人工智慧下的螻蟻：ASO優化師，一個工作崗位是怎樣被創造和消滅的

《三體》中有句話：「毀滅你，與你無關」，人工智慧與工作崗位之間就是這個關係。創造你，與你無關；毀滅你，也與你無關！我們都是人工智慧下的螻蟻。

6號線青年路站的地鐵口，是我觀察世界的重要窗口，最近發生了一件事，不是朝陽大悅城臭名昭著的風水事件，也不是商業盛典，更不是暴力衝突，而是一件消無聲息的撤退：最近青年路地鐵口的所有拉人載客的三蹦子和摩的全都消失了！！！

你要知道，自從6號線地鐵開通以來（2012年12月），每天都有城管來這裡巡視遣散，又是建圍欄，又是打地釘，總之是周而復始的失敗！為什麼在今年的12月份卻成功了呢？答案是：摩拜單車和共享單車。沒錯，是新的技術和人工智慧消滅了這個崗位和就業機會，這個政府曾投入大量人力物力，花了長達4年時間都毫無進展的事情，共享單車只用了不到1個月的時間都解決了！

這些App和新技術消滅了舊崗位，是否創造了新崗位呢？答案是：是的。雖不是本文的重點，也有涉及。

簡單盤點一下人工智慧對你我工作崗位的影響

過去，人工智慧對工作崗位的塑造貌似還停留在電影和那些倒霉的行業里，我們互聯網的從業者一直以為自己是人工智慧的受益者。殊不知，歷史，就是用來改寫的。

比如

崗位一：速記員。

在國內，科大訊飛聲稱：第一個就要消滅的就是速記員和速錄職業。過去的這些速記員，是經過千辛萬苦的選拔和培訓，曾經他們中的佼佼者一天可以掙到2000元。現在通過充分競爭後，他們的收費大概是100元一小時的錄音（實際花費在2個小時以上），而科大訊飛提供的服務大概是20元每小時。近乎十倍的差距，足以造成需求的萎縮和崗位的消滅。

崗位二：同聲傳譯。

記得1999年那會兒，我認識的一個同傳女生——北京外國語大學科班選拔出來的的同傳，她的收費大概是一小時2000元。當時北四環附近的房價大概是5000，也就是說，她干三個小時就能買一平米的房子！嘖嘖嘖！現在這個位置一平米的房價已經漲到了9萬。

非常遺憾沒有找到Google的同傳的服務價格，只找到了語音識別價格，如下圖所示。同樣位置一平米房價理論上可以讓Google提供不間斷的服務超過9000小時！

下圖是Google的人工智慧水平的提升，藍色線是過去的水平，綠色是現在的水平，橙色是人類的最好水平，是的，已經逼近人類的最好水平了。

如果了解作為一個合格的同傳所付出的艱辛以及被選拔出來的成功概率，你就知道人工智慧對同傳行業的毀滅是摧枯拉朽式的，毫無抵抗。

上面的例子是已經發生了。無數行業的門口都潛伏者一群野蠻的機器，隨時要搶走你的工作：記者、客服、保安、醫生、警察、教師。。。等等，那還要我們人類幹什麼？！

貌似就只有我互聯網的從業者可以高枕無憂了？！谷歌公司目前正在致力於實現計算機自我編程，而事實上他們已經搞出來Bug預測程序，使用機器學習和統計分析來判斷一行代碼是否存在瑕疵。這對於中低端程序員實在不是什麼好消息，而一個新興的互聯網崗位——ASO優化師，這個剛剛被創造出來還不到5年的香餑餑，現在又面臨著覆滅。

ASO優化師的起源

要理解怎麼會有ASO優化師這個崗位，就須先理解蘋果公司的哲學，特別是AppStore的哲學。在如何運營應用商店這個問題上，蘋果與他的中國同行信奉的不一樣，蘋果信奉的是自組織，就是相信每個APP運營者都有能力為自己做主，而國內的應用商店的理念不是這樣。

以搜索關鍵詞和標籤為例，在國內的應用市場上的搜索標籤是由應用市場的審核人員來為你的APP指定的，不是按照你的提交的關鍵詞、標籤來定義的。反觀蘋果，你可以提交任意關鍵詞，App運營者自己說了算。但最終你在某個關鍵詞下的排名是由用戶搜索點擊行為所決定的，就是由用戶的手指來投票，比如：搜索「理財」的用戶，最終都去點擊你的App，而且下載，而且還使用的比例比較高，那你的APP就排名靠前。你一個做陌生人社交的陌陌，想在「理財」關鍵詞下面獲得流量和下載，沒有問題，只要用戶的點擊和下載在上升，你的排名就能上升。

蘋果的自組織，造就的是生態。因此，這個生態里就長出一類新角色——ASO優化師。

跟很多崗位一樣，ASO優化師有一個桌面上的崗位職能，還有一個桌面下的崗位職能。

桌面上的職能。

就像ASO（App StorenOptimization）名字蘊含的一樣，AppStore上的展現優化，比如：編輯App的名字，副標題，截圖，介紹語，關鍵詞等。其核心價值在於兩點：

