ASO優化技巧（4）
在App Store ， 榜單能帶來的流量占比約30% ， 搜索能帶來的流量占比約65% ， 但榜單流量相對于搜索流量而言更為集中 。 據極光大數據發布的《2019年App流量價值評估報告》顯示 ， Top10 App的流量占比超5成 ， Top50 App的流量占比超85% 。 這是一種非常明顯的馬太效應 ， 也正面印證了頭部流量的實力 。
4.1 榜單分類
App Store的榜單主要分為2大類型：應用總榜、游戲總榜 。 每個大榜單又包含了3個小榜單：免費榜、付費榜、暢銷榜 。 再往下細分 ， 還可以劃分多個子分類 ， 其中應用免費榜、付費榜下23個子分類、應用暢銷榜下22個子分類 ， 游戲免費榜、付費榜、暢銷榜均為16個子分類 。
具體的分布如下表：
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圖3.4.1-1 榜單分類表
4.2 榜單排名算法
無論通過何種方式提升榜單排名 ， 都需要先了解榜單排名背后的算法 。 一直以來 ， 關于蘋果的算法原理都被認為是黑匣子 ， 但經過多年的行業發展 ， 得到了一套普遍認可的算法拆解 ， 榜單排名影響因素排序：近四日每日下載量>評分評論>App收入>用戶行為>其他 。
（1） 下載量
下載量是App榜單排名的核心 ， 即使經過多次的算法調整 ， 仍然是占比最高的因素 。 業內流傳的榜單排名與下載量的函數公式為：
當前榜單排名=今日下載量*8+昨日下載量*5+前日下載量*5+大前日下載量*2 。
即：近四日下載量是影響榜單排名的主要因素 ， 并且每日的下載量所占據的權重不一 ， 越靠近當日的下載量權重越高 。
（1） 評分評論
評論數量與質量都會影響榜單排名 ， 尤其是5星好評的比重更大 。
（2） App收入
用戶付費（針對內購、付費App）越多 ， App的榜單排名越正向提升 。
（3） 用戶行為
DAU、用戶使用時長、打開次數等 。
4.3 榜單更新點
App Store榜單的更新點比較規律 ， 以近一周的榜單排名作為整個App Store榜單排名的一個縮影 。 我們大致可以看出榜單的更新周期約為3小時 ， 更新點主要集中在以3為倍數的時間點 。
【aso如何優化方法與技巧 aso如何優化方法】對于有沖榜需求的App而言 ， 可結合目標用戶最活躍的時間段 ， 選擇距離該時間段最近的更新點前一個周期左右 ， 進行沖榜優化為最佳方案 。
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