AI 如何改变应用商店搜索的相关性

对于越来越多的应用团队来说，ASO 开始变得越来越难以预测。将“正确”的关键词添加到您的应用元数据中似乎不再能保证与过去相同的可见性水平。搜索结果显得更加分散，并且发现感觉更难以预测或影响。而 AI 经常被认为是原因，即使不清楚究竟发生了什么变化。

现实情况更加微妙。AI 不会一夜之间重写应用商店。但是，它正在悄悄地改变用户意图的推断和解释方式，这对当今 ASO 的运作方式具有重要的影响。

本文分析了 AI 如何改变应用商店解释相关性和意图的方式，以及 ASO 团队应如何调整其策略以应对。

主要要点

• AI 并非通过可见的功能来彻底改变应用商店，而是通过逐步改进语言、上下文和用户意图的解释方式。
  
• 应用商店的相关性正在从精确的关键词匹配转向语义相关性，其中多个信号协同工作以传达意图。
• 自然语言处理使应用商店能够将单个查询解释为代表多个可能的用用户意图，从而影响在不同意图路径中显示哪些应用。
• 关键词、创意、评论和商店页面越来越多地被评估为连接的信号，而不是孤立的优化手段。
• 赢得可见性越来越取决于使应用消息与搜索、发现和转化界面上推断的用户意图保持一致。
• 2026 年 ASO 的成功越来越依赖于基于意图的关键词聚类、特定于意图的商店页面以及清晰地传达用例和已解决问题的创意资产。
  

不要让 AI 成为 ASO 性能的替罪羊

AI 已成为近期几乎所有数字营销转变的万能解释。在应用营销中，当自然性能下降或排名感觉不太可预测时，通常会引用它，即使根本原因更为复杂。

但是，应用商店中与 AI 相关的大多数变化都不是引人注目的功能发布。它们是影响语言、含义和意图处理方式的渐进式系统改进。

对于 ASO 团队来说，挑战不是“针对 AI 进行优化”，而是了解这些系统如何影响发现和转化，并做出相应的调整。

我们实际上所说的应用商店中的“AI”是什么

应用商店中的 AI 远远超出了标题功能，它影响着在发现过程中如何解释查询、内容和意图。

从长期存在的机器学习到语义系统

多年来，机器学习、自然语言处理和嵌入一直被用于对应用和类别进行分类、分析评论情绪以及根据相似性和相关性对关键词进行聚类。这些技术帮助应用商店对应用和查询之间的关系进行建模，但在很大程度上是通过统计模式而不是显式的意图理解来实现的。

现在不同的是语义系统的规模和成熟度，特别是自然语言处理，它使系统能够分析文本中的模式并大规模地解释含义和上下文。应用商店搜索系统不再逐字匹配查询和关键词，而是越来越多地连接相关的措辞、上下文和信号，以推断用户实际在寻找什么。

简而言之，传统的机器学习为相关性奠定了基础，而现代语义系统正在改进意图的推断和评估方式。 这种转变不会取代 ASO 的基本原理，但它确实改变了它们的评估方式，从孤立的关键词优化转向更广泛的相关性以及与推断的用户意图保持一致。

为什么这对 ASO 团队很重要

如今，AI 在应用商店中的主要影响不是自动化或内容生成。AI 正在充当语义解释的推动者：商店如何理解用户搜索时的含义，以及应用如何与该意图保持一致。

因此，ASO 性能将越来越受到应用的元数据、创意和用户信号如何协同工作以传达相关性的影响，而不是受到任何单个关键词或孤立的资产的影响。

ASO 的真正转变：从关键词匹配到语义相关性

语义相关性不是一个单一的更新，而是通过一系列系统级的变化而出现的，这些变化影响着应用商店如何在搜索和发现中解释语言、内容和上下文

语义解释如何改变应用商店搜索

应用商店中的搜索正变得更加语义化。平台不再将查询与关键词匹配为精确的字符字符串，而是越来越擅长解释用户的实际含义。

在这种情况下，自然语言处理 (NLP) 是指搜索系统如何分析和解释文本以理解含义，而不是匹配精确的关键词。

这使得：

• 更广泛地解释自然语言查询
• 将单个查询映射到多个可能的意图
• 更细致的排名逻辑

有证据表明，这种转变在不同语言和市场中的推出并不均衡，英语中的信号更强。2025 年观察到的搜索行为变化，尤其是在美国，可能与 NLP 模型更新有关，但最好将这些变化视为知情的假设，而不是已确认的事实。

