在应用程序世界中，要想在 130 多万个应用程序海洋中脱颖而出，排名同样重要。 Apptentive最近的移动消费者调查进一步证实了这一说法，调查显示，近一半的移动应用用户表示，浏览 App Store 排行榜和搜索结果（这两者都决定了排名位置）是寻找应用商店中新应用的首选方法。简而言之，排名更好意味着下载量更多、更容易被发现。
都拥有复杂且高度保密的应用
商店搜索算法，用于确定基于关键字的应用商店搜索和综合排行榜的排名。
然而，与 SEO 不同的是，关于这些排名的影响因素的研究和理论很少。
到目前为止，情况就是这样。
在对 500 个顶级 iOS（美国 Apple App Store）和 500 个顶级 Android（美国 Google Play）应用程序的横截面的各种公开数据点进行分析 美国电话号码数据 的五项研究过程中，我将尝试澄清一些有关 ASO 的误解。在这个过程中，我希望评估和量化 App Store 排名、排名波动性以及影响应用排名的几个因素之间的任何感知相关性。
中均有大约万个应用程
，并且两个商店按应用程序类别的细分情 况相似。从理论上讲，这两个商店中的应用程序排名在搜索量和竞争方面应该处于相当公平的竞争环境中。
在这些应用中，近三分之二没有获得任何评级，99％被认为无利可图。因此，这些研究隔离出了罕见的例外——每个商店中排名前 500 个的应用程序。
虽然苹果和谷歌都没有透露他们如何 伊丽莎白·弗莱曼 人力资源（数字）高级总监 计算搜索排名的细节，但人们普遍认为，App Store 算法会考虑以下两个因素：
应用商店平均评
评分/评论量
下载并安装计数。
卸载（应用程序的留存和流失情况）
应用程序使用情况统计数据（应用程序用户的参与度以及他们启动应用程序的频率）
增长趋势侧重于更新（每日下载量随时间的变化以及今天的排名与上周的排名相比如何）
应用程序登陆页面的关键字密度（Ian 在之前的 Moz 文章中很好地介绍了这个因素）
我将此公式简化为一个函数，该函数突出显示了四个具有足够数据（或至少是代理数据）以供我们分析的元素：
评分 = fn(评分，评分计数，安装量，趋势)
当然，目前这个通用动词并没有多大 whatsapp 号码 意义。然而，在接下来的五项研究中，我们将重新审视此功能，然后尝试比较这四个变量对应用商店评级的权重。
（为了简洁起见，我就到此为止这些假设，但我在一份 55 页的 App Store 排名报告中更深入地说明了我是如何得出这些结论的。）
现在，我们来谈谈疯狂的科学。
研究 1：App Store 排名从无 App 到无 App 的波动
五项研究中的第一项也是最直接的一项涉及跟踪同一应用程序在 iOS 和 Android 版本 App Store 排名的每日变化，以确定两个商店的排名波动之间的差异趋势。
我选择了 5 个应用程序作为本次研究的小样本，其唯一标准是：