本发明专利技术提供一种应用下载量预估方法、系统和设备，方法包括：获取应用覆盖的每一个关键词；根据每一个关键词的热度P计算对应的关键词访问量x；根据应用与关键词的关系强弱度计算转化比例系数；根据关键词访问量和转化比例系数获得每一个关键词给应用带来的下载量y；综合应用覆盖的所有关键词，统计每个关键词带来的下载量y，获得应用总下载量Y。本发明专利技术针对苹果市场或者其它没有给出应用下载量的市场，给出全部应用的下载量预测，将覆盖率从不足1％提升到100％，并不断更新预测值，通过该预测值，应用推广专员可衡量应用获取搜索流量的能力，评估应用推广的效果，也可以了解竞品的推广情况。推广情况。推广情况。
【技术实现步骤摘要】
一种应用下载量预估方法、系统和设备
[0001]本专利技术涉及一种应用下载量预估方法、系统和设备。
技术介绍
[0002]随着智能手机的普及，手机应用成为生活中必不可少的入口。当我们需要获取手机应用的时候，常用的方法是打开手机上的应用市场，搜索相应的关键词，根据搜索结果找到适合的应用，关键词搜索是应用获取用户的重要渠道。
[0003]在应用市场，应用出现在某个关键词的搜索结果中，我们称之为应用覆盖了这个关键词。用户通过关键词的搜索结果进入应用的页面进行了下载操作，称为关键词为应用带来了下载量。应用所覆盖的关键词越多，所覆盖的关键词越有价值，在搜索结果中排名越靠前，应用就越容易被用户发现，关键词给应用带来的下载量就越高。
[0004]目前，有的应用市场官方没有提供关键词搜索量和应用下载量数据，如何科学地评估关键词对于应用推广的价值，成为应用推广行业的强烈需求。传统的，应用推广专员一般通过应用在应用市场榜单上的位置来预估应用的下载量。这种方法只能覆盖到出现在榜单上的应用，一旦应用从榜单上消失，就无法给出科学的评估和预测，例如苹果系统，其市场榜单上的应用数量占整个市场应用数量的比例不到1％，造成上述预估方法覆盖面很低，无法覆盖到苹果市场上所有的应用。
[0005]因此迫切需要提出一套解决方案，可以预估出每个应用的下载量，为应用推广提供极有价值的数据支持。
技术实现思路
[0006]本专利技术实施例提供一种应用下载量预估方法、系统和设备，可以预估出每个应用的下载量，为应用推广提供极有价值的数据支持。
[0007]本专利技术实施例提供一种应用下载量预估方法，可以预估出每个应用的下载量，为应用推广提供极有价值的数据支持。
[0008]第一方面，专利技术实施例提供了一种应用下载量预估方法，包括：
[0009]获取应用覆盖的每一个关键词；
[0010]根据每一个关键词的热度P计算对应的关键词访问量x；
[0011]综合应用覆盖的所有关键词，统计每个关键词带来的下载量y，获得应用总下载量Y。当然，也能够统计每个关键词的关键词访问量x，获取关键词访问总量X。
[0012]通过本专利技术，可以针对苹果市场或者其它没有给出应用下载量的市场，给出全部应用的下载量预测，并且不断更新预测值。应用推广专员可以通过这个预测值，来衡量应用获取搜索流量的能力，评估应用推广的效果，也可以了解竞品的推广情况。
[0013]相比于现有的基于榜单位置的应用下载量评估方法，本案把下载量预测推广到全部应用，将覆盖率从不足1％提升到100％。
[0014]进一步的，还包括：
[0015]建立数据库，所述数据库包括关键词库和应用库；所述数据库链接应用市场的数据接口，从所述应用市场获取关键词和应用的数据，例如苹果市场官方的关键词数据接口，通过该接口，可以收集所有关键词对应的搜索结果，反之，可以了解到所有应用覆盖了哪些关键词。
[0016]具体的，
[0017]所述关键词库收集关键词基础信息，包括关键词对应的名称、热度P和关联词；
[0018]所述应用库收集应用基础信息，包括应用对应的主标题、副标题、分类和关键词覆盖信息。
[0019]所述关键词覆盖信息表示应用覆盖的收集在关键词库中的关键词。
[0020]进一步的，所述获取应用覆盖的每一个关键词为在所述数据库中获取关键词，包括：
[0021]在所述关键词库中直接获取关键词及其对应的关联词；
[0022]在所述应用库中筛选相同或相近分类的应用的关键词覆盖信息，从而获得关键词。
[0023]上述获得的两种关键词的组合即是应用覆盖的所有关键词。
[0024]进一步的，所述关键词访问量x的计算公式为分段函数：
[0025]当关键词热度P小于1000时，所述关键词访问量x为1；
[0026]当关键词热度P介于1000到4000时，所述关键词访问量x为2；
[0027]当关键词热度P介于4000到4605时，所述关键词访问量x为10；
[0028]当关键词热度P介于4605到5000时，所述关键词访问量x＝(P-4605)*80/395+20；
[0029]当关键词热度P介于5000到6000时，所述关键词访问量x＝(P-5000)*0.7+100；
[0030]当关键词热度P介于6000到7000时，所述关键词访问量x＝(P-6000)*0.7+800；
[0031]当关键词热度P介于7000到8000时，所述关键词访问量x＝(P-7000)*3.5+1500；
