AI 搜索和大语言模型（LLM）开启了应用发现的新时代

随着 AI 搜索引擎迅速崛起，成为用户意图与应用安装之间的另一个发现层，应用发现之旅正变得更加碎片化。

用户开始询问 ChatGPT、Gemini 或 Claude 应该下载哪款应用。这些系统会解读意图，从整个网络检索信息，并在单个回复中综合给出建议。在收到该候选名单后，用户会打开应用商店，在安装前确认该应用是否符合其需求。

这一新的发现层并未取代应用商店作为主要转化环境的地位。 但它改变了考量形成的方式。 可见性正日益受到 AI 引擎对您应用的理解程度、应用与特定用户意图的匹配清晰度，以及应用在整个网络中表现的一致性的影响。

主要要点

什么是 AI 应用发现？

AI 应用发现是指 AI 搜索引擎如何根据用户意图推荐应用。

与传统搜索引擎返回链接列表不同，ChatGPT、Gemini 和 Claude 等 AI 搜索引擎会生成综合答案，直接建议特定应用。这些推荐以精选候选名单的形式出现在 AI 生成的回复中，并针对用户的问题量身定制。

AI 应用发现是意图驱动而非关键词驱动的。用户描述他们想要实现的目标，例如“适合自由职业者的预算应用”、“针对严肃社交的约会应用”或“可离线使用的卡路里追踪器”。AI 搜索引擎会解读该意图，在内部扩展查询，从整个网络检索相关信息，并确定哪些应用最匹配待完成的潜在任务。

AI 应用发现是基于推荐而非基于排名的。与呈现十个蓝色链接的传统搜索引擎不同，AI 搜索引擎会评估多个来源并建议一小部分应用作为解决方案。输出结果的结构更像是指南而非搜索结果。

AI 应用发现也位于 App Store 转化的上游。在许多情况下，用户首先从 AI 助手那里收到一份候选名单，然后才会打开 App Store 或 Google Play，在安装前评估屏幕截图、评分、定价和定位。 应用商店仍然是主要的转化环境，但 AI 搜索正日益影响哪些应用能进入用户的考量范围。

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AI 搜索引擎如何决定推荐哪些应用？

AI 搜索引擎在推荐应用时依赖两个主要输入：模型训练知识和实时网络检索。

理解这一区别非常重要。AI 生成答案中的可见性既取决于您的应用在互联网上的表现方式，也取决于系统在回复特定查询时可以访问的内容。

输入 1：模型训练知识

AI 搜索引擎依赖于在大规模公共文本（包括网站、论坛、博客、评论和在线讨论）上训练的大语言模型（LLM）。

在训练过程中，这些模型学习以下内容之间的关联：

• 应用名称与使用场景
• 应用名称与受众
• 应用名称与属性

如果某款应用在关于特定任务的讨论中被频繁提及，模型就会在该应用与该意图之间建立更强的关联。

这意味着在线社区讨论、对比页面和编辑推荐都会影响 AI 搜索引擎对您应用的“理解”。然而，一旦模型训练完成，其内部知识在下一个版本发布前不会改变。

输入 2：实时网络检索

除了训练所获知识外，大多数 AI 搜索引擎在生成答案前还会获取实时网络内容。

当用户请求应用推荐时，系统会：

1. 解读问题背后的意图。
   
2. 在网络上搜索相关内容。
3. 提取最相关的段落。
4. 综合出一份应用候选名单。

这种检索输入更青睐那些清晰、直接针对用户意图的内容。 与模糊或纯粹的推广语言相比，结构化的对比、基于问题的解释和明确的描述更容易被 AI 搜索引擎提取和综合。AI 搜索引擎通常从文档中检索和评估特定段落（“块”），而不是实时端到端地处理整个网站。

