夜雨聆风最近我在思考一个问题：
现在有了 AI 以后，App 的开发成本已经越来越低了。很多功能、页面、代码，AI 都能帮忙完成。
那一个 App 开发完成之后，接下来最重要的事情是什么？
我现在的答案是：分发。
也就是怎么让更多人发现这个 App，理解这个 App 的价值，然后愿意下载和使用。
因为一个产品开发出来以后，如果你不主动推广，它通常不会自动被别人发现。
比如我之前开发过一个跑步 App，叫 RunEasy。我最近又去看了一下它的数据，下载量还是个位数。
这并不一定代表产品完全没有价值，更可能是因为我开发完以后就没有继续管它，没有做 ASO，没有做内容，也没有做其他分发。
所以我现在越来越觉得，分发和开发的重要性至少是一样的，甚至在产品完成以后，分发比继续开发新功能更重要。
基于这个问题，我最近用 CoWork 做了一次完整的分析。
一开始，我只是告诉 AI：
这个 App 已经开发完成了，但是下载量很低。接下来我应该怎么做，才能让更多人发现和下载它？
AI 没有马上给我一个非常确定的答案，而是先让我提供 App 的链接、现在的数据，以及 App Store Connect 里面的一些截图。
因为没有真实数据，只靠猜，它也没办法判断到底是曝光有问题、转化有问题，还是产品定位本身有问题。
于是我把 App 链接、下载数据、曝光数据，还有 App Store Connect 里面的一些页面截图发给了它。
经过第一轮分析以后，它告诉我哪些地方做得还可以，哪些地方存在问题，还让我继续补充一些数据。
我又打开 App Store Connect，把更多截图和信息发给它。
经过几轮讨论以后，它给出的结论是：
目前最紧要的事情是先做 ASO，也就是 App Store Optimization，应用商店搜索优化。
简单来说，就是先把标题、副标题、关键词、描述、本地化这些能直接影响搜索曝光和下载转化的地方做好。
但是接下来又出现了一个新的问题。
AI 给我的建议很多，分析很多，待办事项也很多。
这些内容散落在不同的对话、截图和 Markdown 文件里。
当我真正准备执行的时候，就要在很多地方来回切换。
我要找上次 AI 说了什么，找对应的数据，找操作网站，再确认自己已经做到哪一步。
信息看起来很多，但真正执行起来反而非常麻烦。
所以我就对 AI 说：
你能不能不要再只给我一堆建议了？能不能把这些内容集中放在一个地方，给我做一个分发手册、任务台，或者一个统一的页面？我希望每天打开它以后，就能马上知道：我现在做到哪一步了？下一步应该做什么？应该去哪个网站操作？这个任务完成以后，应该继续做什么？具体做成什么样，我也没有想清楚。我只是想要一个 All in One，也就是所有东西都集中在一个地方的执行入口。
最后，它给我做了一个本地 HTML 工作台。
这个工作台里面有一条完整的任务链。
它没有按照第一天、第二天、第三天来安排，因为 AI 认为真实的项目不应该严格按照天数推进，而应该按照任务的完成状态和项目进度推进。
这一点我非常认同。
因为很多事情不是你今天开始，明天就一定能完成。
有些任务需要等待审核，有些任务要观察数据，有些任务完成以后才能进入下一步。
所以这个工作台按照阶段，把整个 ASO 项目分成了几个大的步骤。
第一步是建立基线。
也就是先把现在的 App Store 数据记录下来，包括曝光量、产品页浏览量、首次下载量等。
如果没有基线，以后改完标题、关键词和素材以后，也不知道效果到底有没有变好。
第二步是关键词研究。
也就是寻找用户真正会搜索的词，分析这些关键词的搜索量、竞争程度，以及和产品的相关性。
第三步是元数据改版。
元数据包括 App 的名称、副标题、关键词、描述等内容。
第四步是等待和观察。
元数据修改以后，不能第二天看一下没涨就继续乱改，而是需要等待一段时间，让新的关键词和页面有机会产生数据。
第五步是多语言本地化。
比如美区和中国区，不同国家的用户搜索习惯不一样，所以不能简单把一种语言直接翻译成另一种语言。
第六步是测量和决策。
把修改后的数据和最开始记录的基线进行对比，然后决定下一轮是继续优化关键词，还是优化产品页转化，或者尝试新的市场。
除了完整的任务链以外，这个工作台还放了很多快捷入口。
比如 App Store Connect、Apple Search Ads，以及做关键词研究时要使用的网站。
我不用每次重新搜索，直接点击就能进入。
工作台里面还建立了一个元数据仓库。
里面记录了 App 当前线上的标题、副标题、关键词，还有准备修改的新版本。
这样原始版本和新版本都放在一起，不容易改着改着就忘记原来是什么。
另外，它还给我设计了一个固定的数据记录区域。
每周记录一次曝光量、产品页浏览量和首次下载量。
这样随着时间推进，我可以更清晰地看到修改前后的变化。
我现在已经按照这个工作台开始执行了。
第一步，我先拉取了当前线上的元数据。
第二步，记录了现在的数据基线。
第三步，是注册和设置 Apple Search Ads 账户，这一步目前还没有完成。
接下来会继续做美区和中国区的市场确认，然后进入关键词研究，再进行元数据改版。
改版完成以后，等待大约 14 天，再记录新的数据。
之后继续做多语言本地化，最后根据新数据和原始基线进行对比，决定下一轮该做什么。
这个工作台不是第一次生成出来就完全正确。
实际上，刚开始肯定会有一些问题。
有些按钮可能不好用，有些任务描述得不够详细，有些步骤可能还需要调整。
但这些都不是大问题。
因为我可以在使用过程中继续截图，把不清楚的地方发给 AI，让它补充更详细的操作步骤，或者直接修改这个工作台。
真正重要的是，我终于有了一个统一的项目入口。
以前，我面对的是很多零散的信息。
现在，我面对的是一条可以执行的任务链。
打开工作台以后，我能知道当前进度，知道下一步是什么，知道应该去哪里操作。
做完一个任务，就点击完成，然后继续下一个。
这大幅降低了我在不同文件、聊天记录和网站之间来回切换的成本。
所以我现在觉得，和 AI 协作时，一个非常重要的转变是：
不要只让 AI 给你建议。
建议多了以后，很容易变成新的信息负担。
更好的方式是，让 AI 把建议整理成一个可以执行的系统。
它可以是一个 HTML 工作台，也可以是一个项目仪表盘，或者是一个任务状态机。
核心是让你每次打开以后，都能马上知道：
我现在在哪里。
下一步要做什么。
做完以后进入哪里。
这次我只是用它来做一个 App 的 ASO 和分发。
但以后类似的方法，也可以用在内容运营、短视频制作、产品增长，甚至整个独立开发项目上。
AI 不只是帮我们完成某一个任务。
它也可以帮我们设计一个长期运转的工作系统。
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