AppTweak 在 2025 年 6 月 5 日检测到 iOS App Store 搜索算法的重大变化，Simon Thillay 在他的2026 年 ASO 趋势文章中重点介绍了这一点，这是一个说明这种转变的例子。更新之后，某些查询的搜索结果开始在排名中更早地显示更广泛的应用类型。

例如，美国 App Store 中的查询“college”已从优先考虑单一主导意图转变为并排显示与不同用户动机相关的应用。这反映了在同一语义空间内平衡多个合理意图的更广泛趋势。

Apple 现在是否索引屏幕截图？

没有确凿的证据表明 Apple 直接将屏幕截图文本索引为排名因素。但是，Apple 显然具有从图像中提取文本的技术能力，这在 iOS 的其他地方得到了证明（例如：实时文本、照片中的文本识别、辅助功能等）。

屏幕截图是用户在搜索结果和产品页面中首先接触的元素之一。当屏幕截图中使用的语言清楚地反映了用户意图（功能、用例、已解决的问题）时，它可以增强相关性、减少歧义并改善决策。

从实际的 ASO 角度来看，结论很简单：ASO 团队应假设屏幕截图有助于语义解释，不是因为它们是已确认的排名输入，而是因为屏幕截图越来越影响人们一目了然地理解应用的目的和价值的方式。

即使屏幕截图文本未用于排名，在屏幕截图中使用清晰的用户语言措辞也可以改善意图对齐和转化，这才是最终重要的结果。

文本和视觉效果越来越多地协同工作以传达含义——首先是传达给用户，也可能传达给算法。立即开始并使用这些最佳实践优化您的应用屏幕截图。

引导式搜索将广泛的查询转变为意图驱动的发现路径

Google Play 在 2025 年推出了引导式搜索，作为一种发现机制，以帮助用户将广泛的搜索细化为更具体的意图路径。商店不会让用户解释冗长的静态结果列表，而是积极地引导他们澄清他们实际在寻找什么。

引导式搜索直接在搜索体验中显示细化选项，鼓励用户从一般术语转变为更具体的用例或子类型。每个细化都代表不同的意图，并且通常会导致不同的竞争集合。

例如，以“格斗游戏”这样的广泛查询开始的用户可能会被引导到“街机格斗游戏”或“清版动作游戏”等细化。虽然这些术语看起来密切相关，但它们反映了围绕游戏风格、节奏、视觉效果和怀旧的不同期望。因此，感觉相关的应用（并且转化良好）在每条路径上可能会有很大差异。

引导式搜索不会取代排名，但它会改变用户到达排名的方式。应用不再争夺单个热门词，而是越来越需要在用户在此细化过程中被引导到的意图变体中具有竞争力。

实际的 ASO 含义：赢得一个广泛的关键词已不再足够。可见性取决于您的应用是否在用户被引导到的特定意图路径中显示并产生共鸣。

ASO 的新思维模式

ASO 过去主要关注的是针对特定关键词被看到。如今，它越来越关注您的应用在多大程度上被理解为与关键词背后的意图相关。

意图由用户表达，由平台推断。 ASO 团队可以影响的是他们的应用的语言和信号在多大程度上支持这些推断的意图。

在实践中，现代应用发现（以及由此产生的 ASO）位于以下各项的交汇处：

• 关键词优化：在应用的商店展示中研究、确定优先级和管理相关的搜索词
• 意图研究：了解用户试图完成什么以及原因（不仅仅是他们搜索的内容）
• 语义解释：应用商店如何处理语言和信号以推断含义
• 推荐逻辑：平台如何在搜索、浏览和其他发现界面上显示应用，包括个性化、情境化和 AI 介导的推荐

搜索不再是唯一的决策层。它是更广泛过程的一部分，该过程包括发现、评估和转化——通常在用户安装应用之前在多个界面上展开。

虽然关键词排名仍然是基础指标，但现代应用营销越来越需要与平台如何解释和解决推断的用户意图保持更深入的一致。在这种情况下，搜索不再是唯一的决策层，而是跨越发现、评估和转化的更广泛过程的一部分。

