如何选择合适的AI工具以实现ASO和Apple Ads增长

AI在应用营销的几乎每个环节中都发挥着作用。

我们利用它来重写元数据、激发创意、分析竞争对手并总结结果。它迅速使ASO和Apple Ads的运营方面更快速、更顺畅、更具协作性。

但大多数AI并非为应用商店而构建。

并非因为技术不够出色，而是因为它未经过训练，无法理解我们所处的生态系统。

如今，通用AI无法访问实时或历史关键词排名数据。它不了解应用商店搜索量，也无法访问（或帮助您扩展）实时的Apple Ads广告系列。

因此，如果您负责增长，问题不在于是否使用AI。

关键在于 您信任哪种智能层 来指导您的ASO和Apple Ads决策。

本博客为您提供了一个以营销人员为中心的框架，用于评估营销堆栈中的不同工具，并解释了为什么 基于多年应用商店数据构建的上下文 远比AI流行语更重要。

“好的AI”在应用商店营销中是什么样子

AI无处不在，团队期望更快的insights、更智能的指导以及感觉安全的自动化。

但对于ASO和Apple Ads，AI只有建立在真实应用商店信号之上，根据两个生态系统的行为方式进行定制，并且足够可靠，让人能够信任，才能发挥作用。

促进应用商店增长的优秀AI应具备以下五点：

1. 以算法的方式看待应用商店。 优秀的AI理解关键词意图、排名行为、类别动态以及应用商店如何将所有这些元素匹配在一起。
   
2. 直接连接ASO和Apple Ads。 优秀的AI理解这两个渠道如何相互影响——因为Apple Ads的可见性取决于自然流量的强度，而当付费推广与自然流量协同一致时，自然增长会加速。
   
3. 提供专家级建议。 最强大的AI指导是基于经过验证的ASO和Apple Ads策略进行训练的，而非通用的营销建议。
   
4. 即时处理重复性工作。 AI应为您的团队腾出更多时间，用于测试、优化信息和做出战略决策。
   
5. 可靠且透明。 优秀的AI应帮助您理解 为什么 提出某项建议，并为人为监督留出空间。

传统ASO和Apple Ads工作流程的不足之处

即使在探索AI之前，大多数应用营销和增长团队都依赖于熟悉的工作流程，例如仪表板、电子表格、内部专业知识或代理机构工作。

这些传统方法都面临着同样的问题：它们并非为当今ASO和Apple Ads的速度、规模和互联性质而构建。

传统工作流程的自然局限性在于此。

仪表板和报告工具

非常适合查看已发生的情况，但并非旨在解释原因——或下一步该怎么做。

仪表板显示来自Apple Ads、App Store Connect、Google Play控制台和ASO工具的指标。但它们不会告诉您这些变化意味着什么，或者您应该如何应对。

仪表板的不足之处在于：

• 它们标记的是变动，而非重要之处。
• 它们显示变化，但不解释根本原因。
• 它们无法帮助您根据影响来优先安排下一步行动。
• 它们依赖于手动解读，这可能缓慢且容易出错。

仪表板对于监控至关重要，但它们不足以指导您的战略。

人工专业知识

敏锐的判断力。速度慢且难以扩展。

内部专业知识是不可替代的——但人工ASO和Apple Ads分析很快就会成为您团队的瓶颈。原因如下：

• 每周需要花费数小时来拼凑绩效趋势。
• 关键词、创意或意图中的早期信号很容易被忽视。
• 决策依赖于个人的直觉和记忆。
• 难以跨市场、数千个关键词或复杂的账户结构进行扩展。
• 它减缓了实验和迭代的速度。

人工专业知识很重要。但仅凭它，无法跟上竞争激烈的应用商店营销需求。

代理机构和顾问

经验丰富的合作伙伴。受限于人力资源。

代理机构带来深度，特别是对于精简或成长中的团队。但它们面临结构性限制：

• 它们成本高昂。
• 它们通常依赖于人工工作流程。
• 跨多个市场扩展需要大量时间。
• 它们在定义的检查点监控绩效，而非持续监控。
• 建议取决于会议频率，而非实时信号。
• 它们将知识保留在您的团队之外。

代理机构提供专业知识。AI则提供专业知识 以及 速度、规模和持续可见性。

当前AI工具在ASO和Apple Ads方面的不足

传统方法可以帮助您走一部分路。但它们依赖人工将所有事物整合起来，这正是效率开始降低的地方。

自然地，团队会求助于AI——期望更快的insights和更清晰的方向。但现实是，大多数AI仍未针对应用商店的运作方式进行训练。这带来了一系列新的限制。

大型语言模型（ChatGPT、Claude、Gemini等）

非常适合写作。并非为应用商店决策而构建。

大型语言模型是强大的工具，可用于重写元数据、总结研究或生成创意。但它们在ASO和Apple Ads方面存在明显的不足：

• 它们无法访问或解读您的真实绩效数据。
• 它们不理解关键词语义、搜索意图或应用商店市场动态。
• 它们自信地虚构数字和建议。
• 它们无法全面连接自然和付费信号。
• 它们无法优先处理 您的 应用下一步应该做什么。

大型语言模型改变了游戏规则，提高了生产力。但它们尚未被设计用于指导应用商店绩效策略。

来自其他应用商店营销平台的AI

有用的补充。并非为高风险决策而构建。

许多ASO和Apple Ads平台现在提供AI驱动的功能——从关键词建议和创意insights到Apple Ads的AI出价优化。这些功能推动了行业发展，但在绩效和预算面临风险时，它们存在重要的局限性。

