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获得下载量是我们做ASO优化的主要目的。这个下载量所说的是自然量，是通过ASO优化之后使产品获得更多的曝光，让更多的用户能够更容易看到，然后去下载。那么，我们在做了常规的ASO优化之后，能够获得多少自然下载量呢？这个就是今天我们要讨论的问题。

小编有幸帮助生活、财务、游戏、旅游、教育等类型App客户完成ASO优化服务后，我们可以得到很直观的数据，包含：关键词覆盖数量、具体关键词排名、榜单排名等ASO优化效果，与客户沟通后也可以获得通过第三方统计平台获得优化前后的自然新增对比，但这些往往都是以数据、图表进行保存，是否能有一个美丽的方程式把这一切都串起来？就像爱因斯坦改变世界的质能方程E=mc?

思考是人生的一大乐趣，胡思乱想更有意思。但我觉得智商最高的时候应该是高中时代，因为那个时候的思想很纯洁，没有浸染尘世的浮躁和成人世界的七情六欲，因为那个时候的身体也很健康，家人的关心也保证营养跟得上，因为那个时候还有熟悉的小伙伴在身边，他们让生活变得简单快乐。

第一个想法：排名与获得下载量成等比关系

如果把排名第一获取下载量的能力作为a1，an为排名第n项，根据开云ASO优化项目数据，作为等比数列的公比在0.78左右，即排名第二的吸量能力为排名第一的78%，分别以第一名获得100、1000、10000下载量为例，让我们来看看各个排名获取下载量的能力。

根据上图我们发现，在ASO优化中位置的权重优于搜索量，当搜索量从100变为10000翻了百倍时，获取最小下载量的位置从第18位下降到36位，只下降了1倍。因此，在ASO优化时候与其覆盖高热度词获得靠后排名，不如尽可能多的覆盖搜索热词获得靠前排名。

第二个想法：搜索指数与真实搜索量为分段函数关系

搜索指数来源于AppStore官方数据。该指数代表每个关键词在AppStore的搜索热度，一般来说，指数越高，每天被搜索次数越多。

但在开云实际ASO项目中我们发现这个搜索指数不等同于搜索量，有几个数据可以分享：

装修，搜索指数7445，预计排名第一带来新增下载1500次；

电话，搜索指数6237，预计排名第一带来新增下载500次；

信用，搜索指数4820，预计排名第一带来新增下载200次。

因此如果把搜索指数作为变量X，对于自变量X的不同的取值范围，新增下载有着不同的对应法则，这样的函数通常叫做分段函数：

通过上述我们发现，搜索指数可以分区间，同一区间的搜索词可以竞争分析，不同搜索指数区间的搜索词往往要借助其他数据，比如榜单位置、第三方工具等进行判断。简单来说，搜索指数不等于真实搜索量，往往会远远低于下载量，但是随着指数的上升，往往会具备更大的搜索量价值。

以上就是小编根据多年的ASO优化经验，找到的一种规律。但是这种规律不是一成不变的，它是发展变化的，它是会随着App Store的规则变化而变化。而且这种判断下载量的方法还不够精确。还需各位小伙伴同心协力，找到更好的，更加精准的优化方式和规律。