国内aso优化工具中的关键指标是“搜索指数”，数据均来源于苹果appstore数据接口，搜索指数代表每个关键词在苹果应用商店中的搜索热度，指数越高说明每天被搜索的次数越多。比如，查询“装修”搜索指数，苹果接口数据链接详见如下：
在查询具体关键词的搜索指数时，各个aso优化工具显示的数据会有所不同，是由于抓取时间不同所致，当然一般偏差不会太大，如下图，“装修”，2018年11月1日aso搜索指数，七麦为7043和德普为7063。
在搞明白aso关键词搜索指数是怎么来的之后，我们不禁会问，搜索指数就是具体搜索量吗？如果不是，他们之间是什么关系？毕竟如果知道真实搜索量，我们可以更加准确地预估能够获取的下载量。
首先，让我们来先了解一下aso搜索指数，根据对七麦aso搜索指数排行榜的观察，如下图“抖音”排名第一，搜索指数为10584，再结合过去一年的数据，我们发现aso搜索指数的范围为0~11000之间，因此，可以推断出搜索指数并不等同于搜索量，搜索量不太可能有固定的数值范围，那么为什么是11000？不是其他数字，就好像考试总分为100分一样，再优秀也就100分满分，再差也就0分，所以，我的理解是：搜索指数是苹果对每个词语搜索次数的评级。
还是那个问题，为什么是11000？带着不解，我们继续进行思考，不管怎么样，aso关键词搜索指数与真实搜索量之间一定存在计算公式。
既然是评级，苹果应该对每个词语进行了编号，此时，要感谢appbk运营助手分享的数据和介绍齐普夫定律（zipf’slaw），或许可以打开大家的思路：
“如果把一篇较长文章中每个词出现的频次统计起来，按照高频词在前、低频词在后的递减顺序排列，并用自然数给这些词编上等级序号，即频次最高的词等级为1，频次次之的等级为2，……，频次最小的词等级为d。若用f表示频次，r表示等级序号，则有fr=c（c为常数）。人们称该式为齐普夫定律。”齐普夫定律是众所周知的数理语言学中得重要定律，这个定律发现了在按频率递减顺序排列的频率词表中，单词的频率与它的序号之间存在“幂律”（power law）关系。
其中，f表示频率（frequency），r表示序号（rank），c和γ是参数。
可能会有点生硬，其实换个说话会比较熟悉，“80%的财富集中在20%的人手中”是有着相同的逻辑。
“齐普夫定律(zipf’slaw)是词频统计的一般规律，大规模的搜索日志等文本中，有约50%的词只会出现1次。这个定律描述的是人类语言的一般规律，不管是中文，还是英语等等，都符合这个规律。当然，50%这个数值对应比较正规的文本数据。一般而言，出现1次的词占所有词的比例可能在20%-70%之间，但一定是比例最大的。
由于搜索热度值与搜索次数是一一对应的，那么如果有个热度值对应的词数，占全部词数的比例最大，那么这个热度，对应的搜索次数就是1.
根据对所有搜索词热度值的统计，热度值大于100的关键词约有21万。其中热度值为4605的词最多，有5.8万个，比例约为28%；而占比第2的是热度值为4606的词，只有9000个，占4%。4605热度值的词远超过其它热度对应的词个数，因此可以认为，4605热度值对应搜索次数为1。”上述转至appbk分享数据。
上述是根据appbk现有数据进行预估的下载量，并且提供了相应的公式进行参考。
在了解上述知识后，如何运用到实际苹果aso优化中呢？我们可以根据目标关键词的热度来进行估算，比如本文开头的“装修”，搜索指数为7043，预估搜索量为>2741，如果优化到第一位，预估搜索下载转化率在30%~50%之间，理论上可以获得的下载量在822~1370之间，在了解预期下载收益之后，我们就结合推广成本进行评估，比如每天需要4000个cpsa进行优化，单个cpsa成本为2元，每天成本在8000元左右，到每个下载成本预计在5.8元~9.7元之间。