为什么这对应用发现的未来很重要

这种转变在应用商店之外也很明显。用户越来越多地通过 AI 辅助界面遇到应用，在这种界面中，发现是由解释信号以推断用户意图的系统（而不是显式查询）介导的，并且通常在他们到达商店之前。从这个意义上讲，问题不是“用户键入了什么关键词”，而是“他们试图解决什么问题？”

由于自然可见性越来越多地在用户与店内搜索互动之前形成，因此 ASO 不再仅仅是将关键词与查询匹配。而是确保应用的定位、语言和信号清楚地传达了与用户试图满足的意图的相关性——跨发现界面，而不仅仅是在单个搜索结果列表中。

基于意图的 ASO 在实践中是什么样的

基于意图的 ASO 首先要重新思考如何对关键词进行分组和评估，将其视为不同用户动机的表达，而不是孤立的术语。

围绕用户意图构建语义集群

许多高流量关键词代表多种动机。将它们视为单一目标会限制可见性和相关性。

随着搜索变得更加语义化和意图感知，关键词在协同解释时比孤立优化时更有效。

为了更好地理解这种转变，将两个密切相关的概念分开是有帮助的：语义聚类和用户意图。

语义集群描述了搜索的内容，在主题或主题级别。例如，语义主题“音乐”可能包括“音乐”、“歌曲”或“播放列表”等关键词。

意图添加了一个额外的层：用户搜索的原因。在同一语义主题中搜索的两个用户可能具有非常不同的意图，具体取决于上下文、期望和意识。

例如，搜索“音乐流媒体应用”的用户可能具有解决方案意识并正在比较平台，而搜索“听歌曲”的用户可能只是在寻找一种播放音乐的方式，而没有考虑特定的应用。同时，像“2025 年播客”这样的查询完全属于不同的语义集群，即使它可能会显示一些相同的应用。

2026 年有效的 ASO 策略会将相关的关键词分组到基于意图的语义集群中，并确定应用最适合满足哪些用户动机。

如何研究和定义基于意图的集群

为了使这一点更具体，这里有一个使用 Spotify 的示例，该示例展示了语义主题、关键词聚类和意图决策如何转化为实际的 ASO 操作。

步骤 1：发现您的语义主题

首先查看您应用的商店页面以识别其核心主题。在此阶段，您尚未定义关键词集群，而是描述您的应用提供的高级语义主题。

（AppTweak 客户可以转到 ASO 情报 —> 元数据 —> 应用页面预览以开始他们的语义主题研究。）

例如，查看 Spotify 的标题、副标题和屏幕截图清楚地显示了三个语义主题：音乐、播客和有声读物。这些主题代表应用涵盖的主题领域，而不是用户搜索它们的方式。

奖励提示：还可以使用竞争监控工具查看竞争对手的应用商店页面和自定义商店页面以获取相关主题。

步骤 2：验证并构建每个主题的关键词列表

一旦定义了您的核心语义主题，下一步就是通过关键词研究验证它们，并为每个主题构建语义关键词集群。在实践中，这些语义关键词集群通常作为关键词列表在 ASO 工具中进行管理，但在概念上，它们代表与同一主题相关的关键词组。

这里的目标是映射用户如何在给定的主题中进行搜索，而不是解释意图。

以 Spotify 为例，以语义主题音乐为例。在 AppTweak 中，这意味着围绕该主题开始关键词搜索（例如，输入“音乐”或“音乐应用”）并探索用户实际搜索的相关关键词。这通常会显示诸如“听音乐”、“音乐流媒体”、“离线音乐播放器”或“歌曲应用”之类的术语。

所有这些关键词都属于相同的音乐语义主题：它们描述了相同的主题空间，即使它们反映了不同的用户需求。

在此阶段，关键词按每个语义主题分组到一个关键词列表中——一个用于音乐，另一个用于播客，另一个用于有声读物。每个列表都包含与该主题语义相关且与应用产品相关的关键词。

