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ASO应该如何被机器学习深入改变？
更新时间：2025-3-22 15:05:02 作者：爱短链
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写这篇文章是有风险的。
比如罗胖被雷锋花了整版吐槽，我用一点机器学到的皮毛知识，大胆谈谈这个技术是怎么做到的App Store和Google Play如何重塑中应用？ASO是的。
作为一个推广者，如何拥抱这些变化。
非专业背景，谈错事，请多包容！ 人工智能最近真的不是一般的火，太热了！即使普通人有感觉，Alpha Go疯狂扫人类大师60局，最强大的大脑中小度碾压水哥和王峰，一站到底又出了一个王子，所有他们(注意，我没用过)出现的地方，人类都退居二线。
在对机器学习有了深入的了解之前，我不会太感动这些新闻，但一旦我有了一点了解，我就知道这确实是革命性的。
最棒的是这些技术的应用范围惊人。
很快我意识到它可以应用ASO果不其然！ 因为机器学习是一个非常专业的领域，涉及到很多算法，这显然不是每个人都关心的。
我试着用一种容易理解的方式来告诉它。
如今Google苹果已经成为这一领域的领导者，有点落后，所以下面的内容将基于谷歌正式发表的文章，而不是我个人的猜测。
至于苹果，我们相信它会走向Google原则上，使用方法必须相似。
首先，有必要介绍几个概念。
首先，机器学习程序和以前的程序有什么区别？ 核心区别在于，过去计算机是按照人类输入的固定程序执行的，当程序中没有规定时，就会崩溃或没有输出。
为了应对这种情况，机器学习将使计算机具有与人类相同的学习能力。
如今，流行的无人驾驶技术是一个典型的案例。
路上的情况非常不同。
不可能根据程序设置提前规定方向盘、油门和刹车的操作。
一切都需要计算机根据当时的情况来判断。
第二，为什么计算机有自己的学习能力？ 归根结底，这要归功于精确的算法和强大的计算能力。
计算机处理问题的一切都应该回到概率和公式。
机器将数据输入公式（算法）并计算最小误差结果。
用阿拉伯数字图像识别的例子来解释，随意给计算机一个数字，让他判断是什么，然后首先给他一些训练样本，计算机会像素化每个图像，比如统一处理像素到20*20相当于400个像素，每个像素都有一个灰度值RGB所以有400个或1200个输入值，输出是0-9之间的一个数字，这些是样本(已知输入和输出)。
感谢那些伟大的数学家，他们早就有了这个分类问题的公式，比如最简单的，a0 a1*x1 a2*x2 = y这样的公式，已经训练样本了x,y输入，然后找到参数a0，a1，a在这些值下，y输出最接近样本。
这时他就有了学习能力，遇到新样本时，就能泛化(举一反三)，判断y是什么。
当然，实际应用的公式和计算量会比这个复杂得多，但原是这样的。
这种通过人工提前将某些已知样本（输入和输出已知）喂入机器的学习方法称为监督学习，目前非常成熟。
一种更强大的无监督学习是指机器本身通过样本的输入值自动总结，而无需通知机器输出（通常很难判断）。
第三，什么样的机器学习网络成熟？ 就像人一样，机器的智力水平也有一定的梯度。
他们成熟的两个重要条件是：好的算法和大量的数据，算法就像大脑本身的基本条件，而数据就像外部刺激一样，是必不可少的。
就像从小就把爱因斯坦关在黑房子里一样，他不可能成为一个大师，即使大猩猩受过良好的教育，他们也只能完成一些简单的任务。
因此，如Google像苹果这样的大公司会有天然的优势，有钱可以招牛人改进算法，而且数据特别丰富。
回到算法，前面提到的监督学习是第一阶段，目前非常热门的无监督学习是第二阶段，还有一种更强大的技术叫做GAN（生成对抗网络），该网络由生成器和判断器组成，生成器负责生成一些令人困惑的数据，判断真实性，有点像左右手，真的很干！特别是在互联网世界的应用场景，尤其是在互联网世界。
