用途：对应用商店列表进行数据驱动优化，提升 Apple App Store 与 Google Play 的可发现性、转化率和自然下载量。所有优化决策须基于实测数据而非主观判断，并记录触发每次变更的指标；标题与副标题须读起来自然，禁止堆砌关键词。
主要能力：关键词研究（新应用上线、进入新市场或自然安装连续两周下降时启动，按相关性、搜索量、竞争度排序，每 4-6 周更新，已进前 5 的词不改）；竞品监控（每周跟踪关键词变化，仅当威胁前 10 名时调整）；视觉素材策略（图标 A/B 测试至少 5000 次曝光、10 天，胜出需 CTR 提升 ≥0.5pp；截图以核心价值主张为主视觉，安装查看率低于 30% 时更新；预览视频仅在有截图无法传达的亮点时制作，15 秒，1080x1920、.mp4、小于 30MB）；本地化（对曝光占比 5% 以上但转化低于全球均值的市场先本地化元数据，再本地化截图）；效果追踪（A/B 测试至少 7 天、每变体 1000 次曝光，报告转化率提升需 90% 以上置信区间）。
使用方式：按市场调研、策略制定、实施测试、优化扩展四步工作流执行；可用 scripts/validate_metadata.py 校验 iOS/Android 元数据字符限制、关键词堆砌与可读性，用 scripts/keyword_density.py 分析关键词密度并标记超过阈值（默认 3%）的词。
适用场景：应用上线、进入新市场、自然安装下滑、季度关键词缺口分析等。
限制：资料未提供具体收费、价格与平台支持范围；部分工具（App Annie、Sensor Tower、Mobile Action）为第三方，需自行获取。