Google Play 排名前 100310 万个评分，而 Apple App Store 排名前 100 的应用程序平均获得了 196,000 个评分。相比之下，排名 401-500 的应用程序（在所有应用程序中的 99.96% 中仍然是非常成功的应用程序）往往有十分之一（Android）到五分之一（iOS）的应用程序排名进入前 100 名。
考虑到近三分之二的应用程序没
有单一评级，获得如此高的评级数量是一项巨大的壮举，并且非常有力地表明了评级计数在 App Store 排名算法中的影响力。
为了公平起见，帮助我们了解评级和 阿联酋电话号码数据 排名之间的相关性（并且更加重视平均排名靠前的 iOS 应用仍然惊人的 196k 个评级），我在上图中应用了对数尺度：
名应用排名之间的关系
从该图表中，我们可以看到评分和排名之 奥尔特曼·布鲁克斯 Aglow Generations 总裁 间的相关性，评分较高的应用程序排名也较高。这相当于 App Store 中的相关率为 29%，Google Play 中的相关率为 40%。
评分较高的应用程序在
App Store 排名中通常会经历波动。
接下来，我研究了评级数量如何影响 App Store 评级波动性，发现在 Apple App Store 中评级较高的应用的评级波动性较小（相关性：17%）。在 Google Play 排名前 100 的应用中没有发现确凿的证据。
安装量和活跃用户数较多的
应用在应用商店中的排名更高。
最后但同样重要的一点是，我将安装 whatsapp 号码 数量作为 MAU 的附加代理。 （遗憾的是，这些只是 Google Play 中记录的统计数据。因此任何结果仅适用于 Android 应用程序。）
最新研究发现
在排名前 100 的 Android 应用中，安装量与排名具有很强的相关性（相关性：-35.5%），这意味着安装量更多的应用在 Google Play 中的排名可能会更高。安装量较多的 Android 应用在应用商店排名中的波动也较小，相关性为 -16.5%。
不幸的是，这些数字略有偏差，因为 Google Play 仅提供大范围的安装数量（例如 50 万至万）. 对于每个应用,我都取了范围的低端,这意味着我们可以预期相关性会更强一些,因为对于安装量更多的应用来说,低端距离中点更远.
概括
为了使这篇长文稍微短一点，以下是在应用商店优化领域这五项疯狂科学研究中发现的具体细节：
排行榜上，Apple App Store 排名的波动性比 Google Play高出 4.45 倍
应用程序排名越低，其排名就越不稳定.这在 Apple App Store 的热门应用排行榜上尤其如此.
在这两个商店中，排名较高的应用程序的应用商店评分数往往远远超过普通应应.
评分似乎对 Google Play 算法更为重要，尤其是因为 Apple App Store 排行榜的评分分布比 Google Play排行榜的评分分布要广泛得多۔
应用程序评级越高，其排名的波动性就越小.
两个商店中排名最高的100个应用程序的更新频率都比普通应用程序高得多，并且当前版本较旧的应用程序的评级较低.
应用的更新频率与 Google Play 的排名波动性
呈负相关，但与 App Store 的排名波动性呈正相关。 这可能是由于 Apple 如何衡量应用的最新评分和评论.
排名最高的 Google Play 应用获得的评分平均比排名最高的 App Store 应用高出 15.8 倍۔
在这两个商店中，排名在 401-500 之间的应用程序平均能获得排名前 100 的应用躗中
评分量，以及安装量或 MAU,可能是排名的最佳指标،相关性为 29–40%两者之间.
重新审视我们对应用商店排名算法的第一次猜测（尽管过于简单）،我们可以得到这个定义松散的函数: