Atlas AI：AppTweak 针对 App Store 和 Google Play 的 AI 模型

作者 Jonathan Frisch
Head of Data Science

2022年6月6日 — 1 分钟阅读

通过 Atlas AI，AppTweak 正在改变移动营销的 AI 技术。与 ChatGPT 一样，Atlas AI 是一个强大的深度学习模型。

Atlas AI 区别于 ChatGPT 和其他移动营销工具的是其 专门针对来自 App Store 和 Google Play 的数百万数据点进行训练。

Atlas AI 让 AppTweak 更深入地理解 应用商店机制。它揭示了 Apple 和 Google 如何对应用进行分组，哪些关键词被认为是相关的，以及更多内容。

Atlas AI 提供的独特 insights 在业内是无与伦比的。这个深度学习模型为移动营销人员提供 相关关键词建议、新的竞争对手分析、创新的关键词指标等功能。

了解更多 AppTweak 的 AI 功能

向世界介绍 Atlas AI

专业建议遍布我们的平台各个角落——从 AI 生成的关键词列表到竞争对手建议。我们的客户在日常 ASO 运营中高度依赖这些建议的质量。最大化 AppTweak 对您增长的积极影响是我们的首要任务。我们希望我们的算法准确且相关，这就是为什么我们自豪地向行业推出 Atlas AI。这个 AI 模型增强了我们对应用商店中关键词含义以及它们如何与任何应用匹配的理解。

作为由 ASO 专家开发并服务于 ASO 专家的产品，Atlas AI 理解应用商店算法与现实世界的思维方式并不完全匹配。

理解应用商店特定语义

这些算法存在于应用商店世界中，在这里词语有着不同的含义，关键词和应用之间的联系基于 不断变化的规则。我们希望找到一种方法来定义这些规则，对其进行数学分析，并能够与应用商店的语义并行。

专家提示

让我们以”lime”这个词为例。在现实世界中，这个关键词与”lemon”密切相关。然而，在应用商店环境中，这两个关键词非常不同：”lime”现在指的是一个流行的滑板车租赁应用，这就是为什么应用商店会认为”lime”与”scooter”的关系比与”lemon”更密切。

在我们更好地理解这种逻辑的探索中，我们构建了一个主要的语言学习模型，Atlas AI，它在一个地方捕捉任何语言中所有关键词的应用商店特定含义，以及任何国家或语言中的所有应用，将每个元素放置在一个地图上。

Atlas AI 背后的另一个动机是我们希望创建一个支持 核心功能 的基础算法。提供高质量功能是 AppTweak 的一个关键目标。对 Apple 和 Google 认为的应用和关键词含义的标准化理解使我们能够更无缝地 为客户提供高质量、有价值的功能。

Atlas AI 的诞生

那么 Atlas AI 是如何诞生的呢？

首先，我们观察了实时应用商店搜索中的自然排名，以推断应用和关键词之间的有意义关系。自 2014 年以来，AppTweak 每天都在收集约 100 个国家/地区的 App Store 和 Google Play 上数百万关键词的数据。这些海量数据为我们在应用商店环境中优化的最先进自然语言处理（NLP）模型提供支持。

Atlas-AI-AppTweak — Atlas AI 利用 AppTweak 9 年多的数据帮助您更轻松地浏览应用商店

借助这些数据和我们的算法，Atlas AI 诞生了。作为 App Store 和 Google Play 的全球地图，Atlas AI 以一种有意义的方式相对定位数千万个关键词和应用，捕捉核心应用商店语义。

由于我们的数据是全球性的，Atlas AI 按语言区分关键词，按国家/地区和语言区分应用。由于语言差异，英语中的”candy crush”关键词的定位与法语中的”candy crush”不同。

同样，由于语言和文化差异，Candy Crush Saga 应用在 en-US（美国英语）与 es-US（美国西班牙语）、fr-FR 或任何其他国家/语言中的定位都不同。