（AppTweak 客户可以通过探索我们关键词研究部分中的语义和集群中的关键词建议来执行他们的研究。）

重要的是要注意，这些列表是有意语义化的，而不是基于意图的。它们按搜索的内容组织关键词，而不是用户搜索的原因。这种结构是在下一步中实现意图分析的原因。

步骤 3：识别并确定每个语义主题中的用户意图的优先级

一旦语义关键词列表到位，下一步就是识别每个主题中存在的不同用户意图。这是语义聚类开始影响实际 ASO 决策的地方。

在像音乐这样的单个语义主题中，并非所有关键词都反映相同的动机。例如，诸如“音乐流媒体应用”之类的搜索表明用户正在比较平台，而诸如“离线音乐播放器”之类的查询表明用户具有特定的约束或上下文。虽然这些搜索属于相同的语义主题，但它们代表不同的意图。

为了显示这些差异，ASO 团队会查看每个关键词列表，并寻找重复出现的词语或约束，这些词语或约束会改变用户试图完成的事情——例如“离线”、“免费”、“流媒体”或基于时间的限定词，如“2026”。这些修饰符通常表示同一语义主题中的不同意图。

此步骤的最后一部分是确定优先级。并非发现的每个意图都同样有价值或可操作。诸如平均排名和总体覆盖范围之类的性能指标可帮助团队评估哪些意图已经在执行，哪些代表增长机会，以及哪些可能与应用的优势不符。

一旦定义了优先级意图，它们将直接影响 ASO 的执行。团队使用这些意图决策来确定哪些主题和动机值得在以下方面进行明确的表示：

• 元数据（标题、副标题、关键词字段、长描述）
  
• 商店消息和定位
  
• 屏幕截图和其他视觉资产

在此阶段，语义关键词列表超越了研究并成为决策工具，指导应用选择竞争哪些用户动机并加强跨商店资产。

使用 CPP 和 CSL 支持意图变体

默认商店页面仍然发挥着核心作用。它设定了品牌期望，并让从许多不同入口点到达的用户放心。

但是，用户并非以相同的意图上下文到达。搜索、浏览、广告和推荐在发现时带来了不同的期望和动机。

这就是自定义产品页面和自定义商店列表允许团队执行以下操作的地方：

• 根据特定意图定制消息
• 使创意与获取来源保持一致
• 减少发现和转化之间的摩擦

这些页面可帮助团队使商店消息与不同的用户意图保持一致，而不是依靠单个商店页面来转化所有人。

使用创意来加强意图

如上所述，屏幕截图和图标通常充当用户的第一层解释层。它们比文本更快地传达含义，并且跨多个界面。

有效的创意加强了：

• 应用定位的主要用例或用户需求
• 它解决的问题
• 它服务的受众

创意可帮助用户快速了解应用的用途以及它是否符合他们的需求。随着时间的推移，它们也可能贡献支持信号，应用商店算法使用这些信号来解释相关性，即使它们不是直接的排名因素。查看我们的创建高转化屏幕截图的技巧。

将评论视为意图反馈循环

用户评论反映了人们如何用自己的话语描述应用。评论语言中的模式揭示了未满足的期望、被误解的定位和强大的价值驱动因素。

与元数据或创意不同，评论捕获了未经提示的语言，使其成为理解用户如何解释应用的目的和价值的有用信号。

评论分析不仅应告知回复，还应告知消息、创意和页面结构。

随着 ASO 在 2026 年变得更具意图感知能力，了解用户如何大规模描述应用变得越来越重要。评论提供了用户意图语言最清晰的来源之一，但前提是超越单个评论分析重复出现的主题。像 AppTweak 的App Reviews Manager这样的工具可帮助团队大规模分析评论主题，并将这些见解反馈到商店页面和消息决策中。

结论：AI 正在重组意图在应用商店中的运作方式

AI 正在重塑意图在应用商店中的推断、显示和评估方式。

最有意义的转变不是新功能或可见的自动化。而是相关性从精确的关键词匹配扩展到更广泛的语义解释以及跨搜索、发现和转化界面的意图对齐。

对于 ASO 团队来说，这并不意味着放弃基本原理。这意味着将关键词、创意、评论和商店页面视为协同工作以传达含义和上下文的连接信号。随着应用商店发现的不断发展，围绕含义、上下文和意图调整其策略的团队将处于最佳位置。

常见问题解答