[0032]当关键词热度P介于8000到9000时，所述关键词访问量x＝(P-8000)*5+5000；
[0033]当关键词热度P介于9000到10000时，所述关键词访问量x＝(P-9000)*5+10000；
[0034]当关键词热度P大于10000时，所述关键词访问量x＝15000。
[0035]进一步的，一般应用的主标题构成是“品牌名+分隔符+广告词”，常见的分隔符是短横杠或者空格，从应用的主标题中拆分出品牌名，如果该品牌名是有较高热度P的关键词，其热度P高于预设值，则认定该关键词是这个应用的品牌词。
[0036]当所述关键词为品牌词且满足条件一：应用在该关键词的搜索结果中排名前n，且应用是该关键词的品牌应用；则该关键词给应用带来的下载量y＝0.8*x；
[0037]当所述关键词为品牌词且未满足条件一，则该关键词给应用带来的下载量y＝0.2*b*c*d*x；
[0038]其余情况，该关键词给应用带来的下载量y＝b*c*d*x；
[0039]其中，
[0040]分摊系数b与应用在该关键词搜索结果中排名序号r相关；
[0041]相关系数c表示应用的标题与关键词的匹配度；
[0042]修正系数d与关键词的热度P和应用的分类相关。
[0043]进一步的，所述分摊系数b随着排名序号r增加而降低：
[0044]当排名序号r＝1，分摊系数b＝0.56；
[0045]当排名序号r＝2，分摊系数b＝0.227；
[0046]当排名序号r＝3，分摊系数b＝0.156；
[0047]当排名序号r＞3，分摊系数b＝0.618^(r+1)。
[0048]进一步的，当应用包含关键词时，所述相关系数c为1.3，否则c为1。
[0049]进一步的，根据关键词的热度P和分类，修正系数d取不同值。
[0050]当所述应用为非游戏类别：所述修正系数d为1。
[0051]当所述应用为游戏类别：
[0052]当所述关键词的热度P小于5000时，所述修正系数d为1，
[0053]当所述关键词的热度P介于5000和6000时，所述修正系数d为0.5，
[0054]当所述关键词的热度P介于6000和7000时，所述修正系数d为0.3，
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用下载量预估方法，其特征在于，包括：获取应用覆盖的每一个关键词；根据每一个关键词的热度P计算对应的关键词访问量x；根据应用与关键词的关系强弱度计算转化比例系数；根据关键词访问量和转化比例系数获得每一个关键词给应用带来的下载量y；综合应用覆盖的所有关键词，统计每个关键词带来的下载量y，获得应用总下载量Y。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：建立数据库，所述数据库包括关键词库和应用库；所述数据库链接应用市场的数据接口，从所述应用市场获取关键词和应用的数据；所述关键词库收集关键词基础信息，包括关键词对应的名称、热度P和关联词；所述应用库收集应用基础信息，包括应用对应的主标题、副标题、分类和关键词覆盖信息；所述关键词覆盖信息表示应用覆盖的收集在关键词库中的关键词。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取应用覆盖的每一个关键词为在所述数据库中获取关键词，包括：在所述关键词库中直接获取关键词及其对应的关联词；在所述应用库中筛选相同或相近分类的应用的关键词覆盖信息，从而获得关键词。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键词访问量x的计算公式为分段函数：当关键词热度P小于1000时，所述关键词访问量x为1；当关键词热度P介于1000到4000时，所述关键词访问量x为2；当关键词热度P介于4000到4605时，所述关键词访问量x为10；当关键词热度P介于4605到5000时，所述关键词访问量x＝(P-4605)*80/395+20；当关键词热度P介于5000到6000时，所述关键词访问量x＝(P-5000)*0.7+100；当关键词热度P介于6000到7000时，所述关键词访问量x＝(P-6000)*0.7+800；当关键词热度P介于7000到8000时，所述关键词访问量x＝(P-7000)*3.5+1500；当关键词热度P介于8000到9000时，所述关键词访问量x＝(P-8000)*5+5000；当关键词热度P介于9000到10000时，所述关键词访问量x＝(P-9000)*5+10000；当关键词热度P大于10000时，所述关键词访问量x＝15000。5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢东进，陈毅松，杨洪进，杨思敏，林艺明，
申请(专利权)人：厦门立马耀网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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