今天，CP群里炸开了锅， 积分墙效果全面失效 ，看来年初的一次锁榜，苹果又拿了一堆数据去喂养机器，这个怪兽正变得越来越强大（请参考《锁榜ing，苹果在干什么？》），难道它已经可以智能鉴别出哪些量是真实的，哪些又是刷的？
虽然答案永远是模糊的，不过可以肯定的是， 如果苹果真的把机器学习应用于App Store，那么带来的一定是质的改变 ！不信？那就看看Alpha狗碾压人类60局，还有小度战胜人类最强大脑王峰，同声翻译面临失业等等一系列的事情。
一句题外话，对于只是听听新闻的人来说（包括我自己），对人工智能的低估是来自于过去的“常识”，而我在深入一些了解了其原理之后，深感这才是未来。人工两个字给人的感觉是它既然是人创造出来的，智力肯定比人差，这真的一个极大的误导，深度学习在很多领域已经在大规模的应用，而且其举一反三的能力很多时候明显强过人类。Coursera上面有一堂吴恩达的《Machine Learning》入门课，推荐大家可以去学习一下，对于数学需要有一定的功底，但又不需要太深，是一门非常不错的深度学习入门课。
大家也都清楚，苹果在深度学习领域其实已经落后了，在16年的时候好像突然才反过味来，开始猛然加大对该领域的投入，所以我们完全有理由相信苹果会将之应用于App Store，过去靠人工+弱智机器去判断，耗时耗力还不讨好，现在好了，有个精力无限全年无休的超强大脑在监控，你说可怕不可怕！
那我们应该怎么办呢？
求变！ 就好比在赌场，一开始管理漏洞很多，当然可以投机取巧，但是突然人家上了一大批监控设备，雇了一堆保安，你就要认真研究下场子里的规矩，别傻不拉几触犯了条例还不知道。
在App Store中，结论就是： 基础ASO会变得越来越重要！ 谁先意识到，谁就能抢的先机。
我猜想肯定有人会说，基础ASO不就是关键词，截图，描述那些吗，讲这些的文章一把一把的，没什么新鲜的！
然而，试问， 你真的知道怎么做吗？又把这些做到极致了吗？
我们来看看一个栗子
背景介绍（保密原因隐去名字和数字）：该产品是已经推广了几年的成熟App，在其细分领域内比较知名，不过和很多CP一样，他们也遇到了增长瓶颈，ASO基础优化该做的都做了，积分墙也是稳定的买买买，但是用户增长长期停滞不前，亟需破局！
这是iTC后台最新的一张截图（蓝线代表下载量，绿线代表App页面独'立设备查看次数）。
我来教大家怎么看这张图。
首先，这两条曲线的坐标参照系不一样，因此其高低位置不代表数量的实际大小；
其次，由于长期有买积分墙，因此下载量数据中有水分，而在新年锁榜期间由于暂停积分墙，所以下载量探底了，可以视为是真实的水平；
第三，在买积分墙的时候，可以真实反映数据情况的其实是App页面查看次数，因此大家可以看到不论蓝线上蹿下跳，但是绿线基本保证在一个稳定的区间波动。
所以可以得出一个基本的结论： 之前的积分墙投入的效率并不高，大量的下载量是无效的积分墙用户 （我估计很多CP的钱都是这样无谓的花出去的）。
第四，1月5日那根灰色的竖线是迭代了一个新的版本，更新了关键词，这时可以看到一个可喜的变化：页面查看次数大幅上扬，7号开始投入积分墙，但是比去年量级减半，而新增却达到了去年同样的水平。
因此可以得到一个结论： 有大量的自然新增用户涌入页面查看 ，并且下载了App，他们才可能成为真实有效的用户。
结语
长期以来，只有我一个人在行业内强调 iTC后台App分析模块的重要性 ，这个例子算是一个比较典型的注脚（其实里面还有一些实用的功能）。
长期以来，也只有我一个人在反复强调 基础ASO的重要性 ，它并不妨碍你买量，相反可以增加买量的效率。这个例子也是一个典型的注脚。
永远不变的就是变化，17年，App Store的变化会更加剧烈，所有遇到推广困局的CP们，你们真的都把ASO做到位了吗？
本文作者沙铭，文章来自公众号沙铭世界观，转载请注明出处。
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