掌握这七大关键词技巧，让ASM流量蹭蹭涨！

在量江湖老万ASM实战群里，小伙伴们问得最多的是：你们ASM投放的量怎么样？ASM量怎么老是上不去？大家ASM投放都啥量级？

做ASM投放，你得出量。这是老板要的结果，也是压在我们身上的KPI。问了一圈之后，老板也许甩过来一句：看看别人家的CPA，别人家的量。老板只问结果，但是我们作为运营人员，应该要更懂专业，不同产品的质量评分不同，结果也不同；投放周期与时间点也会影响投放结果，比如最早的红利期肯定CPA便宜，量也没那么多人争抢；还有就是投放技巧你掌握了多少，比如拓词都用的哪些方式、哪些维度？别说你就依赖某一两种拓词方式就万事大吉了。

总之，千万别陷入用别人家CPA、别人家量衡量自家结果的怪圈，那是不专业的。而是要客观看待自身的App，动态地看待投放结果，扎实优化元数据，沉下心去研究投放技巧。

说到ASM投放，第一步就是选关键词，如何选择？如何淘汰？你真觉得你选的几千个词就够了吗？显然不是。词量不够大没法做出更有价值的评估。而且，基于人的认知边界和局限，你也许认为某个流行词是好的，但结果未必。

话不多说，溪姐总结了七大选词技巧，包含拓词筛词、后续优化词等。（千万别说就拿苹果search match匹配拓词就够了，没准你的量出不来就是因为拓词维度太少！）

1、苹果搜索广告的模糊匹配

苹果的search match匹配是一个非常好的功能，它是根据App的元数据自动匹配搜索词。优点是广告主可以极其简单的上线一个广告，哪怕一个关键词都不设置也可以进行投放，缺点是search match有时候匹配来的量有些离谱，导致造成广告费用的浪费。 当然这个功能是一定要打开的，可以单独设置一个广告组，让苹果来帮你拓词，需要注意的是，别把这个组扔那不管了，需要定期监控这个组里来的搜索词，将极不靠谱的词仍到否定词里。

2、利用ASO工具获得关键词

通过ASO工具拓词，也可以得到大量关键词，包含热度的标签。通过ASO工具拓的词在使用过程中也许会发现不出量的问题，这是因为它本身就不是ASM投放的词，建议下一步将一些词优化到元数据里，提升相关性之后，对出量会有帮助。

3、参考竞品投放的关键词

这是我们最常用的技巧，通常我们会根据经验把竞品列出来，再通过ASO工具一个个关键词去找，而找出来的关键词主要是竞品在ASO优化方面的关键词。

如果想了解竞品在ASM投放上的关键词，建议通过量江湖ASM竞品快查工具来查找。不仅可以查找到竞品投放的关键词，还可以知道这些词的流行度、热度、竞价成功次数，以及当前有多少App在竞价。

4、苹果提供的几十个相关词

苹果会针对你提供的关键词给出流行度比较高的词，通常最多50个。由于只有流行度这一个维度，且都是些通用词，运营熟手不太看得上这一功能。

以游戏为例，它给你拓的词由于流行度太高，都是些竞争特别激烈的词，这会造成成本太高。此外，它不会考虑市场行为，不会考虑与你的App相关性，更不会考虑当前热度。

5、自家ASM历史投放词

这个就不用说了，自身投放过的关键词，根据历史投放数据，把词进行分类，进一步优化，效果好的词加强投放，效果不好的词给予否定或者降低出价。

6、WNA智能拓词

WNA（word netword analysisi）是一个拓词体系，是基于词与词的关联，比如SNS概念是基于人与人的关联（此前特别火的六度人脉概念）。在词上，其实每一个词都有很多与之相关的词。都知道百度指数吧，我们去搜索一个词的时候可以拓出很多不同维度的新词。而量江湖WNA智能拓词比这个维度要更多。

 以游戏为例，下图是来自社交平台的关联词截图。通过微博、微信、知乎、百度、直播等平台（有社交类、搜索类、媒体类、知识类），所有这些开放平台由用户产生的搜索标签（我们也称为语料），可以为我们拓展出海量相关联的关键词。词与词的关联度有一个天然关联系数，比如单机游戏与游戏这个词的关联度为0.99，这只是某一个社交平台，某一个时间点的关联词与关联度。

通过量江湖WNA智能拓词，它的优势体现在两方面：1、更多维度的与用户搜索行为关联度更高的词；2、它可以体现实时性，比如跟热点事件、时间节点关联度高，在某一时间段能帮你迅速吸量。 

总之，WNA系统是基于用户搜索行为产生的，通过机器智能推送的。它基于深度学习的自然语义分析，语义网络分析及关联强度分析，扩充海量词库入口，打破人的经验与认知局限，通过机器智能，客观、全面、实时地推送高关联词，对词的把握更准确将直接影响ASM投放效率。 

此外，拓词之后最重要的一步是筛词，通过大数据算法，依据一些判断参数，如搜索指数、搜索结果、流行、搜索排名、年龄、地域、时间段，通过算法进行筛选，最终找出最具价值的若干关键词。在实际投放中，再给定一些评判指标：下载量低、CPT高、点击率低、转化低、CPA高的词，不断将这些词列为否定词，淘汰词。这是一个不断循环的优化过程。

7、通过归因数据核算ROI，提炼高精准词

这其实是归因分析的一部分，通过SDK在你的App内埋点，从而分析哪些量由哪些词产生。有人说苹果也有归因API，实际苹果API只能告诉你哪些词带来多少量，往下的数据就无法提供。更多维度的后续信息才是最重要的，比如用户留存、活跃、付费等信息。通过后续用户行为考量关键词的ROI，以结果为导向的反向优化关键词。 说白了，就是找到那些通过数据验证的特别好的高精准词进行重点投放，针对转化差的词，及时调整策略，降低出价或否定掉。目前，量江湖在投的ASM案例中，都有同期进行关键词ROI核算的服务，通过这一服务，对词的判断更加准确，投放结果更好。

人的认知受限，效率低下，恰恰可以由机器来弥补，这才是人工智能的迷人之处。

本文作者：量江湖溪姐。

（编辑：ASP站长网）