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app试玩平台大全(苹果app试玩平台大全)

苹果手机在中国市场的占有率一直居高不下,并且苹果手机不像国内手机有很多的应用市场,苹果手机唯一的下载来源就是App Store,所以这就成了众多App软件推广的主战场,在AppStore榜单前200名中,有80%以上的产品做过ASO优化。想在海量的应用市场中胜出,应用在App store中的排名与关键词等一系列的优化显得尤为重要。

因此,App试玩这个行业应运而生,众多App软件上线后,开发公司会去找第三方试玩平台(积分墙)来提高下载量、用户评价等基础数据。而对于开发公司来说,不懂或者不会积分墙,基本就无法做好一款正向产品的推广。

积分墙

用户在我们应用内(积分墙),墙上有各种其他应用,不同的 应用对应着不同的任务,只要用户根据规则(下载安装应用、 注册、填表等)完成任务,就能获得对应的奖励。就是带有激励性质的奖励用户让用户去做任务(提升关键词和榜单排名,增加曝光,带来更多自然新增)

所以一个积分墙的好坏对产品在App Store的排名优化有巨大的影响!因此,白哥有必要教大家从积分墙的细节来判断积分墙的优劣,那如何识别ASO积分墙渠道的优劣呢?

一、从价格看优劣

假量的积分墙成本一般都很低,不会超过1元,有可能还会用机刷冒充真人,不仅风险大,也容易造成下架清词清榜。所以你敢用自己辛辛苦苦打造的产品来冒这个险吗?而且对于一个真正专业ASO团队来说,良好的口碑是在业界站稳脚跟的基础,绝对不会为了高利润而去砸自己的招牌。

况且,价格再低对方也要赚钱,低价接单再利用低质量的假量来做任务,这是一个恶性循环。

我们试玩纪在市场上价格基本上在2.5元/a,阶梯单价,预付满50000单价2.4元,预付满10万单价2.3元,预付满20万单价2.2元,前3000量单价1.8元。

二、积分墙的防作弊能力

积分墙的反作弊能力成为优质积分墙的鬼门关,从付费任务积分墙诞生,我们只说现在大的积分墙平台每天给用户撒出去几十到上百万的现金奖励,自然吸引海量薅羊毛的作弊用户。反作弊做不好,对用户、CP(ContentProvider的缩写,即内容提供商)和积分墙本身都会产生很重要的影响。一方面积分墙内容被羊毛党薅走,用户抢不到任务赚不到钱,积分墙本身用户流失会很严重,另一方面给CP带来金钱和投放效果的损失。

那么高级阶段的防作弊是怎么做?

我从我们试玩纪积分墙的技术负责人了解到,在我们试玩纪积分墙防作弊的技术上,主要有这几个核心技术:

1.判断设备是否首次下载。APP通过识别手机的IMEI 码 和SN序列号判断手机是否下载过它。每个手机都有全球唯一的IMEI 码 和SN序列号,下载过的APP是把手机的IMEI 码 和SN序列号读取出来,然后上传到它的服务器上面,所以当同一个手机再次下载时APP会读取手机IMEI码和SN序列号,并通过连接服务器校核是否曾经在该手机上使用过。

2.Apple ID是否是首次下载。这个看起来简单,市场上多数的积分墙平台对这个技术很多都没有明确的把控,但是我们试玩纪平台针对这方面技术专门做了测试,确保每个Apple ID只能下载一次,如果用户卸载之后,重新再次下载,不在计数。

3.设备定位以及网络环境。我们试玩纪平台在用户刚开始做任务的过程中,即时抓取设备定位以及网络环境(wifi/4G)。防止一个用户用大量的手机刷机做任务。

4.防非App Store下载。意思就是用户并没有在苹果自带的正规渠道下载应用,而是通过连接或者其他越狱平台下载,这种下载对产品的在App Store的优化不会带来任何的提升,我们也调查过市场上有这种技术的积分墙不超过3家,我们试玩纪就是其中一家。

5.防程序自动抢。这种程序基本上淘宝一搜就有很多,操作起来也很方便,市场上很多的刷子就是用这种方式用来薅羊毛,这种程序自动抢对积分墙和产品都有很大的伤害。在我们试玩纪刚上线的时候,就吸取了其它积分墙在这方面的Bug,第一时间在技术上避免了这种自动抢任务的程序。

6.过滤越狱用户。抓取越狱手机的特征,防止用户在越狱商店下载。

总结:

积分墙渠道良莠不齐,且作弊现象普遍,所以积分墙的优劣对产品的优化有着极为深远的影响,也是为何很多ASOer找渠道做了积分墙优化后没有效果的原因所在。不仅如此,劣质的积分墙渠道不仅会耽误产品的推广时间,严重的还可能导致产品清词、清榜。因此需要大家自身学习一定知识的同时,还要找专业性强的的ASO优化团队来操作。

以上就是白哥本次为大家贡献的所有内容。另外试玩纪积分墙是白哥公司团队倾力打造的专业App推广平台,是行业内专业的积分墙产品。针对复杂多变的AppStore市场,整个团队深挖排名规则 ,掌握核心算法规律,每一次合作都以最专业的角度为App开发者提供AppStore关键词优化建议。贴心的一对一服务,产品数据分析,量级投放建议,技术支持,应用投放,后期数据支持。

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