1）構建好的用戶下載體驗。就是優化界面和元素，更賞心悅目的說明、漂亮直觀的截圖，目的就是提升用戶使用體驗，提高用戶下載概率；

2）選擇合適的關鍵詞分布。比如：陌陌App，你不能應當用「理財」這樣關聯度不大的關鍵詞，你可能更需要的是：「交友」、「同城」、「男女」等等。關於選詞，這裡學問大了去，比如：如果是一個不知名的陌生人社交App，你可以設置關鍵詞是「陌陌」，這樣用戶在搜索「陌陌」的時候，就可以蹭陌陌的流量。在國內的應用市場（比如：應用寶）的關鍵詞或標籤覆蓋大概就幾個到幾十個，而在appStore上，通過合理的設置，你可以覆蓋的辭彙超過2000個，甚至更多。但這些關鍵詞絕大部分是理論上的存在，並不能一定能帶來下載，能帶來實質下載的一般不會超過10%，比如上面例子中的200個關鍵詞，而這200個關鍵詞的下載量的95%又集中在20個關鍵詞，那麼而且這些辭彙又是動態變化的，你會發現視頻類的app經常更新版本，其實是在更新關鍵詞，比如《來自星星的你》火了，你的關鍵詞就的有「來自星星的你」、甚至「星星」，如果是《琅琊榜》火的時候，愛奇藝就會將關鍵詞設定為「琅琊榜」、「胡歌」等。而這只是其中的一個選詞角度而已，還有更多的技巧需要在工作中摸索。

桌面下的職能。

說的好聽點叫做干預型ASO，就是通過非正常用戶的行為（比如：搜索、點擊、下載、安裝、激活、評論等行為）來影響App在榜單、關鍵字搜索下的排位；什麼叫做非正常用戶行為呢？一般說有三種：積分牆，肉刷，機刷（包括協議刷）。

這個不為外人道的產業的規則並不是公開的，需要從業者認識和管理好這樣的資源，並能夠爭取到有保障的服務，而這些服務並不受法律保護。這是其中的第一門檻。

另外一個困難來自於對蘋果政策的解讀和適應，蘋果公司對這個類事情並不是不知道，也沒有假裝不知道，而是通過升級反作弊演算法，甚至採用粗暴的手段來控制這樣事情，然而並沒有什麼實際的效果，因為他的每次升級只是篩選出適應能力更強的破解者而已，讓一些公司活的更滋潤而已，因為蘋果將他們的競爭對手殺掉了。

無圖無真相。我們一起來觀看一下ASO優化師及其團隊是如何影響某個關鍵詞下的榜位的。App的一個正常榜位變化是下圖所示，就是比較緩慢的波動；

如果被操作之後的榜位（排名變化）變化就變成了如下圖所示，突然發力從排名800的位置就像做直升飛機一樣，進入到前10名；

如果你的競爭對手們也在干這個事情的話，而且你維榜還做的不好的話，就變成了如下圖所示。不知道以為是聲波曲線呢。

這樣的事情一旦發生，產生的就不只是一個ASO優化師崗位這麼簡單了，而是衍生出一個新的業態——ASO服務公司。前者在公司內部謀生做事，後者則是專業團隊公司、產業合作，服務內容涉及從選詞拓展詞、刷榜、刷關鍵詞排名、到刷熱搜等等，關鍵環節至少涵蓋：黑客技術研發，AppleID賬號提供商、積分牆運營商、肉刷服務商，機刷服務商、一級代理、二級代理等等。

要問這個規模有多大？至少在國內養活了兩個A股上市公司、若干個新三板的企業。這還是只是頭部的公司，還有大量悶聲發大財的小團隊，年流水過億的也不在少數。據圈裡人估算這個產業每年有500億左右的市場規模！是的，接近百度2015年全年的營收。

然而，這個暗錢涌動而又財大器粗的ASO產業又面臨著一個快速的衰敗乃至死亡。

因為ASM來了

什麼是ASM呢，粗暴點說就是，蘋果抄百度。

百度的競價排名，大家都非常熟悉了，就是用戶輸入一個關鍵詞，進行搜索的時候，除了正常的內容展示之外，還會出現若干個帶有「廣告」字樣的鏈接排在最前面或比較靠前的位置，這些位置是廣告主花錢買來的。

未來，在蘋果的AppStore上輸入一個關鍵詞，也會出現一條廣告推薦APP，而且排在最上面。而這個位置也是由App廣告主花錢買的。如下圖所示：

關於蘋果為什麼這麼做，在本人的另外一篇文章里有詳細的分析，參見知乎專欄ASM，先干為敬：《ASM生態淺析：我們在看蘋果的臉色，而蘋果又在看誰的臉色》。

蘋果公司一個簡單的政策變化，就會引發一個產業鏈的洗牌嗎？

答案是，肯定的。不僅如此，還將引發更深遠的變化。

蘋果ASM的多米諾骨牌效應

（一） 表面的影響

ASO市場的劇烈萎縮。企業投入到搜索引擎如果分成兩部分的話，SEO和SEM的分布比例據說大概是20:80，那麼按照這比例保守估計，ASM至少能割走ASO超過50%的市場份額。這種斷崖式的下降，會將很多服務公司擠出這個產業，大幅降低他們的存活概率。此外，蘋果公司由於其業績增長的壓力，必然會加快ASO反作弊的力度，把錢從刷量上趕到買ASM的投放上。不用未來，現在就看出來了，蘋果公司近幾個加大了演算法升級、鎖榜、清詞的力度和頻率，都是這個邏輯。

