ASA 广告中，什么关键词最带量？

ASA 广告中，什么关键词最带量？

2024-11-10 18:02

ASA 广告中，什么关键词最带量？

根据苹果官方数据，在 App Store 中 70% 的用户是通过搜索来发现 App 的，而 65% 的下载出现在搜索之后，换言之，ASA 广告流量来源主要依靠用户搜索关键词。

在 ASA 广告中，我们通常按照属性把关键词分为品牌词、行业词、竞品词、长尾词以及搜索词。不同属性的词所分配的流量也有高低之分，那么到底哪一类关键词才是我们最重要的获量来源呢？

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品牌词

品牌词一般指公司名称或产品 App 名称的关键词。如“抖音”“快手”等。

在 App Store 里，一个 App 在其品牌词下的排名基本上都在前几位，如果品牌知名度高，本身就非常容易被用户发现，出于对自然排名天生信任，绝大多数用户会忽视排在第一位的广告，而点击自然搜索展示的结果。

这也是为什么广告主在投放了 App 的品牌词后发现，品牌词下自己的广告展示占比能轻松达到 70% 以上，但消耗却远不如广告展示占比很小的行业词和竞品词。

因此，一些较大的品牌如“拼多多”等，基于自身强大品牌影响力的前提下，放弃了对品牌词的投放，转而投放竞品的品牌词，用流量掠夺的方式来实现增长。

放弃对品牌词的投放，不可避免地会被竞品夺走一部分流量，这取决于产品的品牌影响力，影响力越大，自然流量流失越小。

所以，品牌影响力较大的产品可以适当地调整投放策略，减少对品牌词的投放预算，把有限的广告预算花到更带量的关键词上去；但是品牌影响力较低的产品，则需要做好品牌保护，否则用户随时可能会“变心”。

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行业词

行业词一般指与该行业、产品功能相关性大的关键词，如“证券”“股票”等。

也许很多广告主在投放过程中已经发现了，行业词是一个比较奇怪的词类，一些看着很带量的行业词，可能跑出去的量很多，但实际却没有多少转化；而一些被忽视的行业词，却有可能在获量和转化上都带来惊喜。

存在这样的问题，是因为我们没有很好的理解行业词的概念，比如一款传奇类游戏，“传奇”是它的行业词，“游戏”也是它的行业词，但它在投放“游戏”这个关键词的时候获得的转化，可能并不如“传奇”这个词的高。

难道说搜索“游戏”这个关键词的人比搜索“传奇”的人少吗？并不是，而是因为“游戏”这个关键词覆盖范围太大，搜索“游戏”这个关键词的用户并不一定对传奇类的游戏有兴趣；但是搜索“传奇”这个词的用户不同，他们是带着寻找传奇类游戏的目的来的，这时候反而更容易形成转化。

因此，在 ASA 广告的投放过程中，是选择曝光、跑量为主但转化较差的行业大词，还是选择转化较高、带量效果也不错的垂直领域的行业词，广告主根据 App 的投放目的选择合适的行业词是非常重要的。

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竞品词

竞品词一般指竞品的品牌词和正在投放的关键词，如“快手”的竞品词就是“抖音”等。

竞品词的带量效果是由产品的知名度和品牌影响力决定的，与品牌词基本一致，即如果自身产品的知名度和品牌影响力比竞品高，则较容易获量；如果自身产品的知名度和品牌影响力较低，则获量程度也随之下降。

虽说投放量级和出价与品牌影响力成正相关，但不是所有竞品都会对品牌词进行保护，在这种情况下，可以投放竞品的品牌词分割竞品的自然流量。

而对竞品正在投放的关键词，则需要我们重新整理、归类，再按相关性、类别等影响因素去判断其带量效果。

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长尾词

长尾词一般指重点词的延伸，搜索量较小的关键词，比如“股票开户炒股软件 app”等。

长尾词在一些搜索广告中，能起到非常大的效果，但在 ASA 广告中的效果是比较小的，这与用户在 App Store 的搜索习惯有一定的关系，但这并不意味着我们就应该放弃对长尾词的投放。

虽然长尾词普遍搜索指数不高，能获得的流量分配也比较少，但在实际投放中，由于竞争对手较少、竞价相对较低，且存在一定的联想搜索可能，适当投放长尾词能较好的补充获量，并有效的降低获客成本。

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搜索词

搜索词顾名思义就通过搜索匹配得来的词，在 ASA 广告中，搜索匹配可以说是词穷从业者的福音，开启搜索匹配，苹果会根据 App 的元数据，开始为所有与 App 相关的关键词投放广告。

在ASA推广中，可以适当地分配一点预算到搜索匹配中，需要注意的是，由于搜索匹配是依附产品的元数据和相关性展开，没有限制预算的话可能会一发不可收拾。

当然也不是所有产品适合开启搜索匹配的，只有在总预算充沛、词源匮乏以及不了解当地语言和用户搜索用词等情况下才建议开启搜索匹配。

在 ASA 广告中，关键词是获取流量的根本，所以对关键词进行保护和挖掘是广告主们的必要工作，同时苹果相当重视用户行为，所以会根据用户所搜索的词来判断是否展示我们的产品，因此广告主们在拓词的时候尽量从用户的角度出发。

如果大家对 ASA 推广、拓词等方面存在疑问或者有新的看法，欢迎加入 3YData 用户增长群聊，和我们一起探讨！

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