而來，意為“搜索引擎優化”。指通過站內及站外優化手段，使網站滿足搜索引擎收錄排名需求，并提高關鍵詞搜索排名，從而吸引精準流量進入網站，獲取更多用戶。

而ASO則是英文AppStoreOpitimization縮寫而來，意味“應用商店優化”。指的是通過提升關鍵詞覆蓋及排名等方式，幫助開發者提升app在應用商店的流量與下載轉化率，從而獲取更多用戶。

但是ASO在一定程度上比SEO范圍更廣。SEO更傾向于優化“搜索”結果，而廣義ASO還包括“榜單”“蘋果推薦”等非搜索結果的優化。

二、優化內容

SEO與ASO的優化內容完全不同。SEO優化主要是利用關鍵詞、網站結構和內容，注重內鏈與外鏈的優化;而ASO優化則主要是通過短時大量下載(或搜索下載)來達到AppStore現在曝光位置排名的提升。

1.SEO的優化內容包括：內部優化、外部優化

內部優化

標簽優化：例如：title、keywords、description等的優化。

內部鏈接的優化，包括相關性鏈接(tag標簽)，錨文本鏈接，各導航鏈接，及圖片鏈接。

網站內容更新：天天保持站內的更新(主要是文章的更新等)。

外部優化

外部鏈接類別：博客、論壇、B2B、新聞、分類信息、貼吧、問答、百科、社區、空間、微信、微博等相關信息網等盡量保持鏈接的多樣性。

外鏈組建：天天添加一定數量的外部鏈接，使關鍵詞排名穩定提升。

友鏈互換：與一些和你網站相關性比較高,整體質量比較好的網站交換友情鏈接，鞏固穩定關鍵詞排名。

2.ASO的優化內容包括：榜單優化、搜索優化、推薦優化

榜單優化

a.沖榜：是榜單優化的主要手段，一般通過一段時間內的大量下載來達到提升榜單排名的效果，從而獲取更好的榜單展示位置。

b.更換榜單類別：開發者上傳/更新應用時自主選擇榜單分類。選擇更為合適的分類(綜合參考流量與競爭)，可以有效提升榜單排名。

c.付費轉免費：分為限時免費和長期免費2種，前者更為常見。雖然沒有沖榜更為直接有效，但優化成本低，在一定程度上也對榜單優化所有幫助。

搜索優化

關鍵詞覆蓋優化：關鍵詞覆蓋數是AppStore展示量的基礎，覆蓋越多，可能曝光的機會越大。

關鍵詞排名優化：搜索下載量是影響關鍵詞排名很重要的因素，表示App被首次下載的次數。用戶活躍及評論也是影響關鍵詞排名的因素，但權重較低。

推薦優化

蘋果精品推薦并非不能優化。寫自薦信、配合蘋果新系統的功能(如在iOS10中接入Siri)、或者配合節日，都是提升被推薦機會的方式。

三、數據維度

1.SEO數據維度

a.關鍵詞數據

包括站內搜索、網站瀏覽路徑、來源關鍵詞及搜索引擎等。作用在于了解用戶搜索行為，為產品、設計及SEO策略指導方向，提供目標。

b.網站及流量數據：

包括各個頁面、各個關鍵詞所帶來的流量、頁面展現量(PV)、用戶訪問量(UV)、IP數量、新老用戶指標、頁面停留時間、跳出率等。作用在于了解關鍵詞和流量維度，明確網站情況，找出優化重點，結合目標進行改進。

c.日志數據：

包括每日抓取總量、重復抓取比例、單頁面下載時間、不同時間段抓取量等。作用在于蜘蛛抓取行為變化，有利于找出收錄或流量下降的原因。

2.ASO數據維度

a.關鍵詞數據

包括關鍵詞覆蓋及排名數據、搜索結果數、關鍵詞熱度、關鍵詞搜索指數。作用在于了解關鍵詞的情況，明確前期優化方向，并在優化中后期根據數據變動及時調整優化策略。

b.用戶行為數據

包括新增(下載)用戶、注冊、信息獲取、活躍、留存、及付費等后續行為。作用在于考核ROI，跟進ASO優化效果。

3.競品數據

另外，無論是SEO還是ASO優化都需要關注競品數據。在優化前期做出競品分析有助于拓展優化思路，明確優化目標;而在后期關注競品數據則有助于考核優化效果，并對比競品的優化數據調整方向及策略。

四、效果

SEO與ASO相比，雖然展示入口不一樣(SEO在搜索引擎，ASO在AppStore)，獲客考核標準也不盡相同(SEO獲客在于點擊，ASO獲客在于下載)，但終于的目標都是流量及收益。

1.SEO優化效果

a.搜索結果：展示量、點擊量和展示位置。

b.索引情況：被搜索引擎檢索的情況。

c.流量：網站流量的提升，包括PV、UV、注冊用戶。

d.收益：網站參與度、付費用戶、ROI。

2.ASO優化效果

a.搜索結果：搜索展示量。

b.排名情況：榜單排名，及關鍵詞搜索排名。

c.流量：自然流量(新增下載)的提升。

d.收益：app注冊、活躍、留存、付費。

文章來源：未知

文章標題：ASO與SEO的四大差異：定義、優化內容、數據維度和效果

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