上述技术是一些最基本的概念，但它们与我们下面真正想说的有很大关系，而神经网络等其他概念，因为它们不影响文章的内容，我不参与，以免干扰每个人的视线。
好了，铺了这么多路，机器学习是怎么应用的？App Store和GP怎么样？今天我们主要有两个和和和ASO展开非常相关的领域，首先是如何把关键词和App二是作弊识别。
一、关键词 如何决定关键词和关键词App主要采用监督学习技术，提前给系统大量的培训样本，但即使是谷歌、苹果等公司也会面临样本量不足，尤其是一些细分领域。
谷歌的做法是自己生产数据。
生产方法很有趣。
首先，把它放在一边App结合单个关键词，可以想象这个数据量很大，达到几十亿甚至几百亿。
然后雇佣一群人给每个组合打分。
有三个标准：相关性、部分相关性和非相关性。
人类得分后，选择那些共识很高的组合作为训练样本。
这种方法似乎有点笨拙，但确实是行业领导者的做法。
因此，数据非常关键，谷歌开源于其深度学习平台TensorFlow，我想一定有收集数据的计划。
当然，谷歌仍然是自然语言处理NLP大师，有相当成熟的推演同义词和相关词的技术，可以与机器学习技术相结合App判断关键词和相关程度。
苹果在这个领域相对落后。
我们应该非常注意，喂养系统的样本数据非常重要，即这些评分的判断是未来系统判断的基础。
那么这些人从哪些维度来判断呢？最重要的是标题、截图、描述和评论这些页面元素。
这些是基本的ASO的范畴。
虽然现在我可以做出大胆的判断iOS在后台输入关键输入关键字，但随着机器的成熟，iTC后台的关键词域将被废除！机器往往认为这些是人类故意设置的干扰项。
二、作弊识别 这一部分可能与每个人有更大的联系和更深远的影响。
首先是审计阶段。
去年我提到苹果正在大力发展智能审计系统，而不是人工审计，这是审计加速的核心原因。
而Google更不用说，它不仅会被审查App文本，图片，也会被检测到APK二进制码！我相信苹果也在接近谷歌，所以如果你想在未来的程序中添加开关，风险会越来越大。
至于使用的技术，更多的是监督学习。
其次，更有趣的是评分和排名作弊识别。
然后与系统互动但人类玩家，最大的区别是，人类会及时调整策略，试图愚弄系统，如果按照监督学习训练机器，这些样本将被人类玩家使用，成为新的系统漏洞，因此需要使用监督学习及时发现这些新的行为模式，生成新的训练样本喂养监督学习网络。
事实上，有兴趣的人可能意识到这种情况实际上与前面提到的相同GAN要解决的问题高度一致，因此也是谷歌投资血本研究的一个领域。
NND（DNN是深度神经网络的缩写)，是否要人活着！ 所以，在了解了这篇文章的内容之后，你可能会突然意识到为什么苹果最近经常锁定榜单，为什么它经历了历史上最长的失效期。
在过去，机器学习到来后，魔法和道路的斗法模式会发生深刻的变化，平衡会倾向于苹果/谷歌。
许多人可能会悲观地认为传统ASO付费手段会消失，但我认为可能不会那么绝对。
首先，苹果的系统需要一点时间才能成熟。
第二，当水清澈时，没有鱼。
苹果也知道这个道理，这可能会给这个行业留下一个小洞。
无论如何，17年ASO将面临重大变化，一般技术能力的渠道生存将更加困难。
但事实上，在变化中有机会，市场上可能会有新玩家，互联网移动，节奏真的比原来快了三倍！ BTW，机器学习的英语缩写是ML，很多人认为这个词很性感，我深以为然。
文章转载自沙明(微信官方账号:沙明世界观) 去年今天的运营文章 2018: 用数据驱动产品和运营 之 数据分析方法(0) 2018: 抖音会成为下一个营销战场吗？ 2018: 新媒体运营需要具备哪些素质？ 2018: 复盘 | 抖音是如何让你一步一步上瘾的？ 2018: 老板，我不想和你一起工作(0) 作者：原创文章：wang0920922，如转载，请注明出处：https://www.iyunying.org/social/app/99769.html
