aso优化的主要目标是提升应用在苹果appstore中的关键词排名，从而获取目标用户的搜索下载，一般新应用需要经过关键词收录后才能提升排名，在之前的文章《aso如何做到10000 关键词覆盖数》中讨论的是如何设置元数据来提升关键词覆盖量，相信有不少开发者和运营小伙伴已经掌握了，但是关键词覆盖达到10000 只是一个开始，因为真正决定app搜索下载量的主要因素，是有多少关键词在苹果应用商店排名靠前，而其中，搜索下拉联想词就是一个值得关注的流量风向标。
让我们来举个例子，在苹果appstore中搜索“装修”，会出现10个搜索下拉联想词（另外包含一个故事搜索），而排名前三位的下拉联想词为装修、装修设计、装修效果图，如果继续搜索“装修设计”、“装修效果图”，会出现更加细分的相关搜索下拉联想词，具体如下图所示：
我们发现上述搜索下拉联想词都完全匹配用户输入的“搜索词”，相信苹果提供搜索下拉联想词的目的，是为了让用户有更好的搜索体验，就像进入图书馆，下拉联想词就是分门别类的图书标签，用多元化的搜索联想词来满足不同用户的搜索目的，从而提升用户搜索的效率，如上图所示，当一个用户在搜索“装修”时，苹果会猜你可能是需要设计效果图、或是想玩装修类型的游戏、亦或是想要一个款记账工具，一旦匹配到了，用户直接点击就可以获得精准的搜索结果。
那么，苹果搜索下拉联想词是否是根据用户的搜索热度来排序的呢？让我们通过aso工具来获取上述联想词的实时搜索指数：
通过上述数据我们可以初步判断：苹果会根据搜索指数从高到低来进行排序下拉联想词。
苹果搜索下拉联想词是苹果给予实际搜索结果前的一次精准分流，是按热度来匹配用户的搜索行为，根据上述分析，在设置应用名称时，建议精准匹配相关搜索下拉联想词，再通过aso优化的方式来提升应用在该关键词的排名，这样不仅有可能应用名称出现在热门搜索词的下拉联想词中，也能完全匹配用户的搜索行为获取下载量，具体操作方式详见，另外需要考虑的一点是，苹果的搜索下拉联想词会周期性变化，尽量选取长期上榜的词进行拓展。