为什么这对应用发现很重要

应用之所以能被 AI 搜索引擎推荐，是因为：

• 它在模型的训练知识中与特定使用场景有很强的关联。
• 它在检索到的网络内容中清晰且一致地出现。
• 或者两者兼有。

这解释了为什么 AI 可见性并不完全反映 App Store 排名。下载量可能会间接影响 AI 可见性，因为热门应用会在整个网络上产生更多评论、对比和编辑报道。然而，定位的清晰度、网络表现的强度以及与用户意图的匹配度会直接影响推荐的可能性。要确保您的应用在应用商店内匹配用户意图，请查看我们的博客文章：AI 如何改变应用商店搜索的相关性。

AI 搜索引擎是否使用应用商店排名来推荐应用？

AI 搜索引擎在推荐应用时，并不直接将应用商店排名位置作为主要决策输入。

与根据关键词相关性、下载量、参与度和转化信号对应用进行排名的 App Store 或 Google Play 不同，AI 搜索引擎在生成推荐时专注于意图匹配和基于网络的证据。

AI 搜索引擎无法访问内部 App Store 算法或专有的排名数据。它们依赖于公开的网络内容。在某些情况下，它们可能会检索应用商店列表的网络版本（尤其是 Google Play 列表），这意味着公开可访问的应用元数据仍能间接影响 AI 生成的答案。

如需深入了解应用商店排名信号，请参阅我们关于 App Store 顶级排名因素 和 Google Play 顶级排名因素 的文章。

这并不意味着 App Store 的表现无关紧要。热门应用往往在整个网络中被更频繁地提及：包括评论、对比、讨论和编辑报道。这种更广泛的可见性增强了模型训练关联和检索可能性。

然而，在 App Store 中某个关键词排名很高，并不代表会自动频繁出现在 AI 生成的推荐中。

从高层次来看，AI 搜索引擎根据以下标准评估应用：

• 应用与用户特定意图的匹配清晰度
• 应用在模型训练知识中与该使用场景的关联强度
• 应用在相关网络内容中出现的一致性

这解释了为什么 AI 可见性和 App Store 排名具有相关性但不完全相同。如果定位不清晰或网络存在感较弱，某款应用可能在 App Store 内占据高流量关键词的主导地位，但在 AI 推荐中却很少出现。相反，一款意图清晰、网络提及一致的小众应用，即使没有顶尖的 App Store 排名，也可能经常出现在 AI 生成的答案中。

示例：App Store 排名 vs ChatGPT 推荐

为了说明这种差异，在 2月 13 日（情人节前一天），我们对比了：

• 美国 App Store 中顶尖的约会应用（根据 AppTweak 数据）
• ChatGPT 对“美国顶尖约会应用有哪些？”的回复

这两个列表之间存在显著重叠。Tinder 和 Hinge 等主要参与者在两者中都表现突出，这表明整体受欢迎程度仍然会影响 AI 生成的推荐。

然而，这两个列表并不完全相同。一些在 App Store 中排名很高的应用在 ChatGPT 的推荐中排名较低或根本没有出现，而另一些应用的出现频率则高于其商店排名所暗示的水平。

这种差异反映了不同的输入机制：App Store 排名往往优先考虑下载量、转化率和关键词表现，而 AI 搜索引擎则优先考虑意图匹配、训练关联和基于网络的表现。

对于 ASO 和 UA 团队来说，这种区别至关重要。ASO 对于转化和商店内发现能力仍然必不可少。但 AI 搜索引入了一个额外的推荐环境，仅靠排名信号不足以驱动可见性。

结论

AI 搜索引入了一种评估和推荐应用的新方式。它不会取代应用商店，但正在重塑用户到达商店的方式。

ASO 对于转化和商店内可见性仍然至关重要。与此同时，用户正越来越多地转向 AI 搜索引擎来寻找符合其需求的应用。这些系统通过不同的视角评估应用，解读意图并根据检索和关联的信号综合推荐。

对于 ASO 和 UA 团队来说，这意味着应用发现能力现在不仅仅取决于排名位置。 了解 AI 搜索引擎如何评估和呈现应用，正成为传统 ASO 策略的重要延伸。

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