写这篇文章是有风险的。
比如罗胖被雷锋花了整版吐槽，我用一点机器学到的皮毛知识，大胆谈谈这个技术是怎么做到的App Store和Google Play如何重塑中应用？ASO是的。
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非专业背景，谈错事，请多包容！ 人工智能最近真的不是一般的火，太热了！即使普通人有感觉，Alpha Go疯狂扫人类大师60局，最强大的大脑中小度碾压水哥和王峰，一站到底又出了一个王子，所有他们(注意，我没用过)出现的地方，人类都退居二线。
在对机器学习有了深入的了解之前，我不会太感动这些新闻，但一旦我有了一点了解，我就知道这确实是革命性的。
最棒的是这些技术的应用范围惊人。
很快我意识到它可以应用ASO果不其然！ 因为机器学习是一个非常专业的领域，涉及到很多算法，这显然不是每个人都关心的。
我试着用一种容易理解的方式来告诉它。
如今Google苹果已经成为这一领域的领导者，有点落后，所以下面的内容将基于谷歌正式发表的文章，而不是我个人的猜测。
至于苹果，我们相信它会走向Google原则上，使用方法必须相似。
首先，有必要介绍几个概念。
首先，机器学习程序和以前的程序有什么区别？ 核心区别在于，过去计算机是按照人类输入的固定程序执行的，当程序中没有规定时，就会崩溃或没有输出。
为了应对这种情况，机器学习将使计算机具有与人类相同的学习能力。
如今，流行的无人驾驶技术是一个典型的案例。
路上的情况非常不同。
不可能根据程序设置提前规定方向盘、油门和刹车的操作。
一切都需要计算机根据当时的情况来判断。
第二，为什么计算机有自己的学习能力？ 归根结底，这要归功于精确的算法和强大的计算能力。
计算机处理问题的一切都应该回到概率和公式。
机器将数据输入公式（算法）并计算最小误差结果。
用阿拉伯数字图像识别的例子来解释，随意给计算机一个数字，让他判断是什么，然后首先给他一些训练样本，计算机会像素化每个图像，比如统一处理像素到20*20相当于400个像素，每个像素都有一个灰度值RGB所以有400个或1200个输入值，输出是0-9之间的一个数字，这些是样本(已知输入和输出)。
感谢那些伟大的数学家，他们早就有了这个分类问题的公式，比如最简单的，a0 a1*x1 a2*x2 = y这样的公式，已经训练样本了x,y输入，然后找到参数a0，a1，a在这些值下，y输出最接近样本。
这时他就有了学习能力，遇到新样本时，就能泛化(举一反三)，判断y是什么。
当然，实际应用的公式和计算量会比这个复杂得多，但原是这样的。
这种通过人工提前将某些已知样本（输入和输出已知）喂入机器的学习方法称为监督学习，目前非常成熟。
一种更强大的无监督学习是指机器本身通过样本的输入值自动总结，而无需通知机器输出（通常很难判断）。
第三，什么样的机器学习网络成熟？ 就像人一样，机器的智力水平也有一定的梯度。
他们成熟的两个重要条件是：好的算法和大量的数据，算法就像大脑本身的基本条件，而数据就像外部刺激一样，是必不可少的。
就像从小就把爱因斯坦关在黑房子里一样，他不可能成为一个大师，即使大猩猩受过良好的教育，他们也只能完成一些简单的任务。
因此，如Google像苹果这样的大公司会有天然的优势，有钱可以招牛人改进算法，而且数据特别丰富。
回到算法，前面提到的监督学习是第一阶段，目前非常热门的无监督学习是第二阶段，还有一种更强大的技术叫做GAN（生成对抗网络），该网络由生成器和判断器组成，生成器负责生成一些令人困惑的数据，判断真实性，有点像左右手，真的很干！特别是在互联网世界的应用场景，尤其是在互联网世界。
上述技术是一些最基本的概念，但它们与我们下面真正想说的有很大关系，而神经网络等其他概念，因为它们不影响文章的内容，我不参与，以免干扰每个人的视线。