与 Atlas AI 沟通

到目前为止，Atlas AI 已经正确捕捉了关键词和应用的含义——但它仍然使用自己的语言。为了与 Atlas AI 沟通并将语义的数学形式转化为具体信息，我们使用 3 种算法和公式——称为服务。这些服务是：

距离计算
最近邻检索
集群识别

服务	目标	示例
距离计算	量化元素对之间的距离：关键词-关键词、应用-关键词或应用-应用。	量化特定关键词对特定应用的相关程度。
最近邻检索	检索与应用最接近的关键词，与其他关键词最接近的关键词等。	识别与给定关键词在语义上最接近的 1,000 个关键词。
集群识别	对共享细分市场的应用进行分组，或对几乎同义的关键词进行分组。	通过确定所有共享相同根本含义的关键词来识别拼写错误。

虽然 Atlas AI 按国家/地区和语言存储这些应用语义，按语言存储关键词语义，但一切仍然可以比较。这意味着 Atlas AI 可以跨语言比较关键词。例如，它可以确认”mon amour”和”my love”密切相关。它还可以为尚未在任何法语国家/地区发布的应用找到相关的法语关键词。

Atlas AI 推动我们的移动增长引擎

现在 Atlas AI 可以存储和计算所有应用和关键词的语义，我们也可以与模型本身进行沟通，我们希望从中提取最大价值。

为此，我们设计了一个三层架构。想象这个架构就像您奶奶的美味千层面：

基础层是我们的核心组件 Atlas AI，它 以数学方式捕捉应用商店元素、应用和关键词的含义。这就像您奶奶的秘制番茄酱，让她的千层面与众不同，但客人并不知道具体原因。
中间层是上述 3 种服务。它们将这种数学形式转化为具体信息：距离、最近邻和集群。这些就像千层面的面片，确保酱汁的微妙之处变得足够明显，让您想要品尝。
顶层是功能：我们的客户所看到的。这些是我们 3 种服务的精炼成果，将 Atlas AI 的原始结果与我们的行业专业知识相结合。您不能仅仅通过在碗里混合配料就做出最好的千层面。您需要以正确的方式排列它们，并加入帕尔马干酪和新鲜罗勒叶来点缀，这样您的客人就能立即理解他们的美食的质量和价值。

AppTweak-Atlas-AI — 将 Atlas AI 转化为可操作的 ASO 功能和 insights

通过这个三层架构，我们可以轻松开发新功能，而无需每次都参考应用商店的语义基础。现在，我们的每个新想法都可以直接插入提供核心分析的”服务”层，所有这些都由 Atlas AI 支持。

竞争对手建议

为了更具体地解释这一点，让我们按照三层架构为意大利语地区的 Trip Advisor 推荐合适的竞争对手：

首先，Atlas AI 为我们提供超过 10,000 个应用的 语义关系
接下来，我们使用”最近邻“服务来识别与 Trip Advisor 最相关的 100 个应用
最后，我们根据独特的标准筛选出 10 个竞争对手应用：App Power、建议的多样性等

Atlas AI 的光明未来

通过 Atlas AI，AppTweak 是 唯一能够受益于先进引擎 的 ASO 工具，该引擎专门在应用商店环境中利用关键词和应用的真正含义。

在将 Atlas AI 的结果与现有的 AppTweak 算法进行基准测试后，我们观察到质量和速度都有系统性提升。借助这一点，我们能够持续开发我们整个 ASO 平台的算法。

Atlas AI 还促成了独特的 AppTweak 功能的推出，包括我们的 AI 生成的关键词列表、关键词相关性评分等。展望未来，我们将继续利用这种对应用商店的深入理解来发布更多先进功能，释放 Atlas AI 的全部潜力。

利用 Atlas AI 推动您的应用增长并节省时间，适用于 App Store 和 Google Play。

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作者 Jonathan Frisch, Head of Data Science

Jonathan is Head of Data Science at AppTweak. He worked as a data scientist in different industries before joining AppTweak in 2019, when the team was 5 times smaller than today. He is passionate about artificial intelligence in all its forms as much as dancing neo-tango.