ASM的新玩法。錢從ASO中撤出來，投入到ASM中，但ASM怎麼玩呢？跟ASO如何結合呢？簡單說：ASM的投放最終是要靠機器和演算法來解決。

為什麼一定是機器和演算法，而不是由人來干呢？因為三個字：顆粒度。就是廣告投放的顆粒度從原來的按位置的粗獷投放變為按場景或按人的投放。就像過去互聯網1.0時代的廣告買賣，你買新浪門戶的廣告位是按照廣告位，什麼位置，多長時間，多少錢，是可以由人來操作的，比如，我們投體育頻道，頭部的開屏廣告，連續買10天。

但是到了移動互聯網時代的計算廣告時代，如果你買的是RTB的廣告位，毫秒級的反應速度，不可能由人來直接操作，而是靠機器按照設定的規則，而這時的投放的主體必須是機器，而投放的關鍵就成了DMP的精細度，就是對人、設備畫像的深度；比如，廣告主是賣奶粉的，他所要投的人群不僅需要是女性，而且是哺乳期的女性，最好這位媽媽的階層正對產品的定位。同樣，在ASM，投放單位變得非常小，這麼小的顆粒度只能交由機器去執行，這是第一層的邏輯。更深一層的邏輯是，每個關鍵詞有很多廣告主同時競價，每個關鍵詞，在不同城市、不同年齡、不同性別、不同時間段的投放對我App的轉化效率是不一樣的，如何在錯綜複雜的競爭環境中和龐大的數據中，不停的調整自己的投放策略、投放組合，這是一個新的工種，而人又是無法勝任的。

但恰恰機器能！在機器學習技術成熟的今天，機器和演算法是可以不斷對周邊環境進行學習，不斷探測價值低洼地帶，找到轉化效率最高（CPA最低，ROI最高）的關鍵詞及其組合，找到最適合的投放方案。而且機器還可以不斷的學習環境，不斷的拓展自己的投放邊界，提升投放效率。最終，ASM競賽演變為AI之間的競賽。如果你玩不了AI，你就出局啦！

就業崗位的影響。回到這個悲天憫人的題目上，ASO優化師這個崗位的需求就會大幅縮減，一個公司如果原來需要兩個專職，現在只需要半個人，或者一個兼職就可以搞定了。多出來的人，就需要轉崗，去做什麼呢？這確實是一個問題。此消彼長，什麼崗位的人群會增加呢？直接影響就是演算法工程師，公司需要增加的演算法工程師的預算，來適應已經來臨智能時代。

（二）暗地裡的影響

過去人工智慧的普及都停留在IT評論家的段子里、創業導師的舌頭裡、好萊塢的電影里、景芳老師的小說里。而這一次，將悄無聲息的影響了你我的工作崗位，並將推動了互聯網公司管理層對人工智慧的推廣與普及。

這層邏輯不明顯，但很深遠。

以前，使用人工智慧是有門檻的：1）你得有足夠的數據量、業務量；2）合適的應用場景，比如：搜索引擎、反垃圾系統、反作弊系統（比如我司的反作弊系統就大量的採用了機器學習的技術）、推薦系統和一些專門的領域裡，比如金融領域的量化交易，應用範圍很窄。

而這次則是一個普及。AI終於要從互聯網公司的工程師手裡走出來，走到了不會coding的運營人員手裡。你們沒有數據，蘋果有，你們沒有演算法工程師，別人有。最關鍵的是，你們公司在這裡有預算，有在蘋果AppStore推廣投放的預算，這是你們公司剛需。

這個剛需會驅動所有但凡有點規模的公司都將投入力量，要麼自己智能投放系統，要麼租用別人的服務。否則出門都不好意思告訴別人自己是做App推廣的。

而這一步，將是AI發展的一個里程碑。

人工智慧上一次的里程碑，是谷歌公司策劃的AlphaGo大戰李世石九段。上次的事情發生在PR里、媒體里、段子里，而這一次人工智慧已經沒有上次的溫順和八卦了，而是像大陸的霧霾一樣悄悄的來，是來跟自己搶飯碗的，而且你無法拒絕一口。它發生在工資卡里、空氣里以及嬸嬸的腦海里。

比霧霾更可怕的是失業，到時候，你就知道了。

本文作者系北京比鄰弘科科技有限公司聯合創始人史建剛。作者組織了關於ASM和認知升級有關的微信社群，有意者請添加作者的微信號：1948283591。（請註明單位名稱、職位、姓名）

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