好了，铺了这么多路，机器学习是怎么应用的？App Store和GP怎么样？今天我们主要有两个和和和ASO展开非常相关的领域，首先是如何把关键词和App二是作弊识别。
一、关键词 如何决定关键词和关键词App主要采用监督学习技术，提前给系统大量的培训样本，但即使是谷歌、苹果等公司也会面临样本量不足，尤其是一些细分领域。
谷歌的做法是自己生产数据。
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首先，把它放在一边App结合单个关键词，可以想象这个数据量很大，达到几十亿甚至几百亿。
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有三个标准：相关性、部分相关性和非相关性。
人类得分后，选择那些共识很高的组合作为训练样本。
这种方法似乎有点笨拙，但确实是行业领导者的做法。
因此，数据非常关键，谷歌开源于其深度学习平台TensorFlow，我想一定有收集数据的计划。
当然，谷歌仍然是自然语言处理NLP大师，有相当成熟的推演同义词和相关词的技术，可以与机器学习技术相结合App判断关键词和相关程度。
苹果在这个领域相对落后。
我们应该非常注意，喂养系统的样本数据非常重要，即这些评分的判断是未来系统判断的基础。
那么这些人从哪些维度来判断呢？最重要的是标题、截图、描述和评论这些页面元素。
这些是基本的ASO的范畴。
虽然现在我可以做出大胆的判断iOS在后台输入关键输入关键字，但随着机器的成熟，iTC后台的关键词域将被废除！机器往往认为这些是人类故意设置的干扰项。
二、作弊识别 这一部分可能与每个人有更大的联系和更深远的影响。
首先是审计阶段。
去年我提到苹果正在大力发展智能审计系统，而不是人工审计，这是审计加速的核心原因。
而Google更不用说，它不仅会被审查App文本，图片，也会被检测到APK二进制码！我相信苹果也在接近谷歌，所以如果你想在未来的程序中添加开关，风险会越来越大。
至于使用的技术，更多的是监督学习。
其次，更有趣的是评分和排名作弊识别。
然后与系统互动但人类玩家，最大的区别是，人类会及时调整策略，试图愚弄系统，如果按照监督学习训练机器，这些样本将被人类玩家使用，成为新的系统漏洞，因此需要使用监督学习及时发现这些新的行为模式，生成新的训练样本喂养监督学习网络。
事实上，有兴趣的人可能意识到这种情况实际上与前面提到的相同GAN要解决的问题高度一致，因此也是谷歌投资血本研究的一个领域。
NND（DNN是深度神经网络的缩写)，是否要人活着！ 所以，在了解了这篇文章的内容之后，你可能会突然意识到为什么苹果最近经常锁定榜单，为什么它经历了历史上最长的失效期。
在过去，机器学习到来后，魔法和道路的斗法模式会发生深刻的变化，平衡会倾向于苹果/谷歌。
许多人可能会悲观地认为传统ASO付费手段会消失，但我认为可能不会那么绝对。
首先，苹果的系统需要一点时间才能成熟。
第二，当水清澈时，没有鱼。
苹果也知道这个道理，这可能会给这个行业留下一个小洞。
无论如何，17年ASO将面临重大变化，一般技术能力的渠道生存将更加困难。
但事实上，在变化中有机会，市场上可能会有新玩家，互联网移动，节奏真的比原来快了三倍！ BTW，机器学习的英语缩写是ML，很多人认为这个词很性感，我深以为然。
文章转载自沙明(微信官方账号:沙明世界观) 去年今天的运营文章 2018: 用数据驱动产品和运营 之 数据分析方法(0) 2018: 抖音会成为下一个营销战场吗？ 2018: 新媒体运营需要具备哪些素质？ 2018: 复盘 | 抖音是如何让你一步一步上瘾的？ 2018: 老板，我不想和你一起工作(0) 作者：原创文章：wang0920922，如转载，请注明出处：https://www.iyunying.org/social/app/99769.html
