LLM 时代的致胜用户获取策略
随着大型语言模型 (LLM) 越来越多地介入数字体验，用户发现和下载应用的方式正在发生转变。营销人员必须改进其用户获取策略，才能在 AI 主导的环境中蓬勃发展。
1. 优化 LLM 发现 现在，应用是通过 ChatGPT、Gemini 和 Siri Pro 等 AI 助手被发现的。这些 LLM 会索引元数据并理解自然语言查询。
提示： 重写应用描述和元标签，以反映常见的用户意图（“自由职业者的最佳预算应用”）。
2. 设计对话切入点 发现正变得由对话驱动。用户可能会问“如何改善睡眠？”，然后系统会推荐一款睡眠追踪应用。
策略：使用架构标记、应用内容索引以及与 AI 服务（例如 ChatGPT 插件）的集成，让您的应用更具可见性。
3. 使用 LLM 生成和测试创意 LLM 能够帮助您以比单纯依靠人工团队更快的速度创建高度相关的广告标题、本地化内容和视觉简报。它们还支持通过对变体进行评分来进行预测性测试。
4. 围绕 AI 期望重新规划用户引导流程 如今的用户通常通过 AI 引导的推荐到达，并期望能够提前获得清晰的体验和价值。根据用户意图个性化用户引导流程。
示例：如果用户通过“免费卡路里追踪器”到达，则立即向他们显示该路径。
总结
LLM 时代需要的不仅仅是自动化——它需要重新思考发现、信任和用户体验的运作方式。构建符合 AI 语言的用户获取漏斗。
想要帮助调整你的移动用户获取策略，以适应 LLM 优先的未来吗？欢迎联系我们。