这些工具通常：

• 分析估计的市场层面趋势——而非您的真实绩效。
• 产生的建议可能虚构或流于表面，缺乏深入的应用商店映射。
• 依赖于不连贯的ASO和Apple Ads架构，限制了两者之间的协同作用。
• 缺乏理解应用商店实际运作方式所需的上下文工程和数据历史。
• 推广黑盒系统，例如完全无人干预的AI出价优化，这过度简化了微妙的Apple Ads机制，并使您的预算面临风险。
• 突出显示了哪些发生了变化，但没有指出对您的下一个决策最具影响力的因素。

应用于应用商店的新AI工具提供了便利。但如果没有相关的上下文、10多年的历史数据以及真实的绩效基础，它们并非为可扩展的优化而构建。

AppTweak的AI有何不同

大多数工具从一个AI模型开始，并试图将应用商店数据适配到其中。

AppTweak则反其道而行之。

而这一决定带来了其他AI工具根本无法提供的优势。

1. 自2014年以来准确的App Store和Google Play数据

应用商店的行为并非随机。排名、搜索意图、类别变动和竞争格局变化都遵循着只有随着时间推移才会显现的模式。

十多年来，AppTweak一直在收集、构建和优化来自App Store和Google Play的应用商店数据，为Atlas AI提供了最大规模的干净、可信赖的信号数据库以供学习。

这种历史深度是其他AI工具永远无法企及的。

2. 应用商店实际运作方式的语义图谱

2021年，我们推出了 Atlas AI。

其核心是，Atlas AI是首个 语义映射，揭示了关键词如何聚类、不同应用如何融入这些聚类、用户如何搜索以及为什么某些术语在不同市场中流行。

如今，Atlas AI是AppTweak所有功能背后的智能层。它以 对应用商店内真实行为的核心理解 为整个平台提供支持——而非基于假设或通用语言模式。

没有其他工具能将应用商店映射到如此深度。

了解更多关于Atlas AI，AppTweak针对App Store和Google Play的AI模型

3. 每周为您节省数小时的强大AI功能

Atlas AI不仅为建议提供支持，它还为AppTweak的ASO和Apple Ads功能生态系统提供支持。

从 AI截图搜索 到评论标记、关键词建议、应用商店分类模型等，每个信号都反馈到对应用商店的一致、统一的理解中。

由于Atlas AI是基于高质量、结构化且历史一致的数据进行训练的，因此每个功能都植根于相关的应用商店上下文。

Ad Agent：您的Apple Ads AI策略师

Atlas AI也为Ad Agent提供支持——唯一旨在帮助您在真实绩效背景下扩展Apple Ads的AI代理。

与基于市场估算或通用逻辑构建的其他代理不同，Ad Agent直接连接到您的Apple Ads账户。

它可以回答关于您广告系列的任何问题，解读发生了什么变化，解释原因，并推荐您的下一步战略举措——所有这些都以通俗易懂的语言呈现。

由于每个insight都基于您真实的ASO和Apple Ads绩效以及对应用商店十年的理解，您可以在不放弃控制权的情况下获得战略优势。

在AppTweak中，代理不仅仅是总结估计数据。它们帮助您 清晰地扩展。

探索Ad Agent，全球首个旨在扩展您的Apple Ads广告系列的AI代理

4. 您可以信赖的AI，提供准确、个性化的建议

通用AI和一些替代AI工具仅依赖于市场层面的估算。

由于AppTweak的智能是建立在结构化、上下文工程化、经过验证的应用商店数据之上的，我们保证更少的虚构、更少的不一致，以及与真实绩效模式相关的建议。

当预算或排名面临风险时，准确性不容妥协。

5. 旨在让您掌控一切

一些工具将AI定位为完全无人干预的自动化，尤其是在出价方面。但Apple Ads是微妙的、对策略敏感且高度反应性的，这使得AI驱动的出价存在风险。

AppTweak采取了不同的方法，Atlas AI通过推理增强人类决策，而非黑盒自动化。

例如，在构建我们的Apple Ads智能出价时，我们利用AI开发了一套复杂且具有战略性的规则，以实现 针对您的每次安装成本（CPI）目标进行小幅、渐进式出价调整，而非剧烈、无法解释的变动。

我们通过这种方式让您掌控一切——AI支持您的策略而非取代它，并确保每项建议都 有据可依、可解释且对您的预算安全。

6. 充分考虑隐私保护而构建

保护客户数据是AppTweak设计其产品的核心——包括Atlas AI的运作方式。

AppTweak已获得 ISO 27001认证，这意味着我们的系统和流程符合信息安全领域的最高国际标准之一。在实践中，这确保您的数据通过严格的政策、审计控制和行业领先的安全实践得到保护。

通过将您的账户连接到AppTweak，我们保证您的ASO和Apple Ads数据 绝不会用于训练AI模型 或 为其他应用提供insights。Atlas AI仅使用生成可操作建议所需的上下文，且不损害机密性或合规性。

借助AppTweak，您将获得AI的优势，并得到 隐私和信任 的保障，这是处理敏感绩效数据时所必需的。

您不需要更多的AI。您需要其背后正确的智能。

AI正在积极重塑应用营销。

但下一波影响并非来自更多的模型或更多的自动化——而是来自 更好的上下文。

仪表板显示发生了什么。代理机构提供专业知识。大型语言模型提高生产力。

但只有建立在对应用商店深入理解之上的AI，才能帮助您在ASO和Apple Ads方面做出自信的决策。

AppTweak的AI不仅仅是一个功能层。

Atlas AI是一个 智能层，由十年上下文数据驱动，它能增强您的判断力，并帮助您的团队清晰地成长。

如果您希望自信地扩大影响力，您选择的AI至关重要。

选择一个为应用商店而构建的。一个理解您